Tests:
500 gehen aufgrund ihrer Symptome zum PCR Test: 100 positiv, 400 negativ
9.500 gehen aufgrund anderer Gründe zum PCR Test, zB. Nachweis: 10 sind positiv.
Ergebnis:
110 positiv von 10.000 Tests -> Inzidenz = 1.100
Die Inzidenz wäre doch 110, da die Inzidenz immer pro 100ooo Einwohner angegeben wird. Ich verstehe nicht was du jetzt damit ausdrücken willst.
Nehmen wir mal an 100 (von 100.000) haben Corona, Inzidenz = 100
100 davon haben Symptome
400 haben Symptome aber kein Corona.
Tests:
500 gehen aufgrund ihrer Symptome zum PCR Test: 100 positiv, 400 negativ
9.500 gehen aufgrund anderer Gründe zum PCR Test, zB. Nachweis: 10 sind positiv.
Ergebnis:
110 positiv von 10.000 Tests -> Inzidenz = 1.100
Das ist ein massiver Fehler aufgrund der niedrigen Zahlen. Aber auch bei hohen Zahlen wäre der Fehler signifikant.
Oder habe ich da einen Denkfehler?
Wer von uns beiden den Denkfehler hat, weiß ich nicht, wir denken auf jeden Fall unterschiedlich
Mein bisheriger Stand zu deinem Beispiel wäre eine Inzidenz von 110, da es auf eine Bevölkerung von 100.000 eben 110 positive Tests gab. Es würde darüber hinaus eine positive Restaurierung von 1,1 Prozent angegeben
Also meines Wissens zählen in die Inzidenz eben nur echte positive Tests.
Also 110 positive Tests in einer Stadt mit 10.000 Einwohnern ist eine Inzidenz von 1.100.
Und 110 positive Tests in einer Stadt mit 1 Mio Einwohnern ist eine Inzidenz von 11.
Dabei ist unerheblich ob es 110 Tests gab oder eben 1 Mio
Die Inzidenz wäre doch 110, da die Inzidenz immer pro 100ooo Einwohner angegeben wird. Ich verstehe nicht was du jetzt damit ausdrücken willst.
Nein, du musst auf 100.000 hochrechnen. Sonst testest du nur 100 mal und hast eine Mini-Inzidenz, aber wenn du 1.000.000 Test machst eine Mega-Inzidenz.
Nehmen wir mal an 100 (von 100.000) haben Corona, Inzidenz = 100
100 davon haben Symptome
400 haben Symptome aber kein Corona.
Tests:
500 gehen aufgrund ihrer Symptome zum PCR Test: 100 positiv, 400 negativ
9.500 gehen aufgrund anderer Gründe zum PCR Test, zB. Nachweis: 10 sind positiv.
Ergebnis:
110 positiv von 10.000 Tests -> Inzidenz = 1.100
Das ist ein massiver Fehler aufgrund der niedrigen Zahlen. Aber auch bei hohen Zahlen wäre der Fehler signifikant.
Oder habe ich da einen Denkfehler?
Scheint mir ein etwas schräger Ansatz zu sein ...
Kurz gefaßt :
(1) Zufällige Stichprobe -> bildet die Realität am besten ab
(2) Überwiegend bis ausschließlich Symptomatische werden getestet -> hohe Dunkelziffer
(3) Massenhafte Testung, wobei Negative nicht erfaßt werden -> bei gleicher Überschlagsrechnung / Wertung wie (2) nach oben verzerrte Inzidenz-Werte
Wer von uns beiden den Denkfehler hat, weiß ich nicht, wir denken auf jeden Fall unterschiedlich
Mein bisheriger Stand zu deinem Beispiel wäre eine Inzidenz von 110, da es auf eine Bevölkerung von 100.000 eben 110 positive Tests gab. Es würde darüber hinaus eine positive Restaurierung von 1,1 Prozent angegeben
Also meines Wissens zählen in die Inzidenz eben nur echte positive Tests.
Also 110 positive Tests in einer Stadt mit 10.000 Einwohnern ist eine Inzidenz von 1.100.
Und 110 positive Tests in einer Stadt mit 1 Mio Einwohnern ist eine Inzidenz von 11.
Dabei ist unerheblich ob es 110 Tests gab oder eben 1 Mio
Nehmen wir mal an 1.000 (von 100.000) haben Corona, Inzidenz = 1.000
100 davon haben Symptome
400 haben Symptome aber kein Corona.
Tests:
500 gehen aufgrund ihrer Symptome zum PCR Test: 100 positiv, 400 negativ
9.500 gehen aufgrund anderer Gründe zum PCR Test, zB. Nachweis: 95 sind positiv.
Ergebnis:
195 positiv von 10.000 Tests -> Inzidenz = 1.950
Das ist ein massiver Fehler aufgrund der niedrigen Zahlen. Aber auch bei hohen Zahlen wäre der Fehler signifikant.
Oder habe ich da einen Denkfehler?
Habe die Zahlen angepasst. Könnte das mal jemand mit mathematischem Verständnis anschauen und was dazu sagen?
Ist eine nicht zufällig ausgewählte Stichprobe aussagekräftig? Wie kann man so Fehler rausrechnen?
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