Mal wieder: Wie die “Inzidenz” die Täuschung ermöglicht

Von | Juli 3, 2021

In verschiedenen Artikeln hatte ich hier erläutert, wie die Berechnung der Inzidenz die fast beliebige “Gestaltung” der “Pandemiezahlen” ermöglicht. Kurz zur Erinnerung:

Die Formel für die Inzidenz ist so gestaltet, dass aufgrund der Fehlerhaftigkeit der Tests (Spezifität < 1) regelmäßig eine bestimmte Anzahl falsch-positiver Ergebnisse zu erwarten ist. Die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse steigt, wenn die Zahl der durchgeführten Tests ebenfalls steigt (-> math. Grundlagen).

Weiterhin hatte ich gezeigt, dass dieser funktionale Zusammenhang zwischen Testzahl und Inzidenz auch empirisch nachweisbar ist.

Jetzt liegen weitere Daten vor und der Zusammenhang wird deutlicher. Ausgewertet habe ich wieder die beiden Datenreihen aus dem genannten Beitrag: Testzahlen und Inzidenzwerte, jeweils vom RKI. So ergibt sich folgender Zusammenhang:

Wie man erkennt, bildet sich sogar die Steigung des Funktionsgraphen in der jeweils anderen Kurve ab. Damit kann ein funktionaler Zusammenhang von Testzahl und Inzidenz, wie er ja bereits aus der Formel für die Inzidenz (i = t.p / 100.000, i= Inzidenz. t.p= Zahl pos. Testergebnisse) zu postulieren wäre, in eindeutiger Weise hergestellt werden.

Mit anderen Worten: Je mehr man testet, desto mehr “positive” Personen werden gefunden.

Als weiteren Beleg für diese Aussage habe ich die Steigung der Funktionsgraphen zwischen den einzelnen Kalenderwochen untersucht (d0 für die Anzahl der Tests, d1 für die Inzidenz). Die These war: Wenn es den Zusammenhang wie vorher gezeigt gibt, müsste sich auch die Steigung der jeweiligen Kurve daran halten. Zuerst die Datentabelle:

KW Testzahl Inzidenz d0 d1
12/2021 1.416.888 115
13/2021 1.178.378 132 -23,851 17
14/2021 1.169.510 118 -0,8868 -14
15/2021 1.312.602 153 14,3092 35
16/2021 1.427.668 163 11,5066 10
17/2021 1.360.960 157 -6,6708 -6
18/2021 1.255.724 130 -10,5236 -27
19/2021 1.100.259 101 -15,5465 -29
20/2021 1.218.879 71 11,862 -30
21/2021 944.376 45 -27,4503 -26
22/2021 874.665 31 -6,9711 -14
23/2021 822.977 20 -5,1688 -11
24/2021 725.937 12 -9,704 -8
25/2021 705.520 7 -2,0417 -5

Hinweis: Die Daten für d0 wurden durch 10⁵ dividert, damit die Größenordung im gleichen Bereich liegt.

Die Zahlen markieren jeweils die Differenz zur Vorwoche. Man sieht, dass tatsächlich wenn die Testzahl von einer auf die nächste Woche fällt (negative Zahl bei d0), die Inzidenz (d1) bei 9 von 13 Wertepaaren ebenfalls fällt. Nur in 4 Fällen ist dieser Zusammenhang nicht gegeben.  Oder anders gesagt: In mehr als 2/3 der Fälle stimmt das Postulat. Ursache für die Abweichungen könnten z. B. Unregelmäßigen der Datenübermittlung sein, so dass es zu einem Überhang kommt, der erst in der folgenden Woche verarbeitet werden konnte.

So werden wir dann, wenn die jetzt schon medienwirksam seitens der Regierung angekündigte “4. Welle” im Herbst kommen wird, bereits sicher sein, dass dann mit der Inzidenz auch die Zahl der Tests weiter steigen wird. Denn irgendwie muss man das gewünschte Ergebnis ja erzielen. Was zudem förderlich sein wird ist, dass im Herbst die Erkältungskrankheiten wieder zunehmen werden (wie jedes Jahr) und dann auch die Grundinzidenz steigen wird.

 

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