{"id":27083,"date":"2020-04-04T00:35:09","date_gmt":"2020-04-03T23:35:09","guid":{"rendered":"http:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=27083"},"modified":"2020-04-04T08:24:16","modified_gmt":"2020-04-04T07:24:16","slug":"gastbeitrag-deutschland-zahl-der-neuinfektionen-nur-beschraenkt-aussagefaehig","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wirtschaftlichefreiheit.de\/wordpress\/?p=27083","title":{"rendered":"Gastbeitrag <\/font>Deutschland: Zahl der Neuinfektionen nur beschr\u00e4nkt aussagef\u00e4hig"},"content":{"rendered":"

Bild: Markus Spiske<\/a> on Unsplash<\/a><\/p>\n

Anhand der Entwicklung der Neuinfizierten entscheidet die Politik \u00fcber eine Versch\u00e4rfung oder Lockerung der Quarant\u00e4ne-Ma\u00dfnahmen. Insofern kommt ihnen eine \u00fcberragende Bedeutung zu, denn jede Woche Stillstand kosten die deutsche Wirtschaft Milliarden Euro. Allerdings erf\u00fcllen diese Daten kaum die \u00fcblichen statistischen Anforderungen. Sie sind daher bestenfalls als grobes Sch\u00e4tzeisen zu verwenden.<\/em><\/p>\n

<\/p>\n

Jeden Tag gibt das Robert Koch Institut (RKI) die Zahlen zu den in Deutschland positiv getesteten Corona-Infizierten bekannt.1)<\/a> Der Fokus der Berichterstattung liegt dabei auf der Zahl der Neuinfizierten und deren Ver\u00e4nderung zum Vortag. Steigende Fallzahlen werden als Beweis f\u00fcr eine weitere Ausbreitung des Virus angef\u00fchrt. Doch dies w\u00e4re nur dann der Fall, wenn die Fallzahlen den statistischen Anforderungen gerecht w\u00fcrden, was sie nicht tun.<\/p>\n

(1) Markantes Wochenprofil<\/strong><\/p>\n

Die Neuinfektionen weisen ein markantes Wochenprofil auf. Sonntags sind sie am niedrigsten, Donnerstag und Freitag am h\u00f6chsten (Abbildung 1). Das k\u00f6nnte daran liegt, dass viele der am Wochenende erkrankten Personen erst montags zum Arzt gehen. M\u00f6glich ist aber auch, dass die Testlabore und Gesundheits\u00e4mter am Wochenende nur eingeschr\u00e4nkt arbeiten.<\/p>\n

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– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

Es hat folglich keinen Sinn, die Neuinfektionen gegen\u00fcber Vortag zu vergleichen. Aussagekr\u00e4ftig ist in diesem Fall allein der Vergleich gegen\u00fcber dem selben Tag in der Vorwoche oder der 7-Tage Durchschnitt. Letzterer ist in den vergangenen Tage nur noch wenig gestiegen (Abbildung 2).<\/p>\n

\"claschabb1\"<\/a><\/p>\n

– zum Vergr\u00f6\u00dfern bitte auf die Grafik klicken – <\/small><\/p>\n

(2) Langer Nachlauf<\/strong><\/p>\n

Die t\u00e4glich gemeldeten Fallzahlen beziehen sich auf Infektionen, die weit in der Vergangenheit stattgefunden haben. Im Mittel treten erst nach 5-6 Tagen Symptome auf. Danach vergehen weitere ein bis zwei Tage, bevor die Erkrankten zum Arzt gehen. Bis die \u00dcberweisung angekommen ist und der Test durchgef\u00fchrt wird, vergehen weitere 2 bis 3 Tage. Und damit nicht genug. Gez\u00e4hlt werden die F\u00e4lle erst, wenn sie beim RKI gemeldet werden. Das kann ein bis mehrere Tage dauern (Grafik, gelbe Balken). Die aktuelle Zahl der Neuinfizierten misst folglich die Infektionen, die vor zwei bis drei Wochen stattgefunden haben.<\/p>\n

