v. 25. November 2020
CORONA: Wie wird Statistik-Wahrheit verfälscht?

  Sachlichkeit statt hysterisch! (Corona)

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» CORONA-Schlüsselinfos: "CORVOX": Die Stimme der wahren Wahrheit. - Du, ja genau du, für dich!
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  Deine Rechte durchsetzen! (Corona)

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» Wahrheitsanalyse: Wie exakt lauten die Corona-Risiken, wenn alle Verfälschung unterbleibt?
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» Wie schwer ist Corona-Erkrankung? Spätfolgen?
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  Die Schweinegrippe war ganz ähnlich?

2009-01 ... 2010-08 : Politiker versagen? Hilflose Paranoia und viel Geld tötet den gesunden Menschenverstand?
Hier die damals auf dieser Website publizierten Texte. Leider nur englischsprachig.
SCHWEINEGRIPPE
image: swine flu   Risk_level       
Schweinegrippe: Wahres & Geheimnisse.
» Schweinegrippe: Risikoanalyse.
(MC:) WYBSY-SWINRISK-DE      !EN!
» Schweinegrippe: Verschwörungsanalyse.
(MC:) WYBSY-SWINCONS-DE      !EN!

             (Photo: Scott Bauer, US Dpt.Agric.,USA.)


Deine spannende Wochend-Lektüre:  img  Deine spannende Wochend-Lektüre:
"Corona-Diktatur - Endstation DDR 2.0?"
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33.   --'COR-STAT_ --
Wie wird Statistik-Wahrheit verfälscht?


Sind leitende Politiker großenteils krankhaft betroffen von "kollektiver Dyskalkulie"? (Rechenschwäche)
Näheres über diese "Störung der Denkfähigkeit": https://de.wikipedia.org/wiki/Dyskalkulie
Mikro-Auszug: "'erlernte Hilflosigkeit'... Familie, Schule, das gesamte soziale Umfeld des betroffenen Kindes reagiert z. T. mit Fassungslosigkeit, Erstaunen und Unverständnis, dass das Kind 'nicht einmal die einfachsten Sachen zusammenrechnen kann'."
Könnte man hier "Kind" mit "Politiker" austauschen? Lesen Sie den nachstehenden Text - und beantworten Sie sich sodann selber dieser Frage.
_ "Ich glaube nur der Statistik, die ich selber gefälscht habe',
dieser Ausspruch von Churchill darf hier wieder einmal nicht fehlen.
Schade nur, Churchill hat es wohl nie gesagt:
https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_gefl%C3%BCgelter_Worte/T#Traue_keiner_Statistik,_die_du_nicht_selbst_gef%C3%A4lscht_hast.
Die Lehre daraus: "Traue keiner Aphorismus-Zuschreibung, die du nicht selber gefälscht hast."


33.   --'COR-STAT_ --1
Statistik: Wichtige Aussagen am Anfang: 12 Millionen Deutsche infiziert bis Ende 2020?

Beginnen wir mir der Feststellung von "1,2 Millionen Corona-Infizierten in Deutschland schon 2019"?
Denn: Hätte man im Sommer 2019 die rund 80 Millionen Deutschen getestet: Im Fall eines Testfehlers von 1,5 Prozent hätte Deutschland dann 1,2 Millionen Infizierte ausgewiesen? - Kein einziger wäre es wirklich gewesen.

Inwieweit dies stimmt und wie man derartiges herausrechnen könnte aus den Statistiken? Tut man es? Will man es? Kann man es? Leser Sie mehr darüber weiter unten.

Eine Analyse bei 12 000 Kindern in Bayern ergab, dass die Zahl der im Sommer 2020 infizierten Kinder etwa das 6-fache der entdeckten Infektionsfälle gewesen sein dürfte.
Diese Kinder haben Familienangehörige, die wahrscheinlich ebenfalls infiziert waren. Wären diese überwiegend symptombelastet erkrankt, so wären in der Regel ja wohl auch die Kinder zum betreffenden Zeitpunkt getestet worden? Also wären etwa ebenso viele Erwachsende als "unerkannt Infizierte" einzustufen?
Wie man dies herausrechnen kann aus den Statistiken? Tut man es? Will man es? Kann man es? Leser Sie mehr darüber weiter unten.

Besteht Interaktion zwischen Testmenge und Politik? Statistik-Verzerrung vorsätzlich?

Anfang November 2020: Als die Politik den neuen Halb-Lockdown für die Zeit ab 2. November verkündet hatte, war ab 2. November 2020 die Presse voll von Artikeln über die sinkende Testmenge wegen überlasteter Gesundheitsämter. Jeder, der Journalismus kennt, weiß, dass solche presseweiten Informationswellen auf intensiver Pressearbeit von einschlägig routinierten Stellen beruhen.

Also sinkt die Testmenge - damit die statistisch ausgewiesene Anzahl der Infizierten - genau dann, wenn die Politiker es als Erfolgsnachweis für ihre Wählerstimmen-Maximierung benötigen? Zufall oder Planung?

Die Statistik-Verzerrung ist nicht Fehler oder Politik, sondern "höhere Gewalt"?

FAZ 2020-11-12 https://www.faz.net/aktuell/politik/inland/rki-positiv-quote-bei-corona-tests-erreicht-in-zweiter-welle-vorlaeufigen-hoechstwert-17048809.html
"Ute Rexroth leitet das Corona-Lagezentrum beim Robert-Koch-Institut. Sie sagte, die leicht niedrigeren Zahlen könnten damit zu tun haben, dass die strengeren Maßnahmen langsam wirkten. 'Es kann auch daran liegen, dass die Laborkapazitäten langsam ausgeschöpft werden.'“

Also: Der Statistikfehler ist da, ist weder Zufall noch Planung, sondern - nennen wir es einmal so - : Ist "Schicksal der Lage". Da fehlt aber etwas: Die damit zusammenhängenden Fehler einer Statistik müssten durch Schätzwerte herausgerechnet werden. Aber nein, moderne Politiker und Bürger wellen es bis auf die letzte Stelle exakt:
Nach Stand vom gleichen Tag: 727.553 bisher Infizierte.
So ein "Quatsch". Mit der Zahl der real Infizierten hat das so viel zu tun wie die reale fünffache (?) Zahl der Seitensprünge mit denjenigen, die dem Partner "als offizielle Statistik" gebeichtet werden.

Sollte der Faktor 6 der bayerischen Schulkinder-Untersuchung generalisierbar sein, so wären bisher Infizierte nicht die gemessenen "pseudo-exakt(!) 727.553" Deutschen, sondern Anfang November 2020 bereits rund(!) 4 Millionen in Deutschland - rund 5 % der Bürger?
Und voraussichtlich 20 Millionen insgesamt Infizierte bis Ende März 2021?


