Die statistischen Lügen der PLandemie

Gegendarstellung zu einer statistischen Betrachtung Günter Eders, welche vorgibt, Erkenntnisse zu einem Nutzen der „Corona-Impfung“ zu vermitteln.

Die statistischen Daten zur sogenannten Corona-Pandemie sind bestenfalls völlig wertlos, weil sie vorsätzlich falsch erhoben worden sind — man kann damit weder durch eine statistische Analyse noch durch die Verbindung mit Daten aus anderen Quellen irgendwelche sinnvollen neuen Erkenntnisse gewinnen. Man kann nur zeigen, dass sie falsch sind. Aber in die statistische Falle, die uns suggerieren will, irgendwelche Erkenntnisse im Sinne von Wissenschaft aus den amtlich veröffentlichten Test- und „Impf“-Daten zu gewinnen, geraten auch Menschen, die sich eher wahrhaftig für eine echte Aufarbeitung der PLandemie einsetzen.

Offener Brief mit notwendiger Vorbemerkung

Liebe Mitstreiter der Mediziner und Wissenschaftler für Gesundheit, Freiheit und Demokratie, e.V. (im folgenden MWGFD),

ich habe mich mit Günter Eders Darstellung und Analyse im Zusammenhang mit der sogenannten „Corona-Pandemie“ bereits 2021 kritisch auseinandergesetzt, als er zum ersten Mal auf den Nachdenkseiten veröffentlicht hat (1, 2).

Insofern hat mich seine Analyse bei Euch (3) über die ebenfalls sogenannten Impfungen wiederum getriggert. Das hat erst einmal relativ wenig mit Günter Eder zu tun. Das hat etwas damit zu tun, dass ich zu denen gehöre, die die Maßnahmen von Anfang an kritisiert haben. Für mich war „die Pandemie“ im März 2020 eine Petitesse, die ausgeräumt werden musste. Die Erfahrungen mit unterschiedlichen „Pandemie-Ereignissen“ der Vergangenheit und die statistischen Daten haben mich darin bestärkt, dass auch das „SARS-CoV-2-Virus“ vor allem ein Hype ist und keine reale Gefahr. Aber zu dieser Zeit existierten Restzweifel und ich war noch in einem Prozess der Prüfung.

Die hatte das Bundesministerium des Innern (BMI) ausgeräumt, nachdem mich am 11. April 2020 die Antwort von Arne Semsrott, dem Betreiber der Seite FragDenStaat, erreicht hatte. Im sogenannten Panik-Papier, das im BMI (BMI, nicht BMG! (Bundesministerium für Gesundheit)) unter der Bezeichnung „Wie wir COVID-19 unter Kontrolle bekommen“ (4) erarbeitet worden war, hatte man die Erzeugung von Panik (!) als legitime Methode des Katastrophenschutzes (!!) empfohlen, was kein Aprilscherz gewesen war. Denn es war eben am 1. April auf FragDenStaat veröffentlicht worden (5), und es war darum zwingend notwendig, die Echtheit zu bestätigen.

In der Folge gehörte ich also in den Medien zu den Querdenkern — obwohl ich mit denen eigentlich gar nichts zu tun hatte. Ein „Nazi“. Ein „Rechtsaußen“ (warum eigentlich sollen „Querdenker“ „Nazis“ gewesen sein?). Ein Krankheitsüberträger. Ein „Wissenschaftsleugner“. Ein „Verschwörungstheoretiker“. Ein „struktureller Antisemit“ bin ich sowieso schon immer gewesen. Kurzum: Ich gehörte zum Bodensatz der Gesellschaft, dem man die Grundrechte aberkennen sollte, die Krankenversorgung streichen und der am besten gar nicht mehr unter Leute gehen dürfte.

Ich habe also hautnah und bei vollem Bewusstsein miterlebt, wie Menschen von der Polizei und von den Medien am Versammlungsrecht gehindert wurden oder auch nur, wenn sie laut und öffentlich aus dem Grundgesetz gelesen haben. Ich erlebte, wie die „Justiz“ Hausdurchsuchungen wegen Beleidigungstatbeständen angeordnet und die Beamten diese vollzogen haben. Wie Medizinern, die ihrer Arbeit nachgingen, dasselbe widerfahren ist.

Ich habe direkt, als es geschah, erfahren, wie das ist, wenn man „einen Keil ganz tief in die Gesellschaft treibt, um den gefährdeten Teil vom gefährlichen Teil zu trennen“. Ich erspare es mir, diese Berichterstattung mit Nachweisen zu belegen — es könnte als Erstellung einer Feindesliste aufgefasst und juristisch verfolgt werden, und das Erschreckende ist, dass das keine ironische Überspitzung meinerseits, sondern tatsächlich so passiert ist.

Es geht nicht nur um Wissenschaft

Wie ich zur öffentlich-rechtlichen Berichterstattung stehe, könnt Ihr euch sicher denken. Aber die Kommunikation mit der anderen Seite — und das sind nicht nur die Öffentlich-Rechtlichen — ist zwingend notwendig. Denn wir müssen irgendwie zusammen leben. (6) Wie das allerdings bei ARD und Co. gehen soll, bleibt mir bis heute unergründlich. Mich mit „der ARD“ oder „der Politik“ auseinanderzusetzen, halte ich derzeit für völlig sinnbefreit.

Aber mit Günter Eder könnte es gehen.

So hat Günter Eder aus meiner Erfahrung heraus nicht gehetzt. Davon möchte ich ausgehen, ohne es zu prüfen. Weil ich Angst davor habe, doch etwas finden zu können. So hoffe ich lieber, dass da nichts ist. Günter Eder, so möchte ich glauben, hat auch keine Statistik gefälscht oder bewusst Informationen irreführend dargestellt, wie zum Beispiel das Paul-Ehrlich-Institut (PEI) und das Robert-Koch-Institut (RKI).

