Weiter Kritik an LGL-Methode
Verzerrte Inzidenz in Bayern: "Das sind Taschenspielertricks"
11.1.2022, 10:23 UhrGrundsätzlich ist die Inzidenzaufschlüsselung zwischen Geimpften und Ungeimpften eine reizvolle Idee. Sie ist ein Indikator dafür, wie häufig sich die jeweilige Gruppe infiziert und damit auch, wer Pandemietreiber ist - und wer nicht. Die Methode des LGL aber, sagen Statistiker, unterschätzt die Gefahr für Menschen mit Schutz gegen das Coronavirus dramatisch.
Deutlich wird das, wenn man die Infektionszahlen der Geimpften und Ungeimpften ins Verhältnis setzt (siehe Grafik). Mit der Methode des LGL, Fälle mit unbekanntem Impfstatus den Ungeimpften zuzuschlagen, liegt der Faktor meistens über zehn, an einigen Stichtagen sogar bei rund 15. Heißt: Auf einen geimpften Infizierten kommen bis zu 15 Ungeimpfte. Aber eben nur, wenn man annimmt, dass die Menschen mit unbekannten Impfstatus ausnahmslos ohne Immunschutz sind.
Die Realität sieht anders aus, das geht aus den Rohdaten zur Inzidenz hervor, die das LGL endlich veröffentlicht hat. Zuvor hatte die Behörde wochenlang Informationen dazu zurückgehalten. Dabei lohnt sich ein genauer Blick auf die umfangreiche Zahlensammlung, die einen Einblick in die Methode des LGL gibt.
Deutlich wird das an einer Beispielrechnung, etwa dem Stichtag 17. November, an dem der Inzidenzunterschied besonders dramatisch wirkt. Zunächst ist der Impfstatus nur in etwas mehr als einem Drittel der Fälle bekannt. Bei den Infizierten mit gesichertem Impfstatus ergibt sich bei den Ungeimpften eine Inzidenz von 334, bei den Geimpften liegt sie bei 110. Das entspricht in etwa einem Verhältnis von 1:3. Die Erlanger Behörde geht nun bei allen restlichen Fällen mit unbekannten Impfstatus - also fast zwei Dritteln - von Ungeimpften aus. Dadurch schnellt die errechnete Inzidenz bei Menschen ohne Impfschutz gegen das Coronavirus auf 1469 - und damit auf ein Verhältnis von 1:14.
Um herauszufinden, wie groß die Verzerrung durch die Praktik ist, Menschen mit unbekanntem Impfstatus als Ungeimpfte zu rechnen, muss man sich die Zahlen ansehen, die vier Wochen später vorliegen. In dieser Zeit haben die Gesundheitsämter versucht, die Datensätze zum Impfstatus zu vervollständigen - oft vergeblich, manchmal aber auch mit Erfolg. Das Ergebnis: Entgegen der Annahme des LGL, bei den Unbekannten würde es sich nur um Ungeimpfte handeln, finden sich tatsächlich auch viele Geimpfte unter den Nachermittelten. Das Verhältnis der beiden Gruppen entspricht auch mit Nachmeldungen fast exakt dem der Ursprungsprobe.
"Die Inzidenz der Geimpften wurde auf diese Weise kleiner"
Vier Wochen nach dem Stichtag stieg die Inzidenz der gesichert Ungeimpften von 334 auf 667 - aber auch die der Geimpften verdoppelte sich, und zwar auf 234. "Tatsächlich lag der Faktor also nicht bei 1:14, wie das LGL behauptet, sondern bei rund 2,8", erklärt der Statistiker Daniel Haake, der sich seit Beginn der Pandemie mit den Zahlen rund um Corona beschäftigt.
Doch anstatt den Fehler einzugestehen, versucht das LGL , die Verzerrung kleinzurechnen - auch in den Rohdaten. Mit grün markierten Bemerkungen in der zugehörigen Tabelle verteidigt die Behörde das Verfahren. Dafür wendet das LGL die laut Experten unseriöse Methode ein zweites Mal an: Das verbleibende Drittel von Menschen mit unbekanntem Impfstatus - noch immer 20.000 Fälle - wird erneut pauschal den Ungeimpften zugerechnet. Dadurch entsteht eine zwar niedrigere, aber immer noch dramatisch hohe Inzidenz von 1305. "Die Inzidenz der Geimpften wurde auf diese Weise kleiner, die der Ungeimpften größer", sagt Haake.
Warum die Zahlen trotzdem wertvoll sind
Für den Experten ist das ein "statistischer Taschenspielertrick", ein Ablenkungsmanöver, gegossen in Zahlen. "Das LGL hätte den Faktor zwischen Geimpften und Ungeimpften auf die Fälle ohne bekannten Impfstatus anwenden können", erklärt Haake. "So hätten sich die Zahlen zumindest dem tatsächlichen Verhältnis genähert." Denn sowohl am Stichtag als auch vier Wochen später lag der Faktor bei rund 1:3.
Wertvoll sind die Daten aus der Inzidenzaufschlüsselung trotzdem. Beim Blick auf das Verhältnis der erfassten Infektionen zwischen Geimpften und Ungeimpften fällt zum Beispiel auf, dass der Unterschied Woche für Woche kleiner wird. Während Ende August noch sechs Ungeimpfte auf einen Geimpften kamen, sind es im Oktober nur noch vier, im Dezember sogar weniger als zwei. Ein Indiz für den abnehmenden Impfschutz, den immer mehr Studien dokumentieren? Zumindest ein Verdachtsmoment, der eine Art Frühwarnsystem hätte sein können. An die Öffentlichkeit gingen LGL und Staatsregierung aber nur mit den dramatischen Inzidenzunterschieden.
Infektionsgeschehen teilnehmen, muss jedoch der Faktor zwischen Ungeimpft und Geimpft betrachtet werden. Und dieser Faktor hat sich über alle Stichtage hinweg im Vergleich zwischen der Berechnung am Stichtag und mit Nachmeldungen nach 4 Wochen praktisch nicht verändert. (5/11) pic.twitter.com/7o4qOV5GYk
— Daniel Haake (@haake_daniel) January 8, 2022
Doch wurde mit den verfälschten Zahlen auch Politik gemacht? Das bestreiten die Staatsregierung und das LGL weiter vehement. Die verzerrte Statistik sei "weder fachlich noch rechtlich ein Leitindikator zur Beschreibung und Bewertung der Pandemielage in Bayern" gewesen, allenfalls ein "Teilaspekt" eines "viel weit umfassenderen Monitorings", sagt die Erlanger Behörde. Doch Markus Söder nutze die Zahlen im November und selbst Anfang Dezember, als sie kaum noch Aussagekraft hatten, um strengere Maßnahmen für Ungeimpfte zu begründen - etwa die 2G-Regel im Einzelhandel.
Politisch scheint die Debatte um die verzerrten Inzidenzwerte in Bayern noch lange nicht beendet. Seit Wochen feuert die FDP gegen Söder, seinen Gesundheitsminister Klaus Holetschek und die Staatsregierung. Die Liberalen wittern Verschleierung, grobes Fehlverhalten, zuletzt forderte Bundes-Vize Wolfgang Kubicki sogar den Rücktritt des Ministerpräsidenten. "Wusste Markus Söder davon?", schreibt etwa der bayerische FDP-Fraktionsvorsitzende Martin Hagen am Montag im Kurznachrichtendienst Twitter. "Ich unterstelle zu seinen Gunsten, dass er von seiner eigenen Behörde getäuscht wurde."