Ergebnisse aus dem wiederholten querschnittlichen Monitoring von Wissen, Risikowahrnehmung, Schutzverhalten und Vertrauen während des aktuellen Ausbruchsgeschehens

Stand: 13.03.2020 (Version 02-01)

Ein Gemeinschaftsprojekt von Universität Erfurt (UE), Robert Koch-Institut (RKI), Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID), Science Media Center (SMC), Bernhard Nocht Institute for Tropical Medicine (BNITM), Yale Institute for Global Health (YIGH).


Ziel

Ziel dieses Projektes ist es, einen wiederholten Einblick in die Wahrnehmungen der Bevölkerung - die “psychologische Lage” - zu erhalten. Dies soll es erleichtern, Kommunikationsmaßnahmen und die Berichterstattung so auszurichten, um der Bevölkerung korrektes, hilfreiches Wissen anzubieten und Falschinformationen und Aktionismus vorzubeugen. So soll z.B. auch versucht werden, medial stark diskutiertes Verhalten einzuordnen, wie z.B. die Diskriminierung von Personen, die augenscheinlich aus stark betroffenen Ländern wie China oder Italien kommen, oder sogenannte Hamsterkäufe. Wir wollen ergründen, wie häufig solches Verhalten tatsächlich vorkommt und welche Faktoren dieses Verhalten möglicherweise erklären können.

Diese Seite soll damit Behörden, Medienvertretern, aber auch der Bevölkerung dazu dienen, die psychologischen Herausforderungen der COVID-19 Epidemie einschätzen zu können und im besten Falle zu bewältigen.

Alle Daten und Schlussfolgerungen sind als vorläufig zu betrachten und unterliegen ständiger Veränderung. Ein Review Team von wissenschaftlichen Kolleg/innen sichert zudem die Qualität der Daten und Schlussfolgerungen. Trotz größter wissenschaftlicher Sorgfalt und dem Mehr-Augen-Prinzip haften die beteiligten Wissenschaftler/innen nicht für die Inhalte.

Informationen zu COVID-19 und das Ausbruchgeschehen

Wichtig: Hier finden Sie KEINE Informationen zu COVID-19 und dem eigentlichen Ausbruchsgeschehen. Wenn Sie das suchen, klicken Sie bitte hier:

Frühere Auswertungen und Archiv: https://projekte.uni-erfurt.de/cosmo2020/archiv/

Studienprotokoll: http://dx.doi.org/10.23668/psycharchives.2776

Aktueller Fragebogen: https://dfncloud.uni-erfurt.de/s/76Ps2ZA3NWaYiNT

Wissenschaftliche Verantwortung und Initiative: UE

Finanzierung: UE, ZPID, RKI

Auswertung und Dokumentation: UE

Kontakt:

1 Zusammenfassung

1.1 Ergebnisse der aktuellen Welle

Analyse der 2. Datenerhebung (10.03.-11.03.2020). Die Datenerhebungen finden wöchentlich dienstags und mittwochs statt.

Die 969 Befragten wurden aus einem durch die Firma Respondi rekrutierten und gepflegten Befragtenpool (sog. Online-Panel) so gezogen, dass sie der Verteilung von Alter, Geschlecht (gekreuzt) und Bundesland (ungekreuzt) in der Deutschen Bevölkerung entsprechen.

Psychologische Lage

Risikowahrnehmung:

  • Im Vergleich zur Vorwoche ist die wahrgenommene Erkrankungswahrscheinlichkeit leicht gestiegen.

  • 44% (statt Vorwoche 52%) schätzen ihre Wahrscheinlichkeit, an COVID-19 zu erkranken, insgesamt als eher oder sehr gering ein, ein Drittel ist sich unsicher. Eine eher höhere Erkrankungswahrscheinlichkeit nehmen Personen wahr, die jünger sind, die das Coronavirus als nah und sich schnell ausbreitend wahrnehmen und wenn ein bestätigter COVID-19 Fall im eigenen Kreis oder der kreisfreien Stadt aufgetreten ist.

  • Circa 25% halten sich selbst für anfällig, ein Drittel ist sich unsicher (gleich geblieben). Wer chronisch krank ist, eher geringes Vertrauen in den Gesundheitssektor hat, das Virus als nah wahrnimmt, hält sich für anfälliger.

  • 25% halten eine Erkrankung für gefährlich, ein Drittel ist sich unsicher (gleich geblieben). Ältere und chronisch kranke Menschen denken eher als junge und gesunde, dass die Erkrankung für sie schwerwiegend ist.

  • Eine insgesamt eher geringere Risikowahrnehmung haben Personen, die das Coronavirus v.a. als Medienhype wahrnehmen.

Emotionen

  • Die Dominanz des Themas, Angst und Sorge haben seit der Vorwoche geringfügig zugenommen:

  • Ein Drittel berichtet, dass sie häufig oder dauernd an Corona denken müssen, in der Vorwoche war es nur ein Viertel.

  • 52% (Vorwoche 48%) finden das Coronavirus eher besorgniserregend oder besorgniserregend.

  • 41% (Vorwoche 36%) finden das Coronavirus eher angsteinflößend oder angsteinflößend.

Wissen und Verhalten

  • Die Bevölkerung hat einen hohen Wissensstand über COVID-19 und entsprechende Schutzmaßnahmen.

  • 88% wissen, dass 20 Sekunden langes Händewaschen hilft (85% tun es).

  • 92% wissen, dass Menschenansammlungen meiden hilft (nur 65% tun es).

  • Subjektive Informiertheit über COVID-19 und Schutzmöglichkeiten ist hoch.

  • Aber: gefühltes Wissen über Schutzmaßnahmen und tatsächlich ergriffene wirksame Schutzmaßnahmen hängen nicht miteinander zusammen. Das bedeutet, dass Personen, die meinen, viel über COVID-19 oder wirksames Schutzverhalten zu wissen, sich nicht auch besser schützen.

  • Mehr wirksames Schutzverhalten haben Personen ergriffen in mittelgroßen Städten (bis 100.000 Einwohnern), wenn bestätigte Fälle im Kreis/der kreisfreien Stadt bekannt sind, Personen die älter sind, weiblich, COVID-19 als ernsthafte Erkrankung einschätzen, mehr Wissen über COVID-19 haben, das Coronavirus als näher empfinden.

Unerwünschtes Verhalten

  • Aktionismus (Ergreifen unwirksamer Schutzmaßnahmen wie Gesichtsmasken tragen) ist relativ gering ausgeprägt.

  • Unter 10% sind vorsichtig beim Öffnen von Postsendungen oder tragen eine Gesichtsmaske. Diese Woche geben signifikant weniger Menschen an, eine Gesichtsmaske zu tragen (5%, Vorwoche: 8%)

  • Mehr Aktionismus zeigen weibliche Personen, Personen, die COVID-19 als ernsthafte Erkrankung einschätzen und mehr Vertrauen in die Medien haben. Weniger Aktionismus zeigen Personen, die von einer langsamen Verbreitung des Virus ausgehen.

