Bad Statistic of the Month

Berlin psychologist Gerd Gigerenzer, economist Thomas Bauer from Bochum, and statistician Walter Krämer from Dortmund began publishing the “Bad Statistic of the Month” (“Unstatistik des Monats”) in 2012. Katharina Schüller, managing director and founder of STAT-UP, joined the team in August 2018. Every month they question recently published statistics and their interpretations. Their underlying aim is to help the public deal with data and facts more rationally, interpret numerical representations of reality correctly, and describe an increasingly complex world more adequately. Further information on this initiative can be found at www.unstatistik.de and on the Twitter account @unstatistik.

The Unstatistik des Monats/Bad Statistic of the Month is available in German only.

Alle Unstatistiken des Monats

Unstatistik des Monats April: Corona und der Regenwald

Unsere Unstatistik April ist wieder einmal ein Korrelationskoeffizient - der zwischen dem weltweiten Bestand an Regenwald und dem Vorkommen von tiergetriebenen (von Tieren ausgehenden oder durch Tiere übertragenen) Infektionskrankheiten wie der aktuellen Corona-Pandemie. Dieser Korrelationskoeffizient ist negativ: je weniger Regenwald, desto mehr Infektionskrankheiten. So eine in deutschen und internationalen Medien vielzitierte Studie der französischen Biomediziner Serge Morand und Claire Lajaunie.

Die beiden Forscher hatten für 27 Jahre, von 1990 bis 2016, einen steten Rückgang der mit Regenwald bedeckten Erdoberfläche zusammen mit einem ebenso steten Anstieg von Infektionswellen an verschiedenen von Tieren ausgehenden Krankheiten konstatiert. Daraus wurde dann in einigen Medien ungeprüft und ohne weitere Indizien eine Kausalbeziehung hergeleitet. Beginnend im März, bis in den April hinein berichteten u.a. derstandard.de („Eindeutiger Befund: Abholzung fördert Ausbreitung von Infektionskrankheiten“), blick.ch („Waldrodung begünstigt Tierkrankheiten“) und tag24.de („Studie zeigt: Holzen wir weiter ab, wird es mehr Infektions-Krankheiten geben“).

Regenwald
von boudhayan, unsplash
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Unstatistik des Monats März: Wie wirksam und sicher ist die AstraZeneca-Impfung?

Der Impfstoff von AstraZeneca und der Universität Oxford steht für die Hoffnung auf ein schnelles Ende des Lockdowns. Er lässt sich in einem normalen Kühlschrank lagern, ist preiswert und hat Großbritanniens Impfkampagne beschleunigt. Doch Mitte März setzte Gesundheitsminister Jens Spahn Impfungen mit AstraZeneca auf Empfehlung des Paul-Ehrlich-Instituts vorübergehend aus. Seit der erneuten Zulassung erscheinen zahlreiche Patienten nicht zu den eigentlich knappen Impfterminen. Und nun wird über den Stopp der Impfung bei jüngeren Menschen diskutiert. Diese Unstatistik erklärt, was die Zahlen über Wirksamkeit und Sicherheit bedeuten, was wir noch nicht wissen, und wie man sich selbst ein Bild machen kann.

Impfbesteck
von Mat Napo, Unsplash
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Unstatistik des Monats Februar: Verwirrende Zahlen zur Coronasterblichkeit

Die Unstatistik Februar ist die Coronamortalität. Leider tragen die dazu publizierten Zahlen fast mehr zur Verwirrung als zur Aufklärung des Pandemiegeschehens bei. Das Internetportal Statista etwa meldet am 23. Februar für Deutschland eine Mortalitätsrate von 3,02 Prozent. Das Deutsche Ärzteblatt dagegen konstatiert eine Rate von 1,4 Prozent, und der bekannte Statistiker P.A. Ioannidis von der US-Amerikanischen Stanford Universität beziffert die Corona-Mortalität gar ganz allgemein auf weniger als ein halbes Prozent.

Zahlentafel der WHO Sterblichkeitsraten Covid-19
James Yarema, unplash
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Unstatistik des Monats Januar: Corona-Mutationen und die Probleme von Prognosen

Im Januar hat Bundeskanzlerin Angela Merkel in einer internen Sitzung vor den Gefahren der in Großbritannien aufgetretenen Mutation B.1.1.7 des Corona-Virus gewarnt, unter anderem focus.de zitierte sie mit der Aussage: „Wenn wir es nicht schaffen, dieses britische Virus abzuhalten, dann haben wir bis Ostern eine zehnfache Inzidenz“. Von einigen Kommentatoren wurde dies als starker Tobak abgekanzelt, nicht zuletzt mit Verweis auf vergangene Prognosefehler im Zusammenhang mit der derzeitigen Pandemie. Diese Kritik an fehlerhaften Prognosen verdeutlicht eine durchaus weit verbreitete Unkenntnis der Entstehung, Probleme und Aufgaben von Prognosen, die nachfolgend erläutert werden.

Corona-Virus
Bild von CDC auf Pexels
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Unstatistik des Monats Dezember: Die richtige Einordnung von Schnelltests

Die Corona-Pandemie hat die Statistik als Wissenschaft ins Rampenlicht geholt. So sollen unzählige Analysen, Kurven und Kennziffern dabei helfen, die Pandemie zu erklären und politische Maßnahmen zu begründen. Das gelingt nicht immer gut. Denn viele dieser Analysen vermitteln den Eindruck, man wisse genau, wo wir gerade in der Pandemie stehen und wie sie sich entwickelt. Aber unser Wissen hat in weiten Teilen bestenfalls den Charakter von Leitplanken – es grenzt ab, wo unser Nicht-Wissen beginnt, ist aber keinesfalls so präzise, wie es die exakt verlaufenden Kurven glauben lassen.

Deshalb hatten einige Ausgaben der Unstatistik in den vergangenen Monaten einen anderen als den vertrauten Charakter. Statt nur den Finger in die Wunde zu legen, wo Statistik missbraucht wurde, haben wir regelmäßig Vorschläge unterbreitet, wie man es besser machen kann. Die Dezember-Unstatistik ist wie so vieles im Corona-Jahr 2020 von Ambivalenz geprägt und verweist auf ein formal besonders gelungenes Beispiel der statistischen Kommunikation.

Abbildung von Antigen-Schnelltests
von Lukas Milan auf Pixabay
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