Mir ging es nach dem ersten Schauen ganz genau wie Dir: Ich hatte nur wenig verstanden. Die Erklärung dauert so lange und der Herr Professor Haditsch zieht seine handgemalten Schautafeln, deren Inhalt zudem noch schlecht zu sehen ist, so schnell, dass es einer Betrachtung in Slowmotion bedarf, wenn man nicht gerade hochintelligent ist.

Für die Erklärung ist es wichtig, dass Du das Schaubild mit den 4 Bereichen im Kopf hast, das Prof. Dr. Haditsch auch benutzt.

Die Erklärung dafür, dass der PCR-Test vermutlich 50% falsche Ergebnisse liefert, lässt sich also folgendermaßen errechnen:

1.) Nehmen wir eine Gruppe von 100.000 Personen, die von uns mittels PCR getestet werden.

2.) Nehmen wir weiter an, der Durchseuchungsgrad (Menschen, die schon einmal Kontakt mit dem Virus gehabt haben, aber nicht unbedingt krank wurden) dieser Gruppe liegt bei 1%.

3.) Von diesen 100.000 Personen sind also theoretisch 1.000 Personen (1%) tatsächlich positiv. Die gilt es jetzt zu finden.

4.) Wir unterstellen dem verwendeten PCR-Test eine Sensivität (Fähigkeit, Virusmaterial überhaupt aufzuspüren) von 99% (kann auch höher oder etwas niedriger sein).

Das bedeutet, dass wir von den 1.000 tatsächlich Positiven 990 (99%) entdecken werden und lediglich 10 nicht.

Wir haben hier also 990 positive Testergebnisse und 10 negative (das wird gleich noch extrem wichtig sein!).

5.) Von den 100.000 Personen sind dagegen 99.000 (nur 1% Durchseuchung, also 99% Nichtinfizierte) tatsächlich negativ.

Jetzt wird es wichtig: Der Test hat eine Spezifität (Fähigkeit, richtig anzuzeigen, ob Material vom gesuchten Virus vorhanden ist, auch Genauigkeit genannt) von ebenfalls 99% (liegt in der Realität wohl sogar etwas niedriger).

Das bedeutet, dass von den 99.000 tatsächlich Nichtinfizierten 98.010 Personen richtigerweise auch als nichtinfziert erkannt werden (99% Spezifität).

Das bedeutet aber auch (und jetzt kommt der Clou!), dass 990 Personen (1%) fälschlicherweise positiv getestet werden, obwohl sie es gar nicht sind!

6.) Die Konsequenz:

Wir haben in Summe 10 positive Testpersonen, die falsch negativ getestet wurden (siehe unter Punkt 4.) und 98.010 negative Testpersonen, die richtigerweise auch negativ getestet wurden (siehe unter Punkt 5.). Das sind zusammen 98.020 negative Testergebnisse (10 + 98.010).

Die negativen Testergebnisse sind also zu 99,99% richtig (98.010 von 98.020).

Wir haben aber ebenfalls 990 Testpersonen, die falsch positiv getestet wurden (siehe Punkt 5.). Das sind zusammen 1.980 positive Testergebnisse (990 richtig positive und 990 falsch positive).

Die positiven Testergebnisse sind also zu 50% falsch! (990 von 1.980).

Ein Hammer, oder?

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"Eine Gesellschaft befindet sich im vorübergehenden oder finalen Verfall, wenn der gewöhnliche, gesunde Menschenverstand ungewöhnlich wird."

William Keith Chesterton