#Dieter Nuhr zeigt meine Storchenstatistik – Gesundheits-Check

Manchmal hat man stille Mitleser, mit denen man nicht rechnen würde. Irgendwer hat Dieter Nuhr meine Grafik zur Storchenstatisik gegeben, die er in seiner Sendung vom 3.2.2022 zeigt:

Das ist exakt die Grafik, im Original, die ich für meinen Blogbeitrag vom 17. Dezember 2021 gemacht habe:

Ich freue mich ja, wenn mein Blog gesehen und meine Beiträge gelesen werden. Aber er hätte wenigstens sagen können, woher er die Grafik hat.

Ob Korrelationen zwischen gesundheitlichen Merkmalen auf eine kausale Beziehung zurückzuführen sein könnten, kann man anhand der Kriterien von Bradford Hill auf Plausibilität abklopfen. Dieter Nuhr kommt in seinem Beitrag auf die jüngste „Analyse“ von Christof Kuhbandner zu sprechen, nach der Impfungen die Sterbefälle in die Höhe treiben würden – ein klassisches Querdenker-Narrativ, das schon Bhakdi in seinem zweiten Buch propagiert hatte. In der „Unstatistik des Monats“ vom 31.1.2022 wurden Kuhbandners Korrelationen zu Recht als „spurious correlations“ aufgespießt.

Warum bei Zeitreihen zusätzlich Vorsicht bei der Bewertung von Korrelationen angeraten ist, darauf hat der Bonner Statistiker Dominik Liebl unter Verweis auf einen Artikel aus dem Jahr 1926 aufmerksam gemacht: Man muss hier autokorrelative Effekte in den einzelnen Merkmalsreihen beachten. Liebl ist Ökonometriker, auf Wirtschaft spezialisierter Statistiker, da sind Zeitreihenanalysen täglich Brot. Die Mathematik in dem Artikel von 1926 kann ich allerdings nicht erklären, der Artikel hat 63 Seiten, die zweite Hälfte davon sind Formeln, deren Lektüre bei mir mit zunehmender Verzweiflung korreliert. Diese Korrelation kann kausal interpretiert werden.