Natürlich sagt es was über die Aussagekraft des Ergebnisses aus.
Daher wird das ja offengelegt.
Im Extremfall ist es ja so: keine Tests - keine Diagnose - keine Krankheit????
Trotzdem würden ja Menschen an Erkrankung der Atemwege leiden und all das andere...

Viele Tests viel Genauigkeit.
Bei niedrigen zahlen ist eh alles komisch.
Bei einem positiven Fall ist der nächste gleich eine Zunahme von 100%

Natürlich (erstmal) nicht !
"Rausrechnen" kann man den Fehler z.B. indem man mit einer tatsächlich zufälligen Stichprobe vergleicht.
Das funktioniert einigermaßen bei konstantem Testregime und zumindest grob vergleichbaren Inzidenzen.
Ändert sich das Testregime (z.B. Massentestung an jeder Ecke, Nichterfassung der Negativ-Tests) (oder die Inzidenz drastisch), so muß die Korrekturrechnung entsprechend angepaßt werden.

Viele Tests würden aber nicht viel Genauigkeit, sondern hohe Inzidenz bedeuten, wenn man wirklich die Anzahl Tests nicht berücksichtigen würde. Ohne Testbasis macht die ganze Inzidenz-Rechnung keinen Sinn.

Nein. Die Inzidenz ist 195. es wird nicht „hochgerechnet“.

Die testanzahl ist eine Information, damit jeder für sich die Zahl einordnen kann.

Ob die wie auch immer ermittelten Inzidenzen aussagekräftig sind, hängt davon ab, welche Aussage ich daraus ableiten kann oder will. Eine zufällige, aber repräsentative Stichprobe würde die statistische Wahrscheinlichkeit wiedergeben, jemanden mit einem positiven Test zu treffen (kann man vereinfacht als statistisch mittleres Infektionsrisiko ansehen, wenn wir davon ausgehen, daß jeder positiv getestete infektiös sein kann, falls nur entsprechende ct-Werte berücksichtigt werden). Für den Einzelnen sagt das wenig, und für gezielte Maßnahmen ist es ziemlich untauglich, da die Inzidenzen sehr ungleichmäßig verteilt sind über verschiedene Orte, soziale Schichten, Berufsgruppen, etc.

Wenn ich eine irgendwie auch immer selektierte Kohorte teste, hat man das Infektionsrisiko für diese Kohorte. Testet man viel in Schulen, hat man die Werte für Schüler und Lehrer; testet man in Altersheimen mehr, berührt das die Schüler nur marginal. Testet man vorwiegend symptomatische, kann man davon ausgehen, daß die Mehrheit der positiven zu Hause bleibt, und für die weitere Verbreitung weitgehend ausfällt. Für den Einzelnen sagen die Inzidenzen daher ohne Kenntnis der Kohortenzusammensetzung wenig, da ich nicht weiß, ob die gemittelte Inzidenz im Umfeld, wo ich mich normal bewege, so vorliegt. Eigentlich sollten die Modelle inzwischen bei Kenntnis der Infektionsschwerpunkte (und der für Hospitalisierung anfälligen Gruppen) auch die inhomogene, sozial und beruflich unterschiedliche Verbreitung des Virus abbilden, und daraus spezifische, fokussierte Schutz- oder Präventionsmaßnahmen ableiten, statt immer noch auf dem Gießkannenprinzip zu beharren.

Hohe Testzahl gleich hohe Inzidenz weil niedrigere Dunkelziffer.
Keine Tests, gleich Inzidenz 0, vermutlich eventuell vielleicht hohe Dunkelziffer.

Sorry so komplex ist es wirklich nicht.

Das wäre nur so, wenn es eine echte Stichprobe wäre. Aber da alle symptom-belasteten Leute zum PCR-Test gehen, ist da ein signifikanter Fehler.

Anscheinend wird das überhaupt nicht mathematisch angegangen, sondern wichtige Basics rausgelassen; nur ungefähr, wird schon passen. Kein Wunder, dass die Modelle nicht stimmen.

Fangen wir ernsthaft nach 18 Monaten an, das Thema Inzidenz zu hinterfragen.
Die Inzidenz hat nie behauptet (bzw es wurde nie von ihr behauptet) die exakte Lage abzubilden. Sie ist ein Grundpfeiler an dem man infektionsgeschehen beobachten kann.

Klar, sie wird durch testmengen beeinflusst, auch dadurch wieso wer zum Test geht.

Am Ende zeigt sie aber ein recht klares Bild davon auf wie viele Infizierte gibt es definitiv (plus Dunkelziffer). Je höher die testzahl, desto genauer ist die Inzidenz am echten Geschehen.
Eine repräsentative Stichprobe mit hoher n ist sicher exakter. An der Inzidenz lässt sich aber eben der Trend gut beobachten

Ja, nach dieser langen Zeit ist jetzt auch die Regierung darauf gekommen, dass sie nicht aussagekräftig ist. Besser spät als nie. :Cheese:

Mit tun nur die Leute leid, die aufgrund der strikten Massnahmen aufgrund der falsch hohen Zahlenbasis leiden mussten. Das ist schon ärgerlich.

Das überrascht und enttäuscht mich. Bei all deinem Aufwand den Du für die Analyse aller möglichen Inzidenzahlen u.a. aufwendest und deiner damit (zum Teil berechtigten) Kritik, möchtest Du über Lösungen nicht sprechen? Aber das ist doch letztlich das wichtigste.

Was heißt denn "relativ gute Impfquote" bspw. konkret? 85 - 90 % der 12 bis 59 jährigen?

Ich versuche es daher nochmal: was sind Deine Vorschläge in Bezug auf Maßnahmen für die nächsten 6 - 12 Monate, wenn wir diese Impfquote niemals erreichen sollten. Sozusagen als Worst Case.

Eins müsste ja klar sein, ohne einen Weg erreicht man nicht das Ziel. ;-)

Das ist halt absolut falsch. Inzidenz ist nie „falsch hoch“, sie ist per Definition niedriger als tatsächliches infektionsgeschehen außer wenn Dunkelziffer = 0.
Das kannst du dir drehen und wenden wie du möchtest, das was du da schreibst ist mathematischer Blödsinn.

So ist es. (Außer natürlich bei theoretisch denkbaren und teils von Querdenkern behaupteten falsch positiven Zahlen, die echt positive überträfen.)

Diese ganze Diskussion hatten wir bereits vor über einem Jahr und Hafu hatte damals verständlich erklärt, warum dieses Vorgehen der Inzidenzberechnung in Ordnung ist. Wer sich nicht mehr daran erinnert kann das in diesem Forum noch einmal nachlesen.

Ja, ich denke das Thema muss man nicht mehr zwingend diskutieren.

Ob irgendjemand in nützlicher Frist den Beitrag von damals findet, wage ich allerdings zu bezweifeln :Cheese:

Oh Mensch, hör doch auf, so ein Mist zu schreiben, wenn du mathematisch keine Ahnung hast. Denn der statistische Fehler kommt von den symptom-belasteten Leuten. Wenn es zu schwierig für dich ist, dann nicht immer gleich austeilen. Lass dann lieber die anderen antworten.

Könnte da jemand mal von den Statistikern/Mathematikern kurz drüber schauen? Oder wenn es Hafu getan hat, dann gerne auch seinen Beitrag teilen.

Man kann auch an Dingen wie Positivrate ablesen, ob die Dunkelziffer hoch ist (im momentan steigt die Postivrate wieder deutlich).
Die Aussagegraft der Inzidenz muss man wirklich nicht nochmal diskutieren.

Damit kann man wenig anfangen. Gib doch mal ein Zahlen-Beispiel, wie es geht.

Du wirfst da ganz schön viel durcheinander. Für mich ist das nicht so dargestellt dass man da irgenwie ne Rechnung überprüfen kann. Dir scheint vor allem nicht klar zu sein dass sich die Inzidenz pro 100.000 Einwohner berechnet und nicht pro 100.000 Tests.
Scheint auch als würdest du mit einer falsch positiven Rate von 1% Rechnen. Der Mythos ist doch längst widerlegt. Es zählen nur PCR Ergebnisse zur Inzidenz und da gibt es kaum falsch positive.

Wenn die Inzidenz steogt und gleichzeitig steigt die Positivrate deutlich ist das eine tatsächliche Änderung der Lage und kein statistisher Effekt wegen Anzahl der Tests oder so.

