Es werden aktuell 400.000 Tests pro Woche durchgeführt; also wohlwollend 60.000 täglich. Der R-Wert ist ein gleitend über (2*4?) 8 Tage ermittelter Wert. Zur Erkennung von Neuinfektionen müßte die Zahl der Nachtests (die jeder Intensivpatient zur Kontrolle erhält) noch abgezogen werden (ich unterstelle mal, die sind in den Laborkapazitäten drin). Somit sind es also noch weniger Tests für 80 Millionen Bürger.
Getestet werden einerseits bevorzugt Gruppen aus sozialen und medizinischen Berufen - diese Gruppen alleine dürften nicht sehr repräsentativ sein. Daneben Menschen mit sehr schweren Sympthomen, oder Menschen aus dem Umfeld Infizierter.
WIe ich selbst erst vor wenigen Tagen von einem "betroffenen" Bekannten erfahren habe, erhalten von Hausärzten noch immer (wegen Überlastung?) Menschen mit mittleren / leichten, aber typischen Sympthomen keinen Testzugang.
Das reale Infektionsgeschehen ist also statistisch unbekannt.
Weder ist da ein "Schwankungsbereich von 0,64 bis 0,87" realistisch, noch mit zwei Nachkommstellen eine Genauigkeit vorzugaukeln, die nie vorhanden war.
Du hast halt leider offenbar keine Ahnung von Wissenschaft und Statistik. Das sind Werte, die die Berechnungen nun mal ergeben, und die gibt "man" in der Wissenschaft so an. Mit dem "Schwankungsbereich" ist sicher auch gemeint, dass es mit der angenommenen Fehlerquote mindestens 0,64 und maximal 0,87 sind. Ob man da nun 0,6 und 0,9 sagt oder es auf zwei Kommastellen macht, ist für die Öffentlichkeit eher unwichtig, aber in der Wissenschaft macht man das nun mal. Denn es handelt sich nun mal um komplizierte Berechnungen mit vielen Faktoren, so dass du einen BEREICH mit den wahrscheinlichsten Werten als Ergebnis bekommst - da werden nicht einfach nur die neu gemeldeten Fälle von Zb vor 20 Tagen durch die von vor 16 Tagen geteilt oder so was. Das ist nicht wie bei ner Gewinnbilanz "Umsätze minus Summe der Kosten = Gewinn" oder so.
Du bekommst durch solche Berechnungen wie beim R-Wert oder zB auch für eine Wirksamkeit bei Medikamenten in Studien, wenn du die Signifikanz, also quasi die Aussagekraft der Werte wissen willst, zB beim so genannten P-Test eine glockenartige Kurve, die in der Mitte steil und an den Enden flach ist - die "Mitte" bzw. der Peak ist der wahrscheinlichste Wert, das ist der, den man dann als R-Wert vermeldet. Aber wegen der vielen Faktoren gibt es immer einen Unsicherheitsbereich, allein schon dafür, dass vielleicht an der ein oder anderen Stelle ein paar Fälle einen Tag zu früh oder zu spät übermittelt werden brauchst du schon in der Formel Variablen für Wahrscheinlichkeiten und Schwankungen und hast am Ende keinen GANZ eindeutigen Wert. Theoretisch gibt so eine Kurve vielleicht sogar her, dass der R-Wert bei 20 oder 0,001 liegt - dafür liegt die Wahrscheinlichkeit aber so niedrig, dass man diese Bereiche ausklammert, weil du da Zahlenwerte hast, die jeweils nur mit einer Chance von 1/10.000 korrekt sind - es bleibt dann ein Bereich in der Mitte, der mathematisch zb zu 95% korrekt sein muss (das legt man vorher fest und hält sich dabei an seit Jahrzehnten geltende Standards), hier zB eben 0,64-0,87, und DARIN ist wiederum 0,75 der wahrscheinlichste Wert. So kommen die Zahlen zustande, wobei ich natürlich nicht weiß, welchen Signifikanztest die beim RKI verwenden.
Ich frage mich bei dem comment, was genau du denn überhaupt sagen willst. Glaubst Du, R sei höher? Niedriger? Findest Du R in der aktuellen Situation überhaupt noch wichtig? Der R-Wert wird auf Basis von mehreren Dingen statistisch berechnet, da finden auch Hochrechnungen usw. statt, man zählt auch nicht jemanden doppelt, nur weil er zwei Tests innerhalb von 7 Tagen erhalten hat und beide positiv sind. Und die wahre Zahl der Infizierten spielt auch keine große Rolle bei der Zahl, wie man mit ein wenig Nachdenken leicht erkennen kann. Zur Verdeutlichung:
Mal angenommen, R sei genau 1,0, aber 90% der wirklich Infizierten werden gar nicht erkannt, es sind also nur 10% "auffällig" genug, um getestet worden zu sein.
Das heißt vereinfacht gesagt: es gibt 100 bekannte Fälle, jeder steckt einen Menschen neu an, dann hast du nach einer Zeitphase X auch 100 neue erkannte Fälle. Da ist R sehr leicht nachvollziehbar bei 1,0.
Woher kommen aber die 100 neuen Fälle? Die kommen ja NICHT weil genau diese 100 bekannten Fälle 100 neue anstecken, sondern weil 1000 Leute (100 bekannte und 900 nicht bekannte Fälle) wiederum 1000 Leute anstecken und von denen dann 10%, also 100, auffällig werden und positiv getestet werden. R bleibt aber bei 1,0.
D.h. wenn die Quote an schwerer erkrankten Leuten "pro 1000 Infizierte" bei einer ansteckenden Krankheit NICHT schwankt, dann ist es für R egal, ob du nun alle Fälle kennst oder nur die Fälle, die auffällig sind. Wichtig ist aber, dass du die Testkriterien nicht einfach mal so änderst UND es nicht versuchst, rauszurechnen. Würde man ab morgen alle in D testen, würdest du natürlich viele Fälle aufdecken, und es wäre für eine Weile schwer, den R-Wert zu berechnen. Fängst du aber morgen damit an und machst es dann alle 4-5 Tage, dann kannst du in 2-3 Wochen einen recht guten R-Wert berechnen UND musst auch weniger Unsicherheitsfaktoren einberechnen.
Aber mal angenommen du testest jetzt auch jeden Tag 500.000 vom medizinischen Personal und ALLE sind negativ: das wird R nicht verändern, da R erstmal nur die Infizierten betrifft. Und die, die bei dem medizinischen Personal positiv sind, sind ja zurecht in der Rechnung drin - das sind ja Leute, die eben mit/trotz der Maßnahmen sich anstecken und wichtig für die Statistik sind.
Aber nochmal: Auf was genau willst Du denn hinaus? Ich verstehe es nicht ganz...
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