*

Indland

Bag om tallene: Sådan har vi gjort

Bliv klogere på tallene og metoden bag vores omfattende serie.

I løbet af de kommende uger vil vi tegne et danmarkskort med afsæt i en bred vifte af data fra forskellige kilder. På denne side forklarer vi punkt for punkt, hvilke tal vi har brugt, og hvordan vi har beregnet vores ranglister.

Du vil også kunne finde oplysninger om, hvor du kan gå hen, hvis du vil dykke endnu dybere ned i datamaterialet.

Oversigten opdateres løbende, når vi lægger nye data frem.

Har du spørgsmål eller kommentarer til vores data eller metoder? Så skriv til os på indland@jp.dk.

Generelt om vores ranglister

I løbet af vores serie rangerer vi landets kommuner på syv emner, f.eks. uddannelse, kriminalitet og ældre.

For hvert emne har vi i samarbejde med analysevirksomheden Kaas og Mulvad sammenlignet forholdene inden for kommunerne på en målepinde (indikatorer). Herefter er data rangordnet, så kommunen, der klarer sig bedst, får rang 1. Kommunen, der klarer sig dårligst, får rang 98.

Efter at have set på de enkelte indikatorer, afslutter vi hvert emne ved at konstruere en rangliste for den samlede kategori, f.eks. uddannelse.

Denne rangliste giver et fingerpeg om, hvilke kommuner der relativt set klarer sig bedst på de enkelte emner.

Hvordan har vi håndteret manglende værdier?

I nogle tilfælde mangler de anvendte datasæt tal for enkelte kommuner. Dette kan eksempelvis skyldes, at de pågældende kommuner ikke har indberettet oplysninger, eller at antallet af observationer i kommunen er så lille, at cellen måtte anonymiseres af diskretionshensyn.

I vores beregning har kommuner med manglende værdier fået tildelt en rang, der svarer til midterværdien af de øvrige kommuner. Når der eksempelvis mangler data for 8 ud af 98 kommuner, har de 8 kommuner uden data fået tildelt rangen ”45”, som er midterværdien for de resterende 90 kommuner.

Denne fremgangsmåde gør det muligt at beregne en samlet rangliste over samtlige kommuner, selvom der måtte mangle enkelte værdier for enkelte indikatorer. En iboende ulempe er dog, at erstatningsmetoden trækker resultatet for kommuner med manglende værdier mod ranglistens midterværdi. Den tildelte erstatningsværdi afspejler derudover ikke nødvendigvis de faktiske forhold og kommunens relative placering.

Ældre

Andel af ældre

Andelen af ældre i landets kommuner er beregnet på baggrund af de nyeste tilgængelige tal fra Danmarks Statistik (1 kvartal 2017). Yderligere metodiske oplysninger kan findes på statistikbanken.dk.

Mange undersøgelser vedrørende ældres vilkår ser på befolkningsgruppen over 65 år. Idet danskerne bliver stadig ældre og mange kommunale tilbud såsom plejeboliger og hjemmehjælp for de flestes vedkommende først bliver relevant i en senere alder, har vi valgt at rette fokus mod aldersgruppen over 79 år.

Andelen af befolkningen over 80 år i 2045 er opgjort med afsæt i Danmarks Statistiks befolkningsfremskrivning.

Fremgangen er beregnet som procentvis vækst af befolkningsgruppen på 80 år eller derover i forhold til 2017. En forventet fremgang i aldersgruppen fra 1.000 i dag til 2.000 i året 2045 svarer således til en fremgang på 100 pct.

Idet der er tale om en statistisk fremskrivning, er tallene selvfølgelig behæftet med en vis usikkerhed. Du kan læse mere om metoden bag befolkningsfremskrivningen på Danmarks Statistiks hjemmeside.

Hjemmehjælp

Hjemmehjælp er opgjort som antallet af visiterede hjemmehjælpstimer (frit valg) til personer over 80 år i eget hjem pr. uge i året 2015.

For at sætte timetallet i relation til befolkningsstørrelsen har vi sat det ugentlige timetal over for antallet af ældre over 80 i den pågældende kommune (pr. 3 kvartal 2015).

Resultatet viser, hvor mange ugentlige timers hjemmehjælp en gennemsnitlig borger over 80 blev visiteret til i 2015.

Data er hentet fra Danmarks Statistik, der i sin opgørelse tager afsæt i kommunernes månedlige digitale indberetninger. Det er muligt at læse mere om data og indsamlingsmetoden på Danmarks Statistisk hjemmeside

Fordelen ved at se på visiterede (altså tilkendte) hjemmehjælpstimer er, at datagrundlaget er mere konsistent end i tilfældet af de faktisk leverede timer, fordi private leverandører af hjemmehjælp ikke i samme omfang har adgang til at indberette til systemet.

I 2015 har 9 kommuner ikke indsendt valide oplysninger. De indgår derfor ikke i vores top- og bundlister på hjemmehjælpsindikatoren.

