Covid-Daten: die Mischung macht‘s
Wenn man sich mit der Aufarbeitung des Covid-19-Phänomens beschäftigt, blickt man in Abgründe. Da tut es gut, einmal den Blick zu heben und nach links und rechts zu schauen. Nicht nur vermeiden wir so, dass der Abgrund in uns hineinblickt, sondern wir nehmen auch die Nachbarabgründe wahr, an deren Rändern vielleicht Gleichgesinnte stehen, die unsere Perspektive erweitern können.
Im Folgenden soll es um drei konkrete Beispiele gehen, in denen durch das tatsächliche Übereinanderlegen ganz unterschiedlicher „Abgründe“ neue Erkenntnisse gewonnen werden können.
Beispiel 1: Daten aus unterschiedlichen Ländern
Die niederländische Statistikbehörde CBS hat kürzlich nach Covid-Impfstatus unterscheidende Sterbefallzahlen veröffentlicht (für eine Auswertung siehe hier). Das folgende Diagramm zeigt für verschiedene Kategorien den Anteil Geimpfter an den Sterbefallzahlen für die jeweils 52 Kalenderwochen der Jahre 2021 und 2022:
Es wird unterschieden zwischen Covid-19-Todesfällen (C19) und sonstigen Todesfällen (no C19) sowie zwischen Todesfällen unter Heimbewohnern (long-term care, LTC) und Nicht-Heimbewohnern (no LTC). Löblicherweise wird nicht ausschließlich die übliche (auch als cheap trick oder Bayesian datacrime bezeichnete) Klassifikation verwendet, die Geimpfte erst nach einer gewissen Zeit nach der Impfung (oft 7 oder 14 Tage) als solche anerkennt. Zwar ist eine solche Definition auch im Angebot und im Diagramm durch gestrichelte Kurven in derselben Farbe dargestellt; wir werden sie aber ignorieren (nachdem wir uns davon überzeugt haben, dass die gestrichelten Kurven immer unter den durchgezogenen Kurven in der gleichen Farbe liegen).
- Mayer, Dr. Peter F.(Autor)
Intuitiv sollten die LTC-Kurven über den no-LTC-Kurven liegen, da die LTC-Population sicher älter und damit „geimpfter“ ist, und genau dies ist auch der Fall. Weiterhin sollten, wenn die Impfung denn gegen Tod durch Covid hilft, die C19-Kurven unter den jeweiligen no-C19-Kurven liegen. Das tun sie auch größtenteils, aber gegen Ende des Betrachtungszeitraums, als kaum noch Ungeimpfte in den seligen Zustand des Geimpftseins übergehen, sind die Kurven praktisch nicht zu unterscheiden – und wer weiß, welcher Anteil an den Differenzen durch bekannte Phänomene wie „healthy user bias“ erklärt werden kann. Dass die C19-Kurven sehr viel gezackter aussehen als die no-C19-Kurven, liegt natürlich daran, dass es so wenige C19-Todesfälle gibt.
Doch nun zur versprochenen Überblendung mit einem ganz anderen Datensatz. Nach einer erfolgreichen Anfrage über frag-den-staat.de stehen nun tagesgenaue deutsche DIVI-Intensivdaten nach Impfstatus zur allgemeinen Verfügung. Diese wurden hier bereits ausgewertet; im folgenden Diagramm wird aus der Auswertung die Impfquote unter den Intensivpatienten extrahiert und über die Daten aus den Niederlanden gelegt.
Die Datensätze unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht: im Herkunftsland (Niederlande versus Deutschland), im Auswahlkriterium (Tod versus Intensivstation), sicherlich auch in der Altersstruktur und in den Impfquoten. Am ehesten sollte man die DIVI-Kurve mit der roten Kurve (C19, LTC) vergleichen können, und die Übereinstimmung ist doch erstaunlich. Dies sollte ein Ansporn sein, weitere Vergleich anzustellen und beispielsweise Daten aus anderen Ländern hinzuzuziehen. Es ist bekannt, dass in vielen Ländern detaillierte Daten vorliegen, die nur leider bisher der Öffentlichkeit nicht zugänglich gemacht wurden (Singapur, Australien, Neuseeland, Schottland und Österreich sind Beispiele). Es könnte sich auch lohnen, die niederländischen Behörden per FOIA-Anfrage zur Herausgabe der nach Alter unterscheidenden Fallzahlen aufzufordern – eine solche Anfrage für die DIVI-Daten aus Deutschland ist leider sinnlos, da die Daten einfach nie erhoben wurden. Man hat viel Geld ausgegeben und Aufwand betrieben, um Daten nach Impfstatus und nach Alter zu sammeln, aber nicht an die Verknüpfung der beiden Dimensionen gedacht.
Beispiel 2: Daten aus unterschiedlichen Quellen
Gegen Anfang des Jahres 2023 war klar, dass die offiziell erhobenen (d.h. aus expliziten Meldungen zusammengesetzten) Covid-Fallzahlen für Deutschland völlig unbrauchbar waren. Auch dem RKI wurde bewusst, dass man mit einer Kohortenbetrachtung wie dem GrippeWeb besser bedient war. Schließlich konnte mit dem Abwassermonitoring noch eine weitere Quelle erschlossen werden, und aktuelle GrippeWeb-Wochenberichte zeigen Überblendungen der GrippeWeb- und der Abwasserdaten mit erstaunlicher Übereinstimmung (hier Abbildung 5 aus dem Bericht zu KW 8 2024):
Aber wie verträgt sich diese neue Welt mit der alten Welt der expliziten Meldungen? Hierzu ein vielleicht etwas unübersichtliches Diagramm, das die Grafik aus dem GrippeWeb-Wochenbericht (im gelben Kasten) über eine frühere Darstellung legt (die vertikale Achse zeigt wöchentliche Fallzahlen):
Die Bevölkerung hat inzwischen gelernt, auch wenn es leider viel zu lange gedauert hat, dass auch Covid-Inzidenzen von 3.000 je 100.000 kein Grund zur Panik sind. Schämen wir uns eigentlich nicht, dass wir in Deutschland einmal ein Infektionsschutzgesetz hatten, das allgemeine Panik ab Inzidenzstufen von 100 und 165 je 100.000 verordnete? Man lasse sich auch die Begründung für das Auslaufen dieser Version des Infektionsschutzgesetzes auf der Zunge zergehen:
„Angesichts des derzeitigen Infektionsgeschehens, der Verfügbarkeit gut wirksamer Impfstoffe sowie eines hohen Immunitätsgrades in der Bevölkerung konnten die bisherigen Schutzmaßnahmen auslaufen.“
Das „derzeitige Infektionsgeschehen“ lag kürzlich um einen Faktor (!) von 30 bzw. 18 über den alten Panikschwellen; von einem „hohen Immunitätsgrad“ in der Bevölkerung kann angesichts dieser Inzidenzen wohl kaum die Rede sein, und mit den „gut wirksamen Impfstoffen“ ist es auch nicht so weit her, wie unser obiges erstes Beispiel nahelegt.
Beispiel 3: Daten aus der Gegenwart und Modelle aus der Vergangenheit
In von Banken verwendeten Risikomodellen wird nach Möglichkeit ein sogenanntes Backtesting durchgeführt. Dabei werden tatsächliche Verluste gegen diejenigen gehalten, die vom Risikomodell vorher mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit prognostiziert worden waren. Liegen die tatsächlichen Verluste über dem Risikomaß, so spricht man von einem Backtest-Ausreißer.
Die Ständige Impfkommission (STIKO) in Deutschland befand sich im Sommer 2021 in einer schwierigen Lage. Der politische Druck hinsichtlich einer Impfempfehlung für Jugendliche war hoch. Leider boten die vorliegenden Daten keinen Anlass für unbedingten Enthusiasmus, und man glaubte sie durch die Ergebnisse einer Modellierung anreichern zu müssen. Im verwendeten Modell wurde eine vierte Welle für den Herbst 2021 vorhergesagt (hier die Abbildung 4 aus dem RKI-Bulletin; Modell für den Zeitraum ab August 2021):
Und tatsächlich passierte dies (vgl. Diagramm im obigen Beispiel 2, hier überblendet mit dem Diagramm aus dem RKI-Bulletin im gelben Kasten):
Die Modellierung der vierten Welle war in ihrer Höhe gar nicht so schlecht; lediglich der Zeitpunkt wurde etwas zu früh angesetzt (dies war die Zeit, als man nichts mehr von Saisonalität von Atemwegsinfekten wusste). Aber dann kam Omikron, und obwohl die tatsächliche Impfquote unter Jugendlichen mit etwa 70% deutlich über den Modellannahmen von gut 50% lag, trat der prognostizierte Rückgang an Infektionen nie ein – im Gegenteil.
