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Grossartige Arbeit, danke, in diesem Meta-Artikel und in den verschiedenen, langen Sichten.
Ähnliche statistische Aufgaben stellen sich mir im beruflichen Alltag und ich attestierte euch gerne: eure Arbeit ist aus meiner Sicht ganz klare Topliga: So der Umgang mit
Quellen
Unsicherheit
Fragestellung
Methoden bzw. deren Vergleich
Und ganz wichtig
Lesbarkeit
Verständlichkeit
Geschichte (Story (telling))
Besten Dank!
Vielen Dank für diesen Beitrag.
Gerade bei stark schwankenden Werten finde ich es wichtig, dass ein gleitender Mittelwert verwendet wird. Ansonsten wird dieser intuitiv beim Leser erstellt. Dieser intuitive Mittelwert ist leider oft nicht sehr genau.
Möglicherweise von Interesse:
Das BAG stellt Daten zum zeitlichen Verlauf der Fälle aufgeschlüsselt nach Geschlecht, Altersklasse und Kanton zur Verfügung. Leider sind diese Daten nicht sehr übersichtlich.
(Ansonsten kann man sich das Excel "Fallzahlen zu den Laborbefunden und Todesfällen (XLS, 7 MB, 27.07.2020)" von der BAG Seite unter die Lupe nehmen)
Darum bereite ich diese Daten automatisch auf Github auf und ergänze noch die Prävalenz und Daten zu den Grossregionen:
Yo, vielen Dank T. M.! Haben Sie das auch grafisch aufbereitet?
Neben corona-data.ch gibt es für die Schweiz auch noch die Aufbereitung durch @rob_salzer und coronamap.ch von kickstart.
Eine weitere gute Alternative zu bezahlpflichtigen Dashboards, wie etwa das vom Tagi, bleibt das von SRF, da es auch die notwendigen Kontexte liefert.
International - weil der Blick über den Tellerrand gerade hier wichtig bleibt - gibt es noch Worldometer und Our World in Data.
Ich bin ein wenig am Experimentieren.
Das Script bag_cases.py generiert Grafiken für die Schweiz, Grossregionen und Kantone über die Alterverteilung mit einer logarithmischen Skala der Anzahl neuer Fälle.
Man sieht zudem gut, wie konstant die Abnahme der neuen Fälle im Lockdown tatsächlich war.
Alles im 7 Tagesschnitt.
Hier ein Beispiel von heute für den Kanton Genf:
https://twitter.com/timoll_/status/…0600450049
und die Schweiz:
https://twitter.com/timoll_/status/…0413802496
@daniel_passport hat noch eine Karte der Schweiz mit der jeweiligen Prävalenz der letzten 14 Tage der Kantone erstellt:
https://twitter.com/daniel_passport…6884161536
Merci — das schauen wir uns gerne an.
Vielen Dank für die hilfreiche Zusammenfassung und vor allem für Ihren sorgfältigen, kritischen Umgang der Republik mit Daten und Fakten, Quellen und Interpretationen! Sie leisten uns damit einen sehr wertvollen Dienst!
Sie schreiben: "Werden einzelne Werte oder Datenreihen aus Datensätzen wie Rosinen aus einem Kuchen herausgepickt (...), so lassen sich damit verschiedenste Haltungen begründen: für oder gegen frühe Lockerungen; für oder gegen das «schwedische Modell»; für oder gegen die Vorstellung, dass gerade eine zweite Welle auf die Schweiz zurollen könnte."
Meine Frage: Ist es nicht noch "schlimmer"? Ist es nicht so, dass man zu verschiedenen "Haltungen" bzw. Beurteilungen/Einschätzungen kommen kann, SELBST wenn man nicht Rosinen pickt, sondern so gewissenhaft wie die Republik Daten und Fakten analysiert? Schlicht aus dem Grund, weil wir alle zu wenig wissen?
Lieber Herr S.,
Natürlich kann man auch zu verschiedenen Beurteilungen kommen, selbst wenn man Daten und Fakten gewissenhaft analysiert. Nur erlaubt es die gewissenhaftere, breiter abgestützte Analyse häufig, eine Haltung etwas besser begründen zu können. Etwas differenzierter zu formulieren. Oder vielleicht auch: Etwas vorsichtiger zu formulieren, etwas bescheidener zu interpretieren, gerade weil wir ja wissen, dass wir nicht so viel wissen, wie wir gerne wissen würden :-).
Vielen Dank für diesen interessanten Artikel.
