The bogeyman (Algemene Dagblad, 26 January)

date2023-01-26 09:38:02

Richard Gill. © Rob Voss

Professor Gill helped exonerate Lucia de B., and is now making mincemeat of the CBS report on benefits affair

Top statistician Richard Gill cracks down on the research conducted by Statistics Netherlands (CBS) into custodial placements of children of victims in the benefits affair. ‘CBS should never have come to the conclusion that this group of parents was not hit harder than other parents.’

Carla van der Wal 26-01-23, 06:00 Last update: 08:10

Emeritus professor Richard Gill would prefer to pick edible mushrooms in the woods and spend time with his grandchildren. Nevertheless, the top statistician in the Netherlands, who previously helped to exonerate the unjustly convicted Lucia de B, is now firmly committed to the benefits affair.

CBS should never have started the investigation into the custodial placement of children of victims in the benefits affair, says Gill. “And the conclusion that this group of parents has not been hit harder than other parents, CBS should never have drawn. It left many people thinking: only the tax authorities have failed, but fortunately there is nothing wrong with youth care. So all the fuss about ‘state kidnappings’ was unnecessary.”

After Statistics Netherlands calculated how many children of benefit parents were placed out of home (in the end it turned out to be 2090), it seemed that victims in the affair lost their children more often than similar parents who were not victims. The results were presented on November 1 last year, which Gill now denounces.

Gill is emeritus professor of mathematical statistics at Leiden University and in the past was an advisor to the methodology department of Statistics Netherlands. In the case of Lucia de B. he showed that calculations that would show that De B. had more deaths in her services were incorrect.

CBS abuses

There is a special reason that Gill is now getting stuck in the benefits affair – but more on that later. First about the CBS report. Gill states that Statistics Netherlands is not equipped for this type of research and points out that after two research methods were dropped, only one ‘not ideal, but only option’ remained. He also thinks, among other things, that the more severely affected victims in the benefits affair should be the focus of the investigation. He emphasizes that relatively mildly affected families most likely had to deal with much less drastic consequences. CBS itself also says that it likes to use information about the degree of duping, but that there was none.

CBS also acknowledges some criticisms. “CBS itself has mentioned a number of comments to the report. There seems to be a misunderstanding on one point,” said a spokesperson, who also said that CBS still fully supports the conclusions. CBS will soon be discussing the methodology used with Gill, but in any case CBS sees itself as the right party to carry out the study. “CBS has the task of providing insight into social issues with reliable statistical information and data and has the necessary expertise and techniques. In this case there was a clear social need for statistical insight.”

Gill thinks otherwise and thinks it’s important to raise this. Because he is awakened by injustice. That was also a reason to offer his help when questions arose about the conviction of Lucia de B., who can simply be called Lucia de Berk again since her acquittal. In 2003 she was sentenced to life imprisonment.

Out-of-home placement

With the acquittal in 2010, Gill became not only a top statistician, but also a beacon of hope for people who experienced injustice. And José Booij, a mother of a child placed in care, contacted him many years ago.

Somewhere in Gill’s house in Apeldoorn there is still a box with papers from José. It contains diaries, newspaper clippings and diplomas of hers. She was a little different from other people. A doctor who fell for women, fled the Randstad and settled in Drenthe. There she became pregnant and had a baby. And she had a neighbour with whom she had a disagreement. “That neighbour had made all kinds of reports about José to the local police, said that something terrible would happen to the child.” After six weeks, José’s daughter was removed from home.

State kidnapping

“What happened to José at the time, I also call that a state kidnapping, just as the custodial placements among victims of the benefits affair are now called.” The woman continued to fight to get her child back. But gradually that fight drove her insane. She lost her job, she lost her home. She fled abroad. “Despite a court ruling that the child had to be returned to José, that did not happen. José eventually derailed. I now know that she has left information with more people in the Netherlands to ensure that it is available to her daughter when she is ready. But I can’t find José anymore. I heard she was seen in the south of the Netherlands after escaping from a psychiatric clinic in England.”

Text continues below the photo

Demonstration by victims of the benefits affair. © ANP / ANP

And meanwhile he keeps that box. And Gill thinks of José, when he considers the investigation by the Central Bureau of Statistics into custodial placements of children of victims in the benefits affair. Gill makes mincemeat of it. “The only thing CBS can say is that the results suggest that the differences between the two groups that have been compared are quite small. There should be a lot more caution, and yet in the summary you see bold summaries, such as: ‘Being duped does not increase the likelihood of child protection measures’. I suspect that CBS was put under pressure to conduct this study, or wanted to justify its existence. Perhaps there is an urge to be of service.”

Time for justice

Now is the time to put that right, Gill thinks. Research needs to be done to find out what’s really going on. “I had actually hoped that younger colleagues would have stood up by now, who would take up such matters.” But as long as that doesn’t happen, he’ll do it himself. Maybe it’s in his genes. It was Gill’s mother – he was born in England – who helped crack the enigma code used by the Germans to communicate during World War II. Gill wasn’t surprised when he found out. He already suspected that his excellent mind was inherited not only from his father, but also from his mother.


Yet in the end it was his wife – the love of whom led him settle in the Netherlands – who put him on this track. She pointed Gill to Lucia de Berk’s case and encouraged him to get to work. She may have regretted that. For example, when Gill threatened to burn his Dutch passport during a broadcast of The World Keeps on Turning Round (“De wereld draait door”) if the De Berk case was not reviewed. “She said, ‘You can’t say things like that!'”

In fact, he would like to enjoy his retirement with her now – he has been out of paid work for six years now. Then he would spend his days in the woods looking for edible mushrooms. And spend a lot of time with his grandchildren. But now his calculations also help exonerate other nurses. Last year, Daniela Poggiali was released in Italy after Gill interfered with the case together with an Italian colleague. There are still things waiting for him in England.

And so the benefits affair is here in the Netherlands, which, as far as Gill is concerned, needs more in-depth, thorough research to find out exactly what caused the custodial placements. “That is why I ended up with Pieter Omtzigt and Princess Laurentien, who are also involved in the benefits affair.” Among the people who express themselves diplomatically, he wants to be the bad cop, the man who shakes things up, as he did when he threatened to set his passport on fire. But at the same time, he also hopes that a young statistician will emerge who is prepared to take over the torch.

CBS provided this site with an extensive explanation in response to Gill’s criticism. It recognizes the complexity of this type of research, but sees itself as the appropriate body to carry out that research. An appointment to speak with Gill has already been scheduled. “CBS always tries to explain as clearly and transparently as possible in its reports what has been investigated, how it was done and what the results are.”

Statistics Netherlands also points to nuances in the text of the report, for example after the sentence above a piece of text: ‘Being duped does not increase the chance of child protection measures’. “On an individual level, there may be a relationship between duping and youth protection, which is stated in several places in the report.” Even if ‘on average no evidence is found for a relationship between duping and youth protection’, as Statistics Netherlands notes.

Statistics Netherlands fully supports the research and the conclusions as stated in the report. It is pointed out, however, that there are still opportunities for follow-up research, as has also been indicated by Statistics Netherlands.

De boeman (Algemene Dagblad, 26 januari)

Richard Gill.
Richard Gill. © Rob Voss

Hoogleraar Gill hielp bij vrijpleiten Lucia de B., en maakt nu gehakt van CBS-rapport toeslagenaffaire

Topstatisticus Richard Gill kraakt het onderzoek dat het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) uitvoerde naar uithuisplaatsingen van kinderen van gedupeerden in de toeslagenaffaire. ‘De conclusie dat deze groep ouders niet harder is geraakt dan andere ouders, had het CBS nooit mogen trekken.’

Carla van der Wal 26-01-23, 06:00 Laatste update: 08:10

Het liefste zou emeritus hoogleraar Richard Gill eetbare paddenstoelen plukken in het bos, en tijd doorbrengen met zijn kleinkinderen. Toch bijt de topstatisticus van Nederland, die eerder hielp bij het vrijpleiten van de onterecht veroordeelde Lucia de B, zich nu vast in de toeslagenaffaire. 

Het CBS had nooit aan het onderzoek naar de uithuisplaatsing van kinderen van slachtoffers in de toeslagenaffaire moeten beginnen, zegt Gill. ,,En de conclusie dat deze groep ouders niet harder is geraakt dan andere ouders, had het CBS nooit mogen trekken. Die liet velen denken: alleen de belastingdienst heeft gefaald, maar er is gelukkig niets mis met jeugdzorg. Al die ophef over ‘staatsontvoeringen’ was dus onnodig.’’

Nadat het CBS becijferde hoeveel kinderen van toeslagenouders uit huis werden geplaatst (uiteindelijk bleken het er 2090), leek het of gedupeerden in de affaire vaker hun kinderen kwijtraakten dan soortgelijke ouders die geen slachtoffer waren. Op 1 november vorig jaar werden de resultaten gepresenteerd, die Gill nu hekelt.

Gill is emeritus hoogleraar mathematische statistiek aan de universiteit van Leiden en was in het verleden adviseur bij de afdeling methodologie van het CBS. In de zaak van Lucia de B. liet hij zien dat berekeningen die zouden aantonen dat De B. vaker sterfgevallen in haar diensten had, niet klopten.

