Bizarre Datentricks sollen Infektionsgeschehen dramatisieren

Offensichtlich steigt die Anzahl derjenigen, die aktuell positiv auf das Corona-Virus getestet werden, an. Daran gibt es bezogen auf mehrere unterschiedliche Quelle für unterschiedliche Regionen keinen ernsthaften Zweifel. Der aktuelle Zwist bei der Interpretation der Zahlen bezieht sich in der Regel auf die Bewertung der Anzahl der Tests. Einen besonders bizarren Datentrick enthüllte nun der renommierte Journalist Norbert Häring auf seiner Seite norberthaering.de. Er selbst beschreibt den Trick allerdings weniger rabiat als “unlauter”.

Anfangszeitraum der Betrachtung wichtig

Konkret: Die “Hessenschau” präsentierte demnach eine Grafik, aus der hervorging, dass die Zahl der positiv Getesteten seit geraumer Zeit nicht nur absolut steigt (wegen der höheren Anzahl an Tests), sondern auch relativ. Am 12. Juli hat demnach die Positiv-Quote den Wert von 0,6 angenommen. Dies sei der bislang niedrigste Wert gewesen. Am 6. September, dies der letzte Zeitpunkt dieser Auswertung, ist diese Positiv-Quote auf einen Wert von 0,7 gestiegen. Damit zeigt sich, dass auch die relative Ausbreitung wächst.

Häring nun weist nach, dass die Behauptung vor allem durch die Wahl des Startzeitpunkts zustande kommt. Denn zwei Wochen vor dem Startzeitpunkt habe diese Positiv-Quote noch bei 1,4 % gelegen. Eine “Woche früher” habe die Positiv-Quote noch bei 0,9 % gelegen. Ein anderer Startzeitpunkt hätte bis zum Endzeitpunkt demnach sogar eine fallende Positiv-Quote zeigen müssen. Schon wäre die Aussage der gesamten Darstellung eine andere. Der Hessische Rundfunk begründete diese Auswahl, so der Autor, mit “Daten-Genauigkeitsargumenten der Güteklasse C”, die daher unbeachtlich seien.

Zugleich lässt die Darstellung unter den Tisch fallen, dass die Zahl der Verstorbenen “an oder mit” dem Virus praktisch unverändert ist – absolut. Das wiederum würde die Aussage weiter relativieren. Grundsätzlich gilt nach solchen und anderen Erlebnissen (siehe hier) mit Churchill: Vertrauen Sie keiner Statistik, die Sie nicht selbst gefälscht haben.

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