Bereits im Jahre 2021 habe ich auf ein Diagramm in Günter Eders Darstellung hingewiesen, das die von ihm präsentierten Daten einseitig darstellt und eine Übereinstimmung aufzeigen möchte, die es nie gegeben hat. Ob es an meiner Kritik lag, weiß ich natürlich nicht. Aber Günter Eder hat in der Darstellung bei Euch eine neue Version verwendet (b1), die nicht um alles, was Zweifel wecken könnte, bereinigt ist. Auf jeden Fall hat er sie korrigiert. Und er hatte schon 2021 selbst den Kontext mitgeliefert, um seine Darstellung zu hinterfragen — darauf werde ich zurückgreifen.

Als Statistiker hat Günter Eder so sauber gearbeitet, wie ich das als „interessierter Laie“ von einem Statistiker erwarte. Von da aus aber sind wir unterschiedlicher Meinung. Aber aus guten Gründen kann ich darauf verzichten, bei gemachten Fehlern Vorsatz zu unterstellen. Das macht die Auseinandersetzung mit ihm überhaupt erst möglich. Denn letztlich geht es in der folgenden kritischen Untersuchung um die oben geschilderten gesellschaftlichen Aspekte. Ich weiß aber nicht, wie ich die adressieren kann. Also weiche ich auf eine Sachdiskussion aus, die nur am Rand damit zu tun hat. Denn auch, wenn Günter Eder nicht selbst an der Hetze in „Corona“-Zeiten beteiligt war, so akzeptierten doch er und seine Kollegen an den Universitäten die Verfolgung von Menschen wie mich. In seiner Interpretation der Dinge als unvermeidbarer Kollateralschaden im Rahmen einer realen Gefahrenlage.

Dagegen wurde nach meiner Interpretation der Dinge vom RKI, dem PEI und anderen nationalen wie internationalen Organisationen die „Datenlage“ speziell dafür designed, bei Menschen wie Günter Eder bestimmte, den staatlichen Vorgaben dienliche Überzeugungen herzustellen.

Und die Verfolgung von Menschen, wie ich einer bin, war keinesfalls ein Kollateralschaden, sondern ein ganz wesentlicher und grundlegender Aspekt der Geschehnisse, genau so, wie die Verfolgung von Juden (als Krankheitsüberträger!) im Dritten Reich kein Kollateralschaden, sondern für die Erzeugung von Gehorsam ganz wesentlich war. Weder „die Pandemie“ noch das Dritte Reich funktionierten ohne diese Verfolgung.

Und darum macht eine Diskussion zu dieser von Eder behandelten „Gefahrenlage“ eben doch Sinn. Obwohl sie den Kern dessen, um was es geht, nicht berührt. Ich weiß schlicht keinen anderen Weg, um überhaupt ins Gespräch zu kommen.

Ich möchte auch noch erwähnen, dass mir klar ist, dass Ihr von den MWGFD vieles vom im Folgenden Behandelten wisst und ich Euch das nicht zu erklären bräuchte. Es geht, wie gesagt, darum, eher mit Günter Eder in einen Dialog zu gehen, denn da ist der Bruch. Ich danke Euch, falls Ihr meinem Anliegen bei Euch einen Raum gebt.

Von der „Impfung“ und den Sterbezahlen

Günter Eder argumentiert, dass

„eine Möglichkeit, die Sterbezahlen besser verstehen und beurteilen zu können, [darin besteht], sie mit der Übersterblichkeit zu vergleichen. Auf die Übersterblichkeit greift im Übrigen auch das RKI zurück, wenn es darum geht, die Zahl der Menschen, die im Zuge einer Grippeepidemie gestorben sind, abzuschätzen. Aufgrund der riesigen Zahl an PCR-Tests, die während der Corona-Zeit durchgeführt wurden, bietet sich nun erstmals die Gelegenheit herauszufinden, ob beziehungsweise wie eng die beiden Größen ‚Übersterblichkeit‘ und ‚Infektionstote‘ miteinander verknüpft sind. Das war vorher (bei der Grippe) nicht möglich. Abbildung 1 lässt erkennen, dass die vom RKI ausgewiesenen Corona-Sterbezahlen im Jahr 2020, als noch nicht geimpft wurde, sehr gut mit dem Verlauf der Übersterblichkeit harmonieren. Die Werte stimmen sowohl in der maximalen Höhe als auch im ansteigenden Kurvenverlauf während der ersten und zweiten Corona-Welle sehr gut überein.“ (3i)

Eder setzt fort:

„Angesichts der fehlenden Differenzierung der Corona-Sterbezahlen zwischen AN und MIT Verstorbenen überrascht die gute Übereinstimmung der Verläufe. Dies kann eigentlich nur dahingehend interpretiert werden, dass auch Personen, die nicht ursächlich an, sondern lediglich mit Corona verstarben, aufgrund der COVID-Infektion früher gestorben sind, als es ohne die Infektion der Fall gewesen wäre.“ (3ii)

Günter Eder meint damit diese Grafik, die sich so in seinem Artikel befindet (b1):

Bevor ich mich mit den „Corona-Toten“ („an und mit“^TM) beschäftige, möchte ich ganz grundlegend einige Aspekte der Sterbezahlen ansprechen. Ich verwende dazu lieber nicht das Diagramm oben, sondern Materialien, die Günter Eder bereits 2021 (1i, 2i) mitgeliefert hatte (b2):

Dieses Diagramm zeigt sehr anschaulich, was wir so an Schwankungen erwarten dürfen. Beginnen wir mit der kurzen Zeit nach der sommerlichen Hitzeperiode. Wir sehen dort „zufällige“ Schwankungen, wie wir sie im Rahmen der Standardabweichung einer Normalverteilung erwarten dürfen — nämlich das Zwei- bis Dreifache der Wurzel der wöchentlichen Sterbezahlen, die sich im Rahmen von etwa 20.000 Todesfällen pro Woche bewegen.

Wir sehen zwischen der „1. Corona-Welle“ und der Hitzeperiode größere Schwankungen, die eigentlich schon aus dem herausfallen, was wir an Zufallsschwankungen erwarten würden, und sie schwanken nicht um den Erwartungswert (die geschätzte Sterblichkeit), sondern bewegen sich konstant darunter. Es liegt darum nahe, hier einen strukturellen Grund, also einen systematischen und keinen zufälligen Fehler anzunehmen. Wir wissen nicht, welcher das sein könnte.

Noch deutlicher wird dieser Aspekt zum Jahresanfang bis Woche 9. Die Untersterblichkeit dort ist so groß, dass das sicher einen Grund hat. Welcher könnte das sein? Haben die Menschen vielleicht — von der Berichterstattung getriggert — schon Vorsichtsmaßnahmen getroffen, die sie auf irgendeine Weise vor dem Tod bewahrt haben? Denkbar wäre das, aber ich zweifle daran. Günter Eder hat schon 2021 mit den Daten der Jahre 2013 und 2014 gezeigt, dass solche Zeiträume schlicht vorkommen — und zwar ganz unvermittelt, ohne einen augenfälligen Grund. Man beachte die Darstellung nach Monaten, nicht nach Wochen (b3):

So etwas dürfen wir schlicht erwarten. Und noch etwas steckt in Günter Eders Daten von 2021. Wenn ich die Übersterblichkeit 2013 (inklusive Untersterblichkeit) monatlich grob zusammenrechne, komme ich auf etwa 14.000 überzählige Todesfälle. Wenn ich die Untersterblichkeit 2014 zusammenrechne, komme ich auf etwa 24.000 Todesfälle weniger, als die Abschätzung (dargestellt durch die Null-Linie) erwarten ließe.

Um die jeweilige jährliche Quote der Über-/Untersterblichkeit zu bestimmen, teilt man das durch die Zahl der jährlichen Todesfälle. Das muss in jener Zeit eine Zahl um die 900.000 gewesen sein. Die Zahl ändert sich natürlich von Jahr zu Jahr, aber nur um einen kleinen Bruchteil. Und das Ergebnis sieht — wieder nach den Daten, die Eder 2021 präsentierte — folgendermaßen aus (b4):

Wir lesen 2013 plus 2,20 Prozent und 2014 minus 2,21 Prozent, was mit der Zählung oben — 2013 14.000 Todesfälle über und 2014 24.000 Todesfälle unter dem Erwartungswert — in keiner Weise in Einklang gebracht werden kann. Ist das 2014 gefälscht worden? Ist das nur schlampig? Vielleicht aber auch weder das eine noch das andere? Vielleicht sind die Daten einfach auf einer anderen Berechnungsgrundlage erstellt worden?

Was immer auch der Grund sein mag: Das alles sind Aspekte, die uns in völlig normalen Jahren in der Statistik begegnen, und die sich als Schwankungen beziehungsweise Abweichung einer „erwarteten Sterblichkeit“ darstellen sollen. Und wir sehen das auch bei Günter Eder über das ganze Jahr hinweg (b1):

Im Bild sehen wir solche Abweichungen zu genau zwei wesentlichen Zeitpunkten nicht, nämlich an den Höhepunkten der „1. Welle“ und der „2. Welle“. Günter Eder schließt daraus, dass es sich um „aussagekräftige Daten handelt, auf deren Nutzung man nicht verzichten sollte“. Mich macht das hochgradig misstrauisch, und ich interpretiere es so, dass diese Übereinstimmung genau dafür erzeugt worden ist, um Günter Eders Zweifel samt denen seiner akademischen Kollegen zu zerstreuen. Ich unterstelle also begründet, dass da jemand Hand angelegt hat.

Ein erster Grund ist der gewählte Zeitrahmen. Er beginnt bei Kalenderwoche 11. Und schneidet damit die monatelange Untersterblichkeit zuvor (siehe Abbildung (b2)) einfach weg. Danach fällt  in Abbildung (b1) die „Übersterblichkeit“ der „1. Welle“ viel höher aus.

Ohne dieses Wegschneiden der Vorgeschichte der „1. Welle“ ergäben sich aus den vorhandenen Schwankungen von „Übersterblichkeit“ und „Untersterblichkeit“ eine Netto- „Untersterblichkeit“ für die „1. Welle“.

Ich habe bereits argumentiert, dass es sich bei der Untersterblichkeit dieser Zeit um eine systematische Verzerrung handeln muss, wofür es einen oder mehrere Gründe gibt. Und was immer auch der Grund war: Es ergibt keinen Sinn anzunehmen, dass diese Gründe in Woche 13 wie von Geisterhand verschwinden und dem „erwarteten Sterbegeschehen“ Platz machen.

In diesem Zusammenhang auch bedeutsam ist, dass Abbildung (b2) in Woche 11 eine Untersterblichkeit von rund 2.000 aufweist, von denen in Abbildung (b1) schlicht nichts mehr zu sehen ist. Was ist damit passiert?

Abgesehen davon, ist die „erwartete Sterblichkeit“ — in beiden Abbildungen durch die Null-Linie dargestellt — ein Schätzwert aus normalen Jahren. Sie ist ab 2020 bis mindestens 2023 völlig bedeutungslos, weil Statistik ihre Aussagekraft darauf aufbaut, dass wir alles stets gleich messen und darum Jahr für Jahr (unbekannte) systematische Fehler immer gleich mit erheben. Darum können wir aus Änderungen im statistischen Geschehen auf Änderungen im realen Geschehen schließen — und das sogar quantifizieren.

Aber das gilt nur, wenn wir stets gleich messen und uns im Prinzip auch gleich verhalten. Ab 2020 hatten wir Panik. Wir sind nicht mehr zum Arzt gegangen, wenn wir krank waren, sondern haben uns zu Hause isoliert. Wir haben in Krankenhäusern und ambulant völlig neue und vorher undenkbare Behandlungsrichtlinien „erprobt“ — und zwar, wenn ich mich recht erinnere, „im Blindflug“. „Es konnte ja niemand etwas Genaues wissen“. Wir haben unser Verhalten in vielerlei Hinsicht massiv verändert.

Die erwartete Sterblichkeit aus der Zeit vor 2020 ist darum für diese Zeit weitgehend bedeutungslos. Unabhängig davon, ob sie „seriös“ oder nicht „seriös“ ermittelt wurde. Das wird verdeckt von dem Umstand, dass jährlich eine Million Menschen in Deutschland sterben, und dass daran nichts und niemand etwas ändern kann. Aber für Schätzungen auf einen Prozent Genauigkeit, wie man sie für die Berechnung einer „Übersterblichkeit“ benötigt — also mithin auf 10.000 Sterbefälle genau —, ist das verheerend.

Es gab also von Beginn an keine wesentliche Übereinstimmung der „Corona-Sterblichkeit“ und der „Übersterblichkeit“ der „1. Welle“. Die wird nur durch unsere willkürlichen Entscheidungen zu deren Darstellung erzeugt — eine gängige Variante, um sich selbst zu täuschen.

Widmen wir uns der roten Linie der „Corona-Toten“ (siehe unten, b1). Günter Eder schreibt:

„Aufgrund der riesigen Zahl an PCR-Tests, die während der Corona-Zeit durchgeführt wurden, bietet sich nun erstmals die Gelegenheit herauszufinden, ob beziehungsweise wie eng die beiden Größen ‚Übersterblichkeit‘ und ‚Infektionstote‘ miteinander verknüpft sind. Das war vorher (bei der Grippe) nicht möglich.“ (1ii)

Halten wir an dieser Stelle sicherheitshalber noch einmal fest:

Nicht nur die Darstellung der Übersterblichkeit ist manipulativ. Es kommt hinzu, dass die Werte für die „Corona-Toten“ aus willkürlich und massenhaft durchgeführten, für den Nachweis einer „Corona-Infektion“ nicht aussagekräftigen PCR-Tests abgeleitet wurden. Zu Zeiten der Grippe musste man dagegen noch an einem grippalen Infekt erkrankt und damit zum Arzt gegangen sein, um dort auf Influenza getestet zu werden. Das ist also grundsätzlich überhaupt nicht vergleichbar.

Nehmen wir das trotzdem ernst, dann sagt Günter Eder also, dass es während der „Corona-Pandemie“ möglich war, die Bevölkerung — wenn schon nicht im Ganzen — mindestens in allen relevanten Teilen durchzutesten. So etwas in der Art haben wir ja auch erlebt: Tests mehrmals pro Woche, wenn man zur Arbeit oder zur Schule gehen wollte, und vor allem von Anfang an eine Priorisierung der „vulnerablen Gruppen“.

Wir hatten bei den massenhaft durchgeführten PCR-Tests bereits in der „1. Welle“ in der Spitze eine neunprozentige Positivenquote — laut den Situationsberichten des RKI (7). Das ist ein Durchschnittswert. Es wird Teilpopulationen gegeben haben, wo die Quote höher, und solche wo die Quote niedriger gewesen ist.

Nun hat man, dem RKI sei dank, von Anfang an vor allem mit Blick auf die „vulnerablen Gruppen“ insbesondere in Pflegeheimen und Krankenhäusern getestet. Denn da musste man sich ja angeblich ein Bild machen. Jeder möge sich selbst überlegen, ob die Quote dort höher oder niedriger als im Durchschnitt gelegen haben mag.

Man hat außerdem so ganz nebenbei die Tests auf die alten Menschen priorisiert. Mithin wurde vor allem ein ganz beachtlicher Teil jener 20.000 Menschen erfasst, die jede Woche auf ganz natürlichem Wege sterben. Wenn wir auf die einen Test anwenden, der bei neun Prozent der Getesteten positiv anschlägt, wie viele „Corona-Fälle“ bekommen wir dann in dieser Gruppe?

Es sind 1.800 pro Woche oder etwa 250 am Tag (8). Jetzt handelt es sich bei „Corona“ oder „Covid-19“, wie man will, nicht um die Lungenpest, an der man mit großer Wahrscheinlichkeit verstirbt. Sondern hier geht es vorgeblich um eine Erkältungskrankheit mit einer angeblichen ungefähren Fallsterblichkeit einer „normalen“ oder auch „mittelschweren“ „Grippe“. Die läge dann bei etwa einem Prozent.

Selbst wenn wir sagen, in diesem besonderen Szenario steige die Fallsterblichkeit auf fünf Prozent, wären das nur etwa 100 von 1.800 Todesfällen, die in dieser Woche „an“, nicht etwa „mit“ dem Corona-Virus verstorben wären. Die Leitlinie des RKI stellt dabei sicher, dass zwischen beidem („an“ und „mit“) nicht unterschieden wird und beides gleichermaßen zur roten Linie gezählt wird.

