Warum Statistiken derzeit so beliebt sind - aber oft untauglich

«Zu den neusten Corona-Zahlen»: Diese Ankündigung im Radio und Fernsehen gehört bereits zum Pflichtprogramm. Zahlen – je genauer desto besser - vermitteln: Wir haben es im Griff. Und sie lenken davon ab, dass die zugrundeliegenden Daten sehr ungenau sind. So veröffentlicht das Bundesamt für Gesundheit (BAG) unverdrossen exakte Zahlen darüber, wie viele Personen in Quarantäne oder in Isolation sind.

Nur: Die meisten Kantone können gar keine so genauen Zahlen liefern. Der Kanton Bern weiss nicht mehr, wie viele Personen sich in Quarantäne befinden. Und auch im Kanton Zürich sind die Contact-Tracer so überlastet, dass nicht mehr alle Kontakte seriös verfolgt werden können.

Doch auch wenn die Zahlen, welche gesammelt werden, zuverlässig erhoben und fehlerlos weitergeleitet werden, gibt es zwar einigermassen gesicherte Daten, doch dann kann ein zweiter Fehler ins Spiel kommen: Je mehr Daten man hat, umso grösser ist das Risiko, einen Zusammenhang zu entdecken, den es gar nicht gibt.

So könnten Maskengegner mithilfe der BAG-Statistik zur Positivitätsrate zeigen: Je mehr in der Schweiz die Maskenpflicht ausgedehnt wurde, desto mehr positive Tests gab es. Denn just am 10. Juli, also kurz nach der Einführung der Maskenpflicht im öffentlichen Verkehr, begann in der Schweiz der Anteil der positiven Tests zu steigen. Dies in einen Zusammenhang zu stellen, ist natürlich Humbug.

«Spurious relationship» - also zufällige Übereinstimmung – heisst dieses Phänomen in der Statistik. Zwei Grössen entsprechen einander, doch es gibt keinen Kausalzusammenhang, sondern nur eine zufällige oder eine indirekte Beziehung.

Je mehr Daten vorhanden sind, desto grösser wird die Anzahl zufälliger Zusammenhänge. Und umso schwieriger ist es, tatsächliche Zusammenhänge von vermeintlichen zu unterscheiden. Konkret:

Wer bei der Positivitätsrate einen Zusammenhang mit der Maskenpflicht vermutet, sieht vielleicht einen anderen Zusammenhang nicht, der einen Einfluss haben könnte: Nämlich, dass die Statistik die Anzahl der positiven Tests und nicht die Anzahl der positiv getesteten Personen zeigt. Unter Umständen steigt also die Positivitätsrate auch deswegen, weil sich immer häufiger positiv Getestete ein zweites Mal testen lassen.

Mit Corona-Statistiken ist es also ähnlich wie bei der Corona-Impfung: Man hat zwar viele mögliche Impfstoffe. Doch ob sie wirksam und sicher sind, weiss man noch nicht. Genauso ist es mit den wissenschaftlichen Daten zur Pandemie: Man hat unzählige Daten und Statistiken. Doch wie gut die Daten stimmen und was für gesicherte Zusammenhänge sich daraus ableiten lassen, weiss noch niemand mit Bestimmtheit.

So lässt sich Absurdes mittels einer Grafik zeigen. Etwa auch die erstaunliche Feststellung, dass sich die Scheidungsrate im US-Staat Maine zu 99,26 Prozent deckt mit dem Pro-Kopf-Konsum von Margarine. In Betracht zu ziehen, dass Margarine-Essen bei Paaren den Entscheid, sich scheiden zu lassen, beeinflusst, wäre eine klare Verschwörungstheorie.