Was hingegen eintrat, waren Fälle von impfinduzierter Myokarditis. Das STIKO-Modell sah nur 82 von diesen vor (siehe Tabelle 15), aber selbst das Paul-Ehrlich-Institut (PEI), jederzeit bemüht um galantes Kleinreden möglicher Impfnebenwirkungen, erwähnt offiziell registrierte 279 Verdachtsfälle (von denen wiederum nur ein kleiner Teil in der PEDMYCVAC-Studie des Mykke-Registers landete, aber das ist eine andere Geschichte). Im Jahr 2017 wusste das PEI noch, dass man mit einer Dunkelziffer jenseits der 90% rechnen muss.
Stellen wir uns doch einmal 2.800 Fälle von impfinduzierter Myokarditis vor, oder auch nur die offiziellen 279. Um auf das Beispiel von Risikomodellen in Banken zurückzukommen: würde hier ein Modell prognostizieren, dass ein „Verlust“ von 82 mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht überschritten wird, und würde dann ein tatsächlicher „Verlust“ von 2.800 (oder auch nur 279) eintreten, dann würden die Aufsichtsbehörden auf der Matte stehen, und es würde sehr unangenehm. Wenn es um die Covid-Aufarbeitung geht, fragt man sich, wer denn die Aufsichtsbehörde für die Aufsichtsbehörden ist…
Vielleicht trägt meine kleine Datensammlung und -mischung ein wenig zur Aufarbeitung bei. In Zeiten, in denen die „Covid-Dissidenten“ sich vermehrt in internen Auseinandersetzungen aufreiben, bleiben Daten doch die Grundlage.
Bild pixabay / geralt
Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der fixen Autoren von TKP wieder. Rechte und inhaltliche Verantwortung liegen beim Autor.
Dr. Christian Meyer ist Mathematiker und Statistiker. Mehr von ihm ist auf seinem Blog zu finden.
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WHO-Modellierung von Impfwirkungen von Fachleuten widerlegt
Übersterblichkeit in Amtsdeutschland: Methodische Falschmünzerei bei Destatis
Seit bei uns der Mast auf 5G-Antennen umgerüstet wurde, treten sogar bei mir als Ungeimpften Symptome bei Belastung des Kreislaufs/Herzens auf… z.B. Druck auf der Brust, beim bergauf Radfahren oder sogar bei schnellem Gehen. Extrem wird es, wenn man mit eingeschaltetem Handy genau zwischen zwei 5G-Funkzellen läuft. Sehr unangenehm!
Jurgen
8. März 2024 at 21:09Antworten
Eventuell die Folgeschäden einer überstandenen Coronan Infektion !
Geimpft sind sie ja nicht.
Die Symthome sind entweder Kardologischer oder Psychischer Natur.
Würde das fachärtzlich abklären lassen.
Sorry , vergessen. Sie gehen ja nicht mehr zum Arzt.
Passen Sie auf dass Sie nicht zu einem plötzlich und unerwarteten, Ungeimpften werden.
Geht mir ähnlich. Seit 2020 Beschwerden wie Geimpfte. Keiner nimmt das ernst. Ich wohne neben einem großen Mobilfunkmast. Habe alles gegen die Strahlung abschirmen lassen, vor vielen Jahren, aber 5G ist eine andere Wellenlänge und wird von dem Abschirmmaterial nicht abgehalten. In 2020 und 2021 wurde fast überall in Deutschland 5G eingeführt. Das erkennt man aber schwer. Ich gehe zwar davon aus, dass bei mir am großen alten Mobilfunkmast ebenfalls 5G nachgerüstet wurde, aber ich weiß, dass bei mir in der Stadt alle paar Meter was aufgestellt wurde, teilweise wurde der 5G-Mast in große Blumenkübel oder Sitzbänke eingebaut, so merken die Leute nichts, man kann die Orte auf Karten offiziell nachsehen, kein Fake.
Die Ungeimpften wollen nichts davon hören, aber kenne mehr und mehr Ungeimpfte, die sich gesundheitlich nicht mehr von Impfgeschädigten unterscheiden.
“ trat der prognostizierte Rückgang an Infektionen nie ein – im Gegenteil.“
Es ist nicht förderlich immer und weiterhin von „Infektionen“ zu sprechen, wenn man Testergebnisse meint. Erst kürzlich wurde hier wieder dargestellt dass laut dem Erfinder der PCR-Methode mit dieser Methode BEI JEDEM ALLES gefunden werden kann.