Misstanden CBS 

Dat Gill zich nu vastbijt in de toeslagenaffaire heeft een bijzondere reden – maar daarover later meer. Eerst nog over het rapport van het CBS. Gill stelt dat het CBS niet is ingericht op dit type onderzoek en wijst erop dat nadat twee onderzoeksmethodes afvielen slechts één ‘niet ideale, maar enige optie’ overbleef. Ook vindt hij onder meer dat zwaarder getroffen gedupeerden in de toeslagenaffaire centraal zouden moeten staan bij het onderzoek. Hij benadrukt dat relatief licht geraakte gezinnen hoogstwaarschijnlijk met veel minder ingrijpende gevolgen te maken hebben gehad. Het CBS zegt overigens zelf ook dat het graag informatie over de mate van gedupeerdheid gebruikt, maar dat die er niet was.

Het CBS erkent ook sommige punten van kritiek. ,,Een aantal heeft het CBS zelf als kanttekening genoemd bij het rapport. Op een enkel punt lijkt sprake van een misverstand’’, aldus een woordvoerder, die ook zegt dat het CBS nog volledig achter de conclusies staat. Over de gebruikte methodologie gaat het CBS binnenkort met Gill in gesprek, maar het CBS ziet zich in elk geval wél als de juiste partij om het onderzoek uit te voeren. ,,Het CBS heeft als taak om met betrouwbare statistische informatie en data inzicht te geven in maatschappelijke vraagstukken en beschikt over de nodige expertise en technieken. In dit geval was een duidelijke maatschappelijke behoefte aan statistisch inzicht.’’

Gill denkt daar anders over en vindt het belangrijk dat aan te kaarten. Want hij ligt wakker van onrecht. Dat was ook reden om zijn hulp aan te bieden toen er vragen rezen over de veroordeling van Lucia de B., die sinds haar vrijspraak gewoon weer Lucia de Berk genoemd kan worden. In 2003 werd ze veroordeeld tot een levenslange gevangenisstraf.


Door de vrijspraak in 2010 werd Gill naast een topstatisticus ook een baken van hoop voor mensen die onrecht ervaarden. En nam José Booij, een moeder van een uit huis geplaatst kind, vele jaren geleden contact met hem op.

Ergens in het huis van Gill in Apeldoorn staat nog een doos met papieren van José. Erin zitten dagboeken, krantenknipsels en diploma’s van haar. Ze was een beetje anders dan andere mensen. Een jurist die op vrouwen viel, de Randstad ontvluchtte en neerstreek in Drenthe. Daar werd ze zwanger, kreeg ze een kindje. En had ze een buurvrouw, met wie ze onenigheid had. ,,Die buurvrouw had allerlei meldingen over José gedaan bij de lokale politie, had gezegd dat met het kindje iets vreselijks zou gebeuren.” Na zes weken werd Josés dochtertje uit huis geplaatst.


,,Wat José indertijd is overkomen, dat noem ik ook een staatsontvoering, net zoals de uithuisplaatsingen onder slachtoffers van de toeslagenaffaire nu worden genoemd.” De vrouw bleef vechten om haar kind terug te krijgen. Maar gaandeweg dreef dat gevecht haar tot waanzin. Ze raakte haar werk kwijt, ze raakte haar huis kwijt. Ze vluchtte naar het buitenland. ,,Ondanks een oordeel van de rechter, dat het kind terug moest naar José, gebeurde dat niet. José is uiteindelijk ontspoord. Inmiddels weet ik dat ze bij meer mensen in Nederland informatie heeft achtergelaten, om te zorgen dat die beschikbaar is voor haar dochter, als die eraan toe is. Maar José heb ik niet meer kunnen vinden. Ik heb gehoord dat ze nog is gezien in het zuiden van Nederland, nadat ze was ontsnapt uit een psychiatrische kliniek in Engeland.”

Tekst gaat verder onder de foto

Gedupeerden in de toeslagenaffaire demonstreren.
Gedupeerden in de toeslagenaffaire demonstreren. © ANP / ANP

En ondertussen bewaart hij dus die doos. En denkt Gill aan José, als hij zich buigt over het onderzoek van het Centraal Bureau voor de Statistiek, naar uithuisplaatsingen van kinderen van slachtoffers in de toeslagenaffaire. Gill maakt er gehakt van. ,,Het enige wat het CBS kan zeggen, is dat de uitkomsten suggereren dat de verschillen tussen de twee groepen die zijn vergeleken vrij klein zijn. Er zou veel meer voorzichtigheid moeten zijn, en toch zie je in de samenvatting in vetgedrukte letters stellige samenvattingen, zoals: ‘Gedupeerdheid verhoogt de kans op kinderbeschermingsmaatregelen niet’. Ik vermoed dat het CBS onder druk is gezet om dit onderzoek te doen, of zijn bestaansrecht heeft willen verantwoorden. Wellicht is er sprake van een drang om dienstbaar te zijn.”

Tijd voor rechtvaardigheid

Nu is het tijd om dat recht te zetten, vindt Gill. Er moet onderzoek worden gedaan, om te kijken hoe het echt zit. ,,Ik had eigenlijk gehoopt dat er inmiddels jongere collega’s zouden zijn opgestaan, die dit soort zaken op zouden pakken.” Maar zolang dat niet gebeurt, doet hij het zelf wel. Misschien zit het wel in zijn genen. Het was Gills moeder – hij werd geboren in Engeland – die tijdens de Tweede Wereldoorlog meewerkte aan het kraken van de enigmacode, die door de Duitsers werd gebruikt om te communiceren. Gill verraste het niet, toen hij erachter kwam. Hij had al zo’n vermoeden dat zijn excellente verstand niet alleen een erfenis van zijn vader, maar ook zijn moeder was.

De liefde

Toch was het uiteindelijk zijn vrouw – de liefde zorgde dat hij in Nederland neerstreek – die hem op dit spoor heeft gezet. Zij wees Gill op de zaak van Lucia de Berk en stimuleerde hem ermee aan de slag te gaan. Misschien heeft ze dat wel eens betreurd. Bijvoorbeeld toen Gill tijdens opnames van De wereld draait door dreigde zijn Nederlandse paspoort te verbranden, als de zaak De Berk niet werd herzien. ,,Ze zei: dat kan je toch niet doen?”

Eigenlijk zou hij nu met haar van zijn pensioen willen genieten – hij is inmiddels zes jaar gestopt met zijn betaalde werk. Dan zou hij zijn dagen vullen in het bos, zoekend naar eetbare paddenstoelen. En veel tijd doorbrengen met zijn kleinkinderen. Maar nu helpen zijn berekeningen ook bij het vrijpleiten van andere verpleegkundigen. Vorig jaar werd Daniela Poggiali nog vrijgelaten in Italië, nadat Gill zich samen met een Italiaanse collega met de zaak bemoeide. In Engeland zijn nog zaken die op hem wachten.

En de toeslagenaffaire is er hier in Nederland dus, waar wat Gill betreft diepgravender, gedegen onderzoek naar moet komen, om uit te zoeken wat nu precies de uithuisplaatsingen veroorzaakte. ,,Ik ben daarom terechtgekomen bij Pieter Omtzigt en prinses Laurentien, die zich ook met de toeslagenaffaire bezighouden.” Tussen de mensen die zich diplomatiek uiten, wil hij best de bad cop zijn, de man die de boel opschudt, zoals hij deed toen hij dreigde zijn paspoort in de fik te steken. Maar tegelijkertijd hoopt hij toch vooral ook dat er een jonge statisticus opstaat, die bereid is de fakkel over te nemen.

Het CBS gaf deze site een uitgebreide toelichting, naar aanleiding van de kritiek van Gill. Het erkent de complexiteit van dit soort onderzoek, maar ziet zichzelf wél als aangewezen instantie om dat onderzoek uit te voeren. De afspraak om met Gill te spreken is al ingepland. ,,Het CBS tracht in de rapporten altijd zo duidelijk en transparant mogelijk uit te leggen wat onderzocht is, hoe dat is gedaan en wat de uitkomsten zijn.”

Ook wijst het CBS op nuanceringen in de tekst van het rapport, bijvoorbeeld na de zin boven een stuk tekst: ‘Gedupeerdheid verhoogt de kans op kinderbeschermingsmaatregelingen niet’. ,,Er kan op individueel niveau wél een relatie tussen dupering en jeugdbescherming zijn, dat staat op meerdere plekken in het rapport vermeld.” Ook als er ‘gemiddeld genomen geen bewijs gevonden wordt voor een relatie tussen dupering en jeugdbescherming’, zoals het CBS constateert.

Het CBS staat volledig achter het onderzoek en de conclusies zoals die in het rapport vermeld staan. Wel wordt erop gewezen dat er nog mogelijkheden zijn voor vervolgonderzoek, dat heeft het CBS ook aangegeven.

Nog meer over uitkeringsschandaal en uithuisplaatsingen

Hieronder volgt een poging (20 januari 2023, ‘s ochtends) om het kern van het verhaal op te schrijven in 500 woorden en Jip en Janneke taal. Het lukte niet.

Heeft het CBS de waarheid in pacht?

Velen werden wakker geschud door carabetier Peter Pannekoek’s woorden “1115 staatsontvoeringen”. Maar ze kunnen weer in slaap gesust zijn door het CBS rapport “Jeugdbescherming en de toeslagenaffaire – Kwantitatief onderzoek naar kinderbeschermingsmaatregelen bij kinderen van gedupeerden van de toeslagenaffaire”. Een van de belangrijkste conclusies (samenvatting, eerste bladzijde) luidt

Gedupeerdheid verhoogt de kans op kinderbeschermingsmaatregelen niet“.

Dat is een krachtige uitspraak. Geen enkel relativering, geen “kleine letters”. Geen melding dat het een uitspraak is die alleen gemaakt kan worden onder een hele reeks veronderstellingen. Helaas, een hele reeks veronderstellingen waarvan velen pertinent onwaar zijn.

Mijn antwoord: misschien geen 1115, maar misschien wel: 115

Nu munt het CBS uit in het doen van beschrijvend statistiek, wat ook hun wettelijke opdracht is. Ze dienen neutraal de feiten te ontsluiten en weer te geven die politiek en bestuur en burgers nodig hebben. Waar het CBS minder expertise in huis heeft, omdat het ook beslist niet tot hun taak behoort, is in het ontwarren van oorzaak en gevolg. Dat noemen we tegenwoordig “Causaliteit” en het is een uiterst actueel, belangrijk, subtiel, en complex onderwerp binnen het wetenschappelijk onderzoek; explosief gegroeid sinds Judea Pearls boek “Causality” uit 2000. Kan je causaliteit concluderen door het waarnemen van correlatie of associatie?

Voorbeeld. Lucia de B maakte vreselijk veel incidenten mee in haar diensten. Veel meer dan men zou hebben verwacht en dat leidde ook tot levenslange gevangenisstraf voor seriële moord. Pas later werd duidelijk dat haar aanwezigheid juist de reden was dat medisch onderzoekers bepaalde gebeurtenissen als incidenten karakteriseerden!

Maar kan geen associatie ook op causaliteit duiden? Jawel! Statistieken kunnen misleiden. Een aansprekend visuele representatie van statistieken des te meer. Mijn oog werd getrokken door Figuur 6.1.2 in het CBS rapport waarin we drie vrolijk gekleurde balkjes zijn, die de percentages 1%, 4% en 4% dienen te representeren. Zie je wel! De percentage uithuisplaatsingen bij de gedupeerden is exact wat je zou hebben verwacht, als al die gezinnen helemaal niet gedupeerd waren geweest!

Ik zou zeggen, dat kan geen toeval zijn. Na studie van het onderzoeksprotocol inclusief de vele door de team hanteerde algoritmes, wordt ook duidelijk dat het geen toeval is. Door de onderzoekskeuzes die het onderzoeksteam zich gedwongen voelde te maken is het verschil in uithuisplaatsingskans tussen “vergelijkbare” wel en niet gedupeerden systematisch verkleind. Het verschil is dus groter dan het lijkt (het lijkt nul te zijn, maar dat is het beslist niet). De juiste conclusie van het onderzoek had moeten zijn, ten eerste, dat er zeker tientallen uithuisplaatsingen “extra” plaatsvonden vanwege de affaire en mogelijk honderd (of zelfs een paar honderd). Een tweede conclusie had moeten zijn dat deze gedurfde pilot studie bewezen heeft dat een totaal ander onderzoeksopzet nodig is oude gestelde vraag te beantwoorden. Mogelijk, iets in de trant van het eerder verworpen onderzoeksvoorstel van Prof. Bart Tromp van de Universiteit Groningen. Overigens, is het nooit nodig om alle dossiers van de hele geschiedenis van alle gedupeerden door te pluizen. Door slim een aselecte steekproef in een verstandig gekozen deelpopulatie te nemen, kan men zich beperken tot het goed uitzoeken van relatief weinig gevallen.

Goede “Data Science” is onmogelijk zonder grote expertise te combineren uit drie gebieden tegelijkertijd: 1) algoritmes en computer mogelijkheden; 2) kansrekening en inferientiele statistiek (dwz het kwantificeren van de onzekerheid in de gevonden resultaten); 3) (last but not least!) vakspecifieke kennis van het beoogde toepassingsgebied; in dit geval psychologie, recht, bestuur.

De verantwoording van mijn claims ben ik momenteel aan het uitschrijven in mijn blog,; het moet nog veel worden uitgebreid met nadere onderbouwing, verwijzingen, enzovoorts.

Ik denk aan een statistische simulatie om mijn punt te illustreren. Die twee getallen “4%” hebben foutbalken nodig van ongeveer +/- 1%. Lastig omdat ik rekening moet houden met de correlatie binnen de paren. We kunnen alleen maar raden hoe groot het is. Dus: meerdere simulaties met verschillende gissingen.

Yet more on the Dutch benefits scandal and child removals

This is a first attempt to summarise my claims in 500 words and simple language. It didn’t succeed.

Does CBS have direct access to the truth?

Many were shaken up by carabetier Peter Pannekoek ‘s words “1115 state kidnappings”. But they may have been lulled back to sleep by the CBS report “Youth protection and the benefits affair – Quantitative research into child protection measures in children of victims of the benefits affair”. One of the main conclusions (summary, first page) reads

Being a victim of the benefits scandal does not increase the likelihood of child protection measures“.

That’s a powerful statement. No relativization whatsoever, no “small print”. No mention of it being a statement that can only be made under a slew of assumptions. Alas, a slew of assumptions many of which are patently untrue.

My answer: Maybe not 1115, but could well have been 115.

Now CBS excels at doing descriptive statistics, which is also their legal assignment. They should neutrally disclose and represent the facts that politicians, administration and citizens need. Where CBS has less in-house expertise, because it is certainly not part of their task, is in disentangling cause and effect. This is what we call “Causality” today and it is an extremely topical, important, subtle, and complex subject of scientific inquiry; exploded since Judea Pearl’s 2000 book “Causality”. Can you infer causality by observing correlation or association?

Example. Lucia de B experienced an awful lot of incidents in her services. Much more than one would have expected and that also led to life imprisonment for serial murder. Only later did it become clear that her presence was precisely the reason why medical examiners characterized certain events as incidents!

But can *no* association also indicate causality? Yes! Statistics can be misleading. An appealing visual representation of statistics all the more. My eye was drawn to Figure 6.1.2 in the CBS report in which we are three brightly colored bars, which should represent the percentages 1%, 4% and 4%. See! The percentage of custodial placements among the victims is exactly what you would have expected, if all those families had not been victimized at all!

I’d say that can’t be a coincidence. After studying the research protocol, including the many algorithms used by the team, it also becomes clear that this is no coincidence. Due to the research choices that the research team felt compelled to make, the difference in out-of-home placements between “comparable” victims and non-victims has been systematically reduced. So the difference is greater than it appears (it appears to be zero, but it is definitely not). The correct conclusion of the investigation should have been, first, that there were certainly dozens of “extra” custodial placements because of the affair and possibly a hundred (or even a few hundred). A second conclusion should have been that this bold pilot study has proven that a completely different research design is needed to answer an old question. Possibly, something along the lines of Prof. dr. Bart Tromp of the University of Groningen. Incidentally, it is never necessary to go through *all* files of the entire history of all victims. By smartly taking a random sample in a sensibly chosen sub-population, one can limit oneself to properly sorting out relatively few cases.

Good “Data Science” is impossible without combining great expertise from three areas at the same time: 1) algorithms and computing capabilities; 2) probability theory and inferiential statistics (ie quantifying the uncertainty in the results found); 3) (last but not least!) subject-specific knowledge of the intended application area; in this case psychology, law, administration.

I am currently writing out the justification for my claims in my blog,; it still needs to be expanded a lot with further substantiation, references, and so on.

I’m thinking of a statistical simulation to illustrate my point. Those two numbers “4%” need error bars of about +/- 1%. Tricky because I must take account of the correlation within the pairs. We can only guess how big it is. So: several simulations with different guesses.

Statistics of victims of the Dutch child-benefits scandal

Commentary on the CBS report

Author: prof.dr. (em.) Richard D. Gill

Mathematical Institute, Leiden University

Monday January 16, 2023

Richard Gill is emeritus professor of mathematical statistics at Leiden University. He is a member of the KNAW and former chairman of the Netherlands Statistical Society (VVS-OR)


Mr. Pieter Omtzigt has asked me to give my expert opinion on the CBS report that examines whether the number of child care placements of children by Dutch child protection authorities increased because their families had fallen victim to the child benefit scandal in the Netherlands.

The current note is preliminary and I intend to refine it further. My purpose is to stimulate discussion among relevant professionals of the methodology used by the CBS in this particular case. Feedback, please!

The report gives a clear (and short) account of creative statistical analysis of much complexity. The sophisticated nature of the analysis techniques, the urgency of the question, and the need to communicate the results to a general audience probably led to important “fine print” about the reliability of the results being omitted. The authors seem to me to be too confident in their findings.

Numerous choices had to be made by the CBS team to answer the research questions. Many preferable options are excluded due to data availability and confidentiality. Changing one of the many steps in the analysis through changes in criteria or methodology could lead to wildly different answers. The actual finding of two nearly equal percentages (both close to 4%) in the two groups of families is, in my opinion, “too good to be true”. It’s a fluke. Its striking character may have encouraged the authors to formulate their conclusions much more strongly than they are entitled to.

In this regard, I found it significant that the authors note that the datasets are so large that statistical uncertainty is unimportant. But this is simply not true. After constructing an artificial control group, they have two groups of size (in round numbers) 4000, and 4% of cases in each group, i.e. about 160. According to a rule of thumb calculation (Poisson variation), the statistical variation in those two numbers have a standard deviation of about the square root of 160, so about 12.5. That means that one of those numbers (160) could easily happen to have twice the standard deviation, which is about 25. The conclusion that the benefits scandal did not lead to more children being removed from home than without it would have been the case, certainly cannot be drawn . Taking into account the statistical sampling error, it is quite possible that the control group (those not afflicted by the benefits scandal) would have been 50 less. In that case, the study group experienced 50 more than they would have done, had they not been victims of the benefits scandal.

