1/23 Vielleicht nochmal ein Versuch, die Sachlage um die #Inzidenz aufzuklären und warum die Änderungen vor wenigen Tagen seitens des #RKI häufig missverstanden wurden.
2/23 Um klarzumachen, wie das RKI die Inzidenz berechnet und was danach mit ihr passiert, will ich dazu eine Beispielrechnung an der 7-Tages-Inzidenz von heute machen, die auf dem Dashboard mit 132,8 angegeben ist.

experience.arcgis.com/experience/478…
3/23 Wie wird nun die Inzidenz berechnet?

Das RKI schaut sich an, wie viele #Fälle zum Zeitpunkt der Berechnung (alle 24 Stunden früh morgens um 3 Uhr herum) die Summe aller #Fallzahlen nach #Meldedatum der letzten 7 Tage waren.
4/23 In diesem Fall waren das:

- 28.04.: 25.130
- 29.04.: 21.398
- 30.04.: 19.141
- 01.05.: 14.979
- 02.05.: 6.495
- 03.05.: 8.240
- 04.05.: 15.088

In Summe sind das 110.471 Fälle, wie auch im Dashboard-Screen zu sehen ist.
5/23 Diese 110.471 werden nun auf die 100.000 Einwohner Deutschlands runtergerechnet. Da das RKI die Einwohnerzahl mit Stand vom 31.12.2019 nimmt, sind das 83.166.711, bzw. 831,66711 * 100.000 Einwohner.

=> 110.471 / 831,66711 = 132,8 Fälle/7 Tage/100.000 Einw.
6/23 Wo genau steckt nun das Problem?

Nun, das Problem ist: Die 7-Tages-Inzidenz beruht zwar damit auf Fallzahlen nach Meldedatum, d. h. sie beruht auf einen dynamischen Parameter, der laufend durch Nachmeldungen...
7/23 ...korrigiert wird, die 7-Tages-Inzidenz für den heutigen Tag wird sich jedoch nicht mehr ändern - sie bleibt statisch!

Wenn wir uns in 14 Tagen nochmal die Inzidenz für heute, den 05.05.2021, angucken, wird sie immer noch 132,8 sein.
8/23 Effektiv muss in 14 Tagen aber die Inzidenz eigentlich höher liegen, denn - und das sieht man in oben gezeigten Chart sehr gut - es finden ja täglich rückwirkend noch Nachmeldungen statt.
9/23 Es wäre nicht ungewöhnlich, wenn für die vergangenen 7 Tage noch rund 5.000 bis 7.000 Fälle hinzukämen.

Im extremeren Fall wären das:
=> 117.471 / 831,66711 = 141,2 Fälle/7 Tage/100.000 Einw.

Die Inzidenz wurde dann effektiv um 8,4 Punkte unterschätzt.
10/23 Das Beispiel zeigt nun natürlich ganz Deutschland und 8,4 Punkte wirken aus statistischen Gründen daher nicht mehr viel (sind ja "nur" 5,9% Abweichung). Das wird jedoch extremer auf kleineren Ebenen, bspw. dem Kreis.
11/23 Auf Kreisebene ist die Fluktuation in den täglichen Fallzahlen wesentlich größer, die Ausschläge können von Tag zu Tag deutliche Differenzen haben. Da auch hier die gleiche Berechnungsmethode angewandt wird, kann die Inzidenz hier starke Abweichungen aufweisen.
12/23 Nun muss im weiteren Verlauf in 2 Fälle unterschieden werden:

1) Ist die Inzidenz für ein bestimmtes Datum erst einmal berechnet, bleibt sie fest. Es werden also für den Zeitraum, die diese Inzidenz abdeckt, KEINE Nachmeldungen berücksichtigt.
13/23

2) ABER die Inzidenz berücksichtigt schon Nachmeldungen. Die morgige Inzidenz wird dann die Fallzahlen nach Meldedatum zwischen dem 29.04. und 05.05. enthalten, deren Tage ja teilweise schon Nachmeldungen erfuhren.
14/23 Woher kommt nun die Verwirrung der letzten Tage?

Das RKI hatte bis vor wenigen Tagen eine Tabelle auf ihrer Website veröffentlicht, in der die statischen Inzidenzen veröffentlicht wurden.
15/23 Am 30.04. überarbeitete das RKI diese Tabelle und fügte ihr eine zweite Tabelle hinzu, in der nun die Inzidenz für alle Kreise in einer Zeitreihe als dynamischer Parameter mit täglicher Korrektur auf Nachmeldungen angegeben ist.

rki.de/DE/Content/Inf…
16/23 Im #Infektionsschutzgesetz #IfSG wird auf die Website des RKI verwiesen, auf der die für das Gesetz grundlegenden Inzidenz-Werte abrufbar seien. Nun waren aber bis zum 03.05. plötzlich 2 verschiedene Inzidenzen auf der Website zu finden.
17/23 Am 03.05. registrierte das RKI offenbar dieses rechtliche Problem und veränderte die Webseite zur Inzidenz erneut. Plötzlich gab es keine dynamischen Inzidenzen mehr abrufbar. Und hier wurde es dann heikel.
18/23 Dieses Fehlen der Datei ist vielen Menschen aufgefallen und es entbrannte schwere Kritik daran. Das Missverständnis wurde noch dazu dadurch verstärkt, dass es ja berechtigte Kritik an der Berechnung der Inzidenz gibt und einige sich auch dazu lautstark äußerten.
19/23 Parallel muss es wohl zu der Auffassung bei einigen gekommen sein, dass das RKI nun keine Nachmeld. mehr veröffentlicht (ich nehme mal an das Missverständnis kam daher, dass die dynamische Inzidenz ja Nachmeld. berücksichtigt und nun nicht mehr abrufbar war kurzzeitig).
20/23 Richtig ist:

1) An der Berechnung der Inzidenz hat sich mit Änderung der Webseite, mit Änderung des IfSG und mit der neuen Datei für dynamische Inzidenzen nichts geändert.
21/23

2) Die Webseite wurde vom RKI ein drittes Mal überarbeitet und enthält heute wieder beide Dateien mit entsprechenden Hinweisen und Beschreibungen.
rki.de/DE/Content/Inf…
22/23

3) Das RKI veröffentlicht weiterhin Nachmeldungen in allen dafür relevanten Dateien. Die große CSV-Datei, in der alle 3,45 Mio. bekannten Fälle gespeichert sind, wird immer noch täglich um neue Fälle egal welchen Datums ergänzt.

arcgis.com/home/item.html…
23/23 Ich hoffe damit ein wenig zur Aufklärung der Sachlage beigetragen zu haben und die Verwirrungen und Missverständnisse bei einigen beseitigt werden konnten.
24/23 Nachtrag: @FrauStahlhut hat inklusive ein paar Grafiken von @buxhood ein 14-minütiges Video erstellt, in der sie aufzeigt, wieso die Berechnung für die Inzidenz gerade bei Meldeverzug auf Kreisebene ein Problem ist. Das passt als Ergänzung hier gut.

25/23 Nachtrag 2: Ich wurde berechtigterweise darauf hingewiesen, dass sich die Diskussion um die RKI-Webseite auch darauf bezog, dass im IfSG ein anderer Link steht, auf dem tatsächlich nur die statische Inzidenz zu finden ist (ist auch im Video erwähnt).

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9 Apr
Kleines Projekt zur Frage: Wie viele #Fälle sind über die #Ostern-#Feiertage liegen geblieben?

Dafür werde ich jetzt täglich die #RKI #Fallzahlen nach #Meldedatum und #Erkrankungsdatum präsentieren.

#COVID19 #Corona ImageImage
Datenstand 10.04.2021:
Nach Meldedatum weiterhin fast keine Oster-Nachmeldungen. Nur die Korrekturen auf Erkrankungsdatum verschieben Fälle in die Osterzeit. ImageImage
Datenstand 11.04.2021:
Mein Verdacht, dass es kaum Nachmeldungen für die Osterfeiertage geben wird, erhärtet sich immer mehr.

Gleichzeitig bedeutet es jedoch auch, dass die hohen Fallzahlen in dieser Woche bisher real und unverfälscht waren. ImageImage
Read 6 tweets
7 Apr
1/21 Ich hatte heute eine kurze Diskussion mit @dpaessler bzgl. unterschiedlicher #Inzidenzen bzw. unterschiedlicher prozentualer Rückgänge derselbigen in den Altersgruppen, wobei der Rückgang bei Kindern wohl deutlicher ausfällt als bei Erwachsenen.
2/21 Dadurch ergab sich eine modellierte Abweichung zu den realen Messwerten.
rki.de/DE/Content/Inf…

Die Frage war nun, welche Erklärungsansätze es dafür gibt?
3/21 Dieser Frage hängen dieser Tage ziemlich viele Menschen nach, nicht zuletzt wohl auch deswegen, weil direkt vor #Ostern der Anstieg der #Fallzahlen noch stark war, nun über Osten aber deutlich einknickte. Und viele sich fragen:

Hat sich die #Ausbreitung entschleunigt?
Read 21 tweets
6 Apr
1/n Ich bin zwar (noch) kein Journalist oder zertifizierter Wissenschaftler, aber auch ich habe mich in den vergangenen Monaten intensiv und viele Stunden pro Tag mit der Pandemie auseinander gesetzt - so ist meine Website entstanden.
2/n Für mich war das eine Bewältigungsstrategie. Ich kann Herr Kupferschmidt absolut verstehen. Es gab alle paar Wochen mal Tage, da auch mich das alles emotional überwältigt hat.

Der Unterschied ist wohl bloß, dass mir die Arbeit nicht als Verdrängungsstrategie geholfen hat,
3/n sondern eher etwas Haltgebenes war; in dem ich mich mit den Zahlen, Daten und Fakten, mit wissenschaftlichen Studien beschäftigte und alles in Worte oder in interpretierbare Chats umwandelte, gab es mir das Gefühl von Sicherheit.
Read 5 tweets
16 Feb
1/14 Da das @ALMevTeam vor einer Stunde seine #Testzahlen für KW 6 veröffentlicht hat, an dieser Stelle schon mal eine erste Validierung meiner These, die ich vor 2 Tagen in den Raum geworfen hatte.

alm-ev.de/wp-content/upl…
2/14 Auch @risklayer hat vorhin schon die Frage gestellt, ob die Witterung eine Ursache für den erneuten Rückgang in den Testzahlen gewesen sein könnte.

Meine Vermutung: Wahrscheinlich eher nicht.

3/14 Zunächst mal wieso ich das denke. In KW 1 hatten wir nach den Feiertagswochen KW 52 und 53 erstmals wieder >1,2 Mio. Tests gehabt. Seit dem ist, mit Ausnahme KW 4, jede Woche ein ziemlich stetiger und konstanter Rückgang beobachtet worden.
covid-germany.de/tests.php
Read 14 tweets
15 Feb
1/11 Inspiriert durch @pavel23, der im unten verlinkten Thread eine interessante Auflistung des Pandemieverlaufs nach #Fallzahlen in Deutschland gemacht hat, habe ich dasselbe mal mit theoretischen Infektionszahlen gemacht.

Ein Thread.

2/11 Zunächst eine kurze Erklärung, wie ich überhaupt die theoretischen Infektionszahlen berechnet habe, die hier als Basis dienen sollen.

Das #RKI veröffentlicht seit einigen Wochen wöchentliche #Todeszahlen nach Sterbedatum in 5-Jahres-Altersgruppen:
rki.de/DE/Content/Inf…
3/11 Mit Hilfe einiger Studien, die die Infektionssterblichkeit (#IFR) von #COVID19 hergeleitet haben, lässt sich so über die Todeszahl die Infektionszahl zurückrechnen. Zwei Beispiele für gute Studien dazu finden sich hier:
nature.com/articles/s4158…
link.springer.com/article/10.100…
Read 12 tweets
14 Feb
1/6 In den letzten Tagen fiel auf, dass die Wachstumsrate der Fallzahlen nach #RKI deutlich zunahm und mittlerweile bei -26% im 7-Tages-Mittel steht. Das ist signifikant, besonders im Vergleich zu den Wachstumszahlen der Wochen davor (zwischen -14 und -20%).

Ein kurzer Thread.
2/6 Ich hatte bereits Anfang dieser Woche die Theorie, dass wir dank des #Schnee s über weite Teile Deutschlands geringere Zahlen sehen würden im Wochenverlauf. Das scheint sich nun zu bestätigen.

Aber ist es denn wirklich so? Sehen wir geringere Fallzahlen als erwartet?
3/6 Um das zu prüfen, habe ich heute die 7-Tages-Mittelwerte der Fallzahlen der letzten 4 Tage in die Grafik aufgenommen. Tatsächlich scheinen diese 4 deutlich vom Erwartungswert abzuweichen. Berechnungen von Sigma bestätigten dann die Vermutung. Image
Read 6 tweets

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