Die Unstatistik des Monats

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Ich habe sie empfohlen und schon viel draus gelernt. Nun entlarvt sie eine Korrelation, die mich schon verblüfft hat. Es geht um die vom RWI monatlich ausgewiesene Unstatistik. Das RWI ist das Leibniz Institut für Wirtschaftsforschung (vormals und  „namensgebend“ das Rheinland-Westfälische Institut für Wirtschaftsforschung). Unstatistik bezeichnet eine statistische Erhebung, die, na sagen wir mal: missverständlich ist und Dinge zu zeigen scheint, die ihre Daten „eigentlich“ gar nicht hergeben. Sie hatten im Dezember 2020 z.B. gezeigt, welch’ eingeschränkte Bedeutung die Aussage hat, die Impfung sei zu  „90 Prozent wirksam. Eine immer noch lesenswerte Unstatistik. 

Die Unstatistik vom 31.01.2022 finde ich nicht weniger interessant, obwohl sie sich ausdrücklich gegen etwas wendet, was auf PzZ als Grund zur Nachdenklichkeit bezeichnet wurde: es geht um die Übersterblichkeit insbesondere der zweiten Jahreshälfte 2021 und ihre Korrelation mit den „Corona-Impfungen“. Auf PzZ hieß es:  Das sind alles nur Korrelationen! Und die können ganz harmlos sein. “Können” und dieses “Können” sollte einen nachdenklich machen. Die aktuelle Unstatistik vermutet nun zwischen Übersterblichkeit und Impfung eine „spurious correlation

In den USA erhält man z.B. „eine nahezu perfekte Korrelation zwischen der Anzahl von Personen die jährlich gestorben sind, weil sie sich in ihrem Bettlaken verheddert haben, und dem durchschnittlichen jährlichen Pro-Kopf-Käsekonsum“ – aber niemand würde doch eine kausale Abhängigkeit erwarten. Um den kausalen Zusammenhang von Impfung und Übersterblichkeit zu erweisen, bräuchte es die Auswertung von Individualdaten: man müsste für die einzelnen Geimpften sehen, ob sie in zeitlicher Folge der Impfung starben. Die Summierung ist (leicht) irreführend und erlaubt jedenfalls keine Behauptung über einen Wirkzusammenhang. Ich denke, dem kann oder muss man zustimmen. Korrelation ist nicht Kausalität. Das gilt dann freilich auch für den statistischen Nachweis der Wirkung der Corona-Schutzimpfung – auch die wird und kann nicht anders als über eine Korrelation nachgewiesen werden: bei Geimpften, so wird behauptet treten gefährliche Verläufe seltener auf… 

Nun verweist das RWI auf die Einschätzung von Statistik Austria, die über solche Individualdaten verfügen sollen. Dort heißt es, dass „Ungeimpfte ein signifikant höheres Sterberisiko [haben] als jene, die zumindest eine Impfdosis erhalten haben“. Das RWI bewertet offenbar die Statistik Austria nicht als Unstatistik. Nur das diese Un-Unstatistik nicht erklärt (!), was die unbestrittene Übersterblichkeit ausmacht. 

Gut, dass das sich so aufklären könnte wie das RWI/Statistik Austria zurechtrücken. Könnte! Denn trotz der unsinnigen Korrelation zwischen Tod durch Selbsterwürgung mit Bettlaken und Käsekonsum – die Menge der erhobenen Fälle dürfte da keine verläßliche statistische Größe bilden?! – bleibt die Korrelation zwischen Übersterblichkeit und Impfung auffällig und erklärungsbedürftig. Eine solche Korrelation ist anders als die amerikanische zwischen Bettlakenunfall und Käsekonsum zumindest eine interessante Heuristik. Wenn innerhalb weniger Wochen drei Inhaber von Pizzerien in ihren Gasträumen erschossen werden, darf und vielleicht sollte man der Frage nachgehen, ob es sich um organisierte Kriminalität also z.B. Schutzgelderpressung der Mafia handelt. Der Hinweis auf den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität, der gar nicht bestritten, vielmehr ausdrücklich betont wurde, darf nicht zu  „fauler Vernunft“ führen und naheliegende Heuristiken verunglimpfen. Im Gegenteil müsste sie ihrerseits auf eine Erklärung geben, die die  „falsche“ Korrelation entlarvt. Das leistet die Unstatistik vom 31.01.2022 allerdings nicht. Sie sagt, die Zahlen beweisen nichts – was ja nie behauptet wurde – und gut ist. Nein eben nicht. Liebes RWI gibt uns Gründe, erklär’ uns den wahren Zusammenhang. Denn das es so sein kann – und das bestreitet das RWI nicht –  „sollte einen nachdenklich machen“ und dazu motivieren, die wahren Gründe der (unbestrittenen) Übersterblichkeit zu finden. 

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