To make the numbers easier still, suppose there was an error of 40 cases too few in the light blue bar standing for 4%. 40 out of 4000 is 1 out of 100, 1%. Change the light blue bar from height 4% to height 3% and they don’t look the same at all!

But this is already without taking into account possible systematic errors. The statistical techniques used are advanced and model-based. This means that they depend on the validity of many particular assumptions about the form and nature of the relationships between the variables included in the analysis (using “logistic regression”). The methodology uses these assumptions for its convenience and power (more assumptions mean stronger conclusions, but threatens “garbage in, garbage out”). Logistic regression is such a popular tool in so many applied fields because the model is so simple: the results are so easy to interpret, the calculation can often be left to the computer without user intervention. But there’s no reason why the model should be exactly true; one can only hope that it is a useful approximation. Whether it is useful depends on the task for which it is used. The current analysis uses logistic regression for purposes for which it was not designed.

The assumptions of the standard model of logistic regression are certainly not exactly met. It is not clear whether the researchers tested for failure of the assumptions (for example, by looking for interaction effects – violation of additivity). The danger is that the failure of the assumptions can lead to systematic bias in the results, bias that affects the synthetic (“matched”) control group. The central assumption in logistic regression is the additivity of effects of various factors on the log-odds scale (“odds” means probability divided by complementary probability; log means logarithm). This could be true to a first rough approximation, but it is certainly not exactly true. “All models are wrong, but some are useful”.

A good practice is to build models by analyzing a first data set and then evaluating the final chosen model on an independently collected second data set. In this study, not one but numerous models were tested. The researchers seem to have chosen from countless possibilities through subjective assessment of plausibility and effectiveness. This is fine in an exploratory analysis. But the findings of such an exploration must be tested against new data (and there is no new data).

The end result was a procedure to choose “nearest neighbour matches” with respect to a number of observed characteristics of the cases examined. Errors in the logistic regression used to choose matched controls can systematically bias the control group.

Further big questions concern the actual selection of cases and controls at the beginning of the analysis. Not all families affected by the benefits scandal had to pay back a huge amount of subsidy. Mixing the hard-hit and the weak-hit dilutes the effect of the scandal, both in magnitude and accuracy, the latter because maller samples lead to relatively less accurate determination of effect size.

Another problem is that the pre-selection control population (families in general from which a child was removed) also contains victims of the benefit scandal (the study population). That brings the two groups closer together, even more so after the familywise one-on-one matching process, which of course selectively finds matches among the subpopulation most likely to be affected by the benefits scandal.

De statistiek van slachtoffers van het uitkeringsschandaal

Auteur: prof.dr. (em.) Richard D. Gill

Mathematisch Instituut, Universiteit Leiden

maandag 16 januari 2023

Richard Gill is emeritus hoogleraar wiskundige statistiek aan de Universiteit Leiden. Hij is lid van de KNAW en voormalig voorzitter van het Nederlands Statistisch Genootschap (VVS-OR)


De heer Pieter Omtzigt heeft mij gevraagd om mijn deskundige mening te geven over het CBS-rapport waarin wordt onderzocht of het aantal uithuisplaatsingen van kinderen door de Nederlandse kinderbescherming is toegenomen doordat hun families het slachtoffer zijn geworden van het kinderbijslagschandaal in Nederland. De huidige nota is voorlopig en ik ben van plan deze verder te verfijnen. Commentaar, kritiek, is welkom.

Het rapport geeft een duidelijk (en kort) verslag van creatieve statistische analyses van enige complexiteit. Het geavanceerde karakter van de analysetechnieken, de urgentie van de vraag en de noodzaak om de resultaten aan een algemeen publiek te communiceren, hebben er waarschijnlijk toe geleid dat belangrijke “kleine lettertjes” over de betrouwbaarheid van de resultaten werden weggelaten. De auteurs lijken mij te veel vertrouwen te hebben in hun bevindingen.

Om de onderzoeksvragen te beantwoorden moesten er door het CBS-team tal van keuzes worden gemaakt. Veel voorkeursopties zijn uitgesloten vanwege beschikbaarheid van gegevens en vertrouwelijkheid. Het wijzigen van een van de vele stappen in de analyse door wijzigingen in criteria of methodologie kan tot enorm verschillende antwoorden leiden. De daadwerkelijke bevinding van twee bijna gelijke percentages (beide dicht bij de 4%) in de twee groepen gezinnen is naar mijn mening “te mooi om waar te zijn”. Het is een toevalstreffer. Het opvallende karakter ervan heeft de auteurs misschien aangemoedigd om hun conclusies veel sterker te formuleren dan waar ze recht op hebben.

In dit verband vond ik het veelzeggend dat de auteurs opmerken dat de datasets zo groot zijn dat statistische onzekerheid onbelangrijk is. Maar dit is gewoon niet waar. Na constructie van een kunstmatige controlegroep hebben ze twee groepen van omvang (in ronde getallen) 4000, en 4% van de gevallen in elke groep, dat wil zeggen ongeveer 160. Volgens een vuistregelberekening (Poisson-variatie) heeft de statistische variatie in die twee getallen een standaarddeviatie van ongeveer de vierkantswortel van 160, dus ongeveer 12,5. Dat betekent dat elk van die getallen (160) toevallig gemakkelijk twee keer de standaarddeviatie kan hebben, namelijk ongeveer 25.

Rekening houdend met de statistische steekproeffout, is het heel goed mogelijk dat de controlegroep (degenen die niet getroffen zijn door het uitkeringsschandaal) 50 minder zou zijn geweest. In dat geval maakte de onderzoeksgroep er 50 meer mee dan ze zouden hebben gedaan als ze geen slachtoffer waren geweest van het uitkeringsschandaal.

Om de cijfers nog makkelijker te maken, stel dat er een fout was van 40 gevallen te weinig in de lichtblauwe balk, wat staat voor 4%. 40 van de 4000 is 1 van de 100, 1%. Verander de lichtblauwe balk van hoogte 4% naar hoogte 3% en ze zien er helemaal niet hetzelfde uit!

Maar dit is al zonder rekening te houden met mogelijke systematische fouten. De gebruikte statistische technieken zijn geavanceerd en modelmatig. Dit betekent dat ze afhankelijk zijn van de validiteit van tal van bijzondere aannames over vorm en aard van de relaties tussen de variabelen die in de analyse zijn opgenomen (met behulp van “logistische regressie”). De methodologie gebruikt deze aannames vanwege zijn gemak (“convenience”) en kracht (meer aannames betekent sterkere conclusies, maar dan dreigt “garbage in, garbage out”). Logistische regressie is zo’n populair hulpmiddel in zoveel toegepaste gebieden omdat het model zo eenvoudig is: de resultaten zijn zo gemakkelijk te interpreteren, de berekening kan vaak zonder tussenkomst van de gebruiker aan de computer worden overgelaten. Maar er is geen enkele reden waarom het model precies waar zou moeten zijn; men kan alleen maar hopen dat het een bruikbare benadering is. Of het nuttig is, hangt af van de taak waarvoor men het gebruikt. De huidige analyse gebruikt logistische regressie voor doeleinden waarvoor het niet is ontworpen.

Aan de aannames van het standaardmodel wordt zeker niet precies voldaan. Het is niet duidelijk of de onderzoekers hebben getest op het falen van de aannames (bijvoorbeeld door te zoeken naar interactie-effecten – schending van additiviteit). Het gevaar is dat het falen van de aannames kan leiden tot systematische vertekening in de resultaten, vertekening die van invloed is op de synthetische (“gematchte”) controlegroep. De centrale aanname bij logistische regressie is de additiviteit van effecten van verschillende factoren op de schaal van log-odds (“odds” betekent: kans gedeeld door complementaire kans; log betekent logarithme). Dit zou waar kunnen zijn bij een eerste ruwe benadering, maar het is zeker niet exact waar. “Alle modellen zijn verkeerd, maar sommige zijn nuttig”.

Een goede praktijk is om modellen te bouwen door een eerste dataset te analyseren en vervolgens het uiteindelijk gekozen model te evalueren op een onafhankelijk verzamelde tweede dataset. In deze studie werden niet één maar tal van modellen uitgeprobeerd. De onderzoekers lijken te hebben gekozen uit talloze mogelijkheden door subjectieve beoordeling van plausibiliteit en effectiviteit. Dit is prima in een verkennende analyse. Maar de bevindingen van zo’n verkenning moeten worden getoetst aan nieuwe gegevens (en er zijn geen nieuwe gegevens).

Het resultaat was een procedure om “naaste buur overeenkomsten” te kiezen met betrekking tot een aantal waargenomen kenmerken van de onderzochte gevallen. Fouten in de logistische regressie die wordt gebruikt om overeenkomende controles te kiezen, kunnen de controlegroep systematisch vertekenen.

Verdere vragen gaan over de daadwerkelijke selectie van cases en controles aan het begin van de analyse. Niet alle door het uitkeringsschandaal getroffen gezinnen moesten een enorm bedrag aan subsidie terugbetalen. Door de hard getroffen en de zwak getroffen te mengen, wordt het effect van het schandaal afgezwakt, zowel in grote als in nauwkeurigheid.

