Covid-Daten: Es kommt auf die Kombination an
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. In einem Diagramm werden verschiedene Kategorien wie Covid-19-Todesfälle und sonstige Todesfälle für Heimbewohner und Nicht-Heimbewohner dargestellt. Durch den Vergleich mit deutschen DIVI-Intensivdaten können interessante Erkenntnisse gewonnen werden.
Beispiel 2: Daten aus unterschiedlichen Quellen
Das Abwassermonitoring und das GrippeWeb bieten neue Datenquellen zur Analyse von Covid-Fallzahlen. Durch die Überblendung dieser Daten mit den offiziellen Meldungen wird deutlich, wie sich die Inzidenzen entwickeln und wie die Bevölkerung darauf reagiert.
Beispiel 3: Daten aus der Gegenwart und Modelle aus der Vergangenheit
Die Modellierung einer vierten Welle im Herbst 2021 durch die STIKO zeigte sich teilweise zutreffend, jedoch traten unerwartete Entwicklungen wie impfinduzierte Myokarditis auf. Der Vergleich von
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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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