Statistik-Leugner blockieren das Gehirn

Mutierende Zahlen verbreiten sich trotz Impfkampagne.

Ein Beitrag von Rob Kenius.

Die Zahlen, die Angst machen, haben sich mehr und mehr von der Realität entfernt: Von Sterbefällen zu Intensivbetten, dann zu sogenannten Infektions-Zahlen, die nur positive Tests sind, schließlich die Inzidenzen, das sind positive Tests bezogen auf die Einwohnerzahl 100.000, in sieben Tagen und dann der R-Wert, ein Durchschnittswert, wie viele Personen eine infizierte Person ansteckt (schwer festzustellen). Zuletzt sind es nur noch “die Zahlen”, die es zu reduzieren gilt. Das ist die Front, an der Politiker kämpfen. Von der Frage, was Covid19 in welchem Ausmaß als Krankheit bewirkt, hat sich der Blick weit entfernt.

Zusammenhang mit Statistik

Die harte Zahl ist die der Sterbefälle und sie wird so formuliert: Sterbefälle “in Zusammenhang mit Corona“. (Das heißt, Corona ist nachgewiesen und die Menschen sind gestorben.)

Die Zahl von Sterbefällen ist generell sehr hoch, weil jeder sterben muss. Das ist hart, aber gerecht. Bei acht Milliarden Menschen und einer Lebenserwartung von global weniger als 70 Jahren, ist die Zahl der Sterbefälle mehr als 115 Millionen pro Jahr. In Deutschland etwa 1 Million, ungefähr 3.000 an einem Tag. Wenn 300 davon “im Zusammenhang mit Corona” sterben ist das nicht wirklich viel; denn es heißt nur, dass unter all den positiv getesteten Personen 300 verstorben sind.

Je mehr auf Corona getestet wird, desto höher ist also auch die Zahl der normalen Sterbefälle von Menschen, die vorher positiv auf Corona getestet wurden. Das Zusammentreffen dieser beiden Fakten sagt nicht aus, dass der Tod durch das Virus herbeigeführt wurde. Wenn 100.000 Menschen positiv auf Corona getestet sind, gilt für diese, genau wir für alle anderen, die allgemeine Sterblichkeit, die unabhängig von jeder Virenausbreitung vorhanden ist.

Es werden auch ohne Covid19 wenigstens so viele der positiv Getesteten sterben wie in der nicht getesteten Bevölkerung. Dieser Anteil, welcher der normalen Sterblichkeit entspricht, kann nicht als durch das Virus verursacht angesehen werden, sondern nur zusätzliche Sterbefälle, die über die normale Sterblichkeit hinaus gehen.

Logisch denken und die Realität erkennen!

Im Folgenden wird durch Betrachtung der Korrelation gezeigt: Etwa dreiviertel der Toten “in Zusammenhang mit Corona” wären auch ohne die Pandemie verstorben. Das klingt wie eine kühne Behauptung von Corona-Leugnern, ist aber nichts anderes als ein Schritt in die Realität.

Die Realität wird durch Statistik abgebildet, nicht durch Befürchtungen und Angst. Wer Statistik berücksichtigt, leugnet nicht Corona, es ist umgekehrt: Man kann diejenigen, die eine statistische Sicht ablehnen, und alle positiv Getesteten, die verstorben sind, als Corona-Tote hinstellen, als Statistik-Leugner bezeichnen.

Was ist die Todesursache?

Der Begriff Todesursache ist selten eindeutig, außer bei Mord, Herzinfarkt, Todesstrafe und Krieg. Um das klar zu machen, ein gar nicht ungewöhnliches Beispiel: Ein Mann, der den ersten Weltkrieg als Soldat überlebt hatte, stürzte im zweiten Weltkrieg die Treppe hinunter bei Fliegeralarm und starb wenige Tage später an einer Lungenembolie. Was war die Todesursache?

Der Krieg war es nicht, die Witwe bekam keine Krieger-Witwenrente. Die britische Luftwaffe war es auch nicht, denn die Stadt, in der es passierte, wurde erst zwei Jahre später bombardiert. Der Fliegeralarm war es auch nicht; denn der Verunglückte hätte die Treppe im eigenen Haus ohne zu stolpern meistern können. War es Panik? War der Verunglückte unter Alkoholeinfluss? War der Hausarzt schuld, der die Lungen-Embolie nicht erkannt hat?

Die Nahestehenden werden spontan eine Möglichkeit als Todesursache ansehen: Die Frau sagt, der Krieg war es, die Tochter sagt, der Arzt war es, der Nazi von nebenan sagt, die RAF (Royal Air Force) war es, ein Feuerwehrmann sagt, der unnötige Alarm war es. Der Arzt sagt, es war der Alkohol.