Een ander probleem is dat de pre-selectie controlepopulatie (gezinnen in het algemeen waarvan een kind werd weggehaald) ook slachtoffers bevat van het uitkeringsschandaal (de studiepopulatie). Dat brengt de twee groepen dichter bij elkaar, en dat nog meer na het matchingsproces, dat uiteraard selectief matches vindt onder de subpopulatie die het meest waarschijnlijk door het uitkeringsschandaal is getroffen.

Het interview

Interview in “Stentor”, gepubliceerd vorige Zaterdag

Richard Gill heeft met het weerleggen van statistisch bewijs al twee medische seriemoordenaars vrij gekregen, onder wie Lucia de Berk. © Rob Voss

Deze Apeldoornse wetenschapper redt onschuldige zusters uit de gevangenis: De mens wil helaas niet in toeval geloven

Wetenschapper Richard Gill uit Apeldoorn zorgde er mede voor dat Lucia de Berk werd vrijgesproken. Datzelfde kreeg hij voor elkaar bij een vergelijkbare zaak in Italië en nu gaat hij voor de hattrick in Engeland. Wat drijft hem? 

Anne Boer 28-05-22, 08:00

Pure wetenschappelijke nieuwsgierigheid, dat is wat hem drijft, zegt de internationaal vermaarde wiskundige Richard Gill uit Apeldoorn. Als expert op het terrein van statistieken werkte Gill (70) voor het Openbaar Ministerie en het Internationaal Strafhof. Bijna zes jaar is hij gepensioneerd en staat hij te boek als emeritus professor in de statistiek aan de Universiteit Leiden.

Met zijn kennis over het gebruik van statistieken heeft hij vanuit zijn werkkamer de onschuld kunnen aantonen van twee verpleegkundigen die waren veroordeeld voor seriemoorden: de Nederlandse Lucia de Berk en de Italiaanse Daniela Poggiali. Nu zet hij zich in voor de vrijlating van verpleegkundige Ben Geen uit Engeland.

Klinkklare onzin

Alle drie zouden tijdens hun werk patiënten hebben gedood. Lucia de Berk werd zelfs veroordeeld voor zeven moorden. De bewijslast was vooral gebaseerd op statistieken. Als Lucia werkte, zouden er meer patiënten overlijden dan tijdens de diensten van haar collega’s. Het bleek klinkklare onzin, zoals Gill het fijntjes verwoordt. ,,Kwestie van roddel en achterklap, zoeken naar een zondebok om de reputatie van het ziekenhuis te redden en aannames, terwijl er helemaal geen moord is gepleegd.’’


De mens wil helaas niet in toeval geloven, we willen een oorzaak hebben. Daarom geloven we ook in duivels en goden

Statistisch bewijs speelt een grote rol in onderzoek, ook naar seriemoordenaars in de medische wereld. ,,Maar dan moet je de cijfers wel goed interpreteren’’, vindt Gill. ,,Als er ogenschijnlijk veel mensen overlijden in een ziekenhuis, moet je eerst goed kijken naar de oorzaak. Zijn er misschien meer patiënten dan anders? Zijn ze zieker dan in andere perioden? Is de methode van registreren aangepast? Zijn er wijzigingen in de staf? Als je meteen kijkt welke verpleegkundige aanwezig was, sla je bovendien de belangrijkste vragen over: is er sprake van moord of is het medisch falen of zelfs natuurlijk overlijden?’’

Dat raakt volgens Gill meteen aan een ander pijnlijk punt. ,,Een ziekenhuis is een plek waar mensen doodgaan, maar vaak is de doodsoorzaak niet duidelijk. Dat kan leiden tot clusters van verdachte overlijdens. Je moet wel weten welke doden je telt, anders zoekt de politie bewijs voor beweringen.’’


Volgens Gill moet je altijd in gedachten houden dat er een goede, onschuldige reden kan zijn voor een gebeurtenis. ,,Kijk vooral hoe vaak iemand werkt. Fulltime verpleegkundigen maken meer doden mee dan parttimers. Als iemand fulltime werkt en ook nog gepassioneerd bezig is met haar of zijn vak, is de kans nog groter dat die persoon aanwezig is als iemand overlijdt, dan iemand die een paar dagen per week werkt of strikt de uren werkt die in het rooster staan.”

Wetenschapper Richard Gill. © Rob Voss

Nooit mag je volgens hem een rare samenloop van omstandigheden uitsluiten. ,,Die gebeuren, ook zonder moord. Beroemd is het voorbeeld van een Amerikaans stel dat op één dag in twee verschillende loterijen de hoofdprijs won. Hoe groot is de kans dat zoiets gebeurt? Het gebeurde toch echt. De mens wil helaas niet in toeval geloven, we willen een oorzaak hebben en zoeken een zondebok. Daarom geloven we ook in duivels en goden.’’


Richard Gill is geboren in Engeland. Zijn vader was ook wetenschapper. De liefde brengt hem in 1974 op 23-jarige leeftijd naar Nederland. Hij is zes jaar eerder op vakantie als een blok gevallen voor een dochter van een Nederlandse vriend van zijn vader. Beide vaders werken voor Wavin uit Hardenberg. Na wat omzwervingen belandt Gill begin jaren 80 in Apeldoorn, om er nooit meer weg te gaan. Hij woont in een oud herenhuis, in een zee van weelderig groen. Dit was het ouderlijk huis van zijn vrouw. Om financieel het hoofd boven water te houden, werkt hij extra hard om snel carrière te kunnen maken.

De medische wereld komt al vroeg op zijn pad. Na een studie wiskunde in Cambridge promoveert hij op onderzoek naar de vraag hoelang kankerpatiënten bij bepaalde behandeling overleven. Zijn rekenmethode blijkt een uitkomst en wordt inmiddels ook op andere terreinen toegepast. ,,Het kwam toevallig op mijn bord. Ik had geen onderwerp en mijn promotor haalde dit onderwerp uit zijn la. Het heeft veel impact gehad en de methode wordt nog massaal gebruikt.’’


Zijn vrouw, die historicus is, wijst hem al in een vroeg stadium op de zaak Lucia de Berk, die later veroordeeld zou worden voor zeven moorden in een ziekenhuis. ,,Zij sprak van een heksenjacht en wilde dat ik ernaar keek, zeker toen het ook een heksenproces werd, zoals ze dat noemde. Ze wees me erop dat statistiek als bewijs werd gebruikt en ik er dus wel iets van zou moeten vinden. Ik wilde niet. Er waren al ervaren statistici bij betrokken, ook mensen die ik kende.’’

Lucia de Berk reageert blij na haar vrijspraak © anp

Toen er in 2006 een boek over deze zaak verscheen, ging Gill overstag. ,,Ik werd door een collega op het boek gewezen. Ik wist werkelijk niet wat ik las, was er echt ondersteboven van. Voor mij was zonneklaar dat het vonnis niet deugde en de rechters de cijfers verkeerd hadden geïnterpreteerd.’’ 

De rest is geschiedenis. Gill hielp aantonen dat de cijfers de beschuldiging niet konden onderbouwen en Lucia werd na 6,5 jaar onterechte celstraf in 2010 volledig vrijgesproken.


Als hij in 2014 over een gelijksoortige situatie in Italië leest, besluit hij direct weer in actie te komen. Dit keer wordt een verpleegkundige (Daniela Poggiali) verdacht van zestig moorden. Gill belt zijn collega Julia Mortera van de Roma Tre-universiteit en samen bieden ze hun hulp aan. Met succes, ook deze verpleegkundige is na een eerdere veroordeling tot levenslange gevangenisstraf sinds oktober op vrije voeten.

Statistiek is de wetenschap en de techniek van het verzamelen, bewerken, interpreteren en presenteren van gegevens. Statistische methoden worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens – bijvoorbeeld over het koopgedrag van mensen, de huizenmarkt of het aantal doden in de zorg – om te zetten in bruikbare informatie.

,,De statistiek in deze zaak was totaal amateuristisch, het deugde niet. De aanklagers beweerden dat er meer sterfgevallen waren als Daniela werkte. Tot het moment dat ze werd gearresteerd: toen daalde het plotseling. Wij ontdekten dat het sterftecijfer bij alle personeelsleden hoog was. Daniela was vaak al voor het begin van haar ingeroosterde dienst aanwezig en bleef vaak ook nog helpen nadat haar dienst voorbij was. Daardoor was ze vaker aanwezig als een patiënt stierf. Dat het aantal doden daalde nadat Daniela werd gearresteerd, is simpel te verklaren. Het nieuws over de ‘moordzuster’ was breed uitgemeten in de media. Als gevolg daarvan trok het ziekenhuis minder patiënten. Minder patiënten betekent ook minder sterfgevallen.’’

Lastige kluif

Gill doet nu onderzoek naar de zware beschuldigingen tegen de Engelse verpleegkundige Ben Geen. Dat gebeurt op verzoek van zijn advocaat. Het is vooralsnog een heel lastige kluif, vooral omdat het rechtssysteem in Engeland anders in elkaar zit. Opnieuw is Gill ervan overtuigd dat de verdachte geen moorden heeft gepleegd en dat het recht moet zegevieren.

Uit deze zaken heeft hij belangrijke lessen getrokken die hij wil overbrengen aan iedereen die wereldwijd betrokken is bij de rechtspraak, van advocaten tot rechters en van officieren van justitie tot juryleden. Samen met andere experts schrijft hij een handleiding hoe statistiek in de rechtbank kan worden gebruikt, met name bij strafprocessen tegen zogeheten seriemoordenaars in de gezondheidszorg. Dat gebeurt onder supervisie van het gezaghebbende instituut Royal Statistical Society. Het boek moet later dit jaar verschijnen.


