Nya kalibrerade vikter i svenska SILC
SCB arbetar kontinuerligt med att utveckla statistiken. I och med att bortfallet i våra undersökningar ökar blir det allt viktigare att med statistiska metoder kompensera för den så kallade bortfallsbias som uppstår. SCB har därför tagit fram och implementerat nya vikter för Sveriges data i undersökningen ”Statistics on Income and Living Conditions”, SILC. Undersökningen är i Sverige sedan 2008 en del av Undersökningarna av levnadsförhållanden (ULF/SILC). SCB ersätter därför tidigare publicerade skattningar med skattningar baserade på de nya och förbättrade vikterna avseende åren 2008 till och med 2016.
De nya kalibrerade vikterna tar på ett bättre sätt hänsyn till att olika grupper i samhället är olika benägna att svara på våra undersökningar. Det innebär att kvaliteten i statistiken blir bättre, men också att nivån på enskilda skattningar kan förändras.
Vikterna använder hjälpinformation från Registret över totalbefolkningen (RTB), Inkomst- och taxeringsregistret (IoT) samt Utbildningsregistret. Man utnyttjar 10 hjälpvariabler i kombination med ett antal kategorier för respektive variabel.
Valet av variabler bygger på erfarenheter från andra urvalsundersökningar som till exempel Undersökningarna av levnadsförhållanden där det visat sig att ålder, kön, civilstånd, utbildningsnivå, region, född i Sverige respektive utomlands bidrar till att förklara svarsbenägenheten i olika grupper. Till dessa valdes också några inkomstrelaterade variabler med syftet att uppnå en bättre samstämmighet med den totalräknade registerbaserade inkomstfördelningsstatistiken som SCB publicerar årligen.
Variablerna har utvärderats med hjälp av en statistisk förklaringsmodell och finns beskrivna mer i detalj i dokumentet Statistikens Framtagning (SCBDOK) avseende Undersökningarna av levnadsförhållanden ULF/SILC):
Statistikens framtagning, 2016 (SCBDOK) (pdf)
Vad ska jag som användare av statistiken tänka på?
Eftersom de nya vikterna på ett bättre sätt kompenserar för att bortfallet inte är jämt fördelat i befolkningen bör man använda de nya skattningar som nu finns publicerade både hos SCB och Eurostat.
Hur mycket skiljer sig de nya skattningarna från tidigare skattningar?
Det går inte att lämna ett svar för alla indikatorer i undersökningen, eftersom det beror på hur mycket indikatorn påverkas av bortfallet och den bakgrundsinformation vi använder i vikterna. Generellt kan man ändå säga att indikatorer kopplade till inkomstfördelning får något högre skattningar eftersom inkomstspridningen ökar något i och med de nya vikterna. Här är några exempel:
Nