Warum man bei Corona-Zahlen vorsichtig sein muss

Die verfügbaren Zahlen enthielten zu wenige Informationen, erklärt Katharina Schüller, Gründerin des Münchner Unternehmens Stat-Up und Leiterin der Arbeitsgruppe »Statistical Literacy« der Deutschen Statistischen Gesellschaft. »Sie bilden nur einen kleinen Teil der Realität ab, nämlich die schwer Erkrankten, einen Teil der leichter Erkrankten mit Symptomen und einen ganz kleinen Teil von Menschen ohne Krankheitszeichen, die getestet wurden, weil sie Verdachtsfälle waren.«

Ob auch viele andere infiziert sind oder nicht, »das wissen wir nicht und können es auch nur mehr oder weniger begründet erraten«, schreibt Schüller in einem Beitrag für das Hochschulforum Digitalisierung: »Wir wissen, dass jede unserer Modellrechnungen falsch sein muss.« Trotzdem könnten die Schlussfolgerungen daraus richtig sein.

Die Weltgesundheitsorganisation WHO weist unter anderem auf »Unterschiede bei den Berichtsmethoden, rückwirkende Datenkonsolidierung und Verzögerungen bei der Berichterstattung« hin. Wegen der Inkubationszeit, der Zeit für den Test und der Meldeverzögerungen zeigen in Deutschland zum Beispiel Maßnahmen wie Kontaktverbote oft erst etwa 14 Tage später Folgen bei den Zahlen. Dazu kommt, dass verschiedene Quellen verschiedene Zahlen liefern, wie zum Beispiel das RKI, die Nachrichtenagentur dpa und die Johns Hopkins University.

Es gibt viele Stolperfallen bei den Corona-Daten. Besonders heikel sind Ländervergleiche. »Insbesondere hängen die erfassten Fallzahlen in jedem Land zentral davon ab, wie systematisch und umfangreich dort auf das Virus getestet wird«, erklären die Macher der »Unstatistik des Monats«, einem Angebot mehrerer Statistik-Experten, das auf mögliche Fehler bei der Interpretation von Statistiken hinweist.

Etliche Faktoren beeinflussen Stand und Schweregrad der Infektionen und können sich von Land zu Land immens unterscheiden: Einwohnerzahl, Altersstruktur, spezielle Erkrankungen in der Bevölkerung wie Tuberkulose, das Stadium der Ausbruchswelle, der Wille oder das Vermögen zu testen, die Richtlinien dafür, wer überhaupt getestet wird.

In Altenheimen gestorbene Menschen etwa werden in einigen Ländern nachträglich getestet und fließen in die Statistik ein – in anderen nicht. Da vorwiegend Ältere mit Covid-19 sterben, kann das enorme vermeintliche Unterschiede zur Folge haben.