Scheinpandemie

Wie erzeuge ich Angst und Panik

Erklärung:
In den ersten Wochen der Messungen wurden etwa 125.000 Tests pro Woche ausgeführt. Die Anzahl positiver Tests stieg dabei auf etwa 4.000 pro Tag (KW 11 bei 127.457 Tests).

Danach wurden die Anzahl der Test ausgeweitet, zunächst auf 348.619 und im Lauf der Zeit bis auf 1.195.661 und als Spitzenwert auf über 1,6 Millionen Tests.
Im März in der Kalenderwoche 12 wurde bei 348.619 Tests pro Woche etwa 5.500 positive Tests als Spitzenwert an einem Tag gemessen.
Es ist klar, daß diese Ergebnisse nicht direkt vergleichbar sind, da die Meßgrundlage eine andere ist: Wir haben in der KW 12 fast drei mal so viele Tests wie in der KW 11 und damit auch drei Mal mehr positive Ergebnisse, bei einem konstanten Fortschreiten der Pandemie – also bei gleichbleibender Menge an positiv gemessenen Personen je Zeitintervall und je Meßanzahl.

Beispiel:
Angenommen wir haben eine Erkrankung, die bei 3% der Bevölkerung auftritt. – z. B. einen Schnupfen, der konstant verläuft.
Dieser Schnupfen bleibt konstant bei einem Anteil von 3% der Bevölkerung, da neue Personen angesteckt werden und gleichzeitig wieder Personen gesund werden.
Machen wir 100.000 Tests, dann sollten wir bei 3% Auftreten etwas 3.000 positive Testergebnisse haben.

Machen wir 1.000.000 Tests, dann haben wir etwa 30.000 positive Testergebnisse.
D. H., wir können allein durch Ausweitung der Tests mehr positive Testergebnisse generieren und können damit eine scheinbare Ausweitung der Krankheit erzeugen.

Also ist es erforderlich die Anzahl der positiven Tests zu normieren z. B. auf positive Tests je 100.000 Messungen.

Dann bleibt in unserem Beispiel der Wert konstant bei 3.000, da ich auf Fälle pro 100.000 Tests normiere.

Hier eine tabellarische und grafische Darstellung:
Die blaue Kurve erweckt den Eindruck eines exponentiellen Anstiegs an positiven Testergebnissen und damit ein dramatisches Krankheitsgeschehen. Dabei ist die Krankheit per Definition konstant bei 3% der Bevölkerung (rote Linie, normiert).