新冠疫苗的有效率大致有兩種演算法，區別在於什麼資料作為計算的基數？一種演算法是整體人群作為基數的，另一種演算法是對照組也就是安慰組的患病人數作為基數。

第一種演算法很簡單，也是最好理解的。那就是所有的人都要在自然狀態下有效接觸，或者充分接觸新冠病毒然後計算被感染人數。然後所有的人數作為分母，被感染人數作為分子求得百分比。

雖然第一種算法理解起來容易，但是有致命的缺陷，那就是沒有被感染不一定是新冠疫苗的功勞。不被感染也許是人體之前接觸新冠病毒戰勝新冠病毒的新冠抗體的作用，也許是別的什麼作用的結果。

為此，需要在沒有發生新冠疫情的地區實施才能夠得到真正的有效率，而這種想法只是一種理論上的可能，因為新冠疫苗是因為新冠疫情而研發的，去哪裡找到沒有發生過疫情的世外桃源呢？

第二種演算法比較複雜，它是對照組也就是安全組被感染人數作為分母，免疫組被感染人數作為分子求得百分比。

一定數量的人群分為數量大致相等的兩個組，一個組打疫苗，另一個組打安慰劑沒有免疫作用的，然後讓他們充分接觸新冠病毒，再然後記錄對照組被感染人數作為分母，免疫組被感染人數作為分子求得百分比。

現在科學上談論的大多是後一種演算法，而大眾理解多的是前一種演算法，所以需要提供詳細的資料以免誤導公眾導致嚴重的後果。

不管哪一種演算法，這個百分比一般是隨著時間的推移逐漸升高，所以有充分的接觸或者有效的接觸的說法，為此需要足夠長的觀察時間。