Unstatistik des Monats: Wie kommen die unterschiedlichen Zahlen zur Corona-Sterblichkeit zustande?

Maren Schenk

Interessenkonflikte

16. März 2021

Die publizierten Zahlen zur Corona-Sterblichkeit tragen mehr zur Verwirrung als zur Aufklärung des Pandemiegeschehens bei, schreibt das Unstatistik-Team des RWI – Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung: Das Internetportal Statista etwa meldet am 23. Februar für Deutschland eine Mortalitätsrate von 3,02%. Das Deutsche Ärzteblatt dagegen konstatiert eine Rate von 1,4%, und der bekannte Statistiker Prof. Dr. John P. A. Ioannidis von der kalifornischen Stanford University beziffert die Corona-Mortalität ganz allgemein auf weniger als ein halbes Prozent.

In der „Unstatistik“ des vergangenen Monats erläutern die Autoren, wie solch unterschiedliche Zahlen zur Corona-Sterblichkeit zustande kommen, und zeigen, dass ein sinnvoller Vergleich der Zahlen verschiedener Länder aufgrund der unterschiedlichen Bevölkerungsstruktur nur schwer möglich ist [1].

Mit der „Unstatistik des Monats“ hinterfragen der Berliner Psychologe Prof. Dr. Gerd Gigerenzer, der Dortmunder Statistiker Prof. Dr. Walter Krämer, die STAT-UP-Gründerin Katharina Schüller und RWI-Vizepräsident Prof. Dr. Thomas K. Bauer jeden Monat sowohl jüngst publizierte Zahlen als auch deren Interpretationen.

Bei 7% der Corona-Verstorbenen lagen andere Ursachen zugrunde

Ein Teil der Konfusion um die Corona-Zahlen liegt in der Natur der Daten begründet. Zunächst gibt es bei Raten bzw. Quoten immer einen Zähler und einen Nenner, wobei im Falle der Corona-Pandemie beide Komponenten nicht einfach zu messen sind. Dass etwa der Zähler eigentlich die an COVID-19 und nicht die mit COVID-19 gestorbenen Menschen zählen sollte, ist zwar allgemein akzeptiert, aber nicht durchgehend implementiert.

So meldet der Spiegel, dass selbst bei hochbetagten Patienten rund 7% der mit COVID-19 Verstorbenen an anderen Ursachen als an COVID-19 gestorben sind. Trotzdem gehen auch sie in die Statistik der Corona-Todesfälle ein.

Deutlich weniger Erkrankte als Infizierte

Schwerer wiegt, dass der Zähler der Mortalitätsrate, wie die Statistiker sagen, eine „Flussgröße“, der Nenner dagegen eine „Bestandsgröße“ ist. Dies bringt gewisse technische Probleme mit sich: Die innerhalb eines bestimmten Zeitraums – aber welchen Zeitraums? – Gestorbenen geteilt durch eine bestimmte Anzahl Menschen an einem bestimmen Tag. Aber welche Menschen und an welchem Tag? Alle Menschen eines Landes insgesamt, die mit SARS-CoV-2 Infizierten oder die an COVID-19 tatsächlich auch Erkrankten?

Nur im ersten Fall spricht man streng genommen von Mortalität, andernfalls von Letalität. Das Auseinanderhalten der beiden letzten Gruppen ist dabei nicht einfach. Nur etwa jeder 3. von dem Coronavirus befallene Mensch entwickelt auch einschlägige Symptome. Bei den anderen hält das körpereigene Immunsystem den Eindringling in Schach.

Das Robert Koch-Institut (RKI) dagegen wertet alle labordiagnostischen Nachweise von SARS-CoV-2 unabhängig von klinischen Symptomen als COVID-19-Fälle. So gehen dann auch Unfallopfer oder Gebärende, die beim Betreten des Krankenhauses standardmäßig auf SARS-CoV-2 getestet werden, auch ohne krank zu sein, in die Zahl der Corona-Kranken ein. Damit geben die RKI-Daten für keine der fallbasierten Definitionen des Zählers verlässliche Zahlen ab.

Im letzten Fall unterscheidet man noch zwischen dem „Fall-Verstorbenen-Anteil“ (Case Fatality Rate, CFR), die die Gestorbenen in Bezug setzt zu den bestätigten Fällen, und „Infizierten-Verstorbenen-Anteil“ (Infection Fatality Rate), die auch die Dunkelziffer der klinisch relevanten, aber nicht diagnostizierten Fälle berücksichtigt. Und dann wird bei der CFR noch unterschieden, ob nur tatsächlich Erkrankte oder auch bestätigte Infektionen ohne Symptome eingehen.

Im Medienalltag werden diese unterschiedlichen Berechnungsweisen jedoch oft in einen Topf geworfen, mit deutlichen Konsequenzen. Teilt man etwa im Extremfall die Zahl der Gestorbenen statt durch die Zahl der gemeldeten Erkrankten durch die Zahl der Infizierten, ob gemeldet oder nicht, sinkt die Mortalitätsrate auf ein Drittel des Wertes.

Mortalitätsrate hängt auch von der erfassten Zeitspanne ab

Bei der Zahl der Gestorbenen kommt es ferner auf die Zeitspanne an, über die man die Verstorbenen zählt: ein Tag, eine Woche, ein Monat, der komplette Zeitraum seit Beginn der Pandemie? Oder idealerweise die Zeitspanne zwischen Infektion und Entscheidung „Überleben ja oder nein“? Je nach Auswahl kommen hier sehr unterschiedliche Raten zustande.

Das Statistische Bundesamt zum Beispiel zählt die Zahl der Verstorbenen seit Beginn der Pandemie und teilt durch die Bevölkerung an einem bestimmten Tag. Auf diese Weise erhält man theoretisch, bei einer Zählweise über Jahre hinweg, sogar Mortalitätsraten von über 100%.

Ländervergleich nur schwer möglich

Selbst wenn man sich bei Zähler und Nenner auf eine einheitliche Vorgangsweise verständigen könnte, bliebe immer noch eine unterschiedliche Bevölkerungsstruktur, die etwa einen sinnvollen Vergleich über Länder hinweg sehr erschwert.

So sind etwa US-Amerikaner im Durchschnitt 6 Jahre jünger als Deutsche, mit einem Anteil an Über-80-Jährigen von knapp 4%, verglichen mit fast 6% in der Bundesrepublik. Aber vor allem in dieser Altersklasse stellt COVID-19 eine große Bedrohung dar. Mit dieser Information im Hinterkopf ist daher die von Statista gemeldete US-Mortalitätsrate von nur 1,77% verglichen mit den bundesdeutschen 3,02% nicht mehr ganz so positiv zu bewerten.

Für sinnvolle Vergleiche über Raum und Zeit hinweg braucht man also eine Standard-Altersstruktur. So hat Ioannidis ausgehend von den Corona-Todesfällen auf dem Kreuzfahrtschiff „Diamond Princess“ und anderen Statistiken seine bekannte Mortalitätsrate von weniger als einem halben Prozent für die Standard-Bevölkerung extrapoliert.

Aber auch hier bleibt offen, welche Standard-Bevölkerung man nimmt, so dass als Rat der Unstatistik-Autoren nur bleibt: auf nationaler Ebene auf die absoluten Todeszahlen achten (und darauf, wie die Corona-Todesfälle definiert sind), und internationale Vergleiche eher als interessante Zahlenspielereien denn als seriöse Statistiken verstehen.

 

Kommentar

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