  • 17% (Vorwoche: 13%) meiden Personen aus Ländern, in denen vermehrt Infektionen auftreten, 40% haben dies vor (Vorwoche: 35%). Die Mehrheit der Bevölkerung missbilligt jedoch Diskriminierung. Menschen aus betroffenen Gebieten werden besonders gemieden von Personen, die ihre Erkrankungswahrscheinlichkeit als hoch, das Virus als nah einschätzen, und ein geringeres Vertrauen in die Behörden besitzen.

  • Hamsterkäufe (Nahrungsmittel, alltägliche Dinge wie Zahnpasta und Klopapier) werden v.a. durch geringes Vertrauen in die Behörden und höheres Vertrauen in die Medien getrieben. Größere psychologische Nähe und höhere Ernsthaftigkeit der Erkrankung spielen ebenfalls eine Rolle.

Individuelle Krisenvorbereitung und -reaktion

  • 20% haben bereits Medikamente gekauft, die sie regelmäßig brauchen, 20% haben es vor (Vorwoche: 18%, 17%).

  • nur 21% (Vorwoche: 15%) haben bislang Großveranstaltungen gemieden, 38% (Vorwoche: 31%) haben es vor.

  • 15% haben berufliche, private oder Urlaubsreisen storniert (Vorwoche: 8%), ca. 20% erwägen es (Vorwoche: ca. 13%).

Informationsquellen

  • 53% informieren sich häufig oder sehr häufig über Corona.

  • Die folgenden Quellen werden als am relevantesten eingeschätzt (Häufigkeit der Nutzung und Vertrauen): öffentlich-rechtliches Fernsehen, Gespräche mit Familie/Freunden, Radio, Suchmaschinen.

  • Insgesamt wird das Ausbruchsgeschehen eher als Medienhype wahrgenommen. Dies führt, wie oben erwähnt, zu einer geringeren Risikowahrnehmung.

Ausbruchsmanagement: Vertrauen, Verantwortlichkeit und Akzeptanz der Maßnahmen

  • Das Vertrauen in die Behörden und den Gesundheitssektor ist unverändert eher hoch, in die Medien weiterhin eher geringer (Achtung: ab der kommenden Woche wird Vertrauen in die Medien spezifischer betrachtet; für Vertrauen in die einzelnen Medienarten siehe Daten im Detail).

  • Das Vertrauen in Länder- und Bundesministerien ist diese Woche signifikant geringer als in der Vorwoche; nur das RKI hat sein hohes Vertrauen gehalten. Die Bevölkerung hat am meisten Vertrauen in das RKI, gefolgt von BZgA. Länder und Bundes-Ministerien wird signifikant weniger vertraut, jedoch liegt hier das Vertrauen auch im positiven Bereich (oberhalb des Skalenmittelpunkts).

  • Als hauptverantwortliche Krisenmanager sehen 46% der Bevölkerung die Gesundheitsbehörden auf Rang 1, 27% das Bundesministerium (wie Vorwoche). Nur ca. 10% sehen das örtliche Gesundheitsamt und 8% das Landesministerium auf Rang 1.

  • Die Zustimmung auch zu restriktiveren Maßnahmen steigt im Vergelich zur Vorwoche (Quarantäne-Maßnahmen, persönliche Freiheitsrechte einschränken, vorsorgliche Schließung von Schulen).

  • Eine Datenspende (Handydaten, Daten von Fitnessarmbändern) zur Identifikation von Kontaktketten oder Erkranunkgen an das RKI wird tendenziell befürwortet. Personen mit höherem Vertrauen in die Behörden und die das Virus als näher wahrnehmen, befürworten dies stärker.

2 Schlussfolgerungen

Schutzverhalten umsetzen!

Die Bevölkerung hat ein hohes Maß an Wissen, ergreift aber die wirskamen Schutzmaßnahmen noch nicht ausreichend. Es erscheint wichtig, die Bevölkerung dabei zu unterstützen, ihr korrektes Wissen auch anzuwenden. Daraus schließen wir, dass Unterstützung beim Umsetzen des neuen Verhaltens notwendig ist (wie kann man Gewohnheiten wie ins Gesicht fassen ablegen, sich neue Händewasch-Routinen angewöhnen, usw.). Wissenschaftler aus dem Bereich Verhaltensforschung/-wissenschaft können hier hilfreiche Gesprächspartner für Medienvertreter sein.

Maßnahmen werden gut akzeptiert

Seit letzter Woche ist die Zustimmung auch zu restriktiveren Maßnahmen gestiegen; die Bevölkerung scheint also weitestgehend “an Bord” zu sein.

Besonders hohe Zustimmung gibt es, wenn nach dem Schutz anderer Personen gefragt wird; hier ist die Bevölkerung bereiter, sich einzuschränken, als wenn es darum geht, den Ausbruch so zu verlangsamen, damit das Gesundheitssystem nicht überlastet wird. Kommunikative Maßnahmen sollten also v.a. den Schutz anderer betonen und hervorheben, dass dies breit akzeptiert ist (soziale Norm kommunizieren).

Hamsterkäufe sind mediengetriebenes Herdenverhalten

Hamsterkäufe kommen auf die bevölkerung gerechnet sehr sleten vor. Sie scheinen vor allem mit einem häufigen Medienkonsum und einem als hoch angenommenen eigenen Risiko verbunden zu sein. Der Bericht über Einzelfälle in den Medien scheint hier ein Treiber für “Herdenverhalten” zu sein. Herdenverhalten meint, dass sich das individuelle Verhalten an dem bei anderen beobachteten Verhalten orientiert. Möglicherweise sollten Fragen zur Versorgungssicherheit beantwortet und Quarantäne-Szenarien dargestellt werden, um der Bevölkerung die Angst zu nehmen, in einen Versorgungsengpass zu rutschen. Zudem könnten Medien versuchen, Herdenverhalten entgegenzuwirken.

Psychologische Nähe des Virus / der Erkrankung ist ein wesentlicher Faktor

Wer das Virus als nah empfindet, nimmt ein größeres Risiko wahr und schützt sich eher. Psychologische Nähe korreliert nur sehr gering mit der Relevanz einzelner Medien, v.a. nicht mit der Nutzung sozialer Medien. Personen, die sich häufiger informieren, nehmen jedoch das Virus als näher wahr.

3 Hinweise zur Datenerhebung und Interpretation der Daten

Die Daten werden zunächst wöchentlich erhoben mit Beginn am 03.03.2020. Bei einer Veränderung oder Zuspitzung der Lage können die Intervalle zwischen den Wellen verkürzt werden. Eine Welle dauert von 10 Uhr morgens bis 24 Uhr am Folgetag, umfasst also ca. 2 Tage.

Es handelt sich um Querschnittsdaten, d.h., dass an den verschiedenen Wellen verschiedene Personen teilgenommen haben.

In jeder Welle werden 1000 Personen mit einem Online-Fragebogen befragt. Die Stichproben werden jeweils so gezogen, dass sie der Verteilung von Alter, Geschlecht (gekreuzt) und Bundesland (ungekreuzt) in der Deutschen Bevölkerung entsprechen.

Limitationen: Analysen über Zusammenhänge können keine Aussagen darüber treffen, was Ursache und was Wirkung ist.

4 Psychologische Lage

Für menschliches Entscheiden sind die Wahrnehmung von Risiken wichtig, für Verhalten spielen zudem Emotionen wie Angst oder das Gefühl, bedroht zu sein, eine Rolle. Ferner sind Kontrollüberzeugungen relevant – wenn ich mich schützen will, habe ich dann das relevante Wissen, bin ich sicher, dass ich mich schützen kann?

Die folgenden Grafiken zeigen zunächst den aktuellen Stand und die Veränderung der relevanten Variablen. Weiter unten wird exploriert, inwiefern diese Variablen auch mit effektivem Schutzverhalten, Aktionismus, Hamsterkäufen und Diskriminierung zusammenhängen (siehe Abschnitt “Was das Verhalten beeinflusst”).

4.1 Risikowahrnehmung

Die folgenden drei Grafiken zeigen verschiedene Aspekte der Risikowahrnehmung im Verlauf der Erhebungen.

4.2 Corona und Emotionen

Die folgenden drei Grafiken zeigen verschiedene emotionale Aspekte über den Verlauf der Erhebungen.

4.3 Gefühltes und echtes Wissen

Korrektes Wissen und das Gefühl, sich selbst schützen zu können, wenn man dies will, sind wichtige Einflussfaktoren auf Schutzverhalten. Die folgenden Grafiken zeigen den aktuellen Stand und die Veränderung des selbst eingeschätzten und tatsächlichen mittleren Wissens, die Sicherheit in Bezug auf Schutzverhalten und die Wahrnehmung der Maßnahmen.

4.4 Sich vorbereitet fühlen und vorbereitet sein

Hinweis: Ab Welle 2 wurde “20 Sekunden Händewaschen” zu den wirksamen Schutzmaßnahmen hinzugefügt.

4.5 Zusammenhänge

Folgende Analysen untersuchen, wie stark die subjektiven Einschätzungen mit dem tatsächlichen Wissen und Verhalten statistisch zusammenhängen (´korrelieren´).

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte auf der einen Variable mit niedrigen Werte auf der anderen Variable auftreten. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

Hinweis: Die folgenden Analysen beziehen sich auf den Daten aller bisherigen Erhebungswellen.

  • Selbst eingeschätztes Wissen und tatsächliches Wissen über COVID-19: 0.15

  • Es einfach finden, eine Infektion vermeiden zu können und eigenes Schutzverhalten (Anzahl ergriffener, effektiver Schutzmaßnahmen): 0.02

  • Sich sicher fühlen, welche Schutzmaßnahmen geeignet sind, und eigenes ergriffenes Schutzverhalten (Anzahl ergriffener, effektiver Schutzmaßnahmen): 0.04

  • Sich sicher fühlen, welche Schutzmaßnahmen geeignet sind, und Aktionismus (Anzahl ergriffener, nicht effektiver Schutzmaßnahmen): 0.03

  • Maßnahmen, die derzeit ergriffen werden, übertrieben finden und eigenes ergriffenes Schutzverhalten: -0.15

  • Sich sicher fühlen, welche Schutzmaßnahmen geeignet sind und Maßnahmen, die derzeit ergriffen werden, übertrieben finden: 0.12

5 Was die Risikowahrnehmung beeinflusst

Als Antwort auf die sich verändernde Situation wird sich wahrscheinlich auch die Risikowahrnehmung der Bevölkerung verändern. Risiko wird als Wahrscheinlichkeit zu erkranken, als Schweregrad der Erkrankung und eigene Anfälligkeit erfasst. Hier wird untersucht, welche Faktoren mit der Risikowahrnehmung zusammenhängen.

Als Einflussfaktoren werden neben Demographie untersucht: Wahrnehmung von Corona - Corona wird als nah wahrgenommen, als sich schnell ausbreitend, als Medienhype; außerdem untersuchen wir den Einfluss von Vertrauen in Medien, den Gesundheitssektor und die Behörden als Einflüsse auf die Risikowahrnehmung.

Wahrscheinlichkeit

Eine eher höhere Wahrnehmung der Erkrankungswahrscheinlichkeit haben Personen, die jünger sind, die das Coronavirus als nah und sich schnell ausbreitend wahrnehmen sowie wenn ein bestätigter Fall im Kreis/der kreisfreien Stadt bekannt ist. Eine eher geringere Wahrnehmung der Erkrankungswahrscheinlichkeit haben Personen, die das Coronavirus v.a. als Medienhype wahrnehmen.

Schweregrad

Eine eher höhere Wahrnehmung des Schweregrades haben Personen, die älter und chronisch krank sind, mehr in Medien vertrauen, die das Coronavirus als nah wahrnehmen. Eine eher geringere Risikowahrnehmung haben Personen, die das Coronavirus v.a. als Medienhype wahrnehmen.

Anfällligkeit

Personen fühlen sich anfälliger, wenn sie chronisch krank sind, weniger Vertrauen in den Gesundheitssektor haben, das Virus als nah wahrnehmen. Sie fühlen sich weniger anfällig, wenn sie das Virus als einen Medienhype wahrnehmen.

Insgesamt lässt sich nur ca. 20% der Verhaltensvarianz durch die untersuchten Faktoren aufklären. Das heißt, dass es noch einige andere, bisher nicht erfasst Faktoren gibt, die das Verhalten beeinflussen.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen Regressionsanalyse. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Risikowahrnehmung. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Risikowahrnehmung.

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich auf die Messzeitpunkte ab Welle 2 (zuvor wurde “chronische Erkrankung” nicht erhoben). Ab der kommenden Welle werden zusätzlich Veränderungen über die Zeit betrachtet.

  Wahrscheinlichkeit Schweregrad Anfälligkeit
Predictors Beta standardized CI p Beta standardized CI p Beta standardized CI p
(Intercept) -0.39 -0.63 – -0.14 0.00 -0.17 -0.41 – 0.07 0.16 -0.22 -0.47 – 0.02 0.08
Alter -0.16 -0.22 – -0.09 0.00 0.21 0.15 – 0.28 0.00 0.02 -0.04 – 0.09 0.49
Geschlecht: weiblich 0.06 -0.07 – 0.18 0.37 -0.02 -0.13 – 0.10 0.79 -0.01 -0.13 – 0.11 0.85
Schulbildung: 10+ Jahre
(ohne Abitur) vs. 9 Jahre 		0.11 -0.10 – 0.32 0.32 0.04 -0.16 – 0.25 0.68 -0.08 -0.29 – 0.13 0.45
Schulbildung: Abitur vs.
9 Jahre 		0.15 -0.06 – 0.36 0.16 -0.04 -0.24 – 0.16 0.70 -0.08 -0.29 – 0.12 0.43
Chronisch krank (vs.
nicht chronisch krank) 		0.08 -0.05 – 0.21 0.24 0.46 0.33 – 0.59 0.00 0.53 0.41 – 0.66 0.00
Gemeindegröße: 5.001 -
20.000 vs. <5.000
Einwohner 		0.10 -0.09 – 0.30 0.30 -0.04 -0.23 – 0.15 0.71 0.08 -0.11 – 0.28 0.42
Gemeindegröße: 20.001 -
100.000 vs. <5.000
Einwohner 		0.17 -0.01 – 0.36 0.07 -0.06 -0.24 – 0.12 0.53 0.08 -0.11 – 0.27 0.42
Gemeindegröße: 100.001 -
500.000 vs. <5.000
Einwohner 		0.15 -0.05 – 0.36 0.15 0.03 -0.17 – 0.23 0.78 0.09 -0.12 – 0.29 0.40
Gemeindegröße: >500.000
vs. <5.000 Einwohner 		0.01 -0.19 – 0.22 0.89 -0.01 -0.21 – 0.18 0.90 0.04 -0.16 – 0.24 0.68
Bestätigte und
unbestätigte Fälle im
Kreis (vs. keine Fälle) 		0.20 0.07 – 0.33 0.00 0.07 -0.05 – 0.20 0.26 0.09 -0.04 – 0.21 0.19
Vertrauen in Behörden 0.03 -0.07 – 0.13 0.57 -0.03 -0.13 – 0.07 0.60 0.02 -0.08 – 0.13 0.63
Vertrauen in
Gesundheitssektor 		-0.06 -0.16 – 0.03 0.20 -0.04 -0.14 – 0.05 0.38 -0.11 -0.21 – -0.01 0.02
Vertrauen in Medien 0.01 -0.06 – 0.08 0.69 0.09 0.02 – 0.15 0.01 0.07 -0.00 – 0.14 0.05
Wahrgenommene Nähe 0.29 0.23 – 0.36 0.00 0.10 0.04 – 0.16 0.00 0.22 0.16 – 0.29 0.00
Wahrgenommene
Ausbreitungsgeschwindigkeit 		0.09 0.02 – 0.15 0.01 -0.02 -0.08 – 0.04 0.59 0.01 -0.05 – 0.07 0.85
Wahrgenommener Medienhype -0.14 -0.20 – -0.08 0.00 -0.21 -0.27 – -0.15 0.00 -0.17 -0.23 – -0.11 0.00
Observations 916 916 916
R2 / R2 adjusted 0.196 / 0.182 0.235 / 0.222 0.194 / 0.180

5.1 Risikowahrnehmung Corona vs. Influenza

Es wird häufig der Vergleich zu Influenza diskutiert. Wie nimmt die Bevölkerung ihre Risiken wahr?

  • Die Befragten nehmen sich als anfälliger für Corona als für Grippe wahr und halten Corona für eine schwerere Erkrankung.

  • Die Erkrankungswahrscheinlichkeit wird als gleich eingeschätzt.

6 Wer verhält sich wie?

6.1 Schutzverhalten

Schutzverhalten wird erfasst als Prozentzahl: je höher der Wert, um so mehr wirksame Schutzmaßnahmen (z.B. Händewaschen) hat eine Person ergriffne. Hier wird untersucht, was Personen auszeichnet, die mehr Schutzverhalten zeigen.

(Eine Übersicht über die einzelnen Schutzmaßnahmen finden Sie unter “Daten im Detail”)

Mehr Schutzverhalten haben Personen ergriffen, die weiblich sind, älter sind, in mittelgroßen Städten leben, wenn ein COVID-19 Fall im Kreis/der kreisfreien Stads aufgetreten ist, wenn sie COVID-19 als ernsthafte Erkrankung einschätzen, mehr Wissen über COVID-19 haben und das Coronavirus als näher empfinden.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen Regressionsanalyse. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Schutzverhalten. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Schutzverhalten.

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich auf die Messzeitpunkte ab Welle 2 (zuvor wurde “chronische Erkrankung” nicht erhoben). Ab der kommenden Welle werden zusätzlich Veränderungen über die Zeit betrachtet.

  Schutzverhalten
Predictors Beta standardized CI p
(Intercept) -0.41 -0.67 – -0.15 0.00
Alter 0.11 0.04 – 0.18 0.00
Geschlecht: weiblich 0.19 0.07 – 0.32 0.00
Schulbildung: Mind. 10
Jahre (ohne Abitur) 		0.12 -0.10 – 0.34 0.27
Schulbildung: Mind. 10
Jahre (mit Abitur) 		0.08 -0.14 – 0.29 0.49
Chronisch krank: Ja 0.02 -0.12 – 0.16 0.77
Größe des Wohnorts: 5.001
– 20.000 Einwohner 		0.12 -0.08 – 0.32 0.25
Größe des Wohnorts:
20.001 – 100.000
Einwohner 		0.24 0.05 – 0.44 0.02
Größe des Wohnorts:
100.001 – 500.000
Einwohner 		-0.06 -0.28 – 0.15 0.55
Größe des Wohnorts: >
500.000 Einwohner 		0.19 -0.02 – 0.40 0.07
Infektionen im Kreis
(nein/ja): bestätigte und
unbestätigte Fälle 		0.17 0.04 – 0.31 0.01
Wahrscheinlichkeit zu
erkranken 		-0.00 -0.07 – 0.07 0.94
Ernsthaftigkeit der
Erkrankung 		0.15 0.07 – 0.22 0.00
Mittleres Wissen COVID-19 0.12 0.06 – 0.18 0.00
Vertrauen in Behörden 0.08 -0.03 – 0.19 0.14
Vertrauen in
Gesundheitssektor 		0.04 -0.06 – 0.14 0.42
Vertrauen in Medien 0.01 -0.06 – 0.08 0.80
Wahrgenommene Nähe 0.09 0.02 – 0.16 0.01
Wahrgenommene
Ausbreitungsgeschwindigkeit 		0.03 -0.04 – 0.09 0.39
Wahrgenommener Medienhype 0.03 -0.04 – 0.10 0.43
Observations 916
R2 / R2 adjusted 0.133 / 0.115

6.2 Aktionismus

Manche Menschen neigen bisweilen zum Aktionismus (z.B. Gesichtsmaske tragen, Nahrungsergänzungsmittel einnehmen). Dieser wird erfasst als nicht-wirksames Schutzverhalten: wie viel Prozent der nicht-wirksamen, im Fragebogen angegebenen Schutzmaßnahmen hat eine Person bereits ergriffen? Hier wird untersucht, was Personen auszeichnet, die zu Aktionismus neigen.