Das Problem ist, dass wir es gewohnt sind, in Ursachen zu denken. In Wirklichkeit aber ist es schon falsch, zu denken, dass es in so einem Fall die eigentliche Ursache überhaupt gibt. Das Wahrscheinlichste ist, dass mehrere Faktoren zusammen gewirkt haben. Es gibt keine eindeutige Todesursache.

Statistik erweitert das Wissen, auch über den Zufall

Je größer die Zahl der Fälle ist, desto genauer sind statistische Aussagen. Es gibt exakte Formeln für die Schwankungsbreite des Zufalls. Statistik erlaubt, über Dinge, über die unser Wissen unvollständig ist, trotzdem gültige und sogar exakte Aussagen zu machen. Man muss sich dabei aber an die Gesetze der Statistik halten und die sind den meisten Menschen unbekannt, obwohl sie nicht schwer zu verstehen sind. Die meisten Schülerinnen und Schüler der fünften Klasse würden sie verstehen. Wer aber die Regeln der Statistik nicht kennt, traut der Statistik nicht.

Viele wollen auch den Zufall als Prinzip nicht anerkennen. Der Glaube an Gott steht dem entgegen und der Glaube an die eigene Kraft oder an das Gute, das Glück oder an das unvermeidliche Schicksal. Im realen Leben aber sind Zufälle oft entscheidend, es beginnt schon mit dem biologischen Geschlecht, das einem vom Zufall zugeteilt wird.

Die Wissenschaft hat uns, spätestens seit der Quantenphysik gelehrt, dass der Zufall ein fundamentales Element bei der Abfolge von Ereignissen ist. Und Statistik ist dazu da, zufällige Ereignisse mathematisch zu beschreiben.

Ohne Kenntnisse des Einzelfalls erlaubt Statistik (bei unvollständigem Wissen) sichere Aussagen über große Zahlen von zufälligen Ereignissen.

Der Einzelfall ist nicht das Maß der Dinge

Leider steckt in den Köpfen immer noch der Satz: Alles muss einen Grund haben. Dieser Satz ist falsch. Die Kausalität ist kein Naturgesetz, sondern ein Denkmuster. Das ist der Wissenschaft seit Jahrhunderten (David Hume) bekannt. Wir können nur die Reihenfolge von Ereignissen feststellen.

Der Gedanke, dass eins das andere bewirkt, ist in vielen Fällen aber vernünftig. Wenn ein Stein zur Erde fällt, ist es gut, die Erdanziehungskraft als den Grund zu sehen und nicht die Tatsache, dass ich die Hand geöffnet habe. Wenn aber ein Atom zerfällt, ist es Zufall und wenn eine Eizelle befruchtet wird und ein weibliches Embryo entsteht, ist es ebenso Zufall.

Mit Statistik ist trotzdem eine sichere Aussage möglich: Die Hälfte aller Geburten sind weiblich. Oder in der Atomphysik: Nach einer bestimmten Zeit, der Halbwertzeit, ist die Hälfte aller Atomkerne zerfallen. Zwei Beispiele, bei denen man, ohne die Statistik der großen Zahl, keine gültige Aussage machen kann.

Sehr viele Ereignisse sind teilweise Zufall, haben aber auch Voraussetzungen, die das Ereignis begünstigen. Ein grober Begriff dafür ist: Die Ereignisse sind multikausal. Es gibt mehrere beeinflussende Faktoren, von denen keiner der allein ausschlaggebende Grund ist.

Todesfälle sind in der Regel multikausale Ereignisse, ganz besonders im Alter. Früher sagte man, er oder sie ist an Altersschwäche gestorben. Heute ist die Medizin weiter und kann fast immer neben dem Alter diagnostizierte Faktoren nennen, die zum Tod beigetragen haben: Herz-Kreislauf-Schwäche, Leberschaden, Diabetes, Lungenschaden, Nierenversagen, Krebs usw.

Trotzdem ist der Begriff Altersschwäche ein sinnvoller Begriff. Im Alter wird der Mensch schwach. Die Muskeln werden schwach. Die Atmung wird schwach. Das Immunsystem wird schwach, das Herz wird schwach und oft wird auch das Gehirn schwach. Am Ende tritt der Tod mit Sicherheit ein.

