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Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
JHU liefern falsche Daten und korrigieren auch nicht. Beispiel Fehlerdiskussion und Fehlerhandhabung am Beispiel Spanien in https://www.sgipt.org/doceval/epidem/CorVirKritik.htm
Das jeder Sozialwissenschaftler- und PsychologIn bekannte Phänomen der Missing Data wird von der epidemiologischen Statistik weder angemessen wahrgenommen, diskutiert und behandelt.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Medienberichte vom April. Anfangs wurde die JHU von den Nachrichtensendern ständig zitiert. Seit Monaten wird, offenbar nach Intervention, das RKI zitiert (ist auch besser so). Tatsache ist, dass die empidemiologische Statistik noch nicht einmal über elementare Datenkennzeichnungen verfügt. Hier herrscht weitgehend Chaos und Desorientierung. Wissenschaft in einer so ernsten Angelegenheit sollte anders gehen.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Interessant: die Zahlen sollen abhängig sein von den Geldgebern? Auf solche Zahlen sollte Wissenschaft allerdings verzichten.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Corona PR Ampeln Neuinfektionen Deutschland, Nachbarn & einige andere Regionen. Tagesauswertung 6.10.20. Mit Europa 21 von 21 abgeschlossen.
https://www.sgipt.org/doceval/epidem/PRA/PRA-Vgl20.htm
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Wie sollte es auch anders sein. Die Frage, was die Verantwortlichen gewusst haben, ist eine desorientierende Deppenfrage. Dass sich die Justiz sich auf eine solche Iditiotenfrage einlässt, spricht Bände ... man weiß also, was herauskommt ...
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Corona AKK DE, BL, Kreise 06.10.20: Weiter steig. Neuinfektionen.(4.Welle). Alle Tageswertergebnisse auf einen Blick. 7 Kreise > Obergrenze. In der Breite aber immer noch überwiegend gut kontrolliert.
https://www.sgipt.org/doceval/epidem/BL/CorVirA-BL.htm#AKK-201006
Anmerkung: Die JHU Werte für europäische Länder unterscheiden sich teilweise extrem von denen der EU. Die Datenqualität der großen Datenlieferanten ist mithin eine epidemiologisch-statistische Katatstrophe. Richtig kennzeichnen können oder wollen sie alle nicht. Es hat auch den Anschein als wäre die JHU daran interessiert, die Zahlen sehr hoch zu schrauben, höher als WHO oder EU. Ich werde das noch genauer untersuchen.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Corona PR Ampeln Neuinfektionen Deutschland, Nachbarn & einige andere Regionen. Tagesauswertung 4.10.20. Mit Europa 21 von 21 abgeschlossen.
https://www.sgipt.org/doceval/epidem/PRA/PRA-Vgl20.htm
Corona PR-Ampeln Europa (54 Länder) alle) der Tages- und 7-Tage-Mittelwerte. Viele Missing Data.
https://www.sgipt.org/doceval/epidem/PRA/PRA-Europ-200923.htm
Die Datenerfassung und Datenpräsentation der 54 europäischen Länder ist sehr nachlässig, am deutlichsten bei Andorra, Bos-Herz, Czechia, Deutschland (versteckt) Georgia Norway, Spain, Sweden, Switzerl, Ukraine. Das Virus kennt kein Wochenende und keine Feiertage. Von daher ist es gänzlich unverständlich das die Datenerfassung und damit auch die Nachverfolgung so nachlässig gehandhabt wird. Das ist wahrscheinlich auch ein Symptom für die stark steigenden Neuinfektionen. Hier wäre dringend eine Qualitätsverbesserung und Schichtdienst bei den Erfassungs- und Kontrollbehörden zu fordern (> Kritik). Die korrekte Kennzeichnung der Daten wäre überdies dringend erforderlich. Eine "0" für Missing Data zu geben ist falsch und unverantwortlich. Die epidemiologischen Statistiker beherrschen offenbar die einfachsten Kennzeichnungen und Präsentationsnotwendigkeiten nicht. Vermutlich Verwandte von unserem multiplen Mobber, der immer noch nicht begriffen hat, dass Inzidenzen weder Wachstumsraten noch Prozentränge verändern und überdies selbst auch kein Wachstum anzeigen.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Corona PR Ampeln Neuinfektionen Deutschland, Nachbarn & einige andere Regionen. Tagesauswertung 3.10.20. 13/20 ROT, 1/20 GELB, 0/20 GRÜNGELB, 3/20 GRÜN, 4 MD, 1 nne.
https://www.sgipt.org/doceval/epidem/PRA/PRA-Vgl20.htm
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
AKK-201002 Deutschland, Bundesländer, Kreise für den 02.10.2020 weiter hohe Neuinfektionen. Bewertung neu nach PR-Ampeln 17.09.2020. De: ROT-ROT Zwei Kreise > Obergrenze. Trotz der hohen Neuinfektionen in der Breite gut kontrolliert.
Spezielle Information PR-Ampeln (Allgemeine Information Prozentränge), Methodik Wachstumsraten, Grundprobleme diagnostischer Validität.
Neu: PR-Ampeln Deutschland, seine Nachbarn und einige andere Länder, derzeit 20 von 21, zuletzt Global, eine glänzende Bestätigung und überzeugende Anwendung der PR-Ampelansatzes.
Für Deutschland berichtet das RKI am 03.10.2020, 0 Uhr für den 02.10.2020 2563 ROT Neuinfektionen nach 2673 ROT. Der 7-Tage-Mittelwert mit 2033 ROT nach 2025 ROT. Trotz der hohen Neuinfektionswerte scheint die Lage in der Breite gut unter Kontrolle, wie nur zwei Kreise von 401 > Obergrenze seit Beginn der vierten Welle auch heute wieder belegen. Das unkritische Gerede von der 2. Welle, wo wir doch schon die vierte haben, kann man wohlwollend interpretieren als zweite große Welle ähnlich der ersten. Es sieht so aus, als bekäme die Mainstreamdoktrin allmählich zunehmende Risse. Aufgrund der anhaltend hohen Neu-Infektionen müssen die PR-Ampeln neu berechnet werden. Die aktuellen Werte für Deutschland zum Stichtag 02.10.2020 finden Sie hier.
Zusammenfassung-201002 Bundesländer Tageswerte und 7-Tage-Mittelwerte. In Klammer Vorgängerwerte vom Freitag.
Zus201002-TW: ROT=13(13), GELB=3(3) GRÜNGELB=(0), GRÜN=(0) Deutschland ROT (PR-Datenbasis 17.09.20)
Zus201002-7TM: ROT=11(11), GELB=5(5), GRÜNGELB=(0), GRÜN=(0), Deutschland ROT (PR-Datenbasis 17.09.20)
Bundesländer 7-Tage-Mittelwert-Ampel auf ROT = 11
Bundesländer Tageswert-Ampel auf ROT = 13
Bundesländer 7-Tage-Mittelwert-Ampel auf GELB = 5
Bayern TW=333 GELB 7TM=312 GELB nach TW=371 GELB 7TM=328 GELB
Brandenburg TW=43 ROT 7TM=24 GELB nach TW=26 GELB 7TM=21 GELB
Rheinland-Pfalz TW=112 ROT 7TM=58 GELB nach TW=123 ROT 7TM=55 GELB
Saarland TW=42 ROT 7TM=13 GELB nach TW=23 ROT 7TM=10 GELB
Thüringen TW=24 GELB 7TM=16 GELB nach TW=28 ROT 7TM=16 GELB
Bundesländer Tageswert-Ampel auf GELB = 3
Bundesländer 7-Tage-Mittelwert-Ampel auf GRÜNGELB = 0
Bundesländer Tageswert Ampel auf GRÜNGELB = 0
Bundesländer 7-Tage-Mittelwert-Ampel auf GRÜN = 0
Bundesländer Tageswert Ampel auf GRÜN = 0
Zwei der 401 Kreise > Obergrenze. Wochenend- und förderalismusbedingt unzuverlässige Meldungen. Trotz der hohen Neuinfektionszahlen scheint das Geschehen in der Breite aber gut kontrolliert.
Vormals:
Ende Daten zum 02.10.2020. Nächste Detailauswertung Bundesländer wieder Di für die Daten vom Mo.
Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Permanenter Link
Zusammenfassung-Aktuelle-Lage 01.10.2020: Datenerfassung, Datenpräsentation und Krisenmanagement schlecht
Bei der Auswertung der Neu-Infektionen Deutschland, Nachbarn und einige andere Länder ist mir vor allem an den Beispielen Deutsche Bundesländer, Frankreich und Spanien aufgefallen, dass die Datenerfassung vor allem an den Wochenenden anscheinend oft gar nicht stattfinden. Die Behörden müssen ausgerechnet während einer Pandemie offensichtlich am Wochenende pausieren. Aber das Virus kennt natürlich keine Pause. Von daher erscheint es so lange die Pandemie anhält unverständlich und unverantwortlich, keinen Schichtdienst rund um die Uhr einzurichten. Die fehlenden Meldungen sind zwar ein statistisches und Datenverarbeitungsproblem, aber das tieferliegende Problem ist, dass zwei Tage nicht oder nicht genügend nachverfolgt wird. Das ist ziemlich sicher eine wahrscheinliche Dauer-Quelle für die immer wieder steigenden Zahlen. Die Zeit und Schnelligkeit, mit der Kontrollen und Nachverfolgungen durchgeführt werden, sind ein entscheidender Faktor.
Die Datenenpräsentation der großen Datenlieferenten z.B. RKI, WHO, JHU, WD sind oft falsch, wenn "keine Fälle" oder "0" ausgewiesen werden, wo es sich offensichtlich um fehlende Daten (Missing Data), keine Angaben (kA) oder fehlende Meldungen handelt, siehe z.B. Spanien. Mit Wissenschaft und Sorgfalt hat das nichts zu tun. Mindestens wäre folgende, evtl. ergänzende Kennzeichnungen erforderlich statt "0" oder "keine Fälle":
v:= vollständige Meldungen der Zeiteinheit bzw. des Tages TTMMJJ, 0.0 Uhr
t:= Teil-Meldungen der Zeiteinheit bzw. des Tages TTMMJJ, 0.0 Uhr
k= keine Meldungen der Zeiteinheit bzw. des Tages TTMMJJ, 0.0 Uhr
Ein Sonderproblem sind die Negativkorrekturen, extrem z.B. in Frankreich.
Fehlerdiskussion und Fehlerhandhabung am Beispiel Spanien
Die von JHU zur Verfügung gestellten Infektionsdaten zeigen zwei Hauptprobleme. Erstens enthalten sie zwei Negativkorrekturen (-10034, -372). Zweitens enthalten sie 29 Missing Data, die fälschlich mit "0" ausgewiesen werden. Nicht melden heißt aber nicht 0, sondern nicht melden (NM), Missing Data (MD) oder keine Angabe (kA).
Es stellt sich daher die Frage, wie mit diesen Problem- oder Falschmeldungen umgegangen werden kann und soll. Jede Problemlösung ist mit Fehlern behaftet, so dass man um das in Kaufnehmen von Fehlern nicht herumkommt.
Ich habe mich für die 5. Variante entschieden, die den realen Daten am nächsten kommen dürfte. Diese Lösung ist auch für die Wachstumsraten zu bevorzugen.
Interessant ist übrigens, dass sich die großen Datenlieferanten WHO, JHU, RKI zu dem Thema nicht nur vornehm in Schweigen hüllen, sondern auch noch regelrecht falsche Präsentationen anbieten.
Die fehlenden Meldungen (Missing Data) sind zwar ein bekanntes und häufiges statistisches und Datenverarbeitungsproblem, aber das tieferliegende Problem für die Ausbreitung des Virus ist, dass zwei Tage nicht oder nicht genügend nachverfolgt wird. Es scheint als gäbe es keinen Schicht-, Wochenend- und Feiertagsbetrieb. Das wäre in dieser Lage fatal.
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