(Eine Übersicht über die einzelnen Aktionismus-Verhaltensweisen finden Sie unter “Daten im Detail”).

Die Analyse zeigt (siehe Tabelle): Mehr Aktionismus zeigen weibliche Personen; Personen, die COVID-19 als ernsthafte Erkrankung einschätzen, mehr Vertrauen in die Medien haben und Corona als Medienhype wahrnehmen. Weniger Aktionismus zeigen Personen, die von einer langsamen Verbreitung des Virus ausgehen. Insgesamt sind die Zusammenhänge hier allerdings sehr klein.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen Regressionsanalyse. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Aktionismus. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Aktionismus.

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich auf die Messzeitpunkte ab Welle 2 (zuvor wurde “chronische Erkrankung” nicht erhoben). Ab der kommenden Welle werden zusätzlich Veränderungen über die Zeit betrachtet.

  Aktionismus
Predictors Beta standardized CI p
(Intercept) -0.25 -0.51 – 0.01 0.06
Alter -0.01 -0.09 – 0.06 0.73
Geschlecht: weiblich 0.28 0.15 – 0.41 0.00
Schulbildung: Mind. 10
Jahre (ohne Abitur) 		-0.11 -0.34 – 0.11 0.32
Schulbildung: Mind. 10
Jahre (mit Abitur) 		0.12 -0.10 – 0.35 0.27
Chronisch krank: Ja -0.06 -0.20 – 0.08 0.43
Größe des Wohnorts: 5.001
– 20.000 Einwohner 		0.06 -0.15 – 0.26 0.59
Größe des Wohnorts:
20.001 – 100.000
Einwohner 		0.04 -0.16 – 0.24 0.71
Größe des Wohnorts:
100.001 – 500.000
Einwohner 		-0.05 -0.27 – 0.17 0.64
Größe des Wohnorts: >
500.000 Einwohner 		0.04 -0.17 – 0.26 0.71
Infektionen im Kreis
(nein/ja): bestätigte und
unbestätigte Fälle 		0.13 -0.00 – 0.27 0.06
Wahrscheinlichkeit zu
erkranken 		0.06 -0.01 – 0.13 0.09
Ernsthaftigkeit der
Erkrankung 		0.16 0.09 – 0.24 0.00
Mittleres Wissen COVID-19 -0.06 -0.12 – 0.01 0.09
Vertrauen in Behörden -0.04 -0.15 – 0.07 0.44
Vertrauen in
Gesundheitssektor 		0.01 -0.10 – 0.11 0.90
Vertrauen in Medien 0.15 0.08 – 0.23 0.00
Wahrgenommene Nähe 0.02 -0.05 – 0.09 0.54
Wahrgenommene
Ausbreitungsgeschwindigkeit 		-0.09 -0.15 – -0.02 0.01
Wahrgenommener Medienhype 0.10 0.03 – 0.17 0.00
Observations 916
R2 / R2 adjusted 0.093 / 0.074

6.3 Diskriminierungsverhalten

In den Medien wurden Einzelfälle berichtet, in denen Menschen chinesischer oder italienischer Abstammung diskriminiert wurden. Es wurde daher erfasst, ob die Befragten eine vorübergehende Diskriminierung im Ausbruchsfall für angemessen halten. Die folgende Grafik zeigt die mittlere Zustimmung zur Aussage „Im Falle eines Ausbruchs ist es angemessen, eine bestimmte Personengruppe (z.B. Chinesen, Italiener) aufgrund ihres Herkunftslandes vorübergehend zu diskriminieren“ im Zeitverlauf.

Generell erscheint es der Bevölkerung als nicht angemessen, andere im Falle eines Ausbruchs vorübergehend aufgrund ihrer Herkunft zu diskriminieren.

Eine weitere Analyse der Frage, ob bereits Personen gemieden wurden, die aus Ländern kommen, in denen Coronaviren-Fälle aufgetreten sind, zeigt (siehe Tabelle):

Die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen aus betroffenen Gebieten vermieden wurden, ist höher bei Personen, die eine hohe Ernsthaftigkeit der Erkrankung wahrnehmen und eine größere Nähe des Virus wahrnehmen. Geringes Vertrauen in die Behörden führt auch zu mehr Diskriminierung.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer binär-logistischen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. Wahrgenommene Nähe) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. Diskriminierung) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte über 1: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Diskriminierung. Werte unter 1: kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Diskriminierung. Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, chronische Erkrankung, Gemeindegröße, Bestätigte Fälle im Kreis, Wahrscheinlichkeit zu erkranken, Ernsthaftigkeit einer Erkrankung, Wissen COVID-19, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Vertrauen in die Medien, wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit des Virus und Medienhype.

Hinweis: Die Regression bezieht sich auf die Messzeitpunkte ab Welle 2 (zuvor wurde “chronische Erkrankung” nicht erhoben).

  Menschen gemieden, die aus betroffenen Gebieten stammen
Predictors Beta standardized CI p
(Intercept) -1.74 -1.94 – -1.55 0.00
Alter -0.17 -0.36 – 0.03 0.09
Ernsthaftigkeit der
Erkrankung 		0.32 0.12 – 0.52 0.00
Vertrauen in Behörden -0.38 -0.56 – -0.20 0.00
Wahrgenommene Nähe 0.21 0.02 – 0.40 0.03
Wahrgenommene
Ausbreitungsgeschwindigkeit 		0.16 -0.03 – 0.35 0.10
Wahrgenommener Medienhype -0.16 -0.35 – 0.02 0.08
Observations 916
R2 Tjur 0.063

6.4 Vorsorgliche Einkäufe (“Hamsterkäufe”)

In den Medien wird viel über “Hamsterkäufe” berichtet. Hier wird untersucht, welche Faktoren damit zusammenhängen, ob Personen a) vorsorglich Lebensmittel oder b) Alltagsgegenstände wie Zahnpasta oder Klopapier gekauft haben.

Unter “Daten im Detail” ist aufgeführt, wie häufig diese Verhaltensweisen gezeigt werden.

Die Wahrscheinlichkeit für vermehrtes Kaufen von Alltagsgegenständen (wie Zahnpasta und Klopapier) ist höher bei jüngeren Personen, Männern, Personen, die mehr Vertrauen in die Medien haben und das Coronavirus als nah und die Erkrankung als ernsthaft wahrnehmen. Die Wahrscheinlichkeit für diese Käufe ist geringer, wenn das Vertrauen in die Gesundheitsbehörden hoch ist.

Die Wahrscheinlichkeit für Lebensmittelkäufe ist höher wenn Personen jünger sind, sie die Erkrankung schwerer empfinden, eine größere Nähe des Virus wahrnehmen und den Medien vertrauen. Weniger Kaufverhalten zeigen Menschen, die höheres Vertrauen in die Gesundheitsbehörden haben.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer binär-logistischen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. Wahrgenommene Nähe) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. Hamsterkäufen) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte über 1: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Kaufverhalten. Werte unter 1: kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Kaufverhalten. Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Gemeindegröße, Bestätigte Fälle im Kreis, Wahrscheinlichkeit zu erkranken, Ernsthaftigkeit einer Erkrankung, Wissen COVID-19, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Vertrauen in die Medien, wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit des Virus und Medienhype.

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich auf die Messzeitpunkte ab Welle 2 (zuvor wurde “chronische Erkrankung” nicht erhoben).

  Kauf alltäglicher Dinge
Predictors Beta standardized CI p
(Intercept) -2.19 -2.55 – -1.85 0.00
Alter -0.39 -0.63 – -0.15 0.00
Geschlecht: weiblich -0.53 -0.97 – -0.09 0.02
Chronisch krank 0.46 -0.00 – 0.93 0.05
Wahrscheinlichkeit zu
erkranken 		0.18 -0.05 – 0.41 0.13
Ernsthaftigkeit der
Erkrankung 		0.31 0.07 – 0.54 0.01
Vertrauen in Behörden -0.32 -0.56 – -0.08 0.01
Vertrauen in Medien 0.32 0.08 – 0.57 0.01
Wahrgenommene Nähe 0.41 0.16 – 0.66 0.00
Wahrgenommene
Ausbreitungsgeschwindigkeit 		-0.18 -0.38 – 0.03 0.09
Observations 916
R2 Tjur 0.080
  Nahrungsmittelkauf
Predictors Beta standardized CI p
(Intercept) -2.55 -2.84 – -2.29 0.00
Alter -0.34 -0.60 – -0.09 0.01
Wahrscheinlichkeit zu
erkranken 		0.22 -0.03 – 0.47 0.09
Ernsthaftigkeit der
Erkrankung 		0.39 0.13 – 0.65 0.00
Vertrauen in Behörden -0.39 -0.66 – -0.13 0.00
Vertrauen in Medien 0.31 0.04 – 0.59 0.03
Wahrgenommene Nähe 0.34 0.08 – 0.61 0.01
Wahrgenommener Medienhype -0.20 -0.43 – 0.04 0.09
Observations 916
R2 Tjur 0.074

7 Informationsverhalten

7.1 Häufigkeit

7.2 Nutzung

Bitte bewerten Sie nachfolgende Informationsquellen: Wie häufig nutzen Sie die folgenden Medien?

15.88 Prozent Befragungsteilnehmende nutzten andere Quellen (Nutzungshäufigkeit: M = 3.26).

Korrelationen der Nutzungshäufigkeiten der Medien mit wahrgenommener psychologischer Nähe des Coronavirus

Psychologische Nähe erweist sich als ein wichtiger Treiber von Risikowahrnehmung und Schutzverhalten (Erfassung: Das neuartige Coronavirus ist für mich weit entfernt - nah, 7-stufige Skala). Daher wird hier der Zusammenhang mit der Mediennutzungshäufigkeit exploriert (Achtung: es ist keine Aussage über den Wirkzusammenhang möglich).

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte auf der einen Variable mit niedrigen Werte auf der anderen Variable auftreten. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

  • Häufigkeit der Information über Corona und psychologische Nähe: 0.28

  • Häufige Gespräche im Familienkreis und psychologische Nähe: 0.03

  • Häufige Suche mit Suchmaschinen und psychologische Nähe: 0.1

  • Häufiger Konsum öff.-recht. Fernsehen und psychologische Nähe: 0.11

  • Häufiger Konsum Social Media und psychologische Nähe: 0

  • Häufiger Konsum öff.-recht. Radio und psychologische Nähe: 0.12

  • Häufiger Konsum Privat-TV und psychologische Nähe: 0.11

7.3 Vertrauen

Bitte bewerten Sie nachfolgende Informationsquellen: Wie sehr vertrauen Sie den folgenden Medien?

17.16 Prozent Befragungsteilnehmende gaben ihr Vertrauen in andere Quellen an (Vertrauen: M = 3.68).

7.4 Relevanz

Relevanz: mathematisches Produkt aus Nutzung und Vertrauen

Korrelationen der Relevanz der wichtigsten Medien mit wahrgenommener psychologischer Nähe des Coronavirus

Psychologische Nähe erweist sich als ein wichtiger Treiber von Risikowahrnehmung und Schutzverhalten. (Erfassung: Das neuartige Coronavirus ist für mich weit entfernt - nah, 7-stufige Skala). Daher wird hier der Zusammenhang mit der Relevanz der wichtigsten Medien exploriert (Achtung: es ist keine Aussage über den Wirkzusammenhang möglich)

Interpretation: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte auf der einen Variable mit niedrigen Werte auf der anderen Variable auftreten. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

  • Relevanz von Gesprächen mit Freunden und Familie und psychologische Nähe: 0.09

  • Relevanz öff.-recht. TV und psychologische Nähe: 0.1

  • Relevanz öff.-recht. Radio und psychologische Nähe: 0.11

  • Relevanz Suchmaschinen und psychologische Nähe: 0.08

7.5 Corona als Medien-Hype

  • Korrelation Wahnehmung als Medien-Hype und psychologische Nähe: -0.15

8 Ausbruchs-Management

8.1 Verantwortung

Ranking der Organisationen: Wer sollte hauptsächlich für das Management der Ausbruchs-Situation verantwortlich sein?

Dargestellt ist für jede Behörde oder Organisation der Anteil an Personen in %, die diese auf Rang 1 gesehen hat über alle Messzeitpunkte.

8.2 Vertrauen

Wie viel Vertrauen haben Sie in die untenstehenden Personen und Organisationen, dass sie in der Lage sind, gut und richtig mit dem neuartigen Coronavirus umzugehen?

Hinweis: Befragungsteilnehmende hatten die Möglichkeit “keine Angabe möglich” auszuwählen. Das heißt, dass die folgenden Mittelwerte sich ggf. nicht auf die gesamte Stichprobe der jeweiligen Messzeitpunkte beziehen.

Interpretation: Mittelwerte mit 95% Konfidenzintervallen. Wenn die Intervalle sich nicht überschneiden, kann man von einem signifikanten Unterschied ausgehen.

9 Akzeptanz verschiedener Maßnahmen zur Krisenbewältigung

9.1 Bereitschaft zur Einschränkung

Besonders hohe Zustimmung gibt es, wenn nach dem Schutz anderer Personen gefragt wird; hier ist die Bevölkerung bereiter, sich einzuschränken, als wenn es darum geht, den Ausbruch so zu verlangsamen, damit das Gesundheitssystem nicht überlastet wird.

10 Daten im Detail

10.1 Detail: Wissen COVID-19

10.2 Detail: wirksame Schutzmaßnahmen kennen und ergreifen

Welche der folgenden Maßnahmen sind wirksame Präventivmaßnahmen um die Ausbreitung und die Ansteckung mit dem neuartigen Coronavirus zu verhindern? (Darstellung: wirksame Schutzmaßnahmen)

Hinweis: Das Item “20 Sekunden Hände waschen” wurde erst ab Welle 2 in den Fragebogen aufgenommen.

Hinweis: Das Item “20 Sekunden Hände waschen” und die Antwortoption “Trifft nicht zu” wurden erst ab Welle 2 in den Fragebogen aufgenommen.

Im Folgenden wird hier der Zusammenhang zwischen Wissen um wirksame Schutzmaßnahmen und tatsächlich durchgeführtes Verhalten exploriert.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte auf der einen Variable mit niedrigen Werte auf der anderen Variable auftreten. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

  • wirksame Schutzmaßnahmen kennen und ausführen: 0.2

  • wirksame Schutzmaßnahme “häufiger Hände waschen” kennen und ausführen: 0.36

  • wirksame Schutzmaßnahme “Augen, Nase und Mund mit ungewaschenen Händen nicht berühren” kennen und ausführen: 0.36

  • wirksame Schutzmaßnahme “Zuhause bleiben, wenn man krank ist” kennen und ausführen: 0.25

  • wirksame Schutzmaßnahme “Desinfektionsmittel verwenden” kennen und ausführenn: 0.38

  • wirksame Schutzmaßnahme “Mund beim Husten bedecken” kennen und ausführen: 0.37

  • wirksame Schutzmaßnahme “Engen Kontakt mit infizierten Personen vermeiden” kennen und ausführen: 0.15

  • wirksame Schutzmaßnahme “Orte meiden, an denen sich viele Menschen aufhalten” kennen und ausführen: 0.28

  • wirksame Schutzmaßnahme “20 Sekunden Hände waschen” kennen und ausführen: 0.53

10.3 Detail: Unwirksame Schutzmaßnahmen und Aktionismus

Welche der folgenden Maßnahmen sind wirksame Präventivmaßnahmen um die Ausbreitung und die Ansteckung mit dem neuartigen Coronavirus zu verhindern? (Darstellung: unwirksame Schutzmaßnahmen, interpretiert als Aktionismus)

Hinweis: Die Antwortoption “Trifft nicht zu” wurde erst ab Welle 2 in den Fragebogen aufgenommen.

10.4 Detail: Krisenvorbereitung

Frage: Als nächstes würden wir gerne wissen, ob Sie folgende Verhaltensweisen umgesetzt haben oder planen, diese umzusetzen.

11 Daten nach Demographie

Die folgende Tabelle zeigt für die aktuelle Welle wesentliche Variablen gesplittet nach den demographischen Charakteristika der Befragten.