Bei einem Zuwachs von rund 600 000 "Gemessenen" pro Monat wären wir Ende März 2021 bei rund 3,5 Millionen ²Gemessenen", also über 20 Millionen real Infizierten? Reicht das zum Ausbremsen beim dann beginnenden wärmeren Wetter? - Könnten die Politiker dann stolz verkünden, dass die Heroik der Politiker den Kampf gegen die Pandemie der feindlichen Virus-Heerscharen gewonnen habe?

Die Fragezeichen der vorstehenden Aussagen signalisieren: Exaktere Aussagen erfordern ein völliges Umrechnen aller offiziellen Statistiken nach Fehlerschätzung. Die vorstehende Aussage gibt aber einen Denkanstoß, wo der entscheidende Fehleer praktisch aller Medienmitteilungen liegt: Es wäre Aufgabe des Journalismus, mit einem kleinen Medienbudget durch statistik-kundige Volkswirte oder Soziologen eine Alternativrechnung der wahreren Wahrheit tagtäglich aktualisierend zu liefern.

Versuchen Sie selber eine präzisere Antwort auf die aufgeworfenen Fragen. Hier vom 3. November 2020 in:
https://www.welt.de/debatte/kommentare/article219278692/Weniger-Corona-Tests-Es-bleibt-nur-zu-warten.html

"Deshalb werden nun – mitten in den Anstieg der Corona-Fallzahlen hinein – die Corona-Testmöglichkeiten beschränkt.
Das Robert-Koch-Institut (RKI) hat die Kriterien geändert,
nach denen Ärzte die Abstriche für eine PCR-Diagnostik nehmen sollen: Es sollen nur noch diejenigen getestet werden, die typische Covid-19-Symptome haben (Fieber, trockener Husten, Geruchs- und Geschmacksverlust), zudem Risikopatienten, bei denen es eine Frage von Leben und Tod sein kann, ob sie das Virus haben, und Menschen, die sicher wissen, dass sie einem Infizierten zu lange zu nahe gekommen sind.
Alle anderen, darunter viele der drei Millionen Menschen, die in Deutschland gerade erkältet sind (wie das RKI schätzt), müssen von nun an ohne Test abwarten."

Der meist-"ge_like_te" Leserkommentar dort lautete:
"Großartig! Mit vielen Tests den Lockdown herbeiführen und ihn dann mit weniger Tests siegreich beenden zu können. Unfassbar."

Objektiver statistik-systemisch gesehen: Die Berichtigungsfaktoren der offiziellen Statikstik müssen im Zeitablauf laufend schwanken, nämlich ausgerichtet an den jeweiligen realen mittleren Erhebungs-Üblichkeiten.

33.   --'COR-STAT_ --2
Statistik: Die wahre Wahrheit ist wieder einmal ganz anders? Wie hoch ist Ihr eigenes Corona-Risiko?

Alles also Manipulation? Noch Fragen?
Ja, unbedingt. Was Kritiker als Manipulation entdeckt haben wollen, ist keine. Das beruhte auf einem Missverständnis oder auch auf unzulänglicher Kommunikation. - Denn:


Die Testanzahl ist gleich hoch oder höher geworden. Der Grund ist Mehr Corona-Probleme und Corona-Risiken sind im Land. Also muss man so gut wie möglich bei der Test-Selektion die "mutmaßlich harmlosen" Fallgruppen reduzieren, um mit der Testkapazität Schritt halten zu können.

Damit aber steigt die Anzahl der "möglicherweise Corona-Infizierten" beträchtlich.und dies aus doppeltem Grund:
(1) Mehr Tests - also mehr irrige Vermutungen.
(2) Mehr wirklich Infizierte.

Klarheit restlos beseitigt? Wo liegt denn wohl die richtige Wahrheit?

Legen wir als Behelfslösung die nur begrenzt vertretbare Annahme zu Grunde, dass 1,5 % der "mutmaßlich Infizierten" es nicht sind.

Demnach deuten "Fallquoten" von "deutlich oberhalb 1,5 Prozent" auf "mutmaßlich wirklich infiziert". Nun wenden wir diese an sich zu einfachen Faustregeln auf Deutschlands maßgebliche Corona-Statistik an.

Sommer und Frühherbst 2020: Wöchentliche Testmenge 0,5 bis 1,0 Millionen. "Fallquoten" ganz niedrig und jedenfalls nicht deutlich oberhalb 1,5 Prozent. Wie viele davon wirklich infiziert waren, wird also nur durch genauere Analyse der Erhebungsmethoden beurteilbar.

Ende Oktober, Anfang November 2020: Wöchentliche Testmenge rund 1,5 Millionen Test. Fallquote "explodiert" auf etwa 7 % (etwa 100 000). Bleiben wir bei der (statistisch gesehen unbefriedigenden) Vermutung eines Testfehlers von "nur" 1,5 Prozent, so wären nun 5,5 Prozent der Getesteten wirklich infiziert.
In ganz Deutschland also rund 70 000 - Stand in einer einzigen Kalenderwoche.

Was bedeutet für das eigene "Corona"-Risiko?

Im Sommer 2020 bestand eine Wahrscheinlichkeit von praktisch 0 für Kontaktrisiken: Es gab so gut wie keine Infizierten im Umfeld der meisten Bürger:

Im beginnenden Winter sind rund 70 000 Deutsche in einer einzigen Kalenderwoche wohl wirklich infiziert - rund 1 von 1000 der rund 70 Millionen Bürger oberhalb Alter "10 Jahre" im Land. Die Wahrscheinlichkeit, bei Fortdauer über die Wintermonate selber auf einen davon als Kontakt zu treffen, ist etwa 1 von 100 der Mitbürger.

Geht man von der - nur unzulänglich untermauerten - Annahme aus, dass die tatsächlich Infizierten rund das 6-fache sind, so steigt die Wahrscheinlichkeit, sich im Winter 2020/2021 zu infizieren, im Mittel auf einen von 15 zwischenmenschlichen Kontakten während dieser Zeit.

Nun aber greift ein anderer Aspekt: Übertragung (bei Einzelkontakten) funktioniert in erster Linie
(1) in Innenräumen
(2) bei einem Direkt-Kontakt von 15 oder mehr Minuten; beispielsweise im Gespräch.

Anderenfalls wird die übertragene Viren-Anzahl gewöhnlich für das Infizieren nicht reichen. Über die Mindestzahl soll hier nichts doziert werden. Es war gelegentlich zu lesen, das 300 bis 1000 Viren nötig seien.

