Kann ich so nicht nachvollziehen. Das RKI meldet die Zahl der positiven Testergebnisse. Wie die Situation bei denen aussieht, die nicht getestet werden, darüber kann man nur spekulieren. Da sich aber sicherlich mehr Leute testen lassen, wenn sie Symptome haben, kann man davon ausgehen, dass der prozentuale Anteil an Infizierten bei den Getesteten höher ist als bei den Ungetesteten. Dennoch haben wir eine Dunkelziffer, die niemand kennt. Die Zahl der positiven Testergebnisse als Zahl der Neuinfektionen darzustellen, wie es in den Medien getan wird, ist also grundlegend falsch.
Nenne es die "Zahl der bekannten Neuinfektionen", und schon ist es wieder richtig. Insofern würde ich es nicht "grundlegend falsch" nennen. Und da auch in den Mainstream-Medien z.B. der Begriff "Dunkelziffer" oft auftaucht, sehe ich nicht einmal, dass diese Darstellung überhaupt stark irreführend wäre.
Ich habe übrigens einen Teil eines Satzes fett hervorgehoben, der für die statistische Auswertung sehr wichtig ist.
Um ein Testergebnis irgendwie gut beurteilen zu können, benötigen wir vor allem drei Größen: Die Sensitivität und Spezifität des Tests, sowie die sog "a priori Wahrscheinloichkeit" des Testergebnisses - oft kurz "prior" genannt. Wenn wir rein zufällig testen würden, also nur ein Würfel entscheidet, wer getestet wird und wer nicht, unabhängig von Symptomen und Kontakten, dann wäre letztere Größe der Anteil der infizierten Menschen in der Bevölkerung. Dann und nur in dieser hypothetischen ziemlich dümmlichen Test-Strategie wäre dieser Satz richtig:
Wenn in einer Woche 1000 Neuinfektionen gemeldet werden und in der nächsten Woche 2000, dann kann ich daraus überhaupt keine Schlüsse ziehen, wenn ich nicht weiß, wie viele Tests durchgeführt wurden. Wurde in der zweiten Woche doppelt soviel getestet wie in der Woche davor, hat sich der Anteil überhaupt nicht verändert, so dass durch die Meldung der Zahl der Neuinfektionen ohne Hinweis auf die Zahl der Tests ebenfalls ein falscher Eindruck entsteht.
Da aber nunmal abhängig von Symptomen und Kontakten getestet wird, ist nunmal die a priori Wahrscheinlichkeit eines positiven Test-Ergebnisses alleine schon größer. Und dann ist auch ein Aufwertstrend der positiven Testergebnisse Aussagekräftig, auch selbst wenn der Quotient aus positiven und Gesamt-Tests konstant bliebe (was übrigens auch nicht der Fall ist).
Um die Mathematik dahinter komplett zu verstehen, muss man sich u.a. mit Bayes Theorem auseinandersetzen und es gut durchdringen.
Da wie in dem Artikel eingeräumt wird, die Virenlast 100x größer als die Nachweisgrenze des Tests sein müsste, um andere anstecken zu können, muss man davon ausgehen, dass ein großer Teil Testpositiver nicht ansteckend ist. Wie sich die Virenlast entwickelt, kann nicht vorhergesagt werden.
Die Wahrscheinlichkeit, dass sich die Viruslast der betreffenden Menschen in den nächsten Stunden/Tagen verhundertfacht, ist durchaus gegeben und nicht klein. Und alleine DAS rechtfertigt schon Vorsicht bzw. Quarantäne.
Somit bleibe ich dabei, dass die Darstellung in den Medien irreführend ist. Nur darum ging es mir, unabhängig von der tatsächlichen Entwicklung.
Sehe ich nicht so. Im Gegenteil werden die Äußerungen, die Du hier hervorhebst, von den Querdenkern gerne überdreht und so stark verfälscht. So konnte man schon lesen, dass der PCR-Test mit einer Infektion "nichts zu tun" hat. Und DAS ist schlicht falsch.