Eine Frage habe ich dennoch:
Vor zwei Wochen haben Sie in dieser Rubrik die Positivitätsrate eingeführt. Schon dieser Artikel hatte mir gut gefallen um die Entwicklung der Fallzahlen zu verstehen.
Wieso gehen Sie im heutigen Artikel zurück zur Analyse der absoluten Zahlen (Summe Positiver Tests pro Tag)? Diese Metrik ist doch durch die schwankende Anzahl Tests verzerrt.
Wieso mir das wichtig erscheint:
Fallzahlen haben sich eingependelt
Diese Grafiküberschrift ist zwar absolut gesehen richtig, aber wenn jetzt so viel getestet würde wie in der Woche vom 29. Juni - 5. Juli, würden wir ziemlich sicher viel mehr positive Fälle messen, denn die Positivitätsrate (z.B. Quelle: SRF) ist stetig am Steigen. Fazit: Nimmt man die Positivitätsrate als Grundlage ist eine klare Aufwärtstendenz erkennbar.
Lieber Herr K.
Merci für Ihre Rückmeldung! Ja, wir hätten sicher auch die Positivitätsrate zeigen können. Um ein vollständiges Bild zu haben, müsste man freilich mehrere Indikatoren zeigen. In diesem Beitrag ging es uns jetzt aber nicht nochmal darum, die Frage "zweite Welle oder nicht" zu beantworten, sondern eher um die generelle Diskussion. Daher haben wir es bei der einen, mehr illustrativ zu verstehenden Grafik belassen.
Nächstes Mal dann wieder ausführlicher!
Herzliche Grüsse
Vielen Dank für den Artikel und das Versprechen. Ich hätte dazu ein Anliegen. Der Infosperber hatte wiederholt die aktuellen Ungenauigkeiten bei den Fallzahlen wegen den sogenannten falschen Positiven beschrieben, und wir hatten auch schon in den Republik-Dialogseiten darüber diskutiert. Keine andere mir bekannten Medien in Schweiz schreiben hier etwas dazu und verweigern sogar Leserbriefe. Ich habe bei der Covid-19 Science Task Force, bei verschiedenen publizierenden Professoren (darunter ein echter Statistiker) und beim BAG um diesbezügliche Informationen gebeten. Von allen keine Reaktion ausser vom BAG die Auskunft, dass keine Auskunft erteilt würde.
Es ist wohl so, dass die Personen, die etwas darüber wissen, keine Zeit haben, und diejenigen, die Zeit haben, nichts darüber wissen. Besteht die Möglichkeit, dass die Covid-19 Republik Task Force etwas darüber herausfindet? Bei Bedarf kann ich wiederholen, was ich schon weiss und nicht weiss.
Update: der Statistiker hat mir nun auf meine Frage zu den falschen Positiven doch geantwortet, allerdings eher politisch/persönlich als fachlich. Er sagt, wenn die zuständigen Behörden sich weigern, Fragen zu beantworten, dann könne auch er nicht helfen. Und dass politische und wirtschaftliche Interessen möglicherweise gar kein Interesse an einer transparenten und objektiven Datenlage und -auswertung hätten. Er schliesst mit: "Persönlich habe ich aufgehört, über dieses Thema nachzudenken, es bringt nur die Gefahr von Magengeschwüren." Wenn also die vermutlich wirklich Wissenden die Nase voll haben, wie kommen wir jemals zu belastbaren Zahlen?
Lieber Herr S.,
Danke für Ihre Anregung, was falsche Positive/Negative bei den Tests angeht – letzteres scheint bei den Tests (und im Gegensatz zu Antikörper-Tests) das grössere Problem zu sein. Für den Moment kann ich Ihnen hierzu einen Artikel der New York Times empfehlen.
Die Antwort zu Ihrer Frage lautet wohl, es werden zwei Genomsequenzen getestet und daher ist die Spezifität sehr hoch. Ich hatte das schon mal irgendwo gelesen und finde es jetzt auch in Wikipedia.
Aus Wikipedia
In einem Ringversuch der deutschen Instand e. V. (Gesellschaft zur Förderung der Qualitätssicherung in medizinischen Laboratorien) wurde im Mai und Juni 2020 die Qualität von 463 Laboren aus 36 Ländern unter anderem darauf untersucht, ob sie bei den Tests zuverlässig falsch positive Ergebnisse ausschließen können. Dabei waren bei zwei SARS-CoV-2 negativen Proben (340060 und 340062) insgesamt 15 von 1930 Ergebnisse von Tests auf eine Genomsequenz falsch positiv (Spezifität je nach Probe 99,28 % bzw. 99,17 %). Da SARS-CoV-2 PCR Tests das Vorkommen zweier Genomsequenzen im Probenmaterial prüfen, ergibt sich eine Gesamt-Spezifität von 99,99 %. Bei der ebenfalls negativen Probe 340065 kam es vermutlich zu einer Ergebnisvertauschung, daher wurde diese Probe hier zur Berechnung der Spezifität nicht verwendet.[167]
Danke erneut, Herr K. Ich bin etwas weiter. Das deutsche Ringversuchs Dokument sagt auf Seite 21 aktualisiert und klar für die betreffenden Proben: "97,8% bis 98,6% richtige qualitative Ergebnisse", für eine Probe allein 98,1%. Ich habe auf der betreffenden Wikipedia-Disskussionsseite gefragt, weshalb das nicht die Spezifität sein soll. Ich finde auch sonst nirgends Hinweise auf Spezifitäten über 99% gefunden, hingegen Hinweise, dass auch 95% möglich seien.
Danke, Herr K.! Für mich in der Wahrheitsfindung ein Schritt vorwärts und zehn zurück. Denn ich habe diesen Ringversuch auch studiert und kam wie Infosperber und einige Wikipedia Autoren gemäss den Angaben dort auf Seite 12 auf Spezifitäten von 97.8 und 98.6%. Aber die Autoren liefern sich auf https://de.wikipedia.org/wiki/Disku…ingversuch eine Debatte, die ich nicht verstehe, und schreiben, was Sie oben zitieren. Dringender Erklärungsbedarf!
Der diesbezügliche Artikel "Interpreting a covid-19 test result" https://www.bmj.com/content/369/bmj.m1808 (derjenige mit dem lustigen Online-Rechner) nimmt sogar 95% als "lower end of current estimates from systematic reviews, with the approximate numbers of 70% for sensitivity and 95% for specificity for illustrative purposes."
Es gibt ein Interview mit Daniel Koch, der einiges detailliert anspricht.
Es ist doch momentan so, dass wir punkto Fallzahlen in einer Art labilem Gleichgewicht sind, aber niemand eine klare Strategie zu haben scheint, wie wir aus dieser Situation herauskommen.
Danke für den Link. Ich finde, Daniel Koch hat recht. Er sagt z.B.: "Es funktioniert nicht, wenn die Bevölkerung jetzt einfach Befehle entgegennimmt. Es muss gelingen, sie zu überzeugen, richtig zu handeln, sprich die Abstand- und die Hygieneregeln einzuhalten [...] Es ist sinnvoll, dort Masken zu tragen, wo der Abstand von 1,5 Metern nicht eingehalten werden kann.." Trotz den Suggestivfragen zum Maskenobligatorium sagt er: "Es ist viel wichtiger, die Leute zu informieren, wie man sich konkret ansteckt. Und, dass Ansteckungen nicht durch Masken alleine verhindert werden können. Helfen kann da nur eine strikte Handhygiene und das Einhalten der Abstandsregeln."
Es ist schade, dass er in Pension ging. vielleicht wären uns die jetzigen Teilabsurditäten erspart worden.
Besten Dank für jede nüchterne Aufarbeitung der Zahlenwelt. Einseitigkeiten, Unübersichtlichkeit und Mängel im Detail sind äusserst gefährlich, zumal sie von der Mehrheit der Medien unkritisch weitergegeben und von Medienkonsumenten unkritisch aufgenommen werden. Auffällig an den Zahlen war auch der Fokus auf Angst vor Ansteckung anstatt auf Stärkung der eigenen Abwehrkraft auf allen Ebenen. Ging es wirklich um eine Sorge um die Gesundheit ??
Herr T. M. scheint auch einen Versuch zu mehr Transparenz gemacht zu haben. In der BRD hat es u.a. den folgenden gegeben (allerdings nur auf die Wahrscheinlichkeit einer Ansteckung ausgerichtet):
https://www.youtube.com/watch?v=4wgNQb3-zbw
Gibt es für die Schweiz vergleichbare Bemühungen? Es gibt noch sehr viel zu tun, bis Transparenz erreicht wird – auch auf der Ebene der Motive, Zahlen zu bemühen.
Ist die Idee wirklich, dass ich über 1 Stunde meiner Lebenszeit dem verlinkten Gespräch mit einer Fachperson für Immobilienbewertung widme? Immobilien sind immobil (statisch) im Gegensatz zu Menschen, die, wenn sie ein Virus mit sich tragen, dieses verteilen können. Und ja, solche Prozesse (nicht: statisch) verhalten sich nicht linear und sollen schon gar nicht mittels Prozentrechnung zu einem Zeitpunkt approximiert bzw. modelliert werden. Klar: zu t=0 ist die Wahrscheinlichkeit, einer infizierten Person zu begegnen und angesteckt zu werden, verschwindend klein. Nur: wenn alle so denken und handeln, sind zu t>0 immer mehr Menschen angesteckt bzw. ansteckend. Et voila: exponentielles Wachstum, wie wir das bei der ersten Welle beobachten konnten.
Hmmm … warum vermischen und verwechseln Sie so viele Dinge in Ihrer Replik? Es geht doch nicht um das Risiko von Immobilien, sondern um eine Systematik in Risikoanalyse, die generell auf Risiken anwendbar ist. Die Verteilung der Anzahl von Elementen in einem Gebiet hängt nicht davon ab, ob sie sich bewegen. Mit der Emotionalität von wegen exponentiellem Wachstum weisen Sie gar nichts nach. Mehr Logik wäre nützlich.
Ich hatte vor kurzem Zugriff eine Papierversion des Ktipp und las diesen Artikel. Ich war erstaunt wie schlecht der Ktipp in Sachen Datenrecherche aufgestellt ist. https://www.ktipp.ch/artikel/artike…rippejahr/
Das positive: Paywall.
Wegen der Pawall kann ich nur lesen:
"#2015 war das schlimmste Grippejahr
Eine Analyse des K-Tipp zeigt: In den ersten fünf Monaten dieses Jahres gab es in der Schweiz trotz Corona-Pandemie kaum mehr Todesfälle als in anderen Jahren. ..."
Das stimmt jedenfalls, wenn man den bisherigen Corona-Peak von 2020 mit dem Grippe-Peak von 2015 vergleicht. Der erstere ist spitz, steiler und höher, aber der letztere massiver. Um was geht es bei der schlechten Datenrecherche?
Sehr schöner, (er)klärender Beitrag in der Zeit (ohne Paywall).
Um zu gesicherten Erkenntnissen zu kommen, braucht es daher in der Psychologie (ebenso wie in der Medizin, Hirnforschung et cetera) möglichst viele Studien aus unterschiedlichen Labors, die zum selben Ergebnis kommen.
Danke für den Hinweis, Herr Meier, schauen wir uns gerne an!
Danke für die gute Zusammenfassung der Problematik.
Dabei wird für mich die etwas schwache Rolle der Wissenschaft, speziell der Taskforce sichtbar. Diese lieferte bis jetzt vor allem mehr oder minder fundierte Warnungen oder opportunistische Maskentragempfehlungen. Ich vermisse Vorschläge oder Initiativen für Studien, die neue Erkenntnisse bringen könnten.
Fast niemand scheint sich mit der äusserst wichtigen Frage, wie und wo die Ansteckungen stattfinden, auseinanderzusetzen. Natürlich ist das schwierig, weil man Daten direkt von den Infizierten sammeln müsste, aber die Frage ist derart wichtig, dass grosse Anstrengungen gerechtfertigt wären. Wieso gibt es zum Beispiel keine statistisches Material zur Frage, wieviel der Infizierten den ÖV benutzt haben. Die Taskforce könnte doch Vorschläge machen, wie hier auf wissenschaftlicher Basis vorgegangen werden könnte.
Lieber Herr K.,
Zur Frage, wo und wie Ansteckungen stattfinden/fanden, gibt es durchaus internationale Forschung, siehe etwa die Zusammenfassung in diesem Twitter-Thread.
Dazu Daten zu sammeln, wie und wo in der Schweiz Infektionen stattfinden, sind die Kantone zuständig, die Science Task Force kann nur Vorschläge machen zur Methode. Unsere Recherche hierzu finden Sie unter diesem Link.
Liebe Frau Kolly,
vielen Dank für die Links. Soweit ich sehe, sind das keine umfassenden, nur ereignisbezogene Studien.
Zum Contact Tracing kann man noch die Aussage des Zuger Kantonsarztes (im REPUBLIK Interview) anfügen, dass er einen simplen Fragebogen bevorzugt, weil es für ihn wichtiger ist, die Ansteckungskette zu unterbrechen, wenn die Ressourcen beschränkt sind. Irgendjemand müsste aber in die Bresche springen. Der Hinweis, dass die Kantone zuständig sind, hilft nicht weiter.
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