Verschärft wird das Ganze noch dadurch, dass das RKI nicht etwa nur akut Erkrankte oder gerade Genesene, zum Beispiel der letzten zwei Wochen, als „Corona-Tote“ erfasst, sondern selbst Verstorbene, die vor vielen Wochen (waren es sechs Wochen oder gar noch mehr?) einmal positiv getestet wurden, und sogar solche, die post-mortem, also erst nach dem Eintritt des Todes, getestet wurden.

Schauen wir uns jetzt erneut Abbildung (b1) an:

Die gezeigte rote Linie würde also 1.700 Fälle zum Höhepunkt der „1. Welle“ umfassen, die vor allem „an“ und nur zu einem geringen Teil „mit“ „Corona“ gestorben wären, und die im Übrigen in beiden Fällen in der Grafik der Übersterblichkeit überhaupt nicht auftauchen würden. Weil sie schon immer Teil des normalen Sterbegeschehens gewesen wären. Sogar dann, wenn sie ursächlich an „Corona“ verstorben wären. Sie wären also nicht, wie von Günter Eder formuliert, „aufgrund der COVID-Infektion früher gestorben […], als es ohne die Infektion der Fall gewesen wäre“. Sie wären so oder so schlicht gestorben, während sie (angeblich) mit einem Erkältungsvirus infiziert gewesen waren.

1.800 Fälle, das ist das Maximum der sogenannten Corona-Toten in der sogenannten 1. Welle, also praktisch die komplette „Corona-Sterblichkeit“. Es wäre mithin plausibel, aber freilich keinesfalls zwingend, dass die komplette Menge der „Corona-Todesfälle“ auf diese Art und Weise zustande kam. Wer auf unheimliche Übereinstimmungen Wert legt, könnte mal ganz schnell die 20.000 Todesfälle pro Woche mit der vom RKI ausgewiesenen wöchentlichen Positiven-Quote multiplizieren und würde feststellen, dass das Ergebnis haargenau mit dem Abfall der „Corona-Todesfälle“ in der „1. Welle“ ab Kalenderwoche 15 (siehe Abbildung oben) übereinstimmt.

Fragwürdige Datenerfassung

Aber ich empfehle, auf diese Übereinstimmung lieber nichts zu geben. Denn es muss ein weiteres Mal darauf hingewiesen werden, dass das einerseits nur eine grobe Schätzung ist und andererseits implizit Modellannahmen bemüht, die wir (als Kritiker) an anderer Stelle zurecht scharf kritisiert haben. Das Anliegen besteht vielmehr darin aufzuzeigen, was von ganz allein schiefgehen kann, wenn aus Prinzip, also ganz vorsätzlich, nicht zwischen „an“ und „mit“^TM unterschieden wird.

Dabei haben wir ebenfalls noch gar nicht darüber geredet, was ein PCR-Test — für das neuartige Virus tauglich oder nicht, ist in diesem Falle irrelevant —, den man mit mit einem CT-Wert von über 35 laufen lässt, eigentlich noch aussagen soll. In diesem Kontext stelle ich noch einmal die Frage: Ist das schlampige und grob fahrlässige Arbeit? Oder ist das Vorsatz?

Nun haben wir 2025 und nicht mehr 2021. Von 2021 und davor bezog ich alle hier bisher verwendeten Daten. Inzwischen haben wir zum Beispiel den Hinweis von Tom Lausen, dass die Todesfälle in Bergamo schlicht Statistikfälschungen waren (9). Tom Lausen beruft sich dabei auf Daten von Eurostat, und soweit das zutrifft, handelt es sich zweifelsfrei um vorsätzliche Fälschung.

Gehen wir zurück zu Günter Eders Analyse. Bei Euch (dem MWFGD) hat er sich ja in erster Linie gar nicht mit den Fallzahlen und der Sterblichkeit beschäftigt, sondern das nur vorgeschoben, um die Plausibilität und Aussagekraft der von ihm angeführten Daten zu belegen, auch um sie dann nutzen zu können. Sein Thema bei Euch war die sogenannte Impfung. Und es stellt sich natürlich die Frage, ob die Daten hier vielleicht besser sind. Ich verzichte aber auf eine grundlegende Analyse der Daten, wie ich sie weiter oben vorgenommen habe, und möchte einfach nur zwei Aspekte der Datenerfassung herausstellen.

Das RKI hat generell das Etikett „geimpft“ — in der Version „einfach“, „doppelt“, „dreifach“, „vierfach“ oder Sonstiges — nur dann vergeben, wenn die angebliche Impfung (egal welche) mindestens zwei Wochen zurücklag. Mit der Begründung, sie könne in dieser Zeit ja gar nicht gewirkt haben, und darum würde die Erfassung als „Geimpfter“ (innerhalb dieser zwei Wochen) bei Berechnungen zum Fremd- und Eigenschutz in die Irre führen.

Das ist schon mit Blick auf den eigentlichen Zweck der Erfassung hochproblematisch, weil „Impfungen“ nicht erst seit „Corona“ dazu neigen, genau die Krankheit auszulösen, die sie eigentlich vermeiden sollen, und das RKI weiß das auch. Nur beispielhaft sei dazu auf ein epidemiologisches Bulletin aus dem Jahre 1996 verwiesen (10). Da die Basis der „neuartigen Corona-Schutz-Impfung“ ein völlig neuartiges Konzept beinhaltet hat — und das mit einer bedingten Zulassung! —, hätte man an dieser Stelle sehr genau hinsehen müssen.