M = Mittelwert

SD = Standardabweichung

N = Anzahl Befragter

 Erkrankungswahrscheinlichkeit     Schweregrad     Anfälligkeit     COVID-19 Wissen     Schutzverhalten     Aktionismus     subjektives Vorbereitetsein     Vertrauen in Behörden 
 Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N     Mittelwert   Standard- abweichung   N 
 Gesamt 
   3.6 1.4 969   3.7 1.4 969   3.7 1.4 969   0.7 0.2 969   0.7 0.3 969   0.2 0.1 969   4.7 1.4 969   4.6 1.5 940
 Altersgruppe 
   18-29  3.6 1.4 181   3.0 1.4 181   3.4 1.4 181   0.7 0.2 181   0.6 0.3 181   0.2 0.2 181   4.7 1.2 181   4.5 1.5 175
   30-49  3.8 1.4 348   3.5 1.3 348   3.6 1.3 348   0.7 0.2 348   0.7 0.3 348   0.2 0.2 348   4.6 1.4 348   4.5 1.5 334
   50-64  3.4 1.4 283   4.0 1.4 283   3.8 1.5 283   0.7 0.2 283   0.7 0.2 283   0.2 0.1 283   4.7 1.4 283   4.7 1.5 275
   65-74  3.1 1.2 157   4.5 1.4 157   3.9 1.6 157   0.7 0.1 157   0.8 0.2 157   0.2 0.1 157   4.7 1.5 157   4.8 1.4 156
 Geschlecht 
   männlich  3.5 1.4 462   3.7 1.5 462   3.7 1.4 462   0.7 0.2 462   0.7 0.3 462   0.2 0.1 462   4.6 1.3 462   4.4 1.5 447
   weiblich  3.6 1.3 507   3.8 1.4 507   3.7 1.4 507   0.7 0.2 507   0.7 0.2 507   0.2 0.1 507   4.8 1.5 507   4.8 1.4 493
 Bundesland 
   Ba-Wü  3.6 1.3 121   3.8 1.4 121   3.8 1.3 121   0.7 0.2 121   0.7 0.3 121   0.2 0.1 121   4.4 1.4 121   4.4 1.5 117
   Bayern  3.5 1.4 130   3.5 1.5 130   3.6 1.4 130   0.7 0.2 130   0.7 0.3 130   0.2 0.2 130   4.8 1.4 130   4.5 1.4 126
   Berlin  3.5 1.4 44   3.7 1.5 44   3.6 1.6 44   0.7 0.1 44   0.7 0.2 44   0.2 0.2 44   4.4 1.8 44   4.4 1.8 43
   Brandenburg  3.8 1.1 32   3.8 1.2 32   3.8 1.4 32   0.7 0.2 32   0.7 0.3 32   0.2 0.1 32   4.9 1.1 32   4.4 1.7 31
   Bremen  3.5 1.2 8   3.1 0.8 8   2.9 0.6 8   0.8 0.1 8   0.8 0.2 8   0.2 0.2 8   4.8 1.5 8   4.4 2.0 8
   Hamburg  3.1 1.3 23   3.9 1.5 23   3.5 1.4 23   0.7 0.2 23   0.7 0.3 23   0.2 0.2 23   4.9 1.2 23   4.8 1.5 22
   Hessen  3.6 1.5 68   3.9 1.4 68   3.7 1.3 68   0.7 0.2 68   0.7 0.2 68   0.2 0.1 68   4.7 1.5 68   4.6 1.4 64
   Meck-Vorp  3.1 1.5 19   4.2 1.5 19   3.8 1.5 19   0.6 0.2 19   0.6 0.4 19   0.2 0.2 19   4.8 1.3 19   4.5 1.7 18
   Nieders  3.6 1.4 92   3.3 1.3 92   3.5 1.4 92   0.7 0.2 92   0.6 0.3 92   0.2 0.2 92   4.8 1.3 92   4.8 1.3 90
   NRW  3.7 1.3 218   3.8 1.5 218   3.8 1.4 218   0.7 0.2 218   0.7 0.2 218   0.2 0.1 218   4.6 1.3 218   4.5 1.5 214
   RLP  3.6 1.8 50   4.1 1.5 50   3.5 1.7 50   0.7 0.2 50   0.7 0.2 50   0.2 0.1 50   4.5 1.7 50   4.8 1.4 47
   Saarland  3.7 1.3 15   3.8 0.9 15   3.6 1.1 15   0.7 0.2 15   0.7 0.3 15   0.2 0.2 15   4.5 1.5 15   4.8 1.7 15
   Sachsen  3.4 1.2 55   3.8 1.3 55   3.7 1.4 55   0.8 0.2 55   0.7 0.2 55   0.2 0.1 55   4.5 1.4 55   4.8 1.5 53
   S-Anhalt  3.0 1.5 30   4.0 1.4 30   3.8 1.7 30   0.7 0.2 30   0.7 0.3 30   0.2 0.1 30   5.0 1.4 30   5.0 1.5 28
   Schleswig-H  3.6 1.2 36   3.9 1.6 36   3.8 1.5 36   0.7 0.2 36   0.7 0.2 36   0.2 0.1 36   4.6 1.2 36   5.0 1.3 36
   Thüringen  3.5 1.1 28   3.8 1.3 28   3.5 1.5 28   0.7 0.2 28   0.7 0.3 28   0.2 0.1 28   4.9 1.3 28   4.5 1.4 28
 Indektionen im Kreis 
   keine Fälle  3.2 1.4 401   3.7 1.4 401   3.5 1.5 401   0.7 0.2 401   0.7 0.3 401   0.2 0.1 401   4.7 1.4 401   4.6 1.6 382
   bestätigte und unbestätigte Fälle  3.8 1.3 568   3.8 1.4 568   3.8 1.4 568   0.7 0.2 568   0.7 0.2 568   0.2 0.1 568   4.7 1.4 568   4.6 1.4 558
 Gemeindegröße 
   ≤ 5.000 Einwohner  3.3 1.4 157   3.8 1.4 157   3.5 1.4 157   0.7 0.2 157   0.7 0.3 157   0.2 0.1 157   4.7 1.4 157   4.5 1.5 151
   5.001 – 20.000 Einwohner  3.5 1.4 210   3.7 1.4 210   3.7 1.3 210   0.7 0.2 210   0.7 0.2 210   0.2 0.2 210   4.6 1.4 210   4.6 1.5 203
   20.001 – 100.000 Einwohner  3.6 1.3 245   3.6 1.5 245   3.7 1.4 245   0.7 0.2 245   0.7 0.2 245   0.2 0.1 245   4.6 1.3 245   4.6 1.4 237
   100.001 – 500.000 Einwohner  3.7 1.4 172   3.9 1.4 172   3.8 1.4 172   0.7 0.2 172   0.7 0.3 172   0.2 0.2 172   4.7 1.4 172   4.7 1.4 169
   > 500.000 Einwohner  3.5 1.4 185   3.7 1.5 185   3.6 1.5 185   0.7 0.2 185   0.7 0.3 185   0.2 0.1 185   4.7 1.5 185   4.6 1.7 180
 Selbst infiziert 
   nicht infiziert  3.5 1.3 910   3.7 1.4 910   3.7 1.4 910   0.7 0.2 910   0.7 0.3 910   0.2 0.1 910   4.7 1.4 910   4.6 1.5 882
   infiziert  5.0 2.3 6   5.2 2.0 6   5.0 1.7 6   0.5 0.3 6   0.7 0.3 6   0.5 0.3 6   4.3 1.5 6   4.1 2.3 6
   weiß nicht  4.2 1.4 53   3.8 1.4 53   4.0 1.5 53   0.7 0.2 53   0.7 0.3 53   0.2 0.1 53   4.7 1.2 53   4.0 1.6 52
 Infizierte im persönlichen Umfeld 
   nicht infiziert  3.5 1.3 907   3.7 1.4 907   3.6 1.4 907   0.7 0.2 907   0.7 0.3 907   0.2 0.1 907   4.7 1.4 907   4.6 1.5 880
   infiziert  4.2 1.6 47   3.9 1.6 47   4.2 1.6 47   0.7 0.2 47   0.7 0.2 47   0.3 0.3 47   4.7 1.4 47   4.6 1.5 46
   weiß nicht  3.9 1.7 15   4.1 1.8 15   4.1 2.0 15   0.6 0.3 15   0.6 0.3 15   0.2 0.2 15   4.9 1.4 15   4.1 1.4 14

12 Übersicht über alle bisherigen Datenerhebungen

Die folgende Tabelle zeigt Anzahl und Datum der bisherigen Wellen sowie N pro Zelle.

 Summe     Erhebungszeitpunkt 
   03.03.2020   10.03.2020 
 Altersgruppe 
   18-29  371   190 181
   30-49  698   350 348
   50-64  558   275 283
   65-74  319   162 157
   #Summe  1946   977 969
 Geschlecht 
   männlich  955   493 462
   weiblich  991   484 507
   #Summe  1946   977 969
 Bundesland 
   Ba-Wü  241   120 121
   Bayern  267   137 130
   Berlin  87   43 44
   Brandenburg  63   31 32
   Bremen  16   8 8
   Hamburg  45   22 23
   Hessen  139   71 68
   Meck-Vorp  44   25 19
   Nieders  184   92 92
   NRW  437   219 218
   RLP  101   51 50
   Saarland  30   15 15
   Sachsen  105   50 55
   S-Anhalt  61   31 30
   Schleswig-H  72   36 36
   Thüringen  54   26 28
   #Summe  1946   977 969

COSMO Konsortium:

Team Uni Erfurt: Cornelia Betsch, Lars Korn, Lisa Felgendreff, Sarah Eitze, Philipp Schmid, Philipp Sprengholz

Team RKI: Lothar Wieler, Patrick Schmich

Team ZPID: Michael Bosnjak

Team SMC: Volker Stollorz

Team BNITM: Michael Ramharter

Team Yale: Saad Omer

Review-Team: Robert Böhm (Universität Kopenhagen), Britta Renner (Universität Konstanz), Woflgang Gaissmaier (Universität Konstanz), Petra Dickmann (Uniklinikum Jena)