"Neuinfektionen".
"Corona-Tote".
"R-Faktor".
"Todesrate".
"Durchseuchung".
Jede Zahl ist aber immer nur soviel wert wie der Zusammenhang, in dem sie dargestellt wird.
Die Aussage "dieser Mensch ist 1,30 Meter groß", ist völlig ohne Aussage, wenn ich nicht noch dazu sage, ob es sich um einen 40jährigen oder einen 6jährigen menschen handelt, oder ob er 48 Kilo wiegt oder 124 Kilo.
Die Aussage "das Auto fährt 90 km/h" ist völlig ohne Aussage, wenn ich nicht dazu sage, ob es z.B. auf einer Autobahn fährt oder in der 30er-Zone vor der Schule.
Und genauso ist es auch mit den Zahlen zu Corona. Zum Beispiel zu den Tests.
Wenn ein Test eine Spezifizität von 99% hat, dann heißt das, er erkennt 99% der Infizierten richtig und 1% falsch, also als nicht infiziert und er erkennt 99% der Nicht-Infizierten richtig und 1% der Nicht-Infizierten falsch, also als infiziert.
Bei einer angenommenen Durchseuchung der Bevölkerung von 10% haben wir 10.000 Infizierte je 100.000 Menschen.
Wenn der Test eine Spezifizität von 99% hat, dann erkennt er von den 10.000 Infizierten 9.900, aber 100 erkennt er nicht. Diese gibt der Test fälschlicherweise als nicht infiziert an.
Von den 90.000 Nicht-Infizierten erkennt er 89.100 richtig, also als nicht infiziert, aber 900 falsch, also als infiziert, obwohl sie es nicht sind.
Insgesamt erkennt der Test also 10.800 Infizierte, obwohl es nur 10.000 Infizierte gibt.
Nun haben wir aber in Deutschland, bis auf wenige Ausnahmen wie die bekannten Ausbruchsherde in NRW und Bayern und Ba-Wü, keine Durchseuchung von 10%. Sie liegt in Gesamt-Deutschland erheblich niedriger.
Nehmen wir mal eine Durchseuchung von 2% an.
Dann sind von 100.000 Menschen 2.000 infiziert.
Der Test mit einer Spezifikation von 99% erkennt von diesen 2.000 Infizierten also 1.980 richtig, aber 1%, also 20 erkennt er nicht. Er qualifiziert sie als falsch, als nicht infiziert.
Von den 98.000 nicht Infizierten erkennt er ebenfalls 99% als richtig, aber 1%, das sind 1.960 Menschen, erkennt er fälschlicherweise als positiv an, obwohl sie nicht infiziert sind.
Welche Zahlen hat das RKI von Anfang an vermeldet? Die Zahl der bei positiv Getesteten.
Das wären in diesem Fall die 1.980 richtigen und die 1.960 falschen. Insgesamt würde das RKI also 3.940 "Neuinfektionen" melden, obwohl bei einer Durchseuchung von 2% nur 2.000 Menschen überhaupt infiziert sein können.
Die Zahl der offiziell vermeldeten Neuinfektionen ist also um knapp 50% zu hoch. Sie ist doppelt so hoch, wie die tatsächlich Infizierten.
Sinkt dazu noch die Spezifizität des Tests unter 99%, dann steigt die Zahl der falsch positiven an.
Noch absurder und offensichtlicher wird es, wenn man annimmt, dass es gar keine Infektionen in der Bevölkerung gibt oder nur einen einzigen, der infiziert ist.
Selbst dann wirft der Test aufgrund seiner Ungenauigkeit bei einer genügend hohen Anzahl von Test einige tausend Infizierte aus, obwohl gar kein Mensch infiziert ist. Oder nur ein einziger.
Und genauso ist es auch mit den Zahlen zu Corona. Zum Beispiel zu den Tests.
