一、先看一组数据：

       1、2025年强制头盔之前，北京骑电动自行车的人几乎没有戴头盔的。网友认为，戴与不戴头盔的人群基数之比，最多是1：9，即十人一戴。

       2、2025年，有了一套据说是“权威数据”：北京市发生的电动自行车伤亡人数中，戴与不戴头盔的比例1：3，即不戴是戴的三倍伤亡率。

       二、对数据进行计算：

       1、假设：戴头盔人数 = 1000 人，不戴头盔人数 = 9000 人，总骑手：10000 人。

       2、伤亡案例数量：戴头盔伤亡∶不戴头盔伤亡 = 1∶3

       设戴头盔伤亡= x，不戴头盔伤亡 = 3x

       伤亡率= 伤亡人数 ÷ 该群体总骑行人数

       戴头盔伤亡率：x/1000

       不戴头盔伤亡率：3x/9000= x/3000

       做比值对比：戴头盔伤亡率/不戴头盔伤亡率= x/3000/x/1000 =3

       从这套数字算出来：戴头盔群体的人均伤亡反而是不戴头盔人群的3 倍。

       但这个结论本身存在巨大统计陷阱，不能直接得出头盔有害。

       3、关键的统计学误区（辛普森悖论 / 暴露风险偏差）

       （1）人群本身不一样

       愿意主动戴头盔的人，往往本身骑行习惯更危险：高速、走快速路、长途、夜间通勤；不戴头盔的大多短途低速买菜代步。

       不是头盔造成受伤，是这群人本身出事概率本来就更高。头盔的真实作用是：出事之后降低重伤、死亡的概率，不是降低发生事故的概率。

       数据里的“伤亡”没有区分：轻微擦伤 / 骨折 / 死亡。

       头盔真正价值：同样撞车，戴头盔不容易死、不容易颅脑重伤。

       这个简易比例只统计“有没有受伤”，没有区分伤情严重程度。

       （2）两个比例定义完全不同

       1:9 = 全部骑车人的构成比例

       1:3 = 所有出事人员里面两类人的占比

       不能直接拿这两个数字直观对比安全与否，必须计算人均风险率，也就是我们上面的除法。

       3、举一个直白通俗版本

       1000 个骑手爱飙车（戴头盔），9000 个慢慢骑（不戴头盔），飙车组事故多；虽然戴头盔减少致命伤，但事故总量基数大。

       头盔不会增加事故，但是高危骑行人群就算戴头盔，事故数量依然更高。

       三、总结

       1、在给定「1:9 骑行人数、1:3 伤亡人数」这套数值前提下，单纯数学计算，该样本中戴头盔人群的伤亡发生率是另一组的 3 倍；

       但数学结果≠头盔不安全；

       这份缺少变量控制的粗统计无法证明头盔无效或者有害；严谨的评估需要控制骑行速度、路况、年龄，并且区分轻伤和颅脑死亡数据。

       2、上面引述的“权威数字”，更是没有说明是什么情形下发生的伤亡事故，比如：

       (1)是哪类电动自行车？比如：高于、还是低于20时速。

       (2)事故责任是因为哪方先违反交规？比如：闯红灯、超速、越线。

       (3)是戴头盔的电动车主守规却被撞、还是违规撞了相对方？

       (4)是戴头盔的电动车主自己伤亡，还是造成对方伤亡？

       (5)电动车不戴头盔和人、车违规行驶，哪个才应是优先治理的对象？

       在如此多含混不明的前提下，先入为主地定义不戴头盔的可怕后果，很难说是为了交通安全，还是其它。

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