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Kann man mit echten Daten so lügen, dass das genaue Gegenteil bewiesen wird?
Im folgenden Thread werde ich beispielhaft untersuchen, was man mit offiziellen Daten und einer Grafik so anstellen kann.
#Corona #Covid19 #Covidioten #Wissenschaft
2/x Anlass und Hintergrund ist die These von Stefan #Homburg, dass die Pandemie keine Pandemie war bzw. vorbei ist, was er seit Monaten versucht zu beweisen und jetzt sogar mit seinem Verein in Zeitungsanzeigen kundtun will.
Achtung, es wird eine sehr detaillierte Betrachtung😄!
3/x
Das Spannende sind die minimalen aber sehr effektiven Möglichkeiten einer Manipulation des Aussageergebnisses. Hier zunächst der Link und ein Screenshot für die Ausgeschlossenen 😜:
4/x
Diese Zeitungsanzeigen enthalten eine Grafik mit den täglichen Sterbefallzahlen D's dieses Jahres zum Zeitpunkt der Pandemie. Die Grafik ist korrekt nach den Zahlen des Stat. Bundesamtes, x und y-Skala nicht verzerrt oder ungewohnt logarithmisch - so weit, so seriös.
5/x
Man hat tatsächlich den Eindruck, dass die Todesfälle in diesem Jahr - verglichen mit einem 😇 Vorjahr - innerhalb der üblichen Todesrate bleiben, Corona kann eigentlich so schlimm nicht sein!
Eine sogenannte #Übersterblichkeit ist nicht (😉) vorhanden.
6/x
Mit dem Feststellen der Übersterblichkeit wird grob versucht, den Anteil der an Corona Verstorbenen aus den gesamten Sterbefallzahlen heraus durch einen Vergleich zu erkennen.
Die Grafik ist etwas grob geraten, weil die täglichen Fallzahlen so schwanken, dazu mehr am Ende.
7/x
Um sie anschaulicher zu halten, würde man die Werte wöchentlich mitteln, was für die beabsichtigte Argumentation genau genug wäre. Würde - allerdings taucht dann ein "Feld" in den Daten auf, was vorher nicht zu sehen war : die #Übersterblichkeit 😱!
(Vergleich: Schweden)
8/x
Klarerweise nimmt man zum Vergleich einen Mittelwert aus mehreren Vorjahren, #Homburg hat hier die rote Kurve aus dem Durchschnitt der Jahre 2018 bis 2018 …. äh…..hä? 🤔
Jetzt müssen wir doch mal bei der Originalquelle nachsehen, was da los ist:
destatis.de/DE/Themen/Quer…
9/x
Diese interaktive Grafik zeigt interessante und detailliertere Informationen.
Ich habe sie ins CAD runtergeladen und analysiert.
Es ist ein Durchschnitt von 2016-2019 angegeben, mit dem ich 2020 verglichen habe. Auffällig ist die hohe Kurve von 2018 - Homburgs Referenzkurve.
10/x
Und wie leider erwartet, kristallisiert sich beim Vergleich mit anderen Jahren bzw. dem Durchschnitt eine noch deutlichere Übersterblichkeit heraus!
11/x
Kommen wir zu den sehr unruhigen Ein-Tages-Fallkurven Homburgs, die mich zusätzlich misstrauisch gemacht hatten. Gegenüber den geglätteten, viel anschaulicheren Wochen-Kurven überstreichen diese einen gewissen Bereich, der die Kernaussage vernebelt.
12/x
Auch das habe ich in 2 Stufen simuliert (bekloppt, ich weiß 😄). Der Effekt ist, dass das Feld der Übersterblichkeit völlig hinter der Schwankungsbreite verschwindet 🤔! Eine optische Täuschung sozusagen.🔍
13/x
Je nach Vergleichsjahr bekommt man teilweise nur die Hälfte der aus der Übersterblichkeit geschätzten Corona-Toten heraus.
14/x
Warum habe ich mir so viel Arbeit zu so kleinen Details gemacht? Weil ich die Faxen dicke hatte von dieser Faktenresistenz, Datenverzerrung, den bewussten Auslassungen, den mathematischen Nebelkerzen und der bornierten Dickfelligkeit der Protagonisten!
Sie schaden uns!
15/15
Zum Ende möchte ich noch auf die sehr guten Analysen von @KonProg hinweisen, zB zur Kreuzimmunität, den Corona-Maßnahmen Schwedens, zu Bhakdi, Homburg und vielem anderen.
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