Zur Bundespressekonferenz vom 26. März 2021
Die Positivrate der PCR-Tests ist die Zahl der positiven Tests im Verhältnis zur Zahl der insgesamt durchgeführten Tests.
Diese Rate wird jedoch offiziell nie angegeben. Es wird immer nur die Anzahl der positiven Tests angegeben (also der Zähler der Bruchzahl).
Der Nenner wäre die Gesamtzahl der Tests. Den enthält man uns vor.
Die Angabe: Inzidenz pro 100.000 Einwohner kann diese Angabe nicht ersetzen. Warum nicht, führe ich im folgenden aus.
Also, nehmen wir zum Beispiel folgende Bruchzahl an: 57/389, d.h. von insgesamt 389 durchgeführten Tests (innerhalb von 7-Tagen, in einer Stadt, einem Dorf) sind 57 positiv. Das entspricht 14,65%, also ca. 15% an testpositiven Personen = Positivenrate.
Um dies hochzurechnen auf 100.000 Einwohner (um die Zahlen aus den einzelnen Städten, Dörfern, Regionen miteinander für die 7-Tage-Inzidenz vergleichen zu können) braucht man jetzt die Einwohnerzahl der Stadt, des Dorfes. Sagen wir: 1.000.
Wir haben also 57 positive Tests pro 1.000 Einwohner, das wären auf 100.000 Einwohner hochgerechnet (Dreisatz): 57 entspricht 1.000 und x entspricht 100.000 und somit: 57/1.000 = x/100.000, daraus folgt: x = 57 * 100.000 / 1.000 = 57*100 / 1 = 5.700. (Die 7-Tage erwähne ich jetzt nicht mehr extra.)
Das wäre die Inzidenz, wenn das Dorf 100.000 Einwohner hätte. Wir haben also eine - hochgerechnete - Inzidenz von 5.700 für diese Stadt, dieses Dorf.
Sie könnten aber auch 57 positive Tests in dem Dorf haben und insgesamt nur 60 Tests durchgeführt haben. Damit wären 95% der Tests positiv.
Sie könnten aber auch 57 positive Tests in dem Dorf haben und insgesamt 980 Tests durchgeführt haben. Damit wären 5,81%, also knapp 6% der Tests positiv.
Wir haben also, abhängig von der Anzahl der Getesteten, eine Positivrate von 15%, 95% oder 6% in diesem Dorf.
Die Inzidenz pro 100.000 Einwohner bleibt jedoch immer gleich, sagt also nichts aus über die Situation, die tatsächlich in der Stadt, dem Dorf herrscht.
(Wenn bei nur 60 Getesteten schon 57 positiv sind, ist es recht wahrscheinlich, daß das Virus weiter verbreitet ist in dieser Bevölkerung, als wenn erst bei 980 Getesteten 57 Getestete positive Testergebnisse haben.)
(Da die Stichprobe höchstwahrscheinlich auch nicht repräsentativ ist (s.u.), halte ich das schlichte Hochrechnen und Vergleichen der einzelnen Zahlen deutschlandweit für statistisch äußert fragwürdig.)
Dann müssen wir noch bedenken, daß wir es nicht mit einer "repräsentativen Zufallsprobe" zu tun haben.
Testen lassen sich wahrscheinlich eher die Menschen, die Symptome haben und / oder aus irgendeinem Grund dazu gezwungen werden bzw sich testen lassen wollen.
Damit haben Sie einen sog. 'selection bias'. Die Ergebnisse, die sie erhalten, sind nicht mehr repräsentativ für die Gesamtheit der Bevölkerung, aus der Sie Personen testen. Die Ergebnisse stellen die tatsächlich vorhandene Verbreitung der Erkrankung in der gesamten Stadt, dem gesamten Dorf, in diesem Falle höchstwahrscheinlich als zu hoch dar.
Menschen, die Symptome haben, haben eine größere Wahrscheinlichkeit, einen positiven Test zu haben als Menschen ohne Symptome.
Dann müssen wir noch die falsch-positiven und -negativen Ergebnisse des Tests berücksichtigen.
