Weil man mit COVID-19 und SARS-CoV-2 niemandem mehr Angst machen, kaum mehr welche mit dem Hinweis auf schwere Erkrankungen an die Nadel bringen kann, deshalb ist Karl Lauterbach schon seit längerem auf der Suche nach einem neuen Betätigungsfeld und hat es vor nicht allzulanger Zeit mit den Hitzetoten gefunden.
Zwar sterben jedes Jahr deutlich mehr Menschen an Kälte als an Hitze [kurze Zusammenfassung der Daten am Ende dieses Posts], aber das interessiert einen voll-eifrigen Lauterbach nicht. Er reitet das ideologische Pferd des menschengemachten Klimawandels, will den Titel “COVID-Desinformierer par excellence”, den er sich mit COVID-19 Fehlinformationen redlich verdient hat [wer einen Überblick möchte, der kann hier klicken], dadurch verteidigen, dass er sich dem Klimawandel-Kult als ebensolcher andient.
Und als Konsequenz erstellt das RKI nun einen “Wochenbericht zur hitzebedingten Mortalität” und stellt auf diese Weise abermals klar, dass das RKI mit Wissenschaft und Fakten nichts mehr am Hut hat, vielmehr zu einem ideologischen Werkzeug verkommen ist.
Dieses Urteil ist leicht zu begründen. Man muss nur das RKI zitieren.
“Hitzeperioden führen in Deutschland regelmäßig zu einem Anstieg der Mortalität”, schon die erste Aussage des “Wochenberichts” ist unsauber, denn Hitzeperioden FÜHREN nicht zu einem Anstieg der Mortalität, das wäre zu zeigen, zu sehen ist lediglich, dass die Gesamtmortalität in bestimmten Monaten ansteigt in denen auch die Temperaturen in der Regel höher sind als in anderen Monaten. Aber, wir leben in ideologischen Zeiten, in denen sich eine große Zahl von Nitwits einbildet, deklarieren zu können, was ist und so versinkt das seit Jahrhunderten vorhandene Wissen, dass Korrelation nicht Kausalität ist, im ideologischen Morast und aus demselben taucht beim RKI eine Tabelle wie die folgende auf:
Wir haben die Legende zur Tabelle gegen unsere sonstige Gewohnheit dieses Mal mitgenommen, weil sie eine dicke Lüge enthält:
“Negative Werte der unteren Prädiktionsgrenze bedeuten, dass die Anzahl hitzebedingter Todesfälle nicht signifikant erhöht ist, dass also die beobachtete Zahl von Todesfällen mit einer Wahrscheinlichkeit über 5% mit der normalerweise zu erwartenden Anzahl von Todesfällen vereinbar ist.”
Das ist eine sehr innovative Art, mit dem statischen Fehler umzugehen, man kann auch sagen, es ist eine unglaubliche freche Art, mit dem statistischen Fehler umzugehen, eine voller Respektlosigkeit und Täuschungsabsicht.
Die Ergebnisse in der Tabelle entstammen [wir greifen etwas vor] GAMs, Generalized Additive Models, eine Spielart linearer Regressionen, die sich dadurch auszeichnet, dass das, was man nicht weiß, als irgend eine Verteilungsfunktion geschätzt wird, zumeist als Poisson Verteilung. GAMs sind das Model der Wahl für diejenigen, die sich gerne an Zahlen berauschen und sich vormachen wollen, dass man nachdem man das, was man nicht weiß, in eine Funktion gegossen hat, doch etwas weiß… Wie auch immer, weil GAMs gerechnet wurde, stellen die linken Werte in den eckigen Klammern die Abweichung der Schätzung nach unten [vom Mittelwert vor der Klammer aus gesehen], die rechten Werte die Abweichung nach oben dar. Wenn die Abweichungen nach unten die Parität brechen und ins Negative gehen, dann ist dies entsprechend der beste Anzeiger dafür, dass die zu grundeliegende Schätzung NICHTS TAUGT. Es ist mitnichten ein Hinweis darauf, dass “die Anzahl hitzebedingter Todesfälle nicht signifikant erhöht ist”, es ist ein Hinweis darauf, dass die “Anzahl hitzebedingter Todesfälle”, reduziert ist”, Sterbefälle bei 75-84 jährigen können um -2,3 pro 100.000 Einwohner reduziert oder um 16,6 pro 100.000 Einwohner erhöht sein. Man nennt das auch Unfug, denn natürlich kann etwas nicht es selbst und sein Gegenteil sein, außerhalb des RKI jedenfalls nicht.
Mit anderen Worten: Die meisten der Werte in der Tabelle oben, alle, bei denen in den eckigen Klammern ein Wertebereich ausgewiesen ist, der im Negativen beginnt, sind nutzlos, ein statistisches Freak Event, das nur derjenige interpretiert, der sich ideologischem Druck beugt oder seine Leser in die Irre führen will.
11 der 13 in der Tabelle oben ausgewiesenen Werte sind damit vom Tisch. Sie sind statistisch gesehen MÜLL.
Um die restlichen beiden Werte, die der neuen Angstmethode, mit der Lauterbach den Titel “Desinformator par Excellence” verteidigen will, richtig bewerten (oder beseitigen) zu können, ist es notwendig, die METHODE zu untersuchen, mit der die Werte überhaupt errechnet werden.
Wie so oft, wenn es ans Eingemachte geht, folgt ein Verweis:
“Für eine detaillierte Beschreibung der Methodik zur Schätzung hitzebedingter Sterbefälle siehe:
Und das haben wir dann getan. Gesehen. Und, um es gleich vorweg zu nehmen: Der Murks wird nicht besser.
SciFi-Support
Auch ScienceFiles muss finanziert werden.
Und es wird, angesichts stetig steigender Kosten, immer schwieriger, ScienceFiles zu finanzieren.
HELFEN Sie uns bitte dabei, den Laden am Laufen zu halten!
Bei allen Unterstützern bedanken wir uns bereits an dieser Stelle sehr HERZLICH!
Winklmayr et al. (2022) berechnen “Hitzetote” auf Basis der Gesamtmortalität PER Kalenderwoche, für die Altersgruppen der unter 65jährigen, der 65- bis 74jährigen, der 75- bis 84jährigen und der 85+jährigen. Nicht unbedingt eine feinziselierte Einteilung, und natürlich eine Einteilung, mit der eine Steigerung der Wahrscheinlichkeit, zu sterben, einhergeht. Es stirbt sich einfach wahrscheinlicher in einem Jahr, wenn man es mit 85 Jahren beginnt als wenn man es mit 65 Jahren beginnt. Wie die Autoren mit diesem Problem umgehen, ob sie überhaupt damit umgehen, dass ihre Daten rechtszensiert sind, das wissen wir nicht. Denn sie geben keinerlei Anlass zu denken, das Problem sei ihnen überhaupt bekannt.
Den Daten der Gesamtmortalität, also der in einer Kalenderwoche woran auch immer Verstorbenen gesellen die Helden des RKI Temperaturdaten bei, die sie an 52 Wetterstationen gesammelt haben. Angesichts von gut 1.800 Wetterstationen, an denen der Deutsche Wetterdienst die Temperatur nehmen lässt, wäre es interessant gewesen, die Gründe für die Auswahl von genau 52, also 2,9% der Wetterstationen zu erfahren. Indes: Abermals erfährt man nichts.
Die Temperaturdaten werden stündlich erhoben, so berichten die Autoren, die aus den stündlichen Temperaturdaten Durchschnittswerte für den Tag berechnen, um dieselben dann in durchschnittliche Temperaturen PRO KALENDERWOCHE zu aggregieren, so dass man sich fragt, warum sie überhaupt stündliche Temperaturmessungen zum Ausgangspunkt nehmen. Sicher ist ihnen bewusst, dass mit jeder Durchschnittsbildung viel Information verloren geht und wenn man am Ende mit EINEM TEMPERATURWERT für EINE Kalenderwoche, also sieben Tage endet, dann grenzt die Vorgehensweise der Autoren an eine Art mathematische Selbstbestrafung, ein Masochismus, der sich nur dann erklärt, wenn man den Autoren unterstellt, sie wollten mit dem Verweis auf stündliche Temperaturmessungen eine Präzision gaukeln, die ihre Daten nicht einmal entfernt erreichen.
Auf Basis von Geamtmortalität pro Kalenderwoche und Durchschnittstemperatur pro Kalenderwoche [aberwitzig], wird dann unter Zuhilfenahme eines Langzeittrend [das sind Temperaturdaten pro Kalenderwoche für 10 Jahre am Stück], saisonaler Muster [eine weitere Absurdität, da die Autoren Herbst und Winter nicht berücksichtigen, ihre Berechnungen auf das Sommerhalbjahr begrenzen] und einer nicht näher bezeichneten “Expositions-Wirkungskurve” errechnen die Autoren dann einen “Temperaturdurchschnittswert”, dessen Überschreiten den statistischen Hitzetod bedeutet. Und wie es der Zufall so will, enden all diese umfangreichen Berechnungen mit einem glatten Wert: 20 Grad Celsius. Ist es in einer Kalenderwoche im Durchschnitt wärmer als 20 Grad Celsius, sagen wir, 20,1 Grad Celsius, dann sind alle Toten, die sich oberhalb einer erwarteten Sterblichkeit ansammeln, Hitzetote” Kein anderer Grund ist denkbar. Nur Hitze. Und das ganze sieht dann so aus:
Was Sie in der Abbildung sehen, hat mit der Realität nichts zu tun.
Es ist das Ergebnis einer mathematischen Spielerei, von der sich die Autoren, weil sie das wollten oder weil sie keine Ahnung haben, überzeugt haben, dass sie etwas über die Anzahl der Hitzetoten aussagt. Tatsächlich sagt sie überhaupt nichts über die Anzahl der Hitzetoten aus. Da die “modellierte Mortalität” auf der Annahme basiert, dass dann, wenn die Durchschnittstemperatur in einer Kalenderwoche über 20 Grad Celsius liegt, die Hitzetoten nur so anfallen, ist es kein Wunder, dass die Daten, die auf Basis dieser Annahme strukturiert wurden, genau das zeigen. Würde man sich darüber wundern, es käme der Verwunderung gleich, dass der Kaltwasserhahn in der Dusche die Temperatur des Wassers auf Gänsehautnievau reduziert.
Um zu zeigen, was für einen BS die Leute um Winkelmayr hier als Ergebnis verkaufen wollen, eine kleine Analogie, die wir bei Peter Morfeld und Thomas C. Erren gefunden haben, die unsere Ansicht, es bei der Berechnung von Hitzetoten mit Bullshit, mit einem Scam, der veranstaltet wird, um leichtgläubige Menschen in die Irre zu führen, zu tun zu haben, teilen:
30 Schüler erhalten die Ergebnisse eines Tests. Der Notendurchschnitt liegt bei 3,0. Wie viele Schüler haben eine 5 erhalten?
Diese Aufgabe ist identisch mit der Aufgabe, die sich Winkelmayr gestellt haben, auf Basis zweier Durchschnittswerte (Tote = Schüler und Temperatur = Benotung) auszurechnen, wie viele Tote an Temperatur gestorben sind. Irgendwie kommen Winkelmayr et al. bei einer Formel zur Berechnung der Temperatur-Toten an, und wir kommen ebenfalls bei einer willkürlichen Formal en, etwa der Formel, die besagt, dass der Anteil der Schüler die eine Fünf erhalten haben, aus der Formel Notendurchschnitt * Schüler / 10 errechnet werden kann. Warum das so ist, spielt keine Rolle, wichtig ist, das Ergebnis liegt in diesem Fall bei 9, neun Schüler haben eine fünf, wenn wir in Analogie zur willkürlichen Formel von Winkelmayer et al. unsere willkürliche Formel einsetzen. Fehlen noch die Vertrauensbereiche: Einen Notendurchschnitt von 3,0 kann man erreichen, wenn 15 Schüler eine 2, 15 Schüler eine 4 erhalten haben. Man kann ihn erhalten, wenn 15 Schüler eine 1 und 15 Schüler eine 5 erreicht haben. Wir wissen somit, das Ergebnis liegt irgendwo zwischen 0 Fünfen und 15 Fünfen. Das entspricht dem Vorgehen, das Winkelmayer et al. benutzen, um die vermeintlich präzise Zahl der Hitzetoten zu errechnen, dem Verfahren, das beim RKI nun Anwendung findet, um Desinformator par Excellence Lauterbach den Titel zu sichern.
Mit der Realität hat das alles nichts zu tun. Man fragt sich, was dieser Unfug soll und warum sich das RKI dafür hergibt. Die Antwort kann aus einer Korrelation der Begriffe “Gaslighting” und “virtue signalling” gewonnen werden.
Abschließend noch der Stand der Forschung zu Hitze- und Kältetoten.
Ordnen wir die Todestahlen zunächst ein, denn zwar gibt es in der Tat einen Zusammenhang zwischen hohen Temperaturen und Erkrankung bzw. Tod, aber der Zusammenhang ist ein Witz, wenn man ihn mit dem Zusammenhang vergleicht, der zwischen Kälte und Erkrankung und Tod besteht.
Da man beim Statistischen Bundesamt entsprechende Daten vergeblich sucht (schon deshalb glauben wir, dass Lauterbach seine Zahlen frei erfunden hat), sind wir zunächst zum Office for National Statistics (ONS) im Vereinigten Königreich ausgewichen und dort fündig geworden, unter anderem mit dieser Abbildung:
In der für das ONS typischen Weise, muss man hier mit der Hand um den Kopf greifen, um die Logik der Darstellung zu verstehen, die sich aus der gewählten Methode ergibt:
“We calculated the average number of deaths over the 20-year period on warm days (over 13.8 degrees Celsius) and cold days (under 6.4 degrees Celsius) (thresholds calculated from the central England average daily maximum and minimum temperature 1990 to 2000). These temperature thresholds were then applied to the average daily maximum and minimum temperatures in the period 2001 to 2020. We derived the mean difference over the 20-year period in the number of events per health condition per day associated with higher or lower than average temperature, and the change from the period 1990 to 2000.”
Berechnet wird also die Zahl der kalten (weniger als 6,4 Grad Celsius) und warmen Tage (mehr als 13,8 Grad Celsius) für den Zeitraum von 1990 bis 2000. Auf dieser Basis wird die zu erwartende Anzahl der Erkrankungen bestimmt, die sich an kalten oder warmen Tagen eingestellt haben und als Grundlage genutzt, um für den Zeitraum von 2001 bis 2020 eventuelle Abweichungen zu berechnen. Wie man sieht, ist egal, welche Erkrankung zur Grundlage genommen wird, der Einfluss kalter Tage auf die Anzahl der entsprechend Erkrankten viel höher als der Einfluss warmer Tage. Mit anderen Worten, kaltes Wetter ist für die Gesundheit gefährlicher als warmes Wetter. Nun mag es den ein oder anderen Schlaumeier geben, der denkt, der Rückgang in den entsprechenden Erkrankungen im Zeitraum 2001 bis 2020, die sich als Folge von kaltem Wetter einstellen, sei der Tatsache geschuldet, dass es wärmer ist, eine Meinung, der wir hier in aller Entschiedenheit mit den Ausführungen des ONS widersprechen:
“Cold-related health impacts have declined over the last century. There is evidence that factors other than climate change may have driven reductions in cold-related mortality. Some evidence suggests that improvements in socioeconomic circumstances, health infrastructure and behavioural adaption have reduced vulnerability to cold, however, the attribution of causality remains complex.”
Verbesserungen in der Gesundheitsversorgung, sozioökonomische Verbesserungen, z.B. die Unterbringung von Wohnsitzlosen im Winter in beheizten Räumen haben den in der Abbildung oben gezeigten Rückgang zu verantworten.
Kälte ist, das kann man bis hier feststellen, um Längen problematischer für die menschliche Gesundheit als Hitze, eine Aussage, mit der man sich bei Klimawandelfanatikern nicht beliebt macht, schon weil man, selbst wenn man ihnen Erwärmung in relevantem Ausmaß zugestehen könnte, ihnen vorhalten müsste, dass sie huntertausende Tote, die durch Erwärmung des Planten vermieden werden könnten, in Kauf nehmen, vom Tisch wischen, um ihrer seltsam morbiden Ideologie eines in Flammen aufgehenden Planten zu frönen.
Und obschon das Thema nicht populär ist und denjenigen, der es anpackt, unter den Klimawandel-Jüngern nicht populär macht, haben wir einen wissenschaftlichen Beitrag zu diesem Thema gefunden, diesen hier:
Gasparrini, Antonio, Yuming Guo, Masahiro Hashizume, Eric Lavigne, Antonella Zanobetti, Joel Schwartz, Aurelio Tobias et al. (2015). Mortality risk attributable to high and low ambient temperature: a multicountry observational study.” The lancet 386(9991): 369-375.
Die Autoren haben für 384 Orte von Australien über Südkorea, Spanien bis ins Vereinigte Königreich und die USA Temperaturdaten und Sterbedaten gesammelt und auf Basis von Poison-Modellen für Zeitreihen, also per Regressionsanalyse berechnet, welchen Effekt kalte Tage und warme Tage auf die Sterblichkeit an den entsprechenden Orten haben. Das Ergebnis ist eindeutig:
Quelle: Gasparrini et al. (2015).
7,7% der Gesamtsterblichkeit in den berücksichtigten Ländern ist auf die Temperaturen zurückzuführen, 7,29% auf Kälte, 0,42% auf Hitze. Die Mortalität, die durch Kälte verursacht wird, ist somit um das 17fache höher als die Mortalität, die auf Hitze zurückzuführen ist. Selbst in warmen Ländern wie Australien, Brasilien, Spanien oder Italien ist das Verhältnis eindeutig: Kälte ist ein größerer Killer als Hitze. Indes, die Kampagnen, die im Winter vor den Gefahren kalten Wetters warnen, in denen Menschen Ratschläge darüber erteilt werden, wie sie sich im Winter warmhalten und vermeiden, dass sie an Atemwegserkrankungen oder Herzkreislauferkrankungen versterben, sie sind nicht ansatzweise in dem Ausmaß und getragen von der Hysterie zu finden, wie das bei der Hitzeberichterstattung der Fall ist.
Warum dem so ist, das ist leicht erklärt: Kältetote passen nicht in die Erzählung einer globalen Erwärmung, eines von Menschen gemachten Klimawandels, der uns alle dem Hitzetod nahebringt. Deshalb gibt es keine entsprechenden Berichte, deshalb werden die Kälteerkrankten und -toten verschwiegen und niemand kommt auf die Idee, dass globale Erwärmung letztlich für Menschen ein Segen wäre, wenn es sie denn geben würde, denn mit weniger kalten Tagen reduziert sich die Anzahl der Kälterrkrankten und Kältetoten, ganz zu schweigen von besseren Ernten. Aber soviel Empathie hat man als Klimahysteriker natürlich nicht. Was ein richtiger Klimahysteriker ist, der sorgt dafür, dass fossile Energie teuer wird, damit die Kältetage für viele zahlreicher werden und damit die Gefahr einer Kälteerkrankung und eines Kältetodes steigt.
Klimahysteriker bringen faktisch Menschen um, in derselben Weise, in der COVID-19 Shot-Fanatiker Menschen umgebracht haben. Das mag das Lauterbachsche Engagement erklären.
Ein typischer Sterbeverlauf in einem Jahr, sieht übrigens wie folgt aus:
Wenn Ihnen gefällt, was Sie bei uns lesen, dann bitten wir Sie, uns zu unterstützen. ScienceFiles lebt weitgehend von Spenden. Helfen Sie uns, ScienceFiles auf eine solide finanzielle Basis zu stellen.
Civil.de verwendet Cookies, um die Website und den Service zu optimieren.
Funktionale Cookies
Immer aktiv
The technical storage or access is strictly necessary for the legitimate purpose of enabling the use of a specific service explicitly requested by the subscriber or user, or for the sole purpose of carrying out the transmission of a communication over an electronic communications network.
Vorlieben
Die technische Speicherung oder der Zugriff ist für den rechtmäßigen Zweck der Speicherung von Präferenzen erforderlich, die nicht vom Abonnenten oder Benutzer angefordert wurden.
Statistiken
The technical storage or access that is used exclusively for statistical purposes.Die technische Speicherung oder der Zugriff, der ausschließlich zu anonymen statistischen Zwecken verwendet wird. Ohne eine Vorladung, die freiwillige Zustimmung deines Internetdienstanbieters oder zusätzliche Aufzeichnungen von Dritten können die zu diesem Zweck gespeicherten oder abgerufenen Informationen allein in der Regel nicht dazu verwendet werden, dich zu identifizieren.
Marketing
The technical storage or access is required to create user profiles to send advertising, or to track the user on a website or across several websites for similar marketing purposes.
Das ist eine sehr innovative Art, mit dem statischen Fehler umzugehen, man kann auch sagen, es ist eine unglaubliche freche Art, mit dem statistischen Fehler umzugehen, eine voller Respektlosigkeit und Täuschungsabsicht.
ScienceFiles Spendenkonto: HALIFAX (Konto-Inhaber: Michael Klein):