Das alles erscheint noch viel wilder, wenn man die Nebenwirkungen dieser bedingt zugelassenen gentechnischen Behandlung hinzuzieht, die ebenfalls eines rigorosen Monitorings bedürft hätte. Nebenwirkungen treten in aller Regel akut in der Phase nach der Gabe eines Medikaments auf. Das meint vor allem die erste Woche und zum Teil die zweite Woche danach. Das ist genau der Zeitraum, den man für die Gespritzten vorsätzlich als „ungeimpft“ deklariert hat — per Definition (a1)!

Nach diesen zwei Wochen sind Nebenwirkungen mit zunehmendem zeitlichen Abstand immer schwieriger zuzuordnen, geschweige denn zu beweisen. Wie soll ich einen Zusammenhang meines Herzinfarktes herstellen zu einer „Impfung“, die ich mir 20 Jahre zuvor geben ließ? Schwierig — und maximal möglich per Obduktion. Genau das sagt ja auch Günter Eder.

Es ist also mindestens grob verantwortungslos, die mit einer bedingt zugelassenen Injektionslösung auf mRNA-Basis „behandelten“ Menschen in den ersten beiden Wochen nach dieser „Behandlung“ generell in allen Statistiken als „ungeimpft“ zu führen. Es ist der blanke Wahnsinn.

Der zweite Aspekt ist, dass ab 2021 Krankenhäuser generell verpflichtet wurden, den „Impfstatus“ zu erfassen. Laut Anfragen im Bundestag oder manchem Landtag ist das aber in vielen Fällen nicht geschehen. Warum unterblieb das — trotz gesetzlicher Verpflichtung? Und wie hat man das überhaupt beurteilt? Und warum gab es daraufhin keine „Hausdurchsuchungen“ in Krankenhäusern, um möglicherweise doch vorhandene Daten sicherzustellen.

Nun, beurteilt hat man das so, dass viele der Patienten mit unbekanntem Impfstatus „ungeimpft“ gewesen sein müssen. Wie man das begründet hat, habe ich nie verstanden. Ich meine mich zu erinnern, die Begründung lief im Wesentlichen darauf hinaus, dass sie ja erkrankt gewesen wären. Also mussten sie „ungeimpft“ gewesen sein.

Und wieder hat Tom Lausen darauf hingewiesen, dass in einigen von ihm betrachteten Fällen Eingabemasken genutzt wurden, die neben der Frage „Impfung Ja/Nein“ auch das Datum der „Impfung“ abfragten (11). Wir müssen uns klarmachen, was das in einer Zeit bedeutete, in der absolut jeder seinen „Impfstatus“ (auf die „Corona-Schutzimpfung“) kannte:

Eine Frau kommt ins Krankenhaus.

• „Sind sie geimpft?“
• „Ja.“
• „Wann?“
• „Im Januar. Ende Januar. In der vorletzten Januarwoche, glaube ich.“
• „Haben Sie Ihren Impfpass dabei?“
• „…“

Alternativ:

• „Sind Sie geimpft?“
• „Ja.“
• „Wann?“
• „Vorgestern.“
• „Dann muss ich Sie als ungeimpft eintragen.“

Unter diesen Bedingungen können wir annehmen, dass praktisch alle mit „unbekanntem Impfstatus“ geführten Patienten tatsächlich gespritzt waren, aber bei der Abfrage keinen Impfpass bei sich hatten, um das Datum nachzuweisen. Was das mit Abschätzungen zu „Impfstoffsicherheit“ und „Übertragungsschutz“ macht, kann sogar ChatGPT ausrechnen. Will es aber nicht — es könnte den Konsumenten doch zu sehr verunsichern. Dabei reden wir da nur vom „unbekannten Impfstatus“ und nicht einmal von jenen, die weniger als zwei Wochen zuvor gespritzt worden waren. Denn die konnten ja „bestimmungsgemäß“ als „ungeimpft“ eingetragen werden.

Das nun ist die Datengrundlage, auf der Günter Eder irgendwelche Analysen erstellt. Aber was, bitteschön, soll bei so etwas herauskommen? Alles, was man aus diesen Zahlen ableiten kann, ist, dass sie falsch sind, insoweit sie in sich widersprüchlich sind. Wenn sie in sich widersprüchlich sind und man herausfindet, wo sie das sind. Aber warum um alles in der Welt, sollte ich diesen komplizierten Weg gehen, wenn sich bereits zuvor leicht aufdecken lässt, dass allein schon die Erfassungsrichtlinien eine Verhöhnung wissenschaftlicher Prinzipien darstellen?

Günter Eder geht diesen Weg jedenfalls nicht. Dafür betrachtet er völlig unkritisch schon die Zahlen zu den „Corona-Toten“ und der „Übersterblichkeit“ als „aussagekräftig“.

Fahrlässigkeit oder doch eher Betrug?

Dabei stimme ich ihm in Teilen seiner Argumentation zu. Zum Beispiel, wenn er herausarbeitet, wie grob fehlerhaft das PEI die „observed vs expected“-Methode anwendet (12). Und wieder stellt sich die Frage: War das Vorsatz — sprich Gehorsam, denn auch das PEI ist weisungsgebunden — oder tatsächlich „nur“ Unfähigkeit? Muss ich wirklich davon ausgehen, dass ein durchschnittlicher PEI-Mitarbeiter das nicht kann? Auch, dass die Leitung des PEI es nicht besser weiß? Oder wurden in der Leitung mal wieder alle Fachkundigen durch Juristen ersetzt, wie seinerzeit im Finanzministerium unter Wolfgang Schäuble?

Wie kann es sein, dass ein Fachinstitut eine gewöhnliche statistische Erhebung grob falsch durchführt und diesen Missstand selbst nach öffentlichen Hinweisen nicht behebt?

Wenn wir von Vorsatz ausgehen, was wir keinesfalls ausschließen können, wie Tom Lausen ja nun zum Beispiel für die Todeszahlen aus Bergamo gezeigt hat (9i), macht das alles allerdings Sinn. Dann aber muss jede einzelne Zahl in Zweifel gezogen werden.