Das ist kein Zahlen-Beispiel. Die Erklärungen sind viel zu allgemein zum Verständnis.

Wenn das so wäre, dann wäre in meinem Beispiel die berechnete Inzidenz = 195, was im Vergleich zur eigentlichen reellen Inzidenz = 1.000 völlig falsch ist.

https://twitter.com/MKreutzfeldt/sta...559577615?s=19

Sie zahlen liegen doch vor. Malte Kreutzfeld zb. erklärt die immer wieder sehr ausführlich

Dein Denk- Rechenfehler liegt darin, daß du z. B. bei 10 000 durchgeführten Tests und davon z. B. 100 positiven Tests, davon ausgehst, daß bei der Inzidenzberechnung von den 10 000 Tests auf 100 000 (x10)hochgerechnet wird und somt die Zahl der positiven Tests dann auch fiktiv auf 1000 (x10)positive Tests hochgerechnet wird.

So ist es aber nicht.
Zur Inzidenzberechnung wird kein einziger positiver Test hochgerechnet, sondern es zählt nur die absolute Anzahl an positiven Tests.

Die Inzidenzberechnung kann also niemals zu hoch sein, sondern ist je nach Dunkelziffer immer nur leicht bis deutlich zu niedrig.

Deine Zahlen sind halt auch einfach willkürlich ausgedacht. Deine fiktive Stadt hat 100.000 Einwohner wenn ich das richtige verstehe. Und 10.000 davon gehen aus irgendwelchen Gründen zum Test. Ist das irgendwie realistisch? Wie groß ist die wahrscheinlichkeit da positive zu finden? Wenn man deine angenlommene Inziden von 1000 zugrunde legt müssten zufällig verteilt doch 950 positive dabei sein und nicht 95 oder rechne ich jetzt falsch? Und dann passt die Inzidenz Pi mal Daumen.
Ist irgendwie alles an den Haaren herbeigezogen.

Wieso bringst du denn kein einfaches Zahlen-Beispiel zu deiner Aussage? Irgendwie habe ich hier das Gefühl, dass allgemein sagen ist einfach, das mal mit einem konkreten Beispiel zu belegen doch nicht.

Vielleicht sollten sich einige Personen mal ein paar Minuten mit dem Glossar des RKI beschäftigen.
Zu Inzidenz, Inzidenzdichte, Inzidenfälle, Inzidenzmaße und Inzidenzrate wird ihnen hier geholfen:
GBE-Glossar - Buchstabe I

Longo hat erklärt wo der Denkfehler liegt.

Zudem ist dieI Inzidenz auf einen Zeitraum von 7 Tagen definiert und nicht so pauschal '1000 Leute haben Corona"

Mit Absolutzahlen wäre die Inzidenzberechung völlig falsch.
80Mio Einwohner, reelle Inzidenz = 10, heisst 8.000 haben Corona.

Wenn man jetzt 50% der Deutschen Bevölkerung testen würde, was völlig absurd ist, aber angenommen, dann wäre die Absolutzahl 4.000, richtig?

Und damit wäre die Inzidenz 4.000/80.0000.0000 = 5. Was ja überhaupt nicht die Realität von =10 abbildet.

Da die Testrate viel geringer ist, wäre die berechnete Inzidenz noch niedriger, also noch ungenauer.

Daher kann die Absolutzahl keinen richtigen Inzidenz-Wert liefern, wenn man nicht fast ALLE testen würde. Daher gibt es doch Stichproben. :Maso:

Ich glaub du bist da was Großem auf der Spur. Ruf doch Mal den Dr. Wieler an, der weiß bestimmt noch nichts davon.

Telefon: 030 18754 0

Nach Dr. Wieler fragen und durchstellen lassen. Er hat gerade Zeit. ( Mittagspause )

Dann sind vielleicht ja mehr Menschen als gedacht Virusträger..
Ein weiterer guter Grund, der für ein möglichst schnelles Erreichen einer möglichst hohen Impfquote in der Bevölkerung spricht..

Es wurde dir jetzt zig mal erklärt. Die Inzidenz ist ein simples Konstrukt.
Du scheinst es nicht verstehen zu wollen, da es nicht in deine Idee „die Zahlen sind zu hoch“ hereinpasst. Das wird dir auch kein Mathematiker oder Statistiker (meine 2 Jahre Statistik im Studium scheinen dir nicht zu reichen :Lachen2: ) anders erklären. Du kannst noch so lange rumdoktern, du machst aus einer 2 keine 1 mehr.


Das RKI Glossar wurde dir verlinkt - vielleicht könnte man sich dann wieder dem Thema Corona widmen statt zum X-ten mal die große Inzidenz Verschwörung aufzudecken?

Nein, bei 10.000 bzw. 9.500 Test und einer Inzidenz von 1.000 (dh. 1.000/100.000) sind es 100 bzw. 95. Denn 10.000*(1.000/100.000) = 100 bzw. 9.500*(1.000/100.000) = 95.

Die habe das Beispiel genommen, um die Komplexität zu reduzieren und um mal zu schauen, ob das Modell überhaupt gründsätzlich Sinn macht und sogar bei der so einfachen Rechnung hält es nicht stand. Dazu kommen noch die nicht zufällige Stichprobe, schwerpunktmässig symptom-Leute gehen zum Test.

Das heisst auf der einen Seite, dass die Verwendung der Abolutzahl einen viel geringeren Inzidenzwert schätzt als in der Realität und die Symptom-Leute den Wert nach oben verfälschen, da diese ja nicht stichprobenartig zu Test gezogen wurden.

Damit ist meiner Meinung es reiner Zufall, wenn die Inzidenz mal mit der Realität übereinstimmt. Und mit so einem Modell solche weitreichenden Massnahmen durchführen ist wirklich harter Tobak.

Das ist nix grosses, das sind absolute Basics in der Statistik.

Deine Berechnung stimmt bis zu der Zahl 5.

Aber: wir testen nie völlig erratisch, ein Großteil der Tests basiert auf Symptomen oder Kontakten mit symptomatischen Patienten oder positiven Antigentests. Damit erfolgt eine Vorselektion, wodurch die Dunkelziffer kleiner als 50 % wird, trotz der kleineren Testzahl.

Deine Annahme wäre stimmig, wenn man rein zufällige Stichproben testen würde. Die Kunst von repräsentativen Tests ist es, die Stichprobe so zu wählen, daß die Ergebnisse möglichst nah an der Realität liegen. Im Falle von Corona wäre das bei Kenntnis gewisser Verbreitungswege und Häufungen entsprechend verteilt zu testen (z.B. konzentriert in Hochhaussiedlungen mit hohem Migrantenanteil, bei Kunden von Discos und Großveranstaltungen, in Heimen, unter Übergewichtigen und Diabetikern, Reisende aus gewissen Gebieten, etc. - die Daten sollten inzwischen ausreichen, möglichst viele passende Gruppen zu definieren - es dürfte eher am Willen zur Umsetzung von selektiven Tests mangeln, weil die auch zu selektiven, punktuellen Maßnahmen führen müssten, statt pauschaler und häufig unwirksamer Maßnahmen).

Nein, bei einer Inzidenz von 1000 hast du genau 1000 positive Tests bei 100ooo Einwohnern. Wieviele Tests gemacht wurden ist dabei egal. Wären es nur 10ooo Tests gewesen, dann wäre die Positivrate bei 10%, das hat aber wiederum nichts mit der Inzidenz zu tun.

Nein, wenn Du eine Stadt mit 100 000 Einwohnern hast, und Du führst 10 000 / 9500 Tests durch, und davon sind 100 bzw. 95 positiv, dann hast Du in dieser Stadt zu diesem Zeitpunkt eine Inzidenz von 100 bzw. 95. Punkt.

Und wenn Du 20 000 Tests durchführst und Du hast 100 bzw. 95 positive Tests, dann bleibt die Inzidenz die gleiche.

Ja genau, das sage ich ja. Die Vorselektion von symptomatischen Patienten wiegt die Zahl wieder auf, aber ohne es systematisch zu tun. Da besteht überhaupt kein Zusammenhag zur falschen Berechnung durch Absolutzahlen. Dh. der Inzidenzwert ist ab und zu zufällig einigermassen aussagekräftig, und ab und zu völlig daneben.

Daher kann ich gut verstehen, dass die Experten von dieser Zahl abkommen und sich mittlerweile lieber die Hospitalisierungs- und Mortalitätsrate anschauen.