Entweder hört man auf, fälschlich von Infektionen zu sprechen (um eine Kontinuität mit der Wortbedeutung von Vor-Coronazeiten herzustellen), oder man muss statt dessen feststellen dass JEDER IMMER MIT ALLEM infiziert ist (wenn man den puren Nachweis des Vorhandenseins von Mikroorganismen meint).
gepostet: 3.8.24, 11:16
Kommentare, wo ganze Passagen in englischer Sprache formuliert sind, lese ich grundsätzlich nicht. Ich spreche die Sprache fließend, aber käme nie auf die Idee meine Mitmenschen damit zu behelligen. Es gibt gerade unter den älteren Lesern noch einen hohen Anteil, die kein Englisch können. Schon aus Rücksicht auf diese Menschen schreibe ich auf einem deutschen Blog ausschließlich in deutscher Sprache.
https://tkp.at/2024/03/12/die-saeuberung-der-wissenschaft/
Etwas off-topic, aber andererseits auch nicht. Hier wird gegen das Grundübel angegangen die die ganze Katastrophe erst herbeiführen konnte: die Haftungsbefreiung der Pharma-Hersteller für ihre „Impf“-Produkte (US PREP Act).
Die Chance dass diese Gesetzesinitiative durchkommt steht bei 0. Trotzdem gut dass sich immer mehr Leute hierfür engagieren. Im Ursprungsland des auf die Welt ausgerollten Demozids.
Epoch Health
„New Bill Would Strip COVID-19 Vaccine Manufacturers of Liability Protection
Rep. Chip Roy said Americans ‘deserve justice for the infringement on their personal medical freedom and those medically harmed deserve restitution.’“
„Proposed legislation introduced on March 5 would strip COVID-19 vaccine manufacturers of liability protections, enabling U.S. residents injured by the vaccines to sue the companies.
The bill, proposed by Rep. Chip Roy (R-Texas), would retroactively remove protections from the Public Readiness and Emergency Preparedness Act (PREP Act) for COVID-19 vaccine manufacturers.
wir haben es bei covid generell mit einer sehr selektiven, verzerrenden und bisweilen wohl bewusst manipulativen datenlage zu tun. nachfolgend ein paar beispiele:
da wären z.b. die vielen völlig unnötigen und aussagelosen massentestungen (da war österreich geradezu weltmeister). asymptomatisch infizierte in die statistik mit einzuberechnen, war völlig unseriös und wird (zurecht) bei keiner anderen infektionskrankheit so gehandhabt.
die abwasserzahlen sagen nicht das geringste über die gefährlichkeit eines virus aus, sind dementsprechend also auch ziemlich irrelevant.
bei hospitalisierten personen wurde in manchen ländern / regionen der impfstatus zunächst durchaus erfasst. ganz „zufälligerweise“ hat man diese daten dann aber oft ab dem zeitpunkt nicht mehr veröffentlicht, als die geimpften unter den hospitalisierten eine deutliche mehrheit auszumachen begannen.
die definition, wonach alle personen, die 28 tage vor ihrem ableben einen positiven covid-test hatten, (unabhängig von der eigentlichen todesursache) automatisch als „covid-tote“ gezählt wurden, führte zu einer (wohl deutlichen) übererfassung der an corona verstorbenen.
während die „covid-toten“ in den medien dauerpräsent waren, war es um die gesamtübersterblichkeit in den letzten 4 jahren in den selben medien auffallend ruhig. übersterblichkeiten von 15, 20 prozent wie im sommer 2022 (im vergleich zum schnitt der sommer 2016-19) lassen sich jedenfalls definitiv nicht durch sars-cov2 erklären. österreich z.b. hatte von märz ’22 bis dez. ’23 nur einen einzigen monat (feb. 23) mit unter 7% übersterblichkeit. schweden hatte in den jahren 21/22/23 praktisch keine und die meisten osteuropäischen länder zumindest ’23 ebenfalls nicht. aber es scheint niemand ein interesse zu haben, hier nach den ursachen zu forschen.
es waren übrigens bereits damals im märz 2020 die daten bzw. deren darstellung, die mich an der offiziellen einstufung der gefährlichkeit von corona sehr zweifeln ließen. die fall- und sterbezahlen wurden damals nämlich ausschließlich kumulativ dargestellt und nicht pro zeiteinheit (wie das z.b. bei grippewellen der fall ist). eine kurve, die per definition niemals sinken kann, erzeugt bei den menschen psychologisch einiges. da dachte ich mir: da stimmt doch etwas nicht…
Dazu passt dieses bekannte Zitat vom WEF-Chefschurken:
„The Plandemic represents a rare but narrow window of opportunity to reflect, reimagine, and reset our world“
Ein Jahrhundert alter Plan zur totalitären Machtergreifung mitten in der Umsetzung. Menschen die Angst haben machen fast jeden Unfug mit. Seit langem bekannt.