Auch dahingehend werden die Zahlen nicht korrigiert, falls man die Werte überhaupt kennt, denn die sind für jeden Test spezifisch und viele Labore 'bauen' ja inzwischen ihre eigenen Tests.
Dazu kommt noch, das mit sinkender Prävalenz, d.h. Verbreitung des Virus in der Bevölkerung, die 'falsch-positiven Rate des Testes steigt (ein statistisches Phänomen).
etc.
Eine repräsentative Stichprobe erhalten Sie, wenn sie die zu testenden Personen aus einer Grundgesamtheit - hier: die Bevölkerungszahl der Stadt, des Dorfes - zufällig auswählen.
Dazu gibt es Formeln, wieviel Personen sie auswählen und testen müssen, um statistisch korrekt zu verfahren.
Jede Person erhält eine Zahl zugeteilt von 1 bis 1.000. (Für die 1.000 Einwohner.) Dann werden nach dem Zufallsprinzip (wie bei der Ziehung der Lottozahlen oder beim Ziehen von Losen aus einem Hut) soviele Zahlen gezogen, bis sie die statistisch errechnete, notwendige Zahl an zu testenden Personen voll haben. Sagen wir, z.B. 100.
Die Testergebnisse, die Sie jetzt erhalten, geben mit 95%-iger oder gar 99%-iger Wahrscheinlichkeit die Infektionssituation in der Gesamtbevölkerung der Stadt, des Dorfes wieder. Auch die Genauigkeit der Wahrscheinlichkeit, die Sie erreichen wollen (95% oder 99%) beeinflußt die Anzahl der Personen, die Sie testen müssen. Nur dann ist das Ergebnis - mit der entsprechenden Wahrscheinlichkeit - repräsentativ.
Das wird aber bei den Coronatests, wie sie jetzt durchgeführt werden, überhaupt nicht berücksichtig.
Stattdessen haben wir es mit verschiedenen 'selection biasses' zu tun: getestet werden Alte, Kranke, Ärzte, Krankenhauspersonal, Schulkinder, Lehrer, etc. - völlig 'ungeordnet' und in einzelnen Orten unterschiedlich, aber keine repräsentative Stichprobe der Gesellschaft.
All diese Ergebnisse werden aber hochgerechnet auf 100.000 Einwohner und auf die Gesamtbevölkerung Deutschlands übertragen.
Damit - aufgrund dieser statistisch nicht validen Testweise - können sie aber eben gerade nicht auf die Gesamtbevölkerung Deutschlands hochgerechnet werden.
Außerdem müssen wir bedenken, daß, bei der hohen Testzahl pro Labor, die meisten Labore inzwischen so voll mit Corona-Virus-RNA-Stückchen sein dürften, daß sicherlich viele negative Proben im Labor selber noch vor Anwendung der PCR kontaminiert und dann in der PCR ebenfalls falsch-positiv getestet werden.
Wir messen in dem Fall die Laborinfektion, nicht die Infektion der getesteten Person.
Und so geht es weiter mit den 'Flaws' dieses ganzen Szenarios.
Kurz: Sie können die Zahlen schlicht 'in die Tonne treten' oder auch einfach würfeln.
Es ist ein Skandal, daß dies weltweit passiert und von den sog. Experten so durchgeführt, hingenommen, gefördert, verbreitet wird.
Ich bin mir sicher, daß unser Staats-Virologe Nummer 1, der Untertan Drosten, dies ganz genau weiß.
Was unser Staats-Epidemiologe Nummer 1, Untertan Wieler, weiß oder nicht weiß, vermag ich nicht zu beurteilen. Ich hoffe, er kann zumindest seinen Namen korrekt schreiben.
Eine Verallgemeinerung bezüglich rhetorischer und sonstiger Kompetenz auf alle Tierärzte halte ich allerdings für unhöflich und unangemessen.
Noch einmal der Hinweis auf die täglichen Auswertungen der RKI-Zahlen durch einen Fachinformatiker.
Eine hervorragende Arbeit:
