Ein Prävalenzfehler (auch Basisratenfehler genannt) geschieht, wenn Zahlen falsch im Bezug zu einer scheinbaren Gesamtmenge gesetzt werden, um Rückschlüsse daraus zu ziehen.
Was genau damit gemeint ist, wird oben in der Abbildung deutlich. In dem Beispiel sind alle innerhalb eines Jahres verzeichneten Fälle schwer verletzter Sportler in der Schweiz aufgeführt. Wie zu erkennen ist, wurden rund zwei Drittel mehr verunfallte Fußballer als Wanderer registriert.
Irrtümlich könnte sich die Idee einschleichen, Fußball wäre nicht wesentlich gefährlicher als Bergwandern, wenn – ja wenn – der Bezug falsch gesetzt wird. Ausschlaggebend ist nämlich nicht die Gesamtmenge an registrierten Sportverletzungen, zu denen die Schwerverletzten in der jeweiligen Sportart in Bezug gesetzt wurden, sondern ausschließlich die Relation zu den absolvierten Sportstunden in der jeweiligen Disziplin.
Werden die Daten so umgerechnet, ergibt eine Stunde Fußballspielen ein ca. 11-mal höheres Risiko, sich schwer zu verletzen, als das in derselben Zeit beim Bergwandern gegeben wäre. Ein gravierend anderes Ergebnis.
Genauso passiert es im zweiten Beispiel. Hier legt eine Umfrage nahe, dass jede 6. Bürger:in ein neues Auto kaufen will, sogar Wähler:innen der Ökopartei! Das schafft natürlich Aufmerksamkeit, ist aber völlig falsch aus den Ergebnissen abgeleitet. Denn befragt wurden nur Leute, die bereits ein Auto besitzen!
Aber: Im Vergleich besitzen Wähler:innen der Ökopartei die wenigsten Autos und sie ziehen am wenigsten in Betracht, einen Neuwagen anzuschaffen. Die Bezugsgröße ist nicht die Gesamtmenge aller Befragten, sondern die jeweilige gesamte Wählergruppe einer Partei, zu der die individuellen Zahlen in Bezug gesetzt werden müssen. So lässt sich also maximal sagen, dass 3-mal weniger Autobesitzer:innen der Ökopartei ein neues Auto kaufen wollen als die restlichen Wähler:innen. Für mehr Aussagekraft müssten auch Personen ohne Auto befragt werden.
In dieser Abbildung wird der Prävalenzfehler rechnerisch noch einmal genauer anhand von Geimpften und Ungeimpften erklärt, die in ein Krankenhaus eingeliefert werden. Diese Frage, ob impfen etwas bringt, wurde in den vergangenen beiden Jahren öfter versucht, mit dem Verhältnis der eingewiesenen Menschen zu erklären. Warum das falsch ist, wird klar, sobald die richtige Bezugsgröße zur Berechnung herangezogen wird.
Dieser Artikel ist ein Auszug aus dem Buch „Praxisbuch Infografik“ von Stefan Fichtel. Alle Infos zum Buch, das Inhaltsverzeichnis und eine kostenlose Leseprobe findet ihr bei uns im Shop.