Je kunt aannemen dat een hond vier poten heeft, maar niet dat alles met vier poten een hond is. Als op die manier naar Lucia was gekeken, was ze nooit veroordeeld

Richard Gill

De boodschap die hij heeft, is in hoofdlijnen simpel: gebruik statistische gegevens pas als je je ervan hebt verzekerd dat ze kloppen en gebruik ze goed. ,,Benoem alle factoren. Trek niet te snel conclusies. Vraag onafhankelijke experts om hulp. Onderzoek alle mogelijkheden.’’ Volgens Gill is niet alleen expertise van professionals nodig, maar ook dat rechters en advocaten worden geschoold in een goede interpretatie van statistieken.

Vier poten

Hij geeft een simpel voorbeeld. ,,Je kunt aannemen dat een hond vier poten heeft, maar niet dat alles met vier poten een hond is. Je mag aannemen dat iemand uit Peru Spaans spreekt, maar niet iedereen die Spaans spreekt komt uit Peru. Als op die manier naar Lucia was gekeken, was ze nooit veroordeeld.’’

Kenmerkend vindt Gill dat de verdachten die hij hielp, allemaal opvallende mensen zijn. Ze werkten hard, hadden een duidelijke mening, stootten daardoor waarschijnlijk ook leidinggevenden voor het hoofd en eindigden uiteindelijk als zondebok. ,,Het heeft me echt getroffen hoeveel ze gemeen hebben. Ben Geen wilde legerarts worden en was enorm gedreven in zijn werk. Hij zag zijn werk als meer dan een baan en deed veel extra als het kon. Hij botste ook met managers omdat het ziekenhuis voortdurend tegen grenzen aanliep.’’


Als expert op het terrein van statistieken werkte Gill ook voor het Openbaar Ministerie (moordzaak Tamara Wolvers) en het Internationaal Strafhof (moordaanslag president Libanon). Inmiddels is hij al bijna zes jaar gepensioneerd, maar tijd om zich te vervelen, heeft hij niet. Er ligt nog voor jaren werk op zijn bordje. Puzzels die hij graag helpt oplossen. 

Daarnaast zijn er veel onderwerpen waar hij graag in zou willen duiken, zoals de geruchtmakende Deventer moordzaak, die hem al jaren mateloos intrigeert. ,,Ik houd het nog steeds voor mogelijk dat de veroordeelde Ernest Louwes onschuldig is. Met name de dna-sporen op de blouse van de vermoorde weduwe vind ik interessant. Dna is ook statistisch bewijs en statistiek vertelt ons hoe je met onzekerheden moet omgaan. Er zijn inmiddels nieuwe moleculairbiologische methoden om veel meer uit een spoor te halen.’’


Gill helpt Kamerlid Pieter Omtzigt met het analyseren van data over uithuisplaatsingen als gevolg van het toeslagenschandaal. ,,We maken een tijdlijn om oorzaak en gevolg in beeld te krijgen. Ik heb dus eigenlijk helemaal geen tijd meer om nog meer verpleegkundigen achter de tralies vandaan te halen’’, zegt hij met een glimlach.

Kamerlid Pieter Omtzigt. © ANP

Als er toch weer een zaak van een vermeende moordzuster op zijn pad komt, zal hij waarschijnlijk moeilijk ‘nee’ kunnen zeggen. Hij geniet van het puzzelen en wil voorkomen dat het leven saai wordt. De tekst op de achterkant van zijn trui spreekt wat dat betreft misschien wel boekdelen: ‘Keep calm, en deze opa lost het wel op’. Want ja. Gill, vader van drie kinderen, is opa en zijn vijf kleinkinderen logeren graag bij hem en zijn vrouw in Apeldoorn.


Een van de vele puzzels die hem al jaren bezighoudt en soms zelfs uit zijn slaap haalt, moet hij van zichzelf oplossen: de zaak José Booij, die achttien jaar geleden werd geconfronteerd met de uithuisplaatsing van haar zes weken oude baby Julia-Lynn. 

,,Een onvoorstelbaar en afschuwelijk verhaal. Zij is vermalen door het systeem en daar compleet aan onderdoor gegaan. Ik ben het contact met José verloren, maar nog steeds in het bezit van een doos met persoonlijke spullen van haar, zoals kindertekeningen, diploma’s, dagboeken en krantenknipsels over haar strijd voor haar kind tot de hoogste rechtsorganen in Nederland en Europa aan toe. Wellicht leeft Julia-Lynn nu onder een andere naam en wellicht weet ze haar geboortenaam niet eens. Ik wil dat ze weet wie haar moeder is. Dat die nooit heeft opgegeven. Daar heeft ze recht op. Ik hoop haar ooit te vinden en de spullen van haar moeder te kunnen geven. En weet je, ook deze vrouw is een bijzonder mens, anders dan anderen.’


Published in “The Stentor” last Saturday, auto-translated from the original Dutch by Google Translate. This is the raw version. Corrections still to be made!

Richard Gill has already released two medical serial killers, including Lucia de Berk, by refuting statistical evidence. © Rob Voss

This Apeldoorn scientist saves innocent sisters from prison: Unfortunately, people do not want to believe in coincidence

Scientist Richard Gill from Apeldoorn helped ensure that Lucia de Berk was acquitted. He achieved the same in a similar case in Italy and now he is going for the hat trick in England. What drives him? 

Anne Boer 28-05-22, 08:00

Pure scientific curiosity is what drives him, says the internationally renowned mathematician Richard Gill from Apeldoorn. As an expert in statistics, Gill (70) worked for the Public Prosecution Service and the International Criminal Court. He has been retired for almost six years and is known as emeritus professor of statistics at Leiden University.

With his knowledge of the use of statistics, he was able to prove the innocence of two nurses who were convicted of serial murders from his office: the Dutch Lucia de Berk and the Italian Daniela Poggiali. Now he is campaigning for the release of nurse Ben Geen from England.

Sheer nonsense

All three are said to have killed patients on the job . Lucia de Berk was even convicted of seven murders. The burden of proof was mainly based on statistics. If Lucia worked, more patients would die than during her colleagues ‘ shifts. It turned out to be sheer nonsense, as Gill puts it delicately. “A matter of gossip and backbiting, looking for a scapegoat to save the hospital’s reputation and assumptions when no murder was committed at all. †


Unfortunately, people do not want to believe in coincidence, we want to have a cause. That’s why we also believe in devils and gods

Statistical evidence plays a major role in research, including serial killers in the medical world. ,,But then you have to interpret the figures properly ” , says Gill. “If apparently many people die in a hospital, you first have to look closely at the cause. Are there perhaps more patients than usual ? Are they sicker than in other periods? Has the registration method been adjusted? Are there changes in the staff? If you immediately look at which nurse was present, you also skip the most important questions: is it murder or is it medical failure or even natural death? †

According to Gill, that immediately touches on another sore point. “A hospital is a place where people die, but often the cause of death is not clear. This can lead to clusters of suspicious deaths. You have to know which deaths you count, otherwise the police will look for evidence for claims. †


According to Gill, you should always keep in mind that there can be a good, innocent reason for an event. “Look at how often someone works. Full-time nurses experience more deaths than part-time nurses. If someone works full-time and is passionate about their craft, they’re even more likely to be there when someone dies than someone who works a few days a week or works strictly within the schedule. †

Scientist Richard Gill. © Rob Voss

According to him, you should never rule out a strange combination of circumstances. “They happen, even without murder. A famous example is an American couple who won the top prize in two different lotteries in one day . What are the chances of something like this happening? It really happened. Unfortunately, people do not want to believe in coincidence, we want to have a cause and look for a scapegoat. That is why we also believe in devils and gods. †


Richard Gill was born in England. His father was also a scientist. Love brought him to the Netherlands in 1974 at the age of 23. Six years earlier, on holiday, he had fallen head over heels for a daughter of a Dutch friend of his father’s. Both fathers work for Wavin from Hardenberg. After some wanderings, Gill ends up in Apeldoorn in the early 1980s, never to leave. He lives in an old mansion, in a sea of lush greenery. This was his wife’s childhood home. To keep his head above water financially, he works extra hard to make a quick career .

The medical world crosses his path early on. After studying mathematics at Cambridge, he obtained his doctorate for research into the question of how long cancer patients survive with a particular treatment. His calculation method turned out to be a godsend and is now also being applied in other areas. “It just happened to be on my plate. I didn’t have a topic and my promoter took this topic out of his drawer. It has had a lot of impact and the method is still widely used. †

witch hunt

His wife, who is a historian, points him at an early stage to the case of Lucia de Berk, who would later be convicted of seven murders in a hospital. “She spoke of a witch hunt and wanted me to watch it, especially when it became a witch trial, as she called it. She pointed out to me that statistics were used as evidence and so I should have something to say about it. I did not want to. Experienced statisticians were already involved, including people I knew. †

Lucia de Berk reacts happy after her acquittal © anp

When a book about this case was published in 2006, Gill took the plunge. “I was referred to the book by a colleague. I really didn’t know what I was reading, I was really blown away by it. It was crystal clear to me that the verdict was wrong and that the judges had misinterpreted the figures . †

The rest is history. Gill helped show that the figures failed to substantiate the accusation and Lucia was fully acquitted in 2010 after 6.5 years of wrongful imprisonment.


reads about a similar situation in Italy in 2014 , he immediately decides to jump back into action. This time, a nurse (Daniela Poggiali) is suspected of sixty murders. Gill calls his colleague Julia Mortera from Roma Tre University and together they offer their help. With success, this nurse has also been free since October after a previous sentence to life imprisonment.