(3) Testumfang wird stetig erh\u00f6ht<\/strong><\/p>\n

Die Tests auf den Corona-Virus sind statisch betrachtet eine Stichprobe. Diese werden erhoben, um R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Verh\u00e4ltnisse in der Grundgesamtheit abzuleiten, aus der sie gezogen wurde. Eines der bekanntesten Beispiele sind die regelm\u00e4\u00dfig durchgef\u00fchrten Wahlumfragen. Dabei ist aus statistischer Sicht ein variierender Stichprobenumfang kein Problem. Sofern der Stichprobenumfang eine bestimmte Gr\u00f6\u00dfe nicht unterscheitet, kann man weiter auf die Verh\u00e4ltnisse in der Grundgesamtheit schlie\u00dfen. Dies gilt aber nur in Hinblick auf den Anteil bzw. die auf die gesamte Bev\u00f6lkerung hochgerechnete Zahl der Infizierten.<\/p>\n

Die \u00f6ffentliche Berichterstattung konzentriert sich aber auf die Zahl der positiv Getesteten, die nat\u00fcrlich entscheidend vom Umfang der Test bestimmt wird. Wird die Zahl der w\u00f6chentlichen Tests von 350.000 auf 500.000 erh\u00f6ht, dann d\u00fcrfte es auch mehr positive F\u00e4lle geben. Oder um es am Beispiel der Wahlumfragen zu verdeutlichen: Wenn man statt 1000 auf einmal 2000 Wahlberechtigte befragt, wird man auch mehr Anh\u00e4nger der CDU finden, ohne dass deren Anteil an der Gesamtbev\u00f6lkerung zugenommen haben muss.<\/p>\n

(4) Keine zuf\u00e4llige Stichprobe, …<\/strong><\/p>\n

Aus statistischer Sicht ist auch die Art und Weise wichtig, wie die Stichproben ausgew\u00e4hlt werden. Die verl\u00e4sslichsten Informationen \u00fcber die Ausbreitung des Virus bek\u00e4me man, wenn man jede Woche zuf\u00e4llig eine bestimmte Anzahl an Personen testen w\u00fcrde. Der Stichprobenumfang m\u00fcsste dabei mit einer sechsstelligen Zahl deutlich gr\u00f6\u00dfer sein als bei Wahlumfragen (rund 1000), weil der Anteil der Infizierten an der Gesamtbev\u00f6lkerung sehr klein ist. So reicht auch der Stichprobenumfang bei Wahlbefragungen nicht aus, um Aussagen zu Splitterparteien zu treffen.<\/p>\n

Angesichts der beschr\u00e4nkten Testkapazit\u00e4ten ist diese Vorgehensweise zur Zeit nicht m\u00f6glich. Aus medizinischer Sicht kommt es derzeit vor allem darauf an, die Corona-Infizierten zu identifizieren. So werden derzeit nur Personen mit Symptomen, Personen, die Kontakt mit einer infizierten Person hatten, und das medizinische Personal getestet. Insofern lassen die Zahlen keine R\u00fcckschluss auf die Verbreitung Virus in der Bev\u00f6lkerung zu. Aber ein steigender Anteil positiver Test, w\u00e4re ein Indiz daf\u00fcr, dass sich das Corona-Virus in dieser Testgruppe ausbreitet. Um bei dem Beispiel der Wahlumfragen zu bleiben: W\u00fcrden die Wahlforscher nur Personen befragen, die einen Schnupfen haben, k\u00f6nnte man daraus nicht mehr auf den Wahlausgang schlie\u00dfen. Aber eine Ver\u00e4nderung der Anteil der einzelnen Parteien w\u00fcrde zeigen, welche gerade an Zustimmung gewinnt oder verliert.<\/p>\n

(5) … deren Kriterien sich auch noch \u00e4ndern<\/strong><\/p>\n

Nun kommt aber noch hinzu, dass sich die Kriterien \u00e4ndern, nach denen getestet wird. So werden auch immer mehr \u00fcber 60-j\u00e4hrige Personen getestet, selbst wenn es keinen konkreten Verdacht gibt. Es w\u00e4re also so, dass bei der Wahlbefragung pl\u00f6tzlich nicht nur Personen mit Schnupfen, sondern auch Personen mit Allergien befragt w\u00fcrden. Unterscheidet sich das Wahlverhalten zwischen beiden Gruppen, w\u00e4re der Vergleich mit der vorangegangenen Stichprobe verzerrt. Bei einer Ausweitung der Test auf eine Risikogruppe ist dies sicherlich der Fall.<\/p>\n