Wenn ein Test eine Spezifizität von 99% hat, dann heißt das, er erkennt 99% der Infizierten richtig und 1% falsch, also als nicht infiziert und er erkennt 99% der Nicht-Infizierten richtig und 1% der Nicht-Infizierten falsch, also als infiziert.
Bei einer angenommenen Durchseuchung der Bevölkerung von 10% haben wir 10.000 Infizierte je 100.000 Menschen.
Wenn der Test eine Spezifizität von 99% hat, dann erkennt er von den 10.000 Infizierten 9.900, aber 100 erkennt er nicht. Diese gibt der Test fälschlicherweise als nicht infiziert an.
Von den 90.000 Nicht-Infizierten erkennt er 89.100 richtig, also als nicht infiziert, aber 900 falsch, also als infiziert, obwohl sie es nicht sind.
Insgesamt erkennt der Test also 10.800 Infizierte, obwohl es nur 10.000 Infizierte gibt.
Nun haben wir aber in Deutschland, bis auf wenige Ausnahmen wie die bekannten Ausbruchsherde in NRW und Bayern und Ba-Wü, keine Durchseuchung von 10%. Sie liegt in Gesamt-Deutschland erheblich niedriger.
Nehmen wir mal eine Durchseuchung von 2% an.
Dann sind von 100.000 Menschen 2.000 infiziert.
Der Test mit einer Spezifikation von 99% erkennt von diesen 2.000 Infizierten also 1.980 richtig, aber 1%, also 20 erkennt er nicht. Er qualifiziert sie als falsch, als nicht infiziert.
Von den 98.000 nicht Infizierten erkennt er ebenfalls 99% als richtig, aber 1%, das sind 1.960 Menschen, erkennt er fälschlicherweise als positiv an, obwohl sie nicht infiziert sind.
Welche Zahlen hat das RKI von Anfang an vermeldet? Die Zahl der bei positiv Getesteten.
Das wären in diesem Fall die 1.980 richtigen und die 1.960 falschen. Insgesamt würde das RKI also 3.940 "Neuinfektionen" melden, obwohl bei einer Durchseuchung von 2% nur 2.000 Menschen überhaupt infiziert sein können.
Die Zahl der offiziell vermeldeten Neuinfektionen ist also um knapp 50% zu hoch. Sie ist doppelt so hoch, wie die tatsächlich Infizierten.
Sinkt dazu noch die Spezifizität des Tests unter 99%, dann steigt die Zahl der falsch positiven an.
Noch absurder und offensichtlicher wird es, wenn man annimmt, dass es gar keine Infektionen in der Bevölkerung gibt oder nur einen einzigen, der infiziert ist.
Selbst dann wirft der Test aufgrund seiner Ungenauigkeit bei einer genügend hohen Anzahl von Test einige tausend Infizierte aus, obwohl gar kein Mensch infiziert ist. Oder nur ein einziger.
Was sagt uns das?
Ohne weitere Informationen sind die verkündeten Zahlen des RKI ohne Wert. Es sind nur absolute Zahlen ohne Aussagekraft. Wir kennen nicht die Durchseuchung, wir kennen nicht die genaue Anzahl der Tests, wir kennen nicht mal die Spezifikation aller verwendeten Test.
Und dennoch wird mit diesen unbrauchbaren Zahlen Politik gemacht.
Die Beispiele habe ich in Anlehnung an dieses Interview mit Prof. Dr. Martin Haditsch gewählt.
Der Mann ist übrigens Dr. der Medizin, Facharzt für Mikrobiologie, Virologie, Infektionsepidemiologie, für Infektiologie und Tropenmedizin und hat dazu noch einen Doktortitel in Philosophie.
Er ist also einer von denen, die als ahnungslose Verschwörungstheoretiker beschimpft werden.
Es benötigt etwas Zeit und Konzentration, um sich das Video anzusehen und die Aussagen zu verstehen.
Aber Wissensaneignung ist eben mit Aufwand verbunden.
Denn wie heißt es so schön: der beste Weg zu einem guten Gewissen ist, es nicht so genau wissen zu wollen.
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