Ja, dann muss man hier noch mal etwas mehr Statistikverständnis drin haben.

Wir reden hier von insgesamt ziemlich geringen Zahlen. So geht es hier z.B. um:

• ~650 Fälle von Sexualstraftaten mit afghanischen Tatverdächtigen
• ~5700 Fälle von gefährlicher oder schwerer Körperverletzung mit afghanischen Tatverdächtigen
• ~800 Fälle von Sexualstraftaten mit syrischen Tatverdächtigen
• ~12000 Fälle von gefährlicher oder schwerer Körperverletzung mit syrischen Tatverdächtigen
• ~40 Fälle von gefährlicher Körperverletzung mit algerischen Tatverdächtigen

Bei so geringen Zahlen greift das Gesetz der Großen Zahlen noch nicht.

Das Gesetz der Großen Zahlen bedeutet, dass sich ein Zufallswert erst bei genügend Wiederholungen einem Erwartungswert annähert. Nimm z.B. einen normalen 6-seitigen Würfel. Im Durchschnitt erwartet man, dass der Würfel 3.5 als Ergebnis liefert. Wenn ich den Würfel tausende Male würfel und den Durchschnitt nehme, dann wird der Durchschnitt auch sehr nahe an 3.5 liegen.

Würfel ich den Würfel hingegen nur ein Mal, dann zeigt der Würfel z.B. eine 1. 1 ist sehr weit von dem Erwartungswert weg. Das heißt aber nicht, dass der Erwartungswert falsch ist, sondern dass ich ein sehr zufälliges Ergebnis sehe.

Nimm als Extrembeispiel hier die Algerier. In Deutschland leben laut Wikipedia gerade mal 520 Algerier (Zahl von 2023). Das sind extrem wenige. Genauso ist die absolute Anzahl von 40 gefährlichen Körperverletzungen richtig wenig. Das ist eine Zahl die so niedrig ist, dass drei oder vier gewalttätige Leute ausreichen um diese 40 gefährlichen Körperverletzungen an einem einzigen Tag hin zu bekommen.

Das heißt also nicht, dass Algerier prinzipiell gewalttätig sind, sondern dass diese winzige Gruppe eben zufällig ein paar gewalttätige Individuen beinhaltet.

Um es jetzt noch mal anders zu verdeutlichen: Nimm ganz Deutschland. Teile alle Einwohner völlig zufällig in Gruppen aus 1000 Leuten auf. Damit hat man jetzt ~84 000 Gruppen. Erhebe wie viele Leute von welcher Gruppe straffällig geworden sind. Du wirst automatisch sehen, dass manche dieser Gruppen extrem überrepräsentiert sein werden und andere Gruppen werden wahrscheinlich gar keine Verbrechen begangen haben.

Um das zu demonstrieren habe ich hier ein kleines Python-Script gebastelt, welches exakt das tut: Es nimmt die Bevölkerung Deutschlands, die Anzahl an schweren Körperverletzungen und Sexualstraftaten, verteilt die zufällig über die simulierte Bevölkerung, teilt die Bevölkerung in 1000-Personen-Chunks auf und vergleicht dann, wie viele Straftaten in welcher Kategorie welcher Chunk begangen hat.

Und komplett ohne dass ich da irgendwelche Konzepte wie Nationalität, Ethnizität, Religion, soziale Klasse, Ausbildung, Geschlecht oder sonst irgendwas einfließen hab lassen (man könnte sagen das Programm ist vollständig diskriminierungsfrei), kriege ich da diese Werte raus (Werte variieren, da Zufall verwendet wird):

Total number of chunks: 84552
Chunks with no crime:   11057
Most overrepresented violent chunk:     534%
Most overrepresented sex crime chunk:   3173%
Most overrepresented total crime chunk: 493%

In diesem Fall hat es also ~11000 Chunks (=11 mio Leute) gegeben, in denen niemand ein Verbrechen begangen hat, während es einen Chunk gegeben hat, der 534% überrepräsentiert war bei schwerer Körperverletzung und einen der sogar 3173% überrepräsentiert war bei Sexualverbrechen.

Je kleiner die Zahlen sind um die es sich handelt, desto zufälliger wird das Ergebnis.

Edit: Mache ich die Chunk Size so klein wie die Anzahl der Algerier in Deutschland (520), dann wird das Ergebnis noch extremer:

Most overrepresented violent chunk:     822%
Most overrepresented sex crime chunk:   4882%
Most overrepresented total crime chunk: 758%