Und selbst einer oberflächlichen Betrachtung halten die von Günter Eder gelieferten Zahlen und Argumente nicht stand. Er schreibt über altersbezogene Sterbezahlen:

„Die Grafik lässt erkennen, dass in Phasen, in denen wenig oder gar nicht geimpft wurde, die Kurven für unter und über 60-Jährige nahezu deckungsgleich verlaufen. Das betrifft das gesamte Corona-Jahr 2020, einschließlich der ersten Wochen des Folgejahres, sowie die Zeit nach Beendigung der Massenimpfungen im Frühjahr 2022.“ (3iii)

Bezugnehmend auf seine Grafik (b3) argumentiert Günter Eder weiter:

„Nach dem zunächst (fast) deckungsgleichen Verlauf der Kurven im Jahr 2020 beginnen sich diese ab der 6. Kalenderwoche (KW) 2021 voneinander zu entfernen. Dieser Zustand hält (in unterschiedlich starker Ausprägung) über mehr als zwölf Monate an. Das Zahlenverhältnis von jüngeren zu älteren Corona-Toten verschlechtert sich in dieser Zeit deutlich zuungunsten Jüngeren. Dieser Effekt rührt eindeutig vom Impfen her. Er setzt ein, als die Impfzahlen stark zu steigen beginnen, und endet, als sich nur noch wenige Menschen impfen lassen.“ (3iv)

Tatsächlich? Der Effekt rührt eindeutig (sic!) vom Impfen her?

Also erst einmal sehe ich — ein altbekanntes Muster —, dass die „Todeszahlen“ „an und mit“^TM bei den unter 60-Jährigen einbrechen, bevor die „Impfkampagne“ beginnt. Für eine „Impfung“, die ja die ersten zwei Wochen noch gar nicht wirkt, wie uns die Hersteller und die Bundesregierung erklärten. Womit sich die generelle Frage aufdrängt, ob eine „Impfung“, welcher Art auch immer, tatsächlich notwendig war und welche sonstigen Faktoren einen Einfluss hatten.

Aber eine „Impfung“, selbst eine echte Impfung, ist keine Behandlung mit Paracetamol. Ich muss sie nicht täglich verabreichen, sondern einmal. Dann sollte sie wirken — und zwar dauerhaft. Nun gab es gewisse Abweichungen in den „Impfquoten“ nach Altersklassen (b6):

Wenn die „Impfung“ die Ursache der geringeren Zahl an „Corona-Toten“ wäre, dann sollte man 2022 den Unterschied in den „Impfquoten“ Ende 2022 wiederfinden (siehe vorherige Abbildung (b5)). Es sollte wenigstens leichte Abweichungen zu Gunsten der über 60-Jährigen geben.

Aber da ist nichts.

Schlimmer noch: Ab Oktober 2022 gab es den „2. Booster“ (13). Der hat selbst bei den über 60-Jährigen nur eine Quote von 39 Prozent erreicht, aber das sollte ausreichend sein, um einen sichtbaren Effekt zu erzeugen. Wenn die „Impfung“ eine „Wirksamkeit von 95 Prozent“ hätte, sollte die Sterblichkeit Ende 2022 im Vergleich zu den „Ungeimpften“ unter 60-Jährigen um 30 Prozent einbrechen (39% * ,95 – 6,8% * 39%; Letzteres die Impfquote der unter 60-Jährigen). Langsam abfallend freilich, weil sich ja nicht alle sofort haben „impfen“ lassen, sondern 39 Prozent bis Juli 2023 und die 6,8 Prozent nicht ab Oktober, sondern später bis Juli.

Aber da ist nichts, einfach gar nichts.

Es liegt darum viel näher, aus dem Diagramm zu schlussfolgern, dass die „Impfungen“ sich bestenfalls durch eine zweifelhafte Wirksamkeit auszeichnen. Wenn sich der „2. Booster“ (die vierte Spritze) laut Diagramm als völlig unwirksam erweist, warum sollten dann die anderen funktioniert haben? Müssen wir nicht vielmehr davon ausgehen, dass die von der Statistik gezeigten Abweichungen des Jahres 2021 und des Frühjahres 2022 auf andere Ursachen zurückzuführen sind?

Da wären zum Beispiel mangelhafte, vorsätzlich mangelhafte Vorgaben des RKI zur Erfassung der Datengrundlage.

Da wir gerade bei mangelhaften Vorgaben sind: Wir haben an dieser Stelle noch gar nicht über die Testkriterien für „Geimpfte“ gesprochen — Stichwort 2G und 3G.

Dabei sind mangelhaft erhobene Daten das eine. Aber eine vorsätzlich mangelhafte Erhebung von statistischen Daten ist nichts anderes als eine Methode der Fälschung.

Das scheint für mich ein unüberwindbarer Graben zwischen Günter Eder und mir zu sein und er findet sich eben auch bei der Analyse der „Impfungen“.

Mit freundlichen Grüßen,

Sebastian Domschke

Anmerkungen und Quellen

(Allgemein) Dieser Artikel von Peds Ansichten ist unter einer Creative Commons-Lizenz (Namensnennung — Nicht kommerziell — Keine Bearbeitungen 4.0 International) lizenziert. Unter Einhaltung der Lizenzbedingungen — insbesondere der deutlich sichtbaren Verlinkung zum Blog des Autors — kann er gern weiterverbreitet und vervielfältigt werden. Bei internen Verlinkungen auf weitere Artikel von Peds Ansichten finden Sie dort auch die externen Quellen, mit denen die Aussagen im aktuellen Text belegt werden. Die weiteren Anmerkungen, Quellen und Verlinkungen wurden zum besseren Verständnis durch den Autor (Peds Ansichten) hinzugefügt.