Fallende Neuinfektionen w\u00e4ren positiv, …<\/strong><\/p>\n

Die genannten Probleme schr\u00e4nken die Vergleichbarkeit der Daten zu den Neuinfektionen im Zeitablauf erheblich ein. Die aktuelle Zahl gibt nur einen groben Anhaltspunkt, wie die Situation vor zwei bis drei Wochen war. Dies bedeutet, dass wir im Idealfall erst Mitte April wissen, ob die Kontaktsperre in Deutschland wirkt. Fallen die gemeldeten Neuinfektionen bis dahin, w\u00e4re dies sicherlich ein Indiz daf\u00fcr.<\/p>\n

… leicht steigende aber nicht unbedingt negativ<\/strong><\/p>\n

M\u00f6glich ist aber auch, dass die angestrebte Ausweitung der Test dazu f\u00fchrt, dass die Zahl der Neuinfizierten bis dahin gar nicht sinkt, selbst wenn die Quarant\u00e4ne-Ma\u00dfnahmen wirken. Dies h\u00e4tte zur Konsequenz, dass der wirtschaftliche Stillstand l\u00e4nger als n\u00f6tig andauern w\u00fcrde.<\/p>\n

Aussagekr\u00e4ftiger w\u00e4re es, die t\u00e4gliche Zahl der neu station\u00e4r aufgenommenen Corona-Patienten zu betrachten. Eine sinkende\/steigende Zahl w\u00fcrde zeigen, dass sich das Virus vor ein bis zwei Wochen langsamer\/st\u00e4rker ausgebreitet hat.<\/p>\n

— — —<\/p>\n

1) Neben den Zahlen des Robert Koch Institut werden in der Presse auch die Zahl der Johns Hopkins Universit\u00e4t genutzt. Diese Zahl wird aus einer Vielzahl \u00f6ffentlicher Quellen ermittelt, die ungepr\u00fcft \u00fcbernommen werden. Sie umfasst auch Verdachtsf\u00e4lle, die nicht laborbest\u00e4tigt sind.<\/p>\n

Blog-Beitr\u00e4ge zum Thema:<\/strong><\/p>\n

Norbert Berthold: Covid-19, Shutdown und Stagflation. <\/a>Droht jetzt auch noch (Hyper)Inflation? <\/span><\/p>\n

Markus Penatzer: Die Corona-Krise. <\/a>Wirtschaftspolitik soll Seuchenschutzma\u00dfnahmen flankieren<\/p>\n

Jan Schnellenbach: Wird alles anders? <\/a>COVID-19 als Ausl\u00f6ser von wirtschaftspolitischen Paradigmenwechseln<\/p>\n

Reiner Eichenberger, Rainer Hegselmann und David Stadelmann: <\/span><\/span>Corona-Immunit\u00e4t als entscheidende Ressource. Der Weg zur\u00fcck in die Normalit\u00e4t<\/a><\/p>\n

Hartmut Kliemt: Corona und kein Ende?<\/a><\/p>\n

Christoph A. Schaltegger und Michele Salvi:\u00a0<\/span><\/span>Spare in der Zeit, so hast Du in der Not. <\/a>Finanzpolitik in Zeiten der Pandemie<\/p>\n

Dieter Smeets: Corona-Todesf\u00e4lle im internationalen Vergleich<\/a><\/p>\n

Ulrich van Suntum: \u00dcberschussliquidit\u00e4t der Banken in Corona-Notkredite umwandeln<\/a><\/p>\n

Dieter Smeets: Die Corona-Pandemie und ihre (\u00f6konomischen) Folgen<\/a><\/p>\n

Marco Wagner: Italien tief in der Corona-Krise<\/a><\/p>\n

Norbert Berthold: Seuchen, Stagflation und Staatswirtschaft. <\/a>Wirtschaftspolitik in Zeiten von Corona<\/p>\n

Michael Gr\u00f6mling: Corona mutiert zum Globalisierungsschock<\/a><\/p>\n

Tim Krieger: Hochschulen in Zeiten des Corona-Virus. Ein Entwicklungsmodell unter Druck<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Bild: Markus Spiske on Unsplash Anhand der Entwicklung der Neuinfizierten entscheidet die Politik \u00fcber eine Versch\u00e4rfung oder Lockerung der Quarant\u00e4ne-Ma\u00dfnahmen. Insofern kommt ihnen eine \u00fcberragende … <\/p>\n

\u201eGastbeitrag <\/font>
Deutschland: Zahl der Neuinfektionen nur beschr\u00e4nkt aussagef\u00e4hig\u201c <\/span>weiterlesen<\/a><\/p>\n

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