Rund um den Globus stellen jetzt viele Länder und Regionen fest, dass sie in eine zweite Welle von Covid-19 Fällen hineinlaufen. Müssen wir uns heute genauso viele Sorgen machen wie bei der ersten Welle der Pandemie? Was sagt uns die Statistik zur Mortalität von Corona-Fällen?
Wir konnten einfach nicht widerstehen, uns die verfügbaren Daten genauer anzusehen. Ergebnis ist ein sehr interessantes Beispiel, das wir hier mit Ihnen teilen möchten.
Wir lassen die inhaltliche Einführung in zur Situation entfallen: Wir alle sind alamiert über die wieder ansteigenden Corona-Fälle und erwarten neue Zahlen mit großer Anpannung. Tauchen wir also direkt in die Datenlage ein.
Hier sehen Sie die neuen Infektionen in Deutschland und die von Covid-19 verursachten Todesfälle am gleichen Tag. Achtung, der Graph hat links und rechts zwei verschiedene vertikale Skalen:
Basierend auf diesen Daten haben wir ein Vorhersagemodell für Todesfälle entwickelt. Dafür haben wir die Daten vom 1. März bis zum 30. Juli verwendet. Offensichtlich ist es sehr unwahrscheinlich, dass die an einem Tag festgestellten Neuinfektionen mit den Todesfällen korrelieren. Das würde nur zutreffen, wenn für den gleichen Fall Infektion und Tod am gleichen Tag gemeldet werden. Es gibt also eine zeitliche Verschiebung, die zu berücksichtigen ist. Wir haben verschiedene Szenarien durchgespielt und dabei festgestellt, dass die Todesfälle nach 13 Tagen sehr stark mit den täglich gemeldeten Neuinfektionen korrelieren. Ginge es hier nicht um Menschenleben, jeder Statistiker wäre begeistert darüber, wie gut das gefundene Modell funktioniert, also wie gut es die Mortalität prognostizieren kann:
Für Statistik-Nerds: Die Regressionsgleichung ist sehr einfach, die Mortalität nach 13 Tagen,
D13 = 0.04558 x Neuinfektionen. Mit einem R-sq = 85%.
Im Klartext bedeutet das: 4,6% der Menschen sterben, die 13 Tage zuvor als infiziert mit Corona gemeldet wurde. Die Genauigkeit dafür liegt bei 85%. Diese 85% sagen uns, dass die Vorhersage jeweils im Schnitt um 15% daneben liegt, mal drüber, mal drunter, bzw. zu 85% richtig ist.
Sind wir uns unserer Sache sicher? Können wir das überprüfen?
Wir zeigen hier den gleitenden Durchschnitt der wöchentlichen Todesfälle: In grau die Vorhersage und in schwarz die tatsächlich eingetroffenen Todesfälle. Es fällt sofort ins Auge, wie gut diese beiden Kurven zusammenpassen. Die Antwort ist also: Ja, wir sind uns wirklich sicher, dass unser Modell die Todesfälle während der ersten Welle gut abbildet bzw. vorhersagt.
Kommen wir zur guten Nachricht: Wenn man unser Modell auf die jetzt wieder neu ansteigenden Infektionen anwendet, so stellt man kann man einen sehr deutlichen Unterschied fest.
Tatsächlich kann die Anzahl neuer Infektionen nicht mehr herangezogen werden, um die Anzahl der Todesfälle zu prognostizieren. Während die zweite Welle der Neuinfektionen sogar bereits jetzt fast größer erscheint als die erste Welle, sieht es so aus, als habe dies dennoch kaum eine Auswirkung auf die Todesrate.
Die tatsächlichen Todesfälle weichen von der vorhergesagten Anzahl an Todesfällen um mehr als einen Faktor 6-10 ab. Es scheint, genauer betrachtet, gar keine wirkliche Korrelation zu geben zwischen Neuinfektionen und Toten.
Zunächst mal ist das eine sehr gute Nachricht.
Zweitens kann man schlussfolgern, dass der Prozess sich tatsächlich geändert hat. Allerdings sagen uns diese Daten natürlich nicht, was genau sich geändert hat. Es könnte beispielsweise sein, dass
Wie dem auch sei, es geht uns im Augenblick hier nicht darum, was genau die Veränderung erzeugt hat. Aber wir können aufzeigen, dass es tatsächlich eine Veränderung in Deutschland gegeben hat. In vielen anderen Ländern sieht es sehr ähnlich aus.
Falls Sie einen eigenen Datensatz analysieren wollen, zum Beispiel für Ihr Land oder Ihre Region, und dafür noch Tipps oder Anleitung brauchen: Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme unter statistics@oconsulting.com.
