为此 ， 医学界用统计学的方法 ， 计算出大量被检测者出现抗体的时间的标准差 ， 再根据统计学原理 ， 标准差乘以三 ， 这样就得出了一个被感染者出现抗体的时间的最大值——三个月 。
也就是说 ， 感染了艾滋病毒的绝大多数人（99.999%）是不会超过三个月而机体内却没有产生相应的抗体的 。
因此如果超过了三个月 ， 机体内检查不出有艾滋病毒的相关抗体就可以有99.999%的可能性排除感染了艾滋病毒 。
统计学关注的是事件未来发展的概率也就是可能性大小的 。 大家都知道随机扔硬币正面向上的概率将会是50% ， 如果真得扔十次或者成千上万次 ， 将会发现 ， 这个50%并不是确指的 。 因为现实当中将会出现49%或者51%的可能性的 。
上面统计按标准差的原理也是统计原理 ， 由于标准差的计算数值将会是无限不循环小数 ， 而且由于做统计的区域不同 ， 样本的数量不同 ， 年龄不同等等原因 ， 这个标准差数值将会分布于25天至35天之间 。
由于不循环小数使用与记忆起来并不方便 ， 所以一般会取整处理为30天 ， 相当于是一个月 。
根据统计学正态曲线模型 ， 在一个标准差与二个标准差之间（也就是通常所说的一个月与两个月之间）感染了艾滋病毒的人出现相关抗体的人数将占67% ， 在两个月至三个月之间占95% ， 而超出三个月则占99.999% 。
因此可以这样来理解 ， 如果超过90天后的感染者仍然不出现相关抗体的可能性只有千分之一 ， 也就是说一千个感染者中将会有一个人的可能性超出了90天后仍然没有产生抗体 。
针对90天这个数值 ， 相差几天对于99.999%这个概率值的影响可以忽略不计 。 而一千分之一的事件发生的可能性 ， 在统计学上 ， 可认为是小概率事件 。
一般来说 ， 用测相关抗体的方法来测试有没有感染艾滋病毒属于筛查法 。
因此不会再有所谓的窗口期 。 可是这种方法更加容易产生假阳性结果 ， 所以一定要连续做两遍 ， 并且两次结果都是阳性才能出化验报告单 。
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