Statistics is the science and technology of collecting, processing, interpreting and presenting data. Statistical methods are used to convert large amounts of data – for example about people’s purchasing behaviour, the housing market or the number of deaths in care – into useful information .

,,The statistics in this case were completely amateurish, it was not good. Prosecutors claimed there were more deaths when Daniela worked. Until she was arrested: then it suddenly dropped. We found that the death rate for all staff was high. Daniela was often present before the start of her scheduled shift and often continued to help after her shift was over. As a result, she was more often present when a patient died . It is easy to explain that the number of deaths decreased after Daniela was arrested. The news about the ‘ murder sister ‘ was widely covered in the media. As a result, the hospital attracted fewer patients . Fewer patients also means fewer deaths. †

Difficult bone

Gill is now investigating the serious allegations against English nurse Ben Geen. This is done at the request of his lawyer. It is still a very difficult task, especially because the legal system in England is different. Once again, Gill is convinced that the suspect committed no murders and that justice must prevail.

He has learned important lessons from these cases that he wants to pass on to everyone involved in the justice system worldwide, from lawyers to judges and from prosecutors to jurors. Together with other experts, he is writing a manual on how to use statistics in court, especially in criminal proceedings against so-called serial killers in healthcare. This is done under the supervision of the authoritative Royal Statistical Society. The book is due out later this year.


You can assume that a dog has four legs, but not everything with four legs is a dog. If Lucia had been looked at that way, she would never have been judged

Richard Gill

The message he has is basically simple: do not use statistical data until you have ensured that they are correct and use them well. “Name all the factors. Don’t jump to conclusions too quickly. Ask independent experts for help. Explore all possibilities. ” According to Gill, not only expertise from professionals is needed, but also that judges and lawyers are trained in a good interpretation of statistics.

Four legs

He gives a simple example. “You can assume that a dog has four legs, but not that everything with four legs is a dog. You can assume that someone from Peru speaks Spanish, but not everyone who speaks Spanish is from Peru. If Lucia had been looked at that way, she would never have been convicted. †

Typically, Gill finds that the suspects he helped are all striking people. They worked hard, had strong opinions, probably offended executives as a result, and ended up as scapegoats. “It really struck me how much they have in common. Ben Geen wanted to be an army doctor and was very passionate about his work. He saw his work as more than a job and did a lot extra when he could. He also clashed with managers because the hospital was constantly running into limits. †

criminal court

As an expert in statistics, Gill also worked for the Public Prosecution Service (Tamara Wolvers murder case) and the International Criminal Court (Lebanon Presidential assassination attempt). He has now been retired for almost six years, but he has no time to get bored. There is still work on his plate for years to come. Puzzles he likes to help solve. 

In addition, there are many subjects that he would like to delve into, such as the controversial Deventer murder case, which has intrigued him immensely for years. “I still think it possible that the convicted Ernest Louwes is innocent. I find the DNA traces on the murdered widow’s blouse particularly interesting. DNA is also statistical evidence and statistics tells us how to deal with uncertainties. There are now new molecular biological methods to get much more out of a track. †


Gill helps MP Pieter Omtzigt with analyzing data about custodial placements as a result of the benefits scandal. ,,We make a timeline to get a picture of cause and effect. So I don’t really have time to get any more nurses out of prison , ” he says with a smile.

Member of Parliament Pieter Omtzigt. © ANP

If a case of an alleged murder sister comes his way, he will probably have a hard time saying ‘ no ‘ . He enjoys puzzling and wants to prevent life from getting boring. The text on the back of his sweater might speak volumes in that regard: ‘ Keep calm, and this grandpa will solve it ‘ . Because yes. Gill, a father of three, is a grandfather and his five grandchildren like to stay with him and his wife in Apeldoorn.


He has to solve one of the many puzzles that has occupied him for years and sometimes even wakes him up: the case of Jos é Booij, who was confronted eighteen years ago with the custodial placement of her six-week-old baby Julia-Lynn.

“An unbelievable and horrifying story. She was crushed by the system and completely destroyed by it. I have lost contact with José , but I still have a box with her personal items, such as children’s drawings, diplomas , diaries and newspaper clippings about her fight for her child up to the highest courts in the Netherlands and Europe. . Julia-Lynn may be living under a different name now and may not even know her birth name. I want her to know who her mother is. That he never gave up. She is entitled to that. I hope one day to find her and give her mother’s things. And you know, this woman is also a special person, different from others. †

José, Kevin, Lucia (JKL)

More than ten years ago I started writing a book on Dutch miscarriages of justice in which I had been involved. I wanted to explore the personality issues in three such cases. In each case, it seemed to me that aspects of the character of the main protagonist led to them being something of a scapegoat of a system under great stress. Some trigger events caused a bad situation to become an utter disaster. Authorities made mistakes and could not admit them, so errors were compounded, and there was no going back, no way to change path any more.

In recent posts, I have told a lot of the story of José Booij. It’s time to start writing about Lucia de Berk and Kevin Sweeney.

Concerning Lucia de Berk there already is an enormous literature. The case started in 2001, seemed to be closed with Lucia in jail for life by 2006 (conviction by the lower court at the first trial in 2003, appeal to higher court failed in 2004, cassation – appeal to the supreme court – failed in 2006) but at that time also a strong movement burst into the public view, calling for a judicial review and a retrial. Lucia was fully exonerated in 2010. The role of statistics in the case is well known though controversial since at the 2004 appeal, she was convicted “on the grounds of incontrovertible medical scientific evidence only”. A “statistical probability calculation” (such as the infamous calculation leading to the spectacular 1 in 342 million) played no part at all in the court’s conclusion, according to her judges.

Yet many things have still not been said in public about the case, except perhaps in literary form. In my future book, I want to say things I have said many times before in ephemeral blog posts, and other removed or hidden web pages.

Concerning Kevin Sweeney, not much has been written at all. He sat out his sentence for the murder of his wife and keeps a low profile.

Waarom maakt een statisticus zich zorgen over José Booij?

In mijn recente blogposts en dutch-family-justice-the-tragic-case-of-jose-booij/ heb ik een glimp gegeven van de beproevingen van José Booij. In dit bericht wil ik uitleggen hoe ik erbij betrokken ben geraakt.

Op 14 april 2010 heeft het gerechtshof in Arnhem Lucia de Berk vrijgesproken van alle aanklachten tegen haar. Ik werkte al sinds het boek van Ton Derksen in 2006 uitkwam aan de zaak, bestudeerde de statistieken, sprak met experts en journalisten, hielp het publiek om van gedachten te veranderen en werkte bovendien nauw samen met Metta de Noo op haar website. Gelukkig is het bewaard gebleven voor het nageslacht,, hoewel de oorspronkelijke URL is overgenomen door een internetcasino dat zichzelf brutaal “Lucia de Berk Casino” noemt. (Daar zit wat poëtische gerechtigheid in: ik zou de Nederlandse Justitie zeker vergelijken met een loterij). Hoe dan ook, in die jaren was ik aan de ontvangende kant van e-mails die naar de webmaster werden gestuurd, en zag ik berichten in de sectie “opmerkingen”. Het is niet verrassend dat we reacties kregen, niet alleen ter ondersteuning van onze strijd voor een nieuw proces voor Lucia, maar ook van verschillende personen die erop wezen hoe zulke soortgelijke verschrikkelijke dingen met hen waren gebeurd. Een van die personen was José Booij, een ander was Kevin Sweeney, Het was moeilijk te achterhalen wat er werkelijk met José was gebeurd; het duurde lang voordat ze zelfs haar naam bekendmaakte. Het is me uiteindelijk gelukt, en eind 2010 ben ik haar gaan opzoeken in haar appartement in Den Haag. Vlak voor de kerst ben ik voor de tweede keer op bezoek geweest: ze wilde namelijk dat ik vele spullen zou meenemen en bewaren “voor haar dochter later” omdat ze, zei ze, op het punt stond haar flat te verlaten. Ik had haast en zei dat tegen haar. Mijn familie wachtte op me elders in Den Haag. Ik laadde snel twee enorme dozen met spullen in mijn gehuurde stationwagen, en ging terug naar haar flat voor de rest. Ze praatte lang over elk boek dat ze voor Julia Lynn uitkoos (erg mooie boeken trouwens), en ik werd ongeduldig, zei iets ongelukkigs, en ze raakte overstuur en gooide me eruit. Ik ging terug na Kerstmis, maar het vogeltje was het nest ontvlucht. Ze was verdwenen.

