目前我們知道的新型冠狀病毒的傳染方式有呼吸道傳播（透過打噴嚏、近距離說話）、接觸傳播（被感染者汙染的任何東西），但是這都是可以預防的，像不去公共場所，出門帶口罩，不朝著人打噴嚏，勤洗手，出門穿過的衣服用熱水燙洗等。對於這種病毒所有人普遍易感，並沒有任何研究證明與血型相關。

新型冠狀病毒的傳染跟被傳染人的血型有關？這個還真沒看到有關權威部門的公佈！非常時期，千萬不要亂說！不過，我認為肯定跟每個人的免疫力強弱有關！

有沒關只有病菌自己知道，病菌進入體內才知道那個血型才合它味口，感染髮病的人應該是病菌喜歡的血型，感染無症狀或不發病的人應該病菌不喜歡

疫情發生以來，一方面醫務人員在一線捨身忘我地和新冠病毒搏鬥，另一方面，科研人員也爭分奪秒在研究病毒和發病的規律，從而指導我們科學防控。

近期，南方科技大學、上海交大、華東師範等高校、南方科技大學第二附屬醫院、武漢市金銀潭醫院、武漢大學人民醫院等8所研究機構的研究人員透過比較武漢、深圳三家醫院的2173例新冠肺炎患者的血型分佈與相應地區正常人群血型分佈，初步得出結論：O型血對新冠肺炎相對不易感，風險較低；A型血對新冠肺炎相對易感，風險也較高。這一研究結果該如何解讀呢？

A型血比O型血真的更容易感染新冠肺炎嗎？

有學者認為，“A型血比O型血更容易感染新冠肺炎”的這種說法，其科學依據尚不充分。該學者認為，要判斷不同血型（ABO血型系統）對某一疾病是否易感，一定是在同樣暴露的情況下，即同樣接觸了傳染源，暴露時間也相同，而且都沒有針對該疾病的抗體或其它保護措施，這樣比較才能得出兩者之間的差異。

新冠病毒肺炎來襲時，O型血的人一定比型血的人更安全嗎？

首先，筆者認為這個關於新冠肺炎患者血型分佈的研究只是一個初步研究，其研究結論的正確性需要實踐和時間來驗證。其次，就算“A型血比O型血更容易感染新冠肺炎”的結論是正確的，也不代表“O型血的人一定比型血的人更安全”。這是因為在華人中，O型血的人口比例最大，就算O型血的人感染的機率低一些，但是由於全世界人口基數大，所以O型血的人被感染的也並不在少數。同時，我們也明白的是，所謂感染機率低，並不代表不會感染。對於新冠肺炎這種傳染病，人只要暴露在病毒中，無論是A型血的人還是O型血的人都有可能被感染。一旦感染新冠肺炎，機率就是100%。所以，無論是A型血還是O型血，遠離新冠肺炎的最好方法是做好防護，比如減少出門、較少聚集、出門戴口罩、多洗手等。

結語

總之，筆者認為新冠病毒與血型的關係，還需要實踐和時間來驗證。當前，要想遠離新冠病毒，不管什麼血型，做好防護才是上策，千萬別以為自己是0型血而有恃無恐。

今年三月份MedRxiv上發表的預印版論文"Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility"發現，A型血人群有更高的風險患新型冠狀病毒，而O型血患病風險則相對低。

其中，分析的樣本有武漢市金銀壇醫院的1775名新冠肺炎患者，以及武漢市3694名正常人的血型分佈，我們整理出來表格對比一下：

有人調侃說這個研究有什麼用，還不如做點別的。但是從統計學角度來看，這個研究發現，是非常有價值的。

揭示事物奧秘的動力，來自於好奇與發現；新的科學理論的產生，往往是由於舊的理論無法解釋某些現象。例如，牛頓經典力學無法解釋觀測到的星際現象與按照理論計算出來的差異，才有了相對論的提出與驗證。根據新的現象分析思考新的理論，是科學家的工作。

下面來講，這個數字差異為什麼有意義，以及什麼是顯著性差異。 用通俗的講就是，分佈有些不同，是偶然現象，還是非偶然現象？

統計學上，顯著性檢驗的定義：“顯著性檢驗（significance test）就是事先對總體（隨機變數）的引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷這個假設（備擇假設）是否合理，即判斷總體的真實情況與原假設是否有顯著性差異。”

教科書式的解釋就是：“顯著性檢驗是針對我們對總體所做的假設做檢驗，其原理就是“小機率事件實際不可能性原理”來接受或否定假設。抽樣實驗會產生抽樣誤差，對實驗資料進行比較分析時，不能僅憑兩個結果（平均數或率）的不同就作出結論，而是要進行統計學分析，鑑別出兩者差異是抽樣誤差引起的，還是由特定的實驗處理引起的。”

舉個日常生活中的例子：

住在兩個相鄰的小區（小區A、小區B）的初三學生，每月月考，現在有6個月的數學學科成績資料。小區A有4個月平均成績高於小區B，有2個月成績低於小區B；總體上，小區A的整體平均分，高於小區B。是否說明住在A小區的學生數學學習比B小區的好？並涉及到決策：為了孩子，我是否應該從B小區搬到A小區？

一般的想法是，兩個相鄰的小區、同一學校、老師也一樣，偶爾一次兩次不同，成績應該差不多的。

但從統計學角度，需要具體分析兩組資料是否有顯著性差異。

這涉及到了統計分析，A小區的學習成績是否顯著高於B小區？說得通俗些就是，A小區成績高於B小區，是不是偶然現象？

a. 如果統計學上不具有顯著性差異，那麼就說明"小區A成績高"很可能就是個偶然現象，兩邊成績其實沒什麼差異。

b. 如果統計學上具有顯著差異，那麼"小區A成績高"不是偶然現象，有一些潛在因素在起作用，需要找到那個原因。

比如，可能的原因或許有：

（1）A小區富裕些，補課的孩子多；

（2）B小區最近在施工，影響了孩子的休息；

（3）B小區有幾個不學習的壞孩子，影響了孩子學習。

如果只是補課的原因，那麼你就不需要搬家，因為你家孩子也一直在補課；如果是因為施工，那就要考慮怎樣消除影響；如果是周邊學習環境不好的原因，那就要考慮搬家事宜了。原因找到了，才能對症下藥。

這個例子是說明，從“現象”到“尋找原因”這個過程。直覺往往是不準確的，很可能的情況是，統計學上已經有了顯著性差異，但直觀上沒有感受；如果不針對潛在的因素加以控制，會造成更嚴重的後果。

回到O型血的人不易患新冠病毒這個論文。

我們看到，O型血正常人群比例33.84%，新冠樣本中比例為25.80%，統計學分析計算後，表明有顯著差異（P值小於0.001)；而AB型血正常人群比例9.10%，新冠樣本中比例為10.03%，計算後，不能說明具有顯著差異（P值為0.291）。（注：P值越小，“樣本分佈與假設分佈一致”發生的機率越小）

就是說，新冠樣本中AB型血比例高，可能是偶然現象；而O型血比例低，很可能是有原因的，需要科學進一步研究。

Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility，

Jiao Zhao, Yan Yang, Hanping Huang, Dong Li, Dongfeng Gu, Xiangfeng Lu, Zheng Zhang, Lei Liu, Ting Liu, Yukun Liu, Yunjiao He, Bin Sun, Meilan Wei, Guangyu Yang, Xinghuan Wang, Li Zhang, Xiaoyang Zhou, Mingzhao Xing, Peng George Wang.

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.11.20031096v2