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Statistik-Glossar

Mortalität

Mortality / Sterblichkeit · Maximilian Fuchs · 24. April 2026 · 4 Min. Lesezeit

Was versteht man unter Mortalität?

Mortalität bezeichnet die Sterblichkeit in einer definierten Population innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Sie ist ein zentrales Maß der Bevölkerungs- und Gesundheitsstatistik und beschreibt, wie häufig Todesfälle in einer Gruppe auftreten. Das wichtigste Basismaß ist die rohe Sterberate (Crude Death Rate), die angibt, wie viele Todesfälle je 1.000 (oder 100.000) Personen einer Population in einem Jahr beobachtet werden:

Formel: Rohe Sterberate

Neben der rohen Sterberate gibt es weitere gebräuchliche Mortalitätsmaße:

  • Ursachenspezifische Mortalität: Sterbefälle aufgrund einer bestimmten Krankheit oder Ursache, bezogen auf die Gesamtbevölkerung.
  • Fallsterblichkeitsrate (Case Fatality Rate, CFR): Anteil der Todesfälle unter den diagnostizierten Erkrankten – also kein Bevölkerungsmaß, sondern ein Schweregradmaß.
  • Säuglingssterblichkeitsrate: Anzahl der Todesfälle von Kindern unter einem Jahr je 1.000 Lebendgeburten.
  • Altersstandardisierte Sterberate: Sterberate, die rechnerisch um Altersunterschiede zwischen Populationen bereinigt wird, um faire Vergleiche zu ermöglichen.
Einfach erklärt Mortalität fragt: Wie viele Menschen sterben in einer Gruppe – und wie oft? Stell dir vor, du vergleichst zwei Städte. In Stadt A sterben im Jahr 80 von 10.000 Menschen, in Stadt B nur 50. Die Mortalität von Stadt A ist höher. Aber Vorsicht: Wenn Stadt A deutlich mehr ältere Einwohner hat, ist der Vergleich ohne Altersbereinigung nicht fair – denn ältere Menschen sterben häufiger, unabhängig von den Lebensbedingungen.

Warum ist Mortalität für statistische Analysen wichtig?

Mortalitätsmaße gehören zu den grundlegendsten Kennzahlen in der Epidemiologie, Demografie und Versorgungsforschung. Sie werden eingesetzt, um den Gesundheitszustand von Bevölkerungen zu beschreiben, Krankheitslasten zu quantifizieren, den Erfolg von Interventionen zu messen und politische Entscheidungen im Gesundheitswesen zu begründen.

In wissenschaftlichen Studien – etwa klinischen Studien oder Kohortenstudien – ist Mortalität häufig ein primärer Endpunkt. Dabei wird untersucht, ob ein Behandlungs- oder Risikofaktor die Überlebenswahrscheinlichkeit beeinflusst. Hierfür kommen statistische Methoden wie die Kaplan-Meier-Analyse oder das Cox-Regressionsmodell zum Einsatz.

Häufiger Fehler Rohe Sterberaten werden oft direkt zwischen Populationen verglichen, ohne Altersstruktur oder andere Confounder zu berücksichtigen. Da das Sterberisiko stark altersabhängig ist, kann ein Vergleich zweier Länder oder Regionen mit unterschiedlicher Altersverteilung irreführend sein. Ohne Altersstandardisierung lassen sich rohe Mortalitätsdaten kaum sinnvoll interpretieren.
Gut zu wissen Mortalität und Morbidität werden häufig verwechselt oder gleichgesetzt. Morbidität bezieht sich auf die Krankheitshäufigkeit – also wie viele Menschen erkranken. Mortalität beschreibt hingegen ausschließlich Todesfälle. Beide Maße zusammen geben ein vollständigeres Bild des Gesundheitszustands einer Population.

Praxisbeispiel zu Mortalität

Angenommen, du wertest Daten aus einer Kohortenstudie aus, die untersucht, ob Rauchen die Sterblichkeit durch Herzerkrankungen erhöht. In deiner Stichprobe wurden über 10 Jahre folgende Todesfälle durch Herzerkrankungen beobachtet:

Tabelle 1. Herzerkrankungs-bedingte Todesfälle nach Rauchstatus über 10 Jahre
Gruppe Personen Todesfälle (Herzerkrankung) Ursachenspezifische Mortalität (je 1.000)
Raucher 2.000 120 60,0
Nichtraucher 3.000 90 30,0

Die ursachenspezifische Mortalität durch Herzerkrankungen ist bei Rauchern mit 60 je 1.000 Personen doppelt so hoch wie bei Nichtrauchern (30 je 1.000). Dieser Unterschied kann als erster Hinweis auf einen Zusammenhang zwischen Rauchen und kardiovaskulärer Sterblichkeit interpretiert werden – muss aber durch multivariate Analysen (z. B. unter Kontrolle von Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen) weiter abgesichert werden, bevor kausale Schlüsse gezogen werden dürfen.

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