THREAD zeigt, wie jeder schnell solche Diagramme/Daten abrufen kann
(1.1) In diesem Thread zeige ich kurz eingangs die Datengrundlage für obiges Diagramm.
Vor allem mache ich aber auf ein mächtiges Online-Tool des RKI aufmerksam, das jedermann diverse #COVID19-Auswertungen erlaubt, und zeige durch ein schrittw. Video, wie einfach das geht.👩💻📈💪
(2) Vorab I:
Als Quelle des Diagramms füge ich hier das Bildschirm-Video der voreingestellten RKI-SurvStat-Abfrage bei (8.10.). So ist ersichtlich, dass das Diagramm direkt auf RKI-Daten basiert (direkt verlinkbar sind einzelne Abfragen nicht)
Es handelt sich um ein Webtool, das jeder (ohne Anmeldung) nutzen kann, um Meldedaten n. Alter, Ort & Zeit abzurufen
Die Tabelle, die das Abfrageergebnis darstellt, kann online als Diagramm dargestellt werden/heruntergeladen werden
(4) Die heruntergeladene Daten können z.B. in Excel etc. bearbeitet werden zur weiteren Filterung, Sortierung, Visualisierung.
Im Thread folgen ein 2-teiliges Video (4 m 40 s), das zeigt, wie ihr selbst solche Diagramme online bei survstat.rki.de abruft, & ein paar Tipps
(5) Beachten zum folgenden Video
-Zw. einzelnen Auswahlen kommt es teils zu Ladezeiten, lasst euch dadurch nicht verwirren
-Neben manchen Feldern seht ihr kl. Symbole für: alles aus-/abwählen
-Für Mehrfachauswahlen: STRG-Taste beim Anklicken gedrückt halten (erspart viel Zeit)
(6) Ihr könnt die Daten zu den #COVID19-Neuinfektionen für Land- oder Stadtkreise abrufen, für Bundesländer, Regionen oder ganz Deutschland.
Die Altersgruppen können in 5-Jahres- oder 1-Jahres-Schritte gegliedert werden.
Hier nun alle wesentl. Schritte von Anfang an.
Teil 1:
(7) Teil 2:
Alternativ zur Darstellung im Video könnt ihr z.B. die Altersauswahl oben weglassen & unten in der Zeilen-Auswahl (unter "Anzuzeigende Merkmale") Landkreise auswählen für regionale Verläufe.
Oder z.B. Landkreisauswahl oben weglassen & unten Bundesländer als Zeilen.
(8) (Auf zip-Download habe ich am Ende im Video nur beispielhaft geklickt)
Wollt ihr nur 1 Linie im Diagramm z.B. für den Verlauf der Inzidenz in ganz Dtld im Laufe der Meldewochen, dann wählt ihr auch in der Zeilen-Auswahl unten (wie oben bereits) Kriterium "Krankheit/Erreger"
(9) Lasst im Zusammenhang mit Altersgruppen möglichst die Inzidenzen anzeigen!
Das ist m.E. meist aussagekräftiger als die absoluten Zahlen der Neuinfektionen, denn es berücksichtigt den Anteil der Altersgruppen an der Gesamtbevölkerung mit.
(10) Achtet darauf, dass die letzte ausgewählte Meldewoche - im obigen Fall KW 40 - mind. seit 2 Tage abgeschlossen ist (dienstags)
Denn das ist auch der Tag, an dem die Tabelle der Neuinfektionen im RKI-Situationsbericht bis zur jew. Vorwoche erscheint (rki.de/DE/Content/Inf…)
(11) Selbst dann werden später aber noch Nachmeldungen folgen. Je stärker das Infektionsgeschehen, desto mehr Nachmeldungen können im Nachhinein noch erfolgen
Ich denke, diese - vertretbar wenigen - Nachmeldungen sind z.Zt. vernachlässigbar. Aber vergleicht selbst 1 Woche später
(12) Einige Dinge sind natürlich zu beachten:
Zum Beispiel ist es weniger aussagekräftig, für einzelne kleinere Landkreise die Inzidenzen der Altersgruppen in Diagrammen darzustellen, wenn die absoluten Zahlen sehr klein sind. (Auch deswegen unten mein Vorschlag zur Transparenz)
(13) Leider kann man die SurvStat-Abfragen nicht direkt direkt verlinken zusammen mit einem Diagramm.
Aussagekräftige Diagramme teilen sich auf Twitter jedoch dann am besten, wenn
a) gut beschrieben wird, was zu sehen ist,
b) die Quelle und Datengrundlage angegeben wird.
(14) Ich schlage vor, dass mögl. mit jedem SurvStat-Diagramm Screenshots
- der zugrundeliegenden Parameter &
- der zahlenmäßigen Ergebnisse der Abfrage
- als 2. Tweet anhängt werden
Sozusagen als Quelle zur Nachvollziehbarkeit. Zusätzlich auf survstat.rki.de verlinken!
(15)👇Das mit den 3 Screenshots sähe dann für unser Diagramm von oben so aus:
So ist es transparent und jeder kann die Suchanfrage identisch selbst durchführen und das Ergebnis überprüfen.
(16) Am besten wäre es natürlich, wenn @rki_de die SurvStat-Seite so verbessert, dass man jede beliebige Suchanfrage direkt verlinken könnte. Technisch machbar wäre es bestimmt!
(17) Zum Ausschneiden der Diagramme und der übrigen Screenshots benutze ich übrigens das Freeware-Programm "Snipping Tool", das meist sogar mit Windows installiert ist.
(18) Wenn ihr die Diagramme bei Twitter teilt, ist übrigens das Seitenverhältnis 16:9 optimal (generell für jegliche Bilder), da Twitter dann keinen Ausschnitt bildet, also nichts in der Ansicht abgeschnitten wird.
(19) Dafür am besten einen eher quadrat. Ausschnitt um das Diagramm herum abspeichern, dann z.B. bei croppola.com (ohne Anmeldung) hochladen, "16:9" auswählen und dann den Ausschnittrahmen entsprechend anpassen, so dass das ges. Diagramm samt Beschriftung enthalten ist
(20) Wenn ihr aufschlussr. Diagramme erstellt, fügt sie auch gerne als Kommentar an. (An den 1. Tweet kommentieren, dann sieht man es am besten!)
Probiert auch die versch. Farbtöne für Diagramme aus. Einige sind wirklich gut, weil sie einzelnen Linien gut unterscheiden lassen
(21) Wenn ihr 20 Minuten keine Abfrage-Veränderung vornehmt (also z.B. kein Häkchen oder Wechsel zur Diagrammansicht oder zurück), dann gehen die ausgewählten Filter verloren.
Da kann es hilfreich sein, z.B. alle paar Minuten mal ein Häkchen anzuwählen und wieder abzuwählen,
(22) wenn man zwischendurch in anderen Browsertabs arbeitetet oder Ähnliches.
Wenn ihr Fragen haben, kommentiert sie am besten an den 1. Tweet. Vielleicht können auch andere beim Beantworten helfen, momentan ist viel zu tun, kann daher schon mal etwas dauern sonst. :)
(23) Der Grund, warum ich das mit euch teile, ist einfach, dass ich glaube, dass man (auch zukünftig) in den Daten noch viele wichtige Dinge entdecken & ablesen kann.
Mir selbst fehlt dazu leider schlicht die Zeit für viele unterschiedliche Auswertungen.
Mehr Augen, sehen mehr!
(24) Wenn dieses Werkzeug in den Händen vieler ist, kann es natürlich sein, dass auch Fehler gemacht werden oder weniger aussagekräftige Diagramme geteilt werden.
Also seid offen für das Feedback, das ihr bekommt.
Insgesamt glaube ich aber, dass es mehr Vor- als Nachteile hat,
(25) wenn deutlich mehr Leute, in die Daten schauen und das Tool vielleicht dann auch häufiger von Journalisten genutzt wird.
(26) Wenn ihr bis hierhin nun nur gelesen habt und noch nicht die Videos angesehen habt, könntet der ein oder andere denken, es handele sich um etwas recht kompliziertes.
Bitte kurz die Videos in Tweet 6 und 7 ansehen, so eine Abfrage ist im Grunde sehr simpel.👩💼 👨💼
(27) Probiert etwas herum und teilt miteinander die Dinge, die ihr bei der Bedienung lernt.
Der Thread entstand wieder mal etwas unter Zeitdruck, wie man z.B. an manchen Wiederholungen merkt. Wenn ich Wichtiges vergessen habe/ihr gut Ergänzungen dazu haben, gerne mitteilen.
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(1) Tagesschau:
"Ein Vergleich der Daten des RKI zeigt, dass die Zahl der gemeldeten #Neuinfektionen nur teilweise mit der Zahl der durchgeführten Tests zusammenhängt.
Seit Mitte August hat sich die Anzahl der durchgeführten #CoronaTests nur gering verändert.
(2) In der Kalenderwoche 34 lag die Zahl zum Beispiel bei 1.094.506, in der Kalenderwoche 40 bei 1.095.858. Die Anzahl der positiven Ergebnisse hat sich seitdem jedoch fast verdoppelt. Das zeigt die rote Linie.
(3) Würden die Ergebnisse direkt von der Testanzahl abhängen, müssten beide Linien etwa gleich verlaufen.
Laut RKI können mehr Tests zwar zu einem Anstieg der Fallzahlen führen. Das sei aber nicht ausschließlich mit mehr Tests zu erklären.
(2) Auch der Leiter der Abteilung Epidemiologie am @Helmholtz_HZI, Gérard Krause, hatte am 7.5. auf diese statistischen Unsicherheiten hingewiesen: "Würden nur einige Todesfälle in der Studie nicht erfasst, ändere sich die Berechnung drastisch, so Krause." morgenpost.de/vermischtes/ar…
Florida im Juni
1️⃣ Infektionen (v.a. Jüngere)⬆️+☠️-Zahlen konstant
2️⃣ Infektionen Ältere⬆️
3️⃣ Nach 1 Monat: ☠️-Zahlen📈
(2) In Deutschland & 🇪🇺 scheinen wir jetzt eine ähnliche Situation wie Florida im Juni zu haben.
Wie ich im Thread zeige, ist der Anteil der Älteren an den Neuinfizierten in 🇩🇪 derzeit sehr gering, was aber zwischenzeitlich auch schon ganz anders aussah.
(1) Wenn 15% mehr Leute 😷 trügen, steigen laut @GoldmanSachs die Fallzahlen 1% langsamer & man vermeidet Lockdown-Maßn., die wiederum 5% Brutto-Inlandsprodukt (BIP) kostet würden
Daraus berechnete @TheEconomist:
1 Tag 😷-Tragen pro Einwohner hilft $56,14 BIP-Verlust verhindern!
Die Zahlen gelten für 🇺🇸. Dass das Masketragen etc. sich auch in 🇩🇪 grob umrechnen lässt in dadurch vermeidbare wirtschaftl. Schäden (als Folge von härteren #Corona-Maßnahmen oder einem Hinauszögern von Lockerungen) zeigt dieser Thread
(3) Denn, lieber ifo-Präsident @FuestClemens, das könnte das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (@ifo_Institut) doch auch berechnen!
Dadurch würde sicher auch mehr Bewusstsein dafür geschaffen, wie wichtig Masketragen etc. für die Solidargemeinschaft auch *finanziell* ist