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Corona-Inzidenzen nach Impfquote, pro Kreis

Diese Daten sind von Anfang Dezember 2021 und damit outdated.

Für die politische Ebene völlig überraschend befinden wir uns in der 4. Coronawelle und haben zum Glück darauf geachtet, noch vor dem Herbst die Impf- und Testkapazitäten zurückzufahren. Das gibt uns die Gelegenheit zu einer interessanten Auswertung: Man errechne die allgegenwärtigen 7-Tage-Corona-Inzidenzen für jeden Land-/Stadtkreis, und halte sie gegen die Quote der Vollgeimpften für jeden Kreis (alle Datenquellen am Ende des Artikels). Es kommt das folgende Bild heraus (Klick zum Vergrößern):

Wie immer erhaltet ihr von mir einen ausführlichen Beipackzettel, der die Ergebnisse und die Unsicherheiten enthält. Ich fange mit den Unsicherheiten an.

Unsicherheiten und Filterung

Edit: In ein paar Plots fehlt Berlin! Gerade keine Zeit zu gucken, woran das liegt, also weise ich darauf hin. :-)

Ich habe das Bild der Übersichtlichkeit zuliebe links bei 40% Impfquote und rechts bei 90% Impfquote abgeschnitten, da diese Werte unrealistisch werden. So gibt es durchaus häufiger Kreise mit deutlich über 100% Vollgeimpftenquote, während der Nachbarkreis gleichzeitig einen sehr niedrigen Wert hat. Die Ursache ist klar: Viele Leute lassen sich im angrenzenden Stadtkreis impfen, und dieser Ort wird dann gezählt.

Der Datensatz ist also verrauscht. Achtet also im Zweifel gerade bei den kleinen Kreisen nicht auf einzelne Datenpunkte, sondern auf die Gesamttendenz von Kreisgruppen. Das ist auch der Grund, warum die Medien die Impfquoten meistens per Bundesland aggregieren, so mittelt sich das dann raus.

Damit ihr auch den vollen Datensatz erforschen könnt und nicht den Eindruck habt, ich verheimliche euch irgendwas, habe ich unten noch voll-interaktive Visualisierungen des gesamten Datensatzes mit Plotly gebaut. Hier könnt ihr auch euren eigenen Kreis suchen.

Ergebnisse

Interessanterweise spielen sich sämtliche ultra-hohen Inzidenzen links der roten Linie ab, also bei weniger als 73% Vollgeimpftenquote. Prominent vertreten sind Kreise in Sachsen (hellgrün), Sachsen-Anhalt (Dunkelrot), Thüringen (Hellbraun) und auch Bayern (dunkelblau). Dies entspricht auch der gängigen Berichterstattung. Rechts der roten Linie, also bei höheren Impfquoten als 73%, gibt es praktisch keine ultrahohen Inzidenzen mehr.

Das Rauschen in der Punktwolke legt nahe, dass es noch andere wichtige Faktoren gibt, die die Inzidenz beeinflussen und darum Maßstab unseres Handelns sein müssten. Ganz naiv, ohne Beweis und aus dem Bauch raus würde ich mal auf Altersverteilung, Bevölkerungsdichte und verschiedene Sozialfaktoren tippen, die insbesondere unterhalb einer Impfquote von 73% wichtige Faktoren sind, wo die Punktwolke eine große Verteilung aufweist. Der Zufall wird ebenfalls eine Rolle spielen, jeder Kreis kann sich durch singuläre Ereignisse mal kurz in höhere Indizenzen katapultieren.

Dies alles ist nicht Bestandteil dieser kurzen Analyse. Sie legt nur nahe, dass die Impfen ab einer Impfquote von 73% ein sehr wichtiger und aussagekräftiger Faktor bezüglich der Verteilung der Inzidenzen sind.

Todesinzidenzen

Ein gängiger Einwand ist nun: Wo es viele Geimpfte gibt, gibt es weniger Tests und darum geringere Inzidenzen. Das ist als Einwand erstmal valide, viele Leute bemerken nun mal nichts von ihrer Infektion, vor allem die jüngeren.

Man kann dem aber begegnen, indem man nicht mehr die Indizenz der Corona-Fälle misst, sondern die Inzidenz der Tode. Bei Toten und sehr Alten – denn die meisten Leute, die sterben, sind nun mal sehr alt, ganz unabhängig von Corona – ist die Dichte anlassloser Tests besser als bei der Normalbevölkerung, weil sie sich, insbesondere kurz vor dem Tod, in Institutionen mit Testroutinen aufhalten (Krankenhaus / Altenheim / Hospiz). Entgegen der romantischen Vorstellung sterben die meisten Menschen leider nicht zuhause. Es ist also zu erwarten, dass uns bei den Toten weniger symptomlose durch die Lappen gehen.

(Am Rande: Bei jeder Coronastatistik sind die Toten der beste Messwert – der Nachteil ist nur, dass man diese Zahlen erst mit starkem Versatz hat, weil Leute nun mal deutlich später sterben, als sie erkranken. Darum eignen sie sich nicht zur Maßnahmensteuerung und werden viel weniger genommen. Am allerbesten wären regelmäßige anlasslose Tests einer repräsentativen Teilmenge der Gesamtbevölkerung, so ähnlich wie bei Wahlumfragen.)

Wir legen also jetzt noch die Todesinzidenz neben die Impfquoten, aber über 28 Tage statt 7, damit wir weniger Rauschen haben. Es ergibt sich ein recht ähnliches Ergebnis. Nicht jeder Kreis mit weniger Impfquote hebt nach oben ab. Aber extrem abgehobene gibt es nur auf der Seite mit weniger Impfquoten. Generell auch hier: Mit Unschärfe und einem Körnchen Salz betrachten, und meine o.g. Annahmen und die genannten Schwächen hinterfragen. Wie wir wissen, ist das deutsche Datenmeldesystem nicht perfekt, also sollten wir auch hier keine einzelnen Datenpunkte betrachten, sondern nur auf Gesamttendenzen schauen.

Interaktive Visualisierungen zum Selberforschen

Hier gibt es das Ganze im Vollbildmodus, macht mehr Spaß, weil größer.

Und wieder: Hier im Vollbild.

Datenquellen (alles Stand 4. Dezember 2021)

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