Mit Statistik kann man auch in diesem unangenehmen Bereich Aussagen machen. Die Lebenserwartung ist eine statistische Größe, sie ist bei Frauen deutlich höher als bei Männern. Wir wollen es nicht zu genau nehmen, sagen wir die Lebenserwartung sei im Schnitt in Europa 75 Jahre.

Die Menschen sterben dann durch den Einfluss verschiedener Faktoren. Diese Faktoren kann man durch den Begriff der Korrelation quantitativ beschreiben. Korrelationen treten also bei multikausalen Ereignisse an die Stelle von Kausalität, weil Korrelationen der Realität näher kommen.

Eine Korrelation ist eine Teil-Wahrscheinlichkeit, welche die Verbindung einer Voraussetzung mit einem bestimmten zufälligen Ereignis quantitativ beschreibt. Kausalität dagegen ist ein eindeutiges logisches Verhältnis, das keine Aussage über multikausale Ereignisse macht.

Der Tod als statistisches Ereignis

Wenn man eine große Zahl untersucht, könnte man für bestimmte Todesursachen Wahrscheinlichkeiten feststellen. Wer völlig gesund ist, wird sehr alt und stirbt an Zufälligkeiten wie einer Hitzewelle, Schreck, Selbstaufgabe, falsche Ernährung, Dehydrierung, schlechte Pflege. Am Ende stirbt jeder, auch ohne Ursache, doch das wird gerne verdrängt.

Beim Tod stellt eine Ärztin oder ein Arzt den Totenschein aus und legt eine Todesursache fest. Dieser Vorgang hat keine diagnostische Bedeutung; es wird eine Ursache eingetragen, die man vermutet, obwohl man weiß, dass es meistens mehrere Ursachen gibt. Das ist eine Formalität.

Wenn Ärzte aber per Autopsie Tote untersuchen, legen sie nicht einfach eine Todesursache fest, sondern sie ermitteln die verschiedenen Risikofaktoren: Herz-Kreislauf-Erkrankungen, eventuell Leberschäden, Schäden der Lunge und Schäden an anderen Organen. Im Prinzip wäre es möglich, Korrelationsfaktoren für die einzelnen Gefährdungen zu bestimmen, die zum Tode geführt haben. Das ginge aber nur mit Statistik in einer großen Zahl von Fällen.

Einfache Regeln der Wahrscheinlichkeit

Ohne solche umfangreichen Untersuchungen die auch nicht stattfinden, lassen sich trotzdem Korrelationen abschätzen. Dazu helfen ein paar einfache Regeln:

Jede Wahrscheinlichkeit ist eine Zahl zwischen null und eins. Null bedeutet, es ist unmöglich, eins bedeutet, es ist sicher.

Die Wahrscheinlichkeit, mit einem Würfel eine 6 zu würfeln, ist 1/6 und die, eine 1 zu würfeln, ist ebenfalls 1/6.

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, eine 6 oder eine 1 zu würfeln?

Sie ist logischerweise doppelt so groß:

1/6 + 1/6 = 1/3

Die entweder-oder-Wahrscheinlichkeit ist gleich der Summe der einzelnen Wahrscheinlichkeiten.

Die Wahrscheinlichkeit eine beliebige Zahl von 1 bis 6 zu würfeln ist gleich 1.

Die Summe aller möglichen Wahrscheinlichkeiten ist immer gleich 1.

Das gilt auch für Korrelationen.

Die Summe aller Korrelationsfaktoren, die an einem Ereignis beteiligt sind, das eingetreten ist, muss 1 sein, auch dann, wenn man nicht alle Korrelationen kennt. Bei Sterbefällen ist das Ereignis, leider der Tod, mit Sicherheit eingetreten. Die Summe aller Korrelationen, die zum Tod geführt haben, ist gleich 1.

Eine Schlussfolgerung, die nie gemacht wurde

Jetzt kommt eine erstaunliche Tatsache bei den Sterbefällen durch Corona ins Spiel. Von Anfang an sind vornehmlich sehr alte Menschen (über 80 Jahre) verstorben. Das Durchschnittsalter der Corona-Toten lag oberhalb der durchschnittlichen Lebenserwartung. Das bedeutet, die Korrelation mit dem Alter war stärker als die Korrelation mit dem Virus.

Die Summe der beiden Korrelationsfaktoren ist höchstens gleich 1 und, wenn der Korrelationsfaktor mit dem Virus kleiner ist als der mit dem Alter, kann er höchstens gleich 1/2 oder 50% sein.

Dann wurde bei Obduktionen festgestellt, dass die Corona-Toten meistens mehrere andere Krankheiten hatten: Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Diabetes, Lungenschäden, Leberschwäche oder Hepatitis usw. Das zeigt, dass wesentliche weitere Korrelationen mit sehr ernsthaften Krankheiten bestanden haben, die jede für sich ebenfalls zum Tode geführt haben können.

Das reduziert den Korrelationsfaktor für das Virus, der schon unter 50% liegt, noch einmal um weitere Anteile und es ist keine gewagte Annahme, dass er sich im Bereich von 20% bis 30% bewegt. Die Summe aller anderen Faktoren läge dann ebenfalls zwischen 20% und 30%.

Wir machen eine vereinfachte, aber vorsichtige Annahme:

Korrelationsfaktor für das Alter wenigstens 50%,

für alle anderen Erkrankungen zusammen 25%

und es bleiben für Corona allein 25%,

also 1/4 als Korrelationsfaktor.

Diese Abschätzung ist realistisch und in wissenschaftlichen Sinne konservativ. Sie gilt, solange sie nicht präzisiert oder widerlegt wird.

Das zeigt uns folgenden Sachverhalt:

Von den vage definierten Sterbefällen “im Zusammenhang mit Corona” wären 3/4 oder 75% der Menschen im betrachteten Zeitraum auch ohne Corona gestorben. Das ist das Ergebnis der Altersstruktur und der Krankheitsbilder bei Obduktionen. Um ein Maß für die Todesgefahr des Virus zu finden, müssen wir die angegebenen Todeszahlen “im Zusammenhang mit Corona” wenigstens durch 4 teilen, weil der Korrelationsfaktor für Covid19 mit den registrierten Sterbefällen größer nicht ist.

Es kann sein, dass sich in einem kurzen Zeitraum beim akuten Ausbruch in einem Pflegeheim Sterbefälle häufen, dafür sterben dann später aber weniger Menschen der gleichen Gruppe, von Statistikern Kohorte genannt. Über einen längeren Zeitraum von Monaten oder einem Jahr, entspricht die Sterblichkeit, die man Corona zuschreiben kann, der Gesamtzahl der “im Zusammenhang mit Corona Verstorbenen” mutipliziert mit dem hier konservativ abgeschätzten Korrelationsfaktor 1/4 oder 25%.

Die Relativierung der Sterbezahlen wird dadurch bestätigt, dass die sogenannte Übersterblichkeit, also eine eventuelle höhere Zahl an Toten im Vergleich der Jahre vorher, kaum vorhanden ist. Sie liegt oft unterhalb der Schwankungsbreite in der Jahresstatistik. Diese Schwankungsbreite hängt besonders stark vom Wetter ab. Bei rauer Witterung (trocken, heiß oder kalt) sterben mehr alte Menschen.

Alle öffentlich bekannt gegebenen Todeszahlen berücksichtigen nicht die Korrelationen mit Alter, Herzschwäche, Leberschäden, Hepatitis, Krebs und so weiter. Sie sind außerdem von der Zahl der Tests abhängig. Je mehr Tests, desto mehr Koinzidenzen (zufällige Zusammentreffen) von alters- und krankheitsbedingtem Tod und positiven Testergebnissen.

Die Zahl der gemeldeten Corona-Toten hängt auch direkt von den Entscheidungen der Ärzte ab, wenn sie Totenscheine ausfüllen. Es ist naheliegend, dass sie, wenn ein positiver Test vorliegt, in den Jahren 2020 oder 2021 als Todesursache Covid19 eintragen. Das ist keine Diagnose.

Testen und Spritzen für Milliarden

Die realen Tatsachen werden in der Öffentlichkeit nicht diskutiert, nicht berücksichtigt und als Information in den Medien systematisch unterdrückt. Die Statistik-Leugner sind überall in der Mehrheit und in den Schlüsselpositionen, sie beherrschen das Feld der Information.

Das öffentliche Bewusstsein ist durch eine nicht endende Nachrichtenflut auf Tests und diverse Impfstoffe fixiert. Beides, Tests und Impfstoffe liefert die Pharmaindustrie. Die Zahlen der Tests, der Einzeldosen und Spritzen, die Gewinne in Pharma-Konzernen und Kursgewinne an der Börse liegen im hohen Milliardenbereich.

Vor Zahlen, die Geld bedeuten, wenn es keine Schulden sind, hat niemand Angst.

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Rob Kenius ist wissenschaftlicher Journalist. Er betreibt die Webseite kritlit.de.

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Dieser Artikel wurde bereits vorab auf https://kritlit.de/ton/anleitauf.htm#zahlangst veröffentlicht.

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Bildquelle: Alexey Godzenko /shutterstock

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