Plejeboliger

Vores beregning af antallet af plejeboliger bygger på data fra Danmarks Statistik. Det samlede antal boliger dækker over følgende boligtyper:

  • Plejehjem
  • Beskyttede boliger
  • Plejeboliger fortrinsvis til ældre
  • Plejeboliger til fysisk/psykisk handicappede
  • Friplejeboliger

Både permanente boliger, boliger til midlertidigt ophold og boliger for demente indgår i beregningen.

For at kunne sammenligne kommunernes boligudbud er antallet af ældreboliger (????) sat i forhold til antallet af indbyggere over 79 år i kommunen. Herved skal det bemærkes, at pladser på plejehjem m.v. i princippet også er tilgængelige for personer under 80 år.

Danmarks Statistik påpeger selv, at der kan være markante udsving mellem kommunernes indberetninger af boligantallet fra år til år. Tallene er derfor behæftet med en vis usikkerhed, som vi har forsøgt at tage højde for ved at holde de nyeste tal op mod tidligere år.

En udførlig redegørelse for det statistiske materiale kan du finde hos Danmarks Statistik.

Alderssygdomme

Vores tal over antallet af ældre over 80 år med leddegigt, knogleskørhed og demens baserer sig på data fra Sundhedsdatastyrelsen. Der er tale om aldersstandardiserede data på antal ældre pr. 100.000, hvilket gør det muligt at sammenligne kommuner, der er forskelligt sammensat med hensyn til aldersfordeling. Tallene er fra 2015.

Uddannelse

Afgangskarakterer

Afgangskaraktererne for kommunerne er beregnet som gennemsnit for 9. klasses afgangselever for skoleårene 2013/14, 2014/15 og 2015/16.

Gennemsnittet er vægtet, hvilket vil sige, at der er tage højde for udsving i antallet af elever, der gennemførte 9. klasse i de enkelte år.

I beregningen indgår de bundne prøvefag, dvs. dansk, engelsk, fysik/kemi og matematik.

Data og den tilhørende dokumentation kan findes i Undervisningsministeriets databank.

Ungdomsuddannelser

Vi har sammenlignet landets kommuner ved for hver kommune at se på andelen af en 9. klasses årgang, der forventes at fuldføre mindst en ungdomsuddannelse senest seks år efter 9. klasse.

Tallene, der kan hentes hos Undervisningsministeriet, bygger på ministeriets såkaldte profilmodel og gælder for årgangen 2014. Det er Undervisningsministeriets Styrelse for It og Læring, der har foretaget beregningerne baseret på Danmarks Statistisk registre.

Idet der er tale om en fremskrivning, er tallene behæftet med en vis usikkerhed, særligt for de mindste kommuners vedkommende.

I statistikken tilknyttes den enkelte elev den kommune, hvor han eller hun havde bopæl ved afslutning af 9. klasse, uanset om vedkommende måtte have skiftet bopæl siden.

Uddannelsesniveau

Uddannelsesniveauet i landet kommuner er undersøgt ved at se på, hvor stor en andel af den voksne befolkning (15-69 år), der som den højeste fuldførte uddannelse har en:

  • Kort videregående uddannelse (typisk 2 år, f.eks. erhversakademiuddannelser)
  • Mellemlang videregående uddannelse (typisk 3-4½ år, f.eks. professionsbachelor)
  • Lang  videregående uddannelse (typisk 3-6 år, f.eks. bachelor, kandidat) eller en
  • Ph.d. (treårig forskeruddannelse)

Tallene er fra 2016 og hentet fra Danmarks Statistiks database.

Blandt andet fordi tallene bygger på danske registre mangler der oplysninger om medbragte uddannelser for personer, der er indvandret til Danmark efter 2006, jf. Danmarks Statistiks dokumentationsside.

Elevfravær

De viste fraværsprocenter er beregnet som gennemsnit af fraværsprocenterne for samtlige grundskoleelever i den pågældende kommune. Den enkelte elevs fraværsprocent er beregnet ved at dividere elevens antal fraværsdage med antallet af dage, som eleven har været indskrevet på skolen i det pågældende skoleår. Det samlede fravær er summen af:

  • Fravær på grund af sygdom
  • Lovligt fravær (med skolelederens tilladelse)
  • Ulovligt fravær

I beregningen indgår både folkeskoler og specialskoler for børn. Data er indsamlet af Styrelsen for IT og Læring og er tilgængelige på www.uddannelsesstatistik.dk, hvor der også findes yderligere oplysninger om datagrundlaget.

Senest opdateret 18. april 2017

Følg
Jyllands-Posten
Annonce
Annonce
Annonce

Jyllands-Posten anvender cookies til at huske dine indstillinger, statistik og målrette annoncer. Når du fortsætter med at bruge websitet, accepterer du samtidig brugen af cookies. Læs mere om vores brug her