Ferner, dies Risiko ist in erster Linie mit Kontaktpersonen, die selber einem höheren Infizierungsrisiko ausgesetzt sind, beispielsweise Teilnehmer an einer "Großhochzeit".

Konsequenz für das persönliche Verhalten: Risiko-Konstellationen vermeiden: Kollektive Innenraum-Ereignisse - und längere Direktkontakte mit Personen, die das nicht taten.

Das aber kann nicht jeder:
(1) Nicht jeder kann öffentliche Verkehrsmittel meiden.
(2) Nicht jeder kann Anwesenheit in Schulen und an einem Arbeitsplatz vermeiden.

War das Vorstehende alles wirklich die ganze Wahrheit?

Wer Denkfehler entdeckt, bitte mitteilen an ok @ vox7.com

33.   --'COR-STAT_ --3
Statistik und Maßnahmen, beides ist nicht überflüssig.

Die vorstehende Analyse der mutmaßlichen massiven Unzuverlässigkeit der Corona-Statistik beweist nicht, dass Maßnahmen gegen Corona überflüssig sind. Auch nach - nur halbwegs möglichem - Herausrechnen der Mängel verschwinden die Probleme nicht.

Die Fürsorgepflicht des Staates für Gesundheit ist per Logik und Definition eine Verpflichtung zu Maßnahmen. Deren Optimierung ist bei Infektionskrankheiten zwingend mit Statistik zu korrelieren. Nur muss das alles stimmig und logisch sein. Genau da liegt bei Corona das Problem.

Es ist einleuchtend, dass damit alle angeblichen vorherrschenden Wahrheiten neu zu definieren sind. Die Maßnahmen müssten vielleicht völlig anders ausfallen. - Gegen Corona gibt es bis Ende 2020 keinen ausreichend belegten Impfschutz und logischerweise noch keine Statistik von Spätfolgen. Damit gilt mindestens die allgemeine Fürsorgepflicht von Regierungen für Gesundheit. Die Frage ist nur die der politischen Optionen:

(1) Ein weitgehender Lockdown? - So die Bundesregierung und die meisten Landesregierungen.
(2) oder aber zielgerichtete Maßnahmenbündel mit geringer Beeinträchtigung-

Wie kann man Fehlermengen herausrechnen aus Statistiken? Tut man es? Will man es? Kann man es?
Leser Sie mehr darüber weiter unten. Die Statistik-Wissenschaft hat eine große Bandbreite von Lösungshilfen für dies allgemeine Problem der Reduzierung von Fehlereinflüssen.

Sammel-Warnung: Leider ist die statistische Fehlerquote nicht so einfach wie nach den einleitenden Informationen zu vermuten.
Letztlich können wir nach Umrechnung nur Schätzwerten des wirklichen Geschehens erwarten. Das liegt in der Natur der Sache bei derartigen Umrechnungen. Inwieweit immerhin diese nötige Umrechnung erfolgt, ist den regelmäßig veröffentlichen Statistiken nicht anzusehen. Das lässt eher ein Unterlassen vermuten. "Vermuten", da es ja wohl immer fehlt an einem Link zur umfassenden und verständlichen Analyse der Erfassungsproblematik und der Umrechnung in Schätzwerte des realen Gesamt-Geschehens.

Alles Nähere wird nachstehend erörtert. Die nachstehenden Texte entstanden übrigens einige Monate vor der vorstehenden Einleitung. Das ist nicht ganz übereinstimmend und das ist gut so. Es zeigt sich damit der Spielraum von vertretbaren Meinungen in Sachen Corona-Statistik.

33.   --'COR-STAT_ --4
Statistik: Die Auswahl der Getesteten definiert das Ergebnis.

Die Rate der "postiv Getesteten" ("möglicherweise Infizierte"?) war im April 2020 bis zu rund 8,5 Prozent, im Oktober 2020 knapp 4 % - bei 3-facher Testmenge - nämlich etwa 1,2 Millionen statt nur 400 000.
Wir lernen die Faustregeln:

(1) Je weniger Leute man testet, desto dichter wählt man in der Regel Tests im Umfeld von Personen mit Symptomen. Also steigt die prozentuale Fallquote möglicherweise und sehr wahrscheinlich einfach durch die engmaschigere Selektion.

(2) Je mehr Leute man testet, desto weniger Prozent "mutmaßlich Infizierte" entdeckt man - in der Regel einfach, weil man den Personenkreis rings um entdeckte Fälle größer fasst.

(3) Zugleich nähert sich bei größerem Testvolumen in der Regel (nicht zwingend...) der Altersquerschnitt der Getesteten dem Bevölkerungsdurchschnitt. Infolgedessen sinkt der Anteil der Vorerkrankten und der Personen mit Immunitätsabminderung. Damit sinkt die Häufigkeit von schweren Verläufen unter den ermittelten Infizierten.

Die scheinbaren Besonderheiten sind insoweit also keine.

Hätte man immer die etwa gleiche Personenmenge getestet - im Oktober 2020 also rund 1,2 Millionen pro Woche - , so wären im April 2020 vielleicht auch "nur" knapp 4 Prozent "positiv" getestet worden. Auch wäre dann der Altersdurchschnitt der "Positiven" wohl ebenfalls deutlich niedriger ausgefallen.

Diese Effekte scheiden wir aus, weil sie Bedeutungsloses darstellen. Jedoch nun zu den wirklichen Unterschieden:

In der hohen Testmenge (Deutschland) ab Oktober 2020 von rund 1,2 Millionen Personen ist etwas Wichtiges, was sich ändert: Die Positivenrate steigt von knapp 2 auf knapp 4 Prozent.

(1) Die Durchdringung der Bevölkerung mit dem Virus hat sich demnach im ersten Anschein verdoppelt. Sehr bedenklich?

(2) Hier erst wird es wirklich interessant: Hat man möglicherweise in Wahrheit einfach besser gelernt, bei der Selektion dichter die Verdachtsfälle einzukreisen?

Wir haben also zwei mögliche und genau entgegengesetzte Interpretationsmöglichkeiten für diesen Anstieg: Entweder mehr Virusausbreitung; oder aber einfach verbesserte Selektions-Methodik - bei gleichbleibender oder sogar abnehmender "aktuell akitiver Virusausbreitung".

Selektion: Ohne die Analyse der Selektionsmethode kann es hierauf keine zuverlässige Antwort geben.

Die Abhängigkeit von der Selektionsmethode müsste bei richtiger Statistik-Bearbeitung in die Wertung eingehen. Des ist allerdings schwierig zu erfassen und noch schwieriger, es zu berücksichtigen.

Selektion: Bei den Großstädten eine Besonderheit: Wie wird regional zugerechnet?

Beispiel Hamburg: Wie viele der Coronat-Patienten mit Klinik-Behandlung - teils Ableben - in Hamburg haben Wohnsitz nicht in Hamburg? Wird das herausgerechnet?

Statistik kann auch irreführen im Sinn einer Verkennung der Risiken. Beispiel: Schulen.
FAZ 2020-11-25 https://www.faz.net/aktuell/gesellschaft/gesundheit/coronavirus/schulferien-hatten-keinen-signifikanten-einfluss-auf-corona-ausbreitung-17067043.html

"Welche Rolle Schulen bei der zweiten Corona-Welle spielen, ... Ein Diskussionspapier des RWI-Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung („The Role of Schools in Transmission of the Sars-CoV-2-Virus: Quasi-Experimental Evidence of Germany“) ... kommt nun zu dem Ergebnis, dass die Schulferien weder im Sommer noch im Herbst einen signifikanten Einfluss auf die Ausbreitung des Virus hatten. Die Rückkehr zum vollen Schulbetrieb nach den Sommerferien habe nicht zu einer Erhöhung der Infektionen geführt – weder unter Kindern noch unter Erwachsenen.

Nach der ökonometrischen Datenanalyse der drei Wirtschaftsforscher Uta Schönberg, Kirill Borusyak und Clara von Bismarck-Osten vom University College London (UCL) liegt der Effekt von Schulschließungen auf die Infektionsrate bei nahezu null." (Zitatende)

Auf den ersten Blick stimmt es: Die Statistiken weisen es so aus. Auf den zweiten Blick aber: Die Corona-Ausbreitung im Sommer 2020 war nahezu inexistent, ausgenommen einige punktweise Ausbreitungen mit einer hohen Zahl von im engen Umfeld Infizierten. Das war dann die statistisch ausgewiesene bundesweite Risikogröße.

Nach der Rückkehr zum Schulbetrieb änderte sich an dieser "Sonderfall-Statistik" zunächst nichts. Erst deutlich später war wieder eine generalisierte Infizierten-Verbreitung. Erst von dieser Periode beginnend konnten Schulen eine deutliche Infizierten-Mehrung bewirken. Der Logikfehler ist allerdings generalisiert. Durch das generalisierte tägliche Fallzahlen-Publizieren der messtechnisch erfassten Teiles der Infizierten starren alle gebannt auf diese Zahlen. Diese sind ohnehin "total irreführend", wie auf diesen Seiten ja erläutert wird. Vor allem aber ist es ein auch genereller häufiger Fehler, Mittelwerte auf ein Territorium verteilt darzustellen, soweit es vorwiegend Hotspot-Ursprünge sind.

Für Statistik gilt die wissenschaftliche Regel, dass Sammelstatistiken nur dem kausalen Verbreitungsgeschehen zugeschrieben werden dürfen. Wenn es Schweinehalter überwiegend nur in Niedersachsen gibt, so darf Deutschlands Gülle-Problematik nicht durch einen bundesweiten Mittelwert pro Quadratkilometer des Bundesgebiets verniedlicht werden. Um diesen Grundsatzfehler geht es unter anderem eben auch bei der Interpretation von Corona-Statistiken.

Ob und inwieweit Schulen auf Corona-Verbreitung stimulierend wirken, ist somit also durch einfache Sammelstatistiken nicht belegbar. Hier muss man von der Korrelations-Statistik überwechseln zur Kausalitäten-Ermittlung. Das ist ein häufiges und generelles Problem. Die Kausalitäten-Ermittlung ist für vieles viel schwerer. Von dort her kommt die Neigung des menschlichen Gehirns, in einfacheren globalen Korrelationen zu denken. Je nach Beobachtungsgegenstand kann dies hilfreich oder unproblematisch oder schädlich sein.

Für Corona-Ausbreitung ist jede Falschinterpretation schädlich. Es geht nicht nur um Tote, sondern über die viel größere Anzahl der schweren Verläufe.

Und Corona rettet aber auch Leben: Statistisch belegt?

Durch Corona sinkt der Prozentsatz der Frühgeburten. Frühgeburten sind vermutlich die häufigste Todesursache bis Alter von 1 Jahr? - (Das wurde hier nicht statistisch abgesichert - deshalb das Fragezeichen.)

Ferner: Sofern wir das Spätfolgen-Risiko bei Corona berücksichtigen, dann auch das verminderte Risiko der Folgewirkung von Frühgeburt. Nun lautet die Aufgabe wie so oft: Hier handelt es sich um Feststellung einer Korrelation. Aber welche Kausalität?

Es ist unwahrscheinlich, dass Viruserkrankung der Mutter die Kausalität darstellen. Sicherlich erfolgen bereits Analysen, die Ursachen so gut wie möglich zu ermitteln. Corona könnte die Grundlage schaffen, dauerhaft den Anteil von Frühgeburten zu vermindern.

Sind wir versucht zur Gegenüberstellung von mehr Tod durch Corona, weniger Tod durch Corona? Die Antwort muss lauten: Jede Todesursache ist , was wir zu vermindern haben.

Wir halten als bedauerliches Ergebnis fest: Die angeblich steigende Corona-Fallmenge, das ist mit erheblichen Zweifeln belastet. Aber es gibt eine Lösung:

Bevor wir resignieren, hilft ein anderer Blick in die Realität: Die Anzahl der Aufnahme in Kliniken und in Intensivbehandlung sind gleichzeitig wesentlich gestiegen.

Die einfachste Erklärung dafür ist: Es liegt eine Ausweitung der Infektionskrankheit. - Alles klar und einfach? Nein, keineswegs. Wenn nämlich eine zunehmende Infiziertenzahl laut allgemeinem Diskurs vorliegt, gibt das den medizinischen Dienstleistern eine Gelegenheit, ihre teilweise ungenutzten Kapazitäten in Einnahmen zu verwandeln. Man kann den Behandlungsbedarf ja - wenn auch in Grenzen - höher ansetzen.

Schlussfolgerung: Die einfachen Statistiken sind nicht ausreichend für eine Wertung, ob eine Infenktionskrankheit ausweitet.

Andererseits darf man nicht die Kumulierung aller erdenklichen Fehlerfaktoren vermuten. Wenn die Statistiken eine wesentliche Steigerung ausweisen, so darf es mindestens als Trendaussage interpretiert werden, dass es ansteigt. Nur darf den Zahlen der Statistiken nicht vertraut werden.

33.   --'COR-STAT_ --5
Statistik: Die schweren Verläufe - bis zum Todesfall - : Sinkend?

Die Statistiken liefern nur einen Aussage "lebendig oder tot". Eine zuverlässige Statistik über schwere Verläufe ist aber schwer bis unmöglich.

Man müsste eine Klassifizierung der Schweregrade vornehmen, dies wiederum in Kopplung mit der Zeitachse. - Die Einstufung in Fallgruppen ist ganz generell bei den Krankenkassen ein Sorgenkind und gelingt nur mit etwas Improvisation. Will man bei Corona auch noch die Zeitdauer für das Schwer-Rating integrieren, so endet man rasch im Bedarf der Resignation.

Wir befinden uns im klassischen statistischen Index-Problem: Die Wertfrage der Gewichtung von Folgewirkungen ist zeitabhängig und deshalb endgültig und absolut nicht objektivierbar.

Wie groß ist der Anteil an Erkrankenden, die auf die Intensivstation müssen? .

Wie viele Tage nach der Erkrankung landen die Erkrankenden im statistischen Mittel auf der Intensivstation? Wie lange verweilen sie dort im statistischen Mittel?

Eine Annahme, dass der Intensivpatient innerhalb von 14 Tagen nach Eintreffen aus der Intensivpflege entlassen werden kann, könnte man meinen: Allgemeine Vorstellung der Dauer von Corona. Wäre die Dauer deutlich länger, so gäbe das Anhaltspunkte für die Berechnung der Grenzen der verfügbaren Kapazitäten je nach Zahl der Infizierten.

Es kommt nicht nur auf die zahlenmäßige Kapazität von Intensivbetten an. Es muss auch entsprechendes Personal verfügbar sein. Ferner steht nicht jedes freie Intensivbett zur Behandlung von COVID-19 Patienten bereit. Denn diese müssen strikt von anderen Intensivpatienten getrennt werden.

Informationen aus Oktober 2020, aber nicht überprüft: Aktuell müssen 6 % stationär behandelt werden- 2% der positiv Getesteten landen auf der ICU aber erst an Tag 10. - Patienten die beatmet werden müssen sind teilweise 2-3 Wochen auf der ICU, Dies kann allerdings auch deutlich länger dauern.

Es kann nicht Aufgabe dieser Seiten sein, dies näher zu analysieren. Es sollte nur aufgezeigt werden, welche statistischen Informationen generell publiziert werden könnten und hilfreich erscheinen, sofern ausreichend scharf präzisiert. Beispielsweise stört in der vorstehenden Drittaussage die Bezugnahme auf die Zahl der "positiv Getesteten". Diese Ziffer wäre als Grundlage ungeeignet. Diese Zahl liegt durch die Fehlerquote der Tests erheblich oberhalb der Zahl der tatsächlich Infizierten. Das schätzungsweise Herausrechnen der Fehlerquote wäre möglich. In den publizierten Statistiken ist in der Regel nicht ablesbar, wie mit dieser Kernproblematik der Statistiken umgegangen wurde.

Ein richtig durchdachter statistischer Schätzwert ist nun einmal realer als ein zahlengenauer Exaktwert von Pseudo-Wahrheit.

Sodann könnte der Einbezug der psychischen Belastung gefordert werden. - Berechtigt?

Es gibt kaum ein Krankheitsgeschehen ohne psychische Belastung. Wem wegen Diabetes etwas vom Beinende amputiert wurde, der wird gewöhnlich nicht jubeln, sondern wird gewöhnlich psychisch für den Rest des Lebens belastet sein.

Psychische Belastung durch Krankheit kann man so akzeptieren oder gegen Geld "behandeln". Die hohe Bildungswesen-Quote der Absolventen mit Psychotherapie-Wissen führt zu einem intensiven Wettbewerb der Mandantengewinnung. Ob das gegen leichte oder schwere Traumatisierung zu einer besseren Verarbeitung beim Mandanten führt, ist ein akademischer Streit, der hier nicht näher erörtert werden soll.

Wertung: Die psychische Belastung dürfte bei Corona bei einem schweren Verlauf ähnlich wesentlich sein wie bei jeder vergleichbaren Krankheit. Das muss man nicht gesondert statistisch erfassen, weil es bei den messbaren Fakten implizit dazu gehört. Sollte die psychische Belastung bei Corona in der Regel deutlich schwerer sein, so wäre es gesondert zu berücksichtigten. Nach einstweiliger eigener Meinungsbildung ist dies aber nicht geboten.

Soweit hohe Todesquoten bei Senioren vorlagen, dürften die folgenden Effekte eine Rolle spielen:

(1) Unzureichende Vorsorge gegen Ausbreitung in Heimen und Kliniken.
(2) Klimaanlagen ohne ausreichende Filterqualität wirken als Virenschleuder.
(3) Gemeinschaftsräume für vieles.

Durch das betreuende Personal - mit den für Corona tapsichen vielen ymptomlosen Virenträgern - kann das dann von Heim zu Heim übersiedeln.

Das Vorstehende war keine statistisch gestützte Analyse. Es sollte nur gezeigt werden, dass die anfänglichen hohen Todesfallquoten bei Corona eine plausible Teilerklärung haben könnten. Bessere Vorkehrungen hiergegen konnten dann diese Todesfallquoten senken?

Zunehmende medizinische Behandlungs-Erfahrung.

Sicherlich gab es Fortschritte durch Erfahrung und Analyse. Auch wuchs der Informationsstand über das, was man nicht tun sollte, weil es nicht hilft, sonder verschlimmbessert.

Bei der Todesfallquote muss man auch berücksichtigen, dass nach künstlicher Beagmung häufig ein Ableben dennoch eintrifft, aber erst in den darauffolgenden Monaten später.

33.   --'COR-STAT_ --6
Statistik: Die Zeitverzögerung bei schweren Verläufen - bis zum Todesfall.

Die aktuellen Todesfall-Quoten in einer Woche haben eine Vorlaufzeit von mehreren Wochen und Monaten.

Es ist damit nicht zulässig, sie einfach unmittelbar mit den aktuellen Quoten der Infizierten zu korrelieren. Man könnte sie mit einem geeigneten zeitlichen Mittelwert korrelieren, beispielsweise der Zahl der Infizierten vor 4 Wochen.

Es könnte empirisch ermittelt werden, wie lange es gewöhnlich von der Einlieferung in die Klinik bis zum Ableben dauert. Die Prozentquote der wegen Corona vorzeitig aus dem Leben Geschiedenen könnte dann in dieser Weise ausgewiesen werden - dies mindestens als Zusatzinformation.

Es klingt einfacher als es statistiktechnisch ist.

Steigt die Zahl der Infizierten rasch, so steigt bei der Todesfall-Quote auch der Anteil derjenigen, die deutlich schneller ableben. Ein nach der vorstehenden Formel ermittelter Prozentsatz würde dann künstlich nach oben verfälscht werden.

Bei einem stark sich wandelnden Geschehen kommt man also nur durch einen weniger einfachen Algorithmus zu einer einigermaßen sachgerechten Todesfall-Prozentquote.

Diese Umrechnung kann man einigermaßen ausreichend meistern. Nur entschwindet damit endgültig die leichte Begreifbarkeit der statistischen Zahlen.

33.   --'COR-STAT_ --7
Wo wird am meisten infiziert? Im privaten Umfeld oder bei Gruppen mit Fremden?

Die Statistiken mögen zeigen: Infektionen früher häufig bei Gruppen von Fremden, gegen Ende 2020 häufig im privaten Umfeld.

Diese Effekt kann stimmen. Es wäre dann eine größere Sorgfalt im Rahmen von Gruppen zu vermuten. Es könnte sich aber auch um eine statistische Täuschung halten. Zu Beginn wurden möglicherweise symptomarme Fälle im Familienumfeld kaum behördlich registrierbar gemacht.

Das stark sinkende Alter der "positiv" Getesteten in Deutschland von Februar 2020 bis Ende 2020 liefert vielleicht die Antwort.

Nachdem im Frühjahr 2020 die Schulen geschlossen wurden, entfiel weitgehend die Infektion "von Familie zu Familie". Ursache wäre dann bis Ende 2020 nicht eine Verringerung der Fälle bei den Älteren, sondern eine Vermehrung bei den Jüngeren.

33.   --'COR-STAT_ --8
"Nichts Geaues weiß man nicht"?

Die Statistiken in Sachen Corona sind derart beträchtlich mit Problemen der Statistik-Logik behaftet, dass sie in zuverlässiger Weise nicht möglich sind.

Das macht sie nicht überflüssig. Sie liefern eine Trendinformation. Sie haben Indikator- und Warnfunktion.

Aber sie simulieren einen Wahrheitsanspruch, von dem sie weit entfernt sind. Die Ergebnisse könnten sehr viel aussagekräftiger dargestellt werden. Die vorstehend dargelegten Verbesserungsmöglichkeiten könnten mindestens zum Teil eingebaut werden.

Wenn Statistiken derart eindeutig ein unzulängliches Bild liefern, so ist das eine Einladung für Verschwörungstheorien.

Wenn eine Fehlerquote von 1,5 % beim Test vorliegen und es werden 1 Million in 1 Woche getestet:

Werden 20 000 als "positiv" getestet, so sind nur rund 5 000 Leute unter den 1 Million tatsächlich mit Corona infiziert.

Wer das nicht ausreichend erkennbar differenziert und umrechnet, schafft den Boden für Verschwörungs-Vermutungen. Diese Vermutungen liegen dann nicht falsch. Denn es wird ja viel zusätzliches Geld verdient im Fall von derart falschen Zahlen. Und sind die am Geld oder Ruhm Teilhabenden bei der Darstellung dieser Zahlen beteiligt?

Na also. Genau das ist ja, was in die Kategorie "Verschwörung" zu Recht subsumiert wird. Da die Kritiker das Wort "Verschwörung" dafür nicht zu verwenden pflegen, darf man sie nicht als "Verschwörungs-Theoreiiker" und "Alu-Hüte" oder "Virus-Leugner" diffamieren.

33.   --'COR-STAT_ --9
Statistik: Das Mysterium der mehrwöchige Wellen ist keines.

Wieso haben Infektions-Statistiken oft eine Wellenbewegung beispielsweise alle 7 Tage? Komisch? Daran kann man sehen, da drehen unsichtbare Hintermänner sicherlich an den Verstellschrauben und manipulieren de Wahrheit? - Die Ursache ist aber ganz einfach zu erklären und es ist total verschwörungsfrei.

Wenn die gerade erfolgte Ausweitung einer Infektionskrankheit durch das angeordnete Herunterfahren der Kontakte plötzlich weniger Ausbreitung hat, so steigt die Statistik Ausbreitung dennoch einige Tage lang durch die bereits bis dahin Infizierten. Durch das Hemmen der Ausbreitung sinkt es dann ziemlich stark.

Dann X Tage später kommen aber die immer noch vielen Neuangesteckten des letzten Maximums auch zu Symptomen. Corona: X ist etwa 7 Tage, Das ist die mittlere Dauer von der Ansteckung bis zu merklichen Symptomen bei denjenigen, die überhaupt Symptome haben.

Daraus ergibt sich fast zwangsläufig mehrere Wochen lang eine Wellenbewegung der täglichen Infektionszahlen.

Erst allmählich verliert sich dieser Effekt. Hinter dieser Wellenbewegung stehen also weder böse Mächte noch Statistik-Fälschung noch Göttliches. Es ist eine ganz normal erklärliche Sache. Wenn man so will, die Mathematik von Statistik, wobei Mathematik etwas zu hoch gegriffen ist. Für diesen Effekt genügt der gesunde Menschenverstand.

Diese Wellenbewegung hat also keine direkte Beziehung zu jeweils in den betreffenden rund 2 Wochen erfolgten oder nicht erfolgten Maßnahmen. Dies Hineininterpretieren von tieferer Bedeutung und die Suche nach geheimnisvollen Ursachen, das ist eine ABM Arbeitsbeschaffungsmaßnahme für die nie fehlende Mehrheit von geltungsbedürftigen Politiker und aufmerksamkeitsbedürftigen Journalisten.

33.   --'COR-STAT_ --10
Statistik-Wahrheit: Wie viele waren bereits Corona-infiziert?

Natürlich sind es viel mehr als die üblicherweise ausgewiesene Statistik.

Die Statistik umfasst nur die "mutmaßlich CORONA-Infizierten" unter den "wegen Verdachtsgründen getesteten Personen".

Wie viele sind es wirklich? Dreimal so viele? - Die erste Antwort lautet: Niemand weiß es genau? Recht zuverlässige Schätzung wäre möglich, indem man ein wenig umrechnet auf Grundlage des Erfassungsumfangs: Geht man aus von

(1) fehlenden Symptomen bei rund 90 Prozent der Infizierten
(2) und testet man nur die mit erkennbaren Symptomen,
(3) so ist die Zahl der Infizieren etwa das 10-fache der Statistik
(4) und die Todesfallquote nur etwa 10 % der Statistik.

Also: Wenn man wollte, könnte man den Bürger recht zuverlässig zutreffend informieren. Warum tut man das nicht?

