| |
 |
|
|
| |
|
||
| |
Informationen gegen Angst | |
|
|
Statistik
Statistik ist eine Methode zum Umgang mit der Wahrscheinlichkeit. Bei der Statistik handelt es sich um die Sammlung, Zusammenfassung, Analyse und Darstellung von Daten. Die Statistik stellt Methoden zur Verfügung, die den systematischen Umgang mit quantitativen Informationen ermöglichen. Sie bildet eine wissenschaftliche Grundlage zur Verbindung von Theorie und Praxiserfahrung. Sie gibt ihrem Anwender Handhabungen, Erfahrungsdaten zu analysieren. Dazu zählen auch die Methoden, die bei Ungewissheit vernünftige Entscheidungen ermöglichen. Beispiel: Anhand vom PCR Test Bei einer Treffsicherheit von 99% sind bei 100.000 Tests 1% falsch Positive Tests möglich. Das bedeutet 1000 falsch positive Tests. Deshalb ist der Wert von 100 Neuinfektionen pro 100.000 Personen irrelevant, weil er unterhalb der Fehler Wahrscheinlichkeit von 1000 liegt. Die Inzidenz ist ein statistischer Wert dessen Aussagekraft von der Einwohneranzahl (Anzahl der Getesteten) abhängt. Formel: Infektionen (positiv getestete) geteilt durch Einwohner mal 100.000 Das bedeutet, je kleiner die Einwohneranzahl um so kleiner ist die Aussagekraft. Beispiel: 100 positiv Getestete geteilt durch 10.000 Einwohner mal 100.000 =1000 Dadurch das die Einwohnerzahl in die Formel eingeht und das ganze auf 100.000 hochgerechnet wird ist die Gefahr, dass ein falsches Bild entsteht sehr groß -Fehlinterpretation. Extremfall: 1 positiv Getesteter geteilt durch 100 Einwohner mal 100.000 =1000 1000 ist bei beiden Beispielen die Inzidenz bei einer Fehler Wahrscheinlichkeit des PCR Tests bei 99% Treffsicherheit. Beispiel: Wenn ich von 100.000 Äpfeln 100 nehme, und eine Birne ist dabei, dann wird daraus geschlossen, das bei den restlichen 99.900 Äpfeln 999 Birnen sind. Falsch positive: Laut BMJ* hat der RT-PCR-Test eine Sensitivität von 70 % und eine Spezifität von 95 % . Sars-CoV-2-Prävalenz 3 % Das bedeutet: 70 % der als positiv getesteten Personen sind gar nicht positiv, ihnen wird aber Quarantäne verordnet. Das bedeutet, dass in einem System indem es viele negative gibt, die Anzahl der falsch positiven unter den positiven relativ hoch ist, und die der falsch negativen unter den negativen relativ gering ist. Nach dieser Berechnung wird aus einer Inzidenz von 150 durch Abzug der falsch Positiven die Inzidenz 45. Wenn man davon ausgeht das ca. 10% der positiv getesteten erkrankt dann müsste aus der Inzidenz 100 eine reale Inzidenz 10 werden. *British Medical Journal, (Fachzeitschrift)
|