José geniet van een bezoek aan een voormalige vriend, Patrick

Later bleek dat ze naar verschillende landen was gereisd, in Portugal was beland en overal probeerde mensen te vinden die voor haar zouden vechten om haar baby terug te krijgen. Een half jaar later kreeg ik uit het niets dat rare telefoontje van Delta, een gesloten psychiatrische afdeling die voornamelijk bewoond werd door junkies. Delta maakt tegenwoordig deel uit van een organisatie genaamd “Antes”. Het kliniek in kwestie was niet ver van een dorp genaamd, vreemd genoeg, Portugaal; ten zuiden van Rotterdam en dicht bij de “Oude Maas”,

De psychiaters aldaar hadden haar verhaal niet geloofd dat haar baby was gestolen door de Nederlandse staat en dat ze een brief aan de Koningin had geschreven en de Koningin had beloofd haar te helpen. Typisch psychotisch gebrabbel, denk ik (maar ik ben geen psychiater). Afgezien van haar vreemde terminologie was het helemaal waar. Ik mocht haar bezoeken en praten met de arts die de leiding had over haar behandeling. Ik heb een klein netwerk van vrienden opgezet die voor haar mede konden zorgen in Den Haag en omgeving. Ik werd getroffen door de enorme overeenkomsten tussen de zeer uiteenlopende zaken van José Booij, Kevin Sweeney en Lucia de Berk (“JKL”). In elk geval was dit een persoon die een traumatische jeugd had gehad, die moeilijkheden had overwonnen en dankzij hard werken en natuurlijke gaven echt iets van hun leven maakte. Maar ze vielen allemaal op in een menigte, en ze gedroegen zich niet helemaal zoals ‘normale’ mensen. Ze hadden ook pech – er gebeurden nare dingen als ze in de buurt waren en ze werden gezien als de oorzaak. Lucia had uiteindelijk ook wat geluk, en dat leidde tot haar vrijstelling. Maar het heeft lang geduurd en heel veel inspanning gekost van vele mensen.

Ik ben erin geslaagd dat Delta aan José toestemming gaf om te vertrekken, nadat we een woning hadden geregeld, genoeg geld om te overleven en nieuwe afspraken met advocaten en met nieuwe psychiaters. Na een tijdje ging José dus in een nieuw appartement in Den Haag wonen en leefde van haar arbeidsongeschiktheidsuitkering. Ik heb haar zover gekregen om het Psychotrauma Diagnose Centrum te bezoeken, toen gevestigd op de Universiteitscampus van Utrecht, en nu onderdeel van een landelijk netwerk, zie Dit resulteerde in een zeer duidelijk, gedetailleerd en coherent rapport waarin ernstige PTSD werd geïdentificeerd en een geschikte behandeling werd aanbevolen. Een heel andere behandeling dan wat ze bij Delta had gekregen. Ondertussen ontving ik de post van José terwijl ik een jaar verbleef op het Netherlands Institute for Advanced Studies in Wassenaar (NIAS), niet ver van Den Haag. Mijn project bij NIAS was om een ​​boek te schrijven rondom JKL. José wilde niet dat haar echte adres bekend was bij de autoriteiten: daarom had ik Delta mijn adres bij NIAS gegeven en had ik José een eigen reserve bankrekening geleend. José wist dat verschillende instanties en personen nog steeds geld van haar wilden hebben, en weigerde botweg haar eigen bankrekening te openen, omdat ze beweerde dat haar geld dan onmiddellijk in beslag zou worden genomen door “de overheid”.

Helaas betekende dit dat ik de brieven te zien kreeg die ze van de Nederlandse belastingdienst kreeg, evenals verzoeken om haar oude studiebeurs voor haar studie Medicijnen aan de Rijksuniversiteit Groningen terug te betalen. Elke organisatie ging ervan uit dat ze nog steeds (d.w.z., ook na 2004) haar oude salaris bleef ontvangen. Ik eiste dat we dit zouden regelen. Ik kon haar niet helpen bij het ontduiken van belasting. Ze werd opnieuw woedend en vluchtte rond Kerstmis 2011 het land uit.

Ik was nu een slecht mens, net als alle andere personen van wie ze eerder had gehoopt dat ze haar zouden helpen haar baby terug te krijgen. Voor mij was het bovendien heel gênant dat ik geld van haar op een bankrekening van mij had staan. Af en toe waren er tekenen dat ze nog leefde (maar geen goede tekenen), namelijk problemen veroorzaakte, en op verschillende verre plaatsen: Lissabon, opnieuw; later, kort, in Freiburg in Duitsland, dicht bij Basel. Later nog in Engeland, opgesloten in Medway Maritime Hospital in Kent. Elke keer slaagden we erin om wat van haar geld bij haar te krijgen. Ik had trouwens meteen tegen de arbeidsongeschiktheidsdienst laten weten dat ze was verhuisd en dat haar locatie nu niet bekend was. Haar maandelijkse toelage kwam niet meer naar mij toe, onmiddellijk. Op dezelfde manier vertelde ik alle verschillende autoriteiten die haar aanmaningen stuurden om oude rekeningen te betalen dat ze niet meer op dat adres was. Hun brieven kwamen nu ook niet meer bij mij binnen.

Zoals iedereen eigenlijk, was José een vat vol tegenstrijdigheden. Haar ervaringen hadden die tegenstrijdigheden uitvergroot. Aan de ene kant was ze intelligent, levenslustig, gezellig; zeer geïnteresseerd in het leven, politiek, sociale ontwikkelingen, de natuur, in het bijzonder planten, vogels. Ze was goed georganiseerd, professioneel, praktisch. Aan de andere kant was ze (en werd ze steeds meer) monomaan. Ze zou haar moeilijke jeugd overwinnen. Haar jeugdtraumas zouden niet haar leven bepalen. Ze had een enorme behoefte om zelf een kind te hebben terwijl ze zichzelf als lesbisch beschouwde en bovendien alleen haar kind wilde opbrengen (of het laatste zo verstandig was, weet ik niet). Maar: ze had immers ook zichzelf helemaal alleen groot gebracht? Ze zocht relaties op dating sites, maar eigenlijk wilde ze geen relatie, eigenlijk wilde ze alleen een oudewetse zaaddonor vinden. Ze heeft dus menig man diep gekwetst door hun het idee te geven dat het om hun ging, terwijl het eigenlijk alleen ging om het biologische resultaat van seksuele gemeenschap. Wat kan haar hebben bezield om te denken dat ze zou overleven als alleenstaande moeder op het Drentsche platteland? Het meest achterlijk gebied van nederland, met een rijke geschiedenis van volledig negeren van centraal gezag. Het wilde Westen, maar dan in het Oosten.

Nadat haar kind was weggehaald stortte haar wereld in. Dapper vocht ze terug, maar steeds hadden de autoriteiten de troefkaarten in handen. “Het belang van het kind”. Alsof de autoriteiten het uitlokten, gooide ze steeds haar eigen ruiten in. Liep boos weg of ging schreeuwen in plaats van gedwee mee te spelen. Keer op keer, kreeg ze steun van een oude of een nieuwe vriend, van een advocaat of van haar oude therapeut Beata Bakker. Beata kwam op het geniale idee dat José en de biologische vader samen zouden doen alsof ze samen het kind wilden opvoeden. Dan moest Jeugdzorg zich toch anders gaan opstellen. José kon echter het toneel niet verdragen. Eigenlijk herkende ze ook haar eigen kind niet meer – die was inmiddels zo veranderd. De foto’s van haar, Peter de Koningh, en een inmiddels een jaar of zo oude Julia Lynn zien er ook vreselijk onecht uit. José kon het toneel niet opvoeren.

Elke keer deed haar huidige “ridder op een wit paard” iets fouts, waardoor ze razend werd, en hem (meestal, maar niet altijd, was het inderdaad een man) verwierp.

Ze is naar de Hoge Raad gegaan. Ze is naar de ombudsman gegaan. Ze is naar de European Court of Justice gegaan. Elke keer werd haar klacht op formele gronden onontvankelijk gevonden. Ze ging naar de Koningin. De Koningin (dus: eigenlijk een lid van het Kabinet van de Koningin) instrueerde Hare Minister van Justitie om de zaak uit te zoeken. De minister probeerde contact met José op te nemen, maar ze was er niet meer. Dat hield dan gauw op. Natuurlijk, ze had ook geschreven dat als haar brief gelezen werd, ze er niet meer zou zijn.

Dit is allemaal heel klassiek. Ik kan ook de psychologische en psychiatrische literatuur over PTSD lezen. José had nodig dat mensen begrepen dat fouten waren gemaakt, en ze had nodig dat die fouten erkend werden. In plaats daarvan werd ze, Kafkaësk, van het ene loket naar het andere gestuurd, waar steeds de ene ambtenaar naar het andere constateerde dat ze bij het verkeerde loket was. De hele tijd werd tijd kostbare tijd verloren, en zorgde ze zelf, door haar eigen snelle psychische aftakeling, dat het niet meer goed kon komen.

Ik vind dat het onrecht die haar gedaan is door de Nederlandse staat erkend moet worden. (Dat was uiteindelijk ook het enige dat ze wilde). Ze is niet de enige slachtoffer van Jeugdzorg en Kinderbescherming. Alle slachtoffers verdienen een monument.

Verder moet haar dochter mogen weten dat José enorm van haar kind hield, fantastisch goed voor haar zorgde, en als een tijgerin gevochten heeft om haar te beschermen. Ik heb laatst een verslag gelezen van Kinderbescherming zelf, over hoe Julia Lynn zich gedroeg in de eerste maanden nadat ze bij pleegouders was geplaatst. Het ging niet goed. Het is schrijnend.

Tenslotte heb ik nog kindertekeningen van José, schoolrapporten, zelfs haar diploma (medisch arts) bij de Rijksuniversiteit Groningen; gegevens over haar biologische ouders; oude familie foto’s. Haar dagboeken en notitieboeken. Alle juridische uitspraken van talloze rechtbanken. Rapporten van psychiatrische evaluaties. Deze zou ik graag willen zien toekomen aan haar dochter. Daar heeft Julia Lynn Booij ook recht op.