Coronavirus-Daten: Die Kombination ist entscheidend
Neue Erkenntnisse durch Datenanalyse von Covid-19-Phänomenen
Beispiel 1: Daten aus unterschiedlichen Ländern
Die niederländische Statistikbehörde CBS hat kürzlich nach Covid-Impfstatus unterscheidende Sterbefallzahlen veröffentlicht. Es wird unterschieden zwischen Covid-19-Todesfällen (C19) und sonstigen Todesfällen (no C19) sowie zwischen Todesfällen unter Heimbewohnern (LTC) und Nicht-Heimbewohnern. Durch den Vergleich dieser Daten mit deutschen DIVI-Intensivdaten können interessante Erkenntnisse gewonnen werden.
Beispiel 2: Daten aus unterschiedlichen Quellen
Das Abwassermonitoring und das GrippeWeb bieten alternative Datenquellen zur Erfassung von Covid-Fällen. Die Überblendung dieser Daten zeigt eine erstaunliche Übereinstimmung und wirft Fragen zur Verlässlichkeit der offiziellen Fallzahlen auf. Die Bevölkerung lernt, dass hohe Inzidenzen nicht zwangsläufig Grund zur Panik sind und hinterfragt frühere Maßnahmen.
Beispiel 3: Daten aus der Gegenwart und Modelle aus der Vergangenheit
Die Modellierung einer vierten Welle durch
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Covid-Daten: die Mischung macht‘s
Wenn man sich mit der Aufarbeitung des Covid-19-Phänomens beschäftigt, blickt man in Abgründe. Da tut es gut, einmal den Blick zu heben und nach links und rechts zu schauen. Nicht nur vermeiden wir so, dass der Abgrund in uns hineinblickt, sondern wir nehmen auch die Nachbarabgründe wahr, an deren Rändern vielleicht Gleichgesinnte stehen, die unsere Perspektive erweitern können. Im Folgenden soll es um drei konkrete Beispiele gehen, in denen durch das tatsächliche Übereinanderlegen ganz unterschiedlicher „Abgründe“ neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Beispiel 1: Daten aus unterschiedlichen Ländern Die niederländische Statistikbehörde CBS hat kürzlich nach Covid-Impfstatus unterscheidende Sterbefallzahlen veröffentlicht (für eine Auswertung siehe hier). Das folgende Diagramm zeigt für verschiedene Kategorien den Anteil Geimpfter an den Sterbefallzahlen für die jeweils 52
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