Der Journalismus wäre sicherlich froh, richtige und nicht stark beeinflusste Statistiken vorgelegt zu erhalten. Die irreführende Information ist also Strategie. Sie dient den Politikern, für Wählergunst zu optimieren: "Macht". Sie dient dem beteiligten Teil der Wissenschaftler, Ansehen zu gewinnen, "Macht" zu gewinnen, und ferner obendrein gewaltige Summen für die Forschungsarbeit ihrer Organisationen zugewiesen zu erhalten.

Ist der Faktor also immer einfach 1:10? Nein. Er ist Funktion der Kriterien für das Testen.

Das ist nicht ganz einfach zu behandeln, so lange man keinen Gesamttest der Bevölkerung macht. Es ginge auch mit nach Zufallsprinzip ausgewählte Stichproben, wobei allerdings die rechtlich gegebene und durchaus wünschenswerte Freiwilligkeit die Ergebnisse verfälschen könnte. Das ist analog zu Meinungsumfragen.

Unter üblichen Rahmenbedingungen bei Pandemien ist wichtig, ob man Tests
- nur für Symptomträger macht (und nach welchen Kriterien?)
- oder für risikobelastete Gruppen - beispielsweise Urlaubsheimkehrer -
oder in Zufalls-Stichprobe.

Ausgerechnet unwissenschaftliches Denken beansprucht eine Art Recht auf Wissen. Wissenschaftliches Denken umfasst die Akzeptanz, etwas nicht zu wissen. Man muss lernen, mit Nichtwissen in Frieden zu leben.

Nicht ohne Grund wird die offizielle Sprache malerisch mit der berühmten "Dunkelziffer". Dies Wort meint jeder zu begreifen. Dann muss man nicht ein wenig elementares Statistik-Denken erlernen. Wie viele der Journalisten haben Mathematik in ihrer Ausbildung dazu gelernt? - Na also.

Die Bezeichnung "Dunkelziffer" ist vertretbar, aber nicht optimal. Unter Dunkelziffer versteht man in erster Linie eine Menge, die deutlich unterhalb der offiziellen Statistik liegt und ein Nebenbei ist. Sollte aber die Zahl der bisher mit Corona Infizierten das 10-fache der offiziellen Statistik sein, so wäre das die Hauptziffer. Die offizielle Statistik wäre nur eine administrative Verbuchungs-Teilmenge - wäre also die "kleine Dunkelziffer" der richtigen zehnfach höheren Ziffer.

33.   --'COR-STAT_ --11
Statistik: Warum steigen und sinken dauernd die täglichen Infektionszahlen?

Zunächst einmal können Messfehler eine Rolle spielen. Aber es gibt ganz natürliche Ursachen.

Tägliche Schwankungen der bundesweiten Fallmenge sind oft durch plötzlich auftretende Hotspots bedingt. Infolgedessen dürfen daraus keine Schlussfolgerungen bezüglich der allgemeinen Verbotsmenge erfolgen.

Eine plötzliche deutliche Steigerung der Zahl der Infizierten durch Hotspots bleibt dann meist ziemlich lange weiterhin in der Kurve der Neuinfektionen. Wenn es rund 7 Tage dauert, bis die Infizierten wieder andere intensiv infizieren, so wird die Kurve der Infizierten einige Wochen oder Monate lang alle etwa 7 Tage nach oben beziehungsweise nach unten ausschlagen - also eine Wellenbewegung.

Dies kann aber unterbleiben, sofern die kurzzeitige Erhöhung eine in sich abgeschlossene Gruppe betraf, beispielsweise ausländische Mitarbeiter eines Unternehmens mit heimartiger Unterkunft.

Derartige Zahlen-Ausreißer, das ist also nichts Geheimnisvolles, auch nicht ein Zählfehler oder eine Manipulation oder was auch immer.

Das verläuft nach Wahrscheinlichkeitsregeln. Von Abminderung der Gefahr darf man also nur sprechen, wenn jedes weitere Wellenhoch unterhalb des letzten liegt, wobei die Effekte von Hotspots abzusondern wären.

Die Zählweise der täglichen Neuinfektionen als Maßstab ist also zu primitiv. Man müsste das in geeigneter Weise ein wenig differenzieren. Wie erklärt man das aber dem mehrheitlichen Journalismus oder einer Mehrheit der Bürger? Alle wollen Einfachzahlen für Verwertung beim Stammtisch von heute - also Facebook etc..

Die Menge des Stammtisch-Smaltalks mit ulkigem Primitivwissen plus Brustton der religionsartigen Überzeugung, hat sie sich vergrößert?

Oder ist der einzige Unterschied, dass ein ja ganz oft bedeutungsschwer gemeinter Stammtischausspruch heutzutage länger als 5 Minuten Existenzdauer hat? Oder auch nicht... denn wer schaut schon hinein in den Diskussions-"Schnee von gestern". Daten-Friedhöfe. Das ist alles halb so wild.

Oder auch, es ist hoch gefährlich und signalisiert den drohenden Untergang des Abendlands... Wenn nämlich "ARD, ZDF etc." das aktuelle Internet diffamieren müssen, um da "endlich für Ordnung zu sorgen". Denn das garantiert die Fortdauer von 8 Milliarden Euro Kasse, wenn kein Schw... schweigsamer Bürger noch Fernsehen will.

So hat alles seine Logik, nur nicht immer die richtige.

33.   --'COR-STAT_ --12
Statistik-Wahrheit: Wieso Grenzen bei 50 Fällen pro ...Einwohner?

Beiläufig auffallend ist die Übereinstimmung mit den Alkoholgrenzen.

Dass Grenzen auch beliebig anders lauten könnten, ergibt sich aus der Geschichte der Alkoholgrenzen:
https://de.wikipedia.org/wiki/Promillegrenze

Wer hat mit welcher wissenschaftlichen Begründung ermittelt, wieso zahlenmäßig identische Grenzen bei Corona gelten müssen? Wissenschaft - oder wurde einfach willkürlich "gewürfelt"?

Dass dieser Punkt eine nähere Analyse wert ist, wird nicht behauptet. Jede Grenzziehung in einem kontinuierlichen Spektrum ist Willkür. Die runde Zahl 50 ist naheliegend.

Und wie ist das, ist 49,2 ungefährlich, 50 aber gefährtlich? Denn genau diesen Fall gab es:
2020-10-07 https://www.faz.net/aktuell/f-a-z-newsletter-sperrstunden-und-alkoholverbot-16989786.html

"Frankfurt verordnet eine Sperrstunde. Das macht die Stadt nicht, damit sich die Frankfurterinnen und Frankfurter wieder wie Teenager mit besorgten Eltern fühlen können. Sondern der 50 wegen: An dieser kritischen Zahl kratzt der Inzidenzwert seit Tagen bedrohlich. Angesichts 49,2 Infizierter pro 100.000 Einwohner binnen sieben Tagen hat die Stadt beschlossen, dass von Freitag an Bars und Restaurants um 22 Uhr schließen müssen. Die Sperrstunde gilt zunächst bis zum 18. Oktober. Und auch das so beliebte Mainufer ist keine Ausweichmeile mehr: auf Plätzen, Straßen und Grünflächen soll ganztags ein Alkoholverbot herrschen. Und noch eine – nicht nur optische – Verbesserung: "Kinn-Visiere“ werden nicht mehr als Alternative zum Mund-Nasen-Schutz zugelassen."

"Kinn-Visiere"? - Danke, Heilige Corona, du hast unsere irdische einst heile Welt mit neuen Begriffen und Produkten bereichert - Märtyrium pur.
Papa Google weiß lustige Varianten für:      kinn-visier
Heilige Corona - Schutzpatronin gegen Seuchen:
https://www.katholisch.at/aktuelles/129144/lexikon-heilige-corona-ist-patronin-gegen-seuchen

Nun aber zum Kern der Sache des Frankfurter Beispiels:

Völlig klar, Corona-Viren haben fest geregelte Arbeitszeiten: Ab 22 Uhr geht es an die Arbeit. Das waren üble Zeiten früher mit 24 Stunden am Tag, bis die Viren-Gewerkschaft endlich menschlichen virlichen Arbeitsschutz durchsetzte.

Und auch Viren lieben Alkohol, wie jeder weiß. - Der Staat hat es mit seinen dilettantischen Anti-Alkohol-Kampagnen natürlich nicht geschafft, den Leuten ein Leben ohne Alkohol attraktiv zu machen. Außer den Werbeagenturen hat das wenig genutzt. Nun ist - Gott sei Dank, wir haben Corona - der Hebel, das Staatsversagen auszubügeln - nämlich es ohne Gesetz trotzdem mit dem Holzhammer des Verbietens zu versuchen. Rechtsgrundlage das Seuchenrecht.

Ein möglicherweise erhöhtes Risiko in Innenräumen von Bars, Kneipen, Restaurants und Feiern und Gottesdiensten ist vermutlich ausreichend belegbar. Eine verbotswürdige Risikosituation aber im Freien, gibt es das überhaupt?

Oder ist es nicht einfach so, dass Corona ein passender Vorwand ist, denen bis Alter 30 den Spaß zu verderben durch diejenigen an der Macht, also oberhalb 50? Nur kein Neid, wer hat, der hat - ein Alter unter 30.

Und die Rache ist grausam: Irgendwann sind die ebenfalls oberhalb 50 und schauen ebenfalls "ARD, ZDF etc." zum Töten der Langeweile? Jedenfalls die vielen, die sich nichts mehr zu sagen haben, weil sie ihr Leben wie ein unfreies Schienenfahrzeug absolvieren?
Betreutes Denken statt Entdecken der intellektuellen Schätze, die das Internet für jeden bereithält. Beispielsweise:

33.   --'COR-STAT_ --13
Das Alkohol-Verbot - und keiner weiß, ob es irgendeinen Nutzen gegen Corona hat.

Vorbemerkung: Dieser Text ist nicht zu Gunsten von Alkohol.

Es gibt erstaunlicherweise Menschen, die ganz ohne Alkohol leben, und noch erstaunlicher, sie sind so frech, zu behaupten, dass das gut sei für die Gesundheit und für das Wohlbefinden.
Hier geht es also nur um die Versuchte, die Corona-Gelegenheit wahrzunehmen, eine Primitivform von Prohibition durchzusetzen.

Der Effekt von Alkoholverboten: Die Leute kaufen mehr davon - man muss ja vorsorgen.

Und wenn das Mehr auf dem Tisch steht, muss es auch verzehrt werden. Man will ja nichts verschwenden.

Die maßgebliche Stelle - RKI Robert-Koch-Institut - konnte auf Befragen keinen Nachweis für den Corona-Nutzen von Alkoholverboten erbringen.

"Was bringt das Alkoholverbot? Das RKI weiß es nicht genau."
Quelle 2020-10-16: https://www.welt.de/wirtschaft/article217960254/Ob-ein-Alkoholverbot-Ansteckungen-verhindert-weiss-niemand.html

Die häufig gehörte Begründung lautete, Alkohol würde enthemmen.

Das führe dann zu mehr Viren in der Luft. - Frage: Wieso ist das ab 23 h und im Freien so gefährlich? Wieso ist es ungefährlich, wenn sich Politiker und sonstige Leitende in Innenräumen treffen und so genannten "maßvollen" Alkoholgenuss begleitend praktizieren? Auch das ist anscheinend enthemmend, wenn man den unsinnigen Teil der Maßnahmen gegen Corona betrachtet.

Und warum die Sperrstunde um 23 Uhr?

Der Nutzen sei nicht bestritten: Spätestens ab 23 Uhr verlagert sich auch das, was draußen begann, gern in Innenräume. Je nachdem, wie es danach abläuft, entsteht oft ein erhöhtes Übertragungsrisiko.

Aber die Frage ist auch, ob ab 23 Uhr vielleicht eine höhere Tarifstufe für staatliche Ordnungshüter gilt - oder vielleicht ab 24 Uhr. Ferner, auch Polizisten hätten gerne Feierarbeiten statt Nachtschicht bis in den frühen Morgen.

Jedenfalls ist eine Sperrstunde ab 23 Uhr nicht eindeutig und generell unsinnig. Allerdings wäre 24 Uhr besser in Einklang mit Gewohnheiten der Bürger.

Ferner, man müsste eigentlich risikogerechter differenzieren. Es gibt ja unterschiedliche Risikoklassen bei dem, was nach der Sperrstunde geschehen könnte. - Aber...

Dieser Themenkreis soll hier nicht ausgeweitet werden.

Es sollte nur gezeigt werden, wir sehr die Schutzwirkung von generell rasch verfügten Maßnahmen fraglich ist. Grundrechteeinschränkung bedarf der Legitimierung. Ein generelles Alkoholverbot erscheint legitimierbar, ist aber nicht effizient genug kontrollierbar. Die Erfahrungen der USA mit der gescheiterten Prohibition sind im Internet nachzulesen.

Das besondere Kontrollpotential in Corona-Zeiten soll dafür nun genutzt werden. Es mehrt aber die Verletzung von wirklich nützlichen Regeln, wenn zu viele Regeln unglaubwürdig sind.


 
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