Am Beispiel eines Papers, über das ich gestern gestolpert bin.
Da liest man dann in verschiedenen Zeitschriften z.B. das da👇. Und die Nachricht verbreitet sich rasch.
"Amerikanische Wissenschaftler", "Harvard" - klingt gut.
"Kein Zusammenhang zwischen Impfquote und Covid-19-Fallzahlen" wird dann in den Social Media rasch zu "Impfungen bringen nichts".
Wer sich die Mühe macht, den Originalartikel anzuschauen, erlebt einige Überraschungen.
1. Es handelt sich um eine "Correspondence", also eine Art wissenschaftl. Leserbrief.
2. Die "amerikanischen Wissenschaftler" sind 2 Personen, wovon einer ein Gymnasiast ist.
Ungewöhnlich.
Der andere Autor arbeitet wirklich in Harvard. Immerhin.
Und was machten die beiden? Sie holten von ourworldindata.org/coronavirus Daten zu Inzidenz und Impfstatus von 68 Staaten. Und füllten damit eine Grafik. Einfach eine Momentaufnahme ohne Berücksichtigung der zeitlichen Dynamik.
Our World in Data
Dass das eine sehr simple Methode ist, die auch nicht-Wissenschaftler, wie ich bzw. auch Gymnasiasten problemlos hinbekommen - ok. Warum kein Punkt mit Ausnahme von Israel beschriftet ist, ist schon recht eigenartig - aber ok.
Die Linie soll eine Korrelation zeigen - ohne weitere statistische Angaben zu Streuung etc. Auch ungewöhnlich.
Was aber auf den ersten Blick auffällt, ist das sehr unruhige Bild, das riesige Unterschiede von Land zu Land nahelegt.
Und dann ein Knödel an Punkten links unten.
Das sind Länder mit ganz wenigen Impfungen und so gut wie keinen nachgewiesenen Fällen. Das Supplement zeigt: Angola, Mali, Somalia etc. Also lauter Länder ohne die nötigen Ressourcen für Tests. Ach ja, und das erfolgreiche NoCOVID-Land Taiwan.
Nimmt man diese Länder raus, schaut die Korrelation umgekehrt aus. Je höher die Impfquote, desto niedriger die Inzidenz. Die Autoren zeigen es in einer 2. Grafik sogar selber. Abgesehen von der 1. Gruppe (0-5% geimpft) sinkt die Inzidenz mit der Impfquote(=braune Kästchen).
Nur zur Sicherheit: Nein, dieser Artikel zeigt wohl auch nicht, dass Impfen zu niedrigeren Fallzahlen führt. Dazu gibt es viel zu viele unberücksichtigte Faktoren. Dieser Artikel ist lediglich ein Musterbeispiel für die Verwechslung von Kausalität und Korrelation.
Pointe zum Schluss:
Die beiden Autoren schließen, dass es neben den Impfungen noch andere Maßnahmen zur Pandemiekontrolle brauche.
Ob das das ist, was diejenigen lesen wollen, die den Artikel jetzt begeistert verbreiten?