(a1) Eine Definition in der Mathematik ist eine ‚willkürliche‘ Festlegung und nichts weiter als ein Werkzeug, das es erlaubt, einen komplexen mathematischen Sachverhalt mit einem einfachen Begriff zu belegen. Also quasi Namensmagie. Ich muss dann nicht mehr die komplexen mathematischen Eigenschaften eines Objekts referieren. Wenn man eine Definition einführt, die offenkundig nicht das leistet, was ihre Bezeichnung suggeriert, öffnet man der Willkür und Manipulation Tür und Tor. Also wenn zum Beispiel ‚Ungeimpfte‘ sehr wohl gespritzt sein können und ‚Geimpfte‘ weder vor Ansteckung geschützt sind noch die Weitergabe einer Krankheit eindämmen — laut Herstellerangaben. Und der einer „Schutzimpfung“ zugesprochene „Schutz vor schweren Verläufen“ ziemlich schnell nachlässt.

(1 bis 1ii) 06.07.2021; NachDenkSeiten; Günter Eder; Verlorene Lebenszeit durch Corona — eine weitere Säule wankt; https://www.nachdenkseiten.de/?p=74005

(2, 2i) 04.09.2021; Peds Ansichten; Sebastian Domschke; Was soll schon schiefgehen…; https://peds-ansichten.de/2021/09/was-soll-schon-schiefgehen/

(3 bis 3iv) 20.01.2025; MWGFD; Günter Eder; Die zwei Seiten der Corona-Impfung; https://www.mwgfd.org/2025/01/vermiedene-und-verursachte-todesfaelle-die-zwei-seiten-der-corona-impfung/

(4) 01.04.2020; FragDenStaat; Strategiepapier des Bundesministeriums des Innern (BMI); Wie wir COVID-19 unter Kontrolle bekommen; https://fragdenstaat.de/dokumente/4123-wie-wir-covid-19-unter-kontrolle-bekommen/

(5) 01.04.2020; FragDenStaat; Arne Semsrott; Wer Gefahr abwehren will, muss sie kennen; https://fragdenstaat.de/artikel/exklusiv/2020/04/strategiepapier-des-innenministeriums-corona-szenarien/

(6) ST Lyrics; Bruder Judas — Gerhard Schöne; https://stlyrics.org/songs/g/gerhardschone69824/bruderjudas2708868.html; abgerufen: 12.03.2025

(7) Robert-Koch-Institut; COVID-19-Pandemie; Tägliche Situationsberichte 2020; https://www.rki.de/DE/Themen/Infektionskrankheiten/Infektionskrankheiten-A-Z/C/COVID-19-Pandemie/Situationsberichte/Archiv_2020_tab.html?nn=16911042; abgerufen: 26.02.2025

(8) 25.11.2020; Welt; „Todeszahlen sind so hoch, als würde jeden Tag ein Flugzeug abstürzen“, sagt Söder; https://archive.is/0anfX

(9, 9i) 15.11.2024; YouTube; Report24news; Tom Lausen hat die Daten — und fragt zu Bergamo: Nicht nur Bilder, auch Tote gefälscht; https://www.youtube.com/watch?v=GuXamAA-YFI; siehe auch: 15.11.2024; Report24; Analyst Tom Lausen: Nicht nur die Bilder aus Bergamo, die Toten selbst könnten Fake sein; https://report24.news/analyst-tom-lausen-nicht-nur-die-bilder-aus-bergamo-die-toten-selbst-koennten-fake-sein/; siehe auch: https://x.com/i/broadcasts/1mnxeAzlelNxX; ab Minute 10:30

(10) 08.01.1996; Robert-Koch-Institut; Epidemiologisches Bulletin; https://www.rki.de/DE/Aktuelles/Publikationen/Epidemiologisches-Bulletin/1996/01_96.pdf?__blob=publicationFile&v=1

(11) Ulrike Lausen, Tom Lausen und die KI „Die Untersuchung“; https://shop.achgut.com/products/die-untersuchung-drei-jahre-ausnahmezustand-ein-wegweisendes-gespraech (S. 158 bzw. ab Kap. 4)

(12) 03.07.2022; 7Argumente; Der Beschluss des Bundesverfassungsgerichts zur einrichtungsbezogenen Impfpflicht beruht auf groben methodischen Fehlern des Paul-Ehrlich-Instituts; https://7argumente.de/grobe-fehler-in-pei-sicherheitsanalyse/; siehe auch: https://www.researchgate.net/publication/363480772_Der_Beschluss_des_Bundesverfassungsgerichts_zur_einrichtungsbezogenen_Impfpflicht_beruht_auf_groben_methodischen_Fehlern_des_Paul-Ehrlich-Instituts_-_Offener_Brief_vom_6_Juli_2022

(13) 15.09.2022; Gelbe Liste; Christian Kretschmer; BA.4/BA.5-adaptierter Corona-Impfstoff zugelassen; https://www.gelbe-liste.de/nachrichten/ba4-ba5-adaptierter-corona-impfstoff-zugelassen

(b1, b5) siehe (3)

(b2 bis b4) siehe (1)

(b6) Statista, Corona, Impfquote; 11.07.2023; https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1258043/umfrage/impfquote-gegen-das-coronavirus-in-deutschland-nach-altersgruppe/

(Titelbild) Pfizer, Biontech, Comirnaty, Spritze, Injektion; Autor: candyandi (Pixabay); 20.03.2021; https://pixabay.com/photos/vaccination-injection-corona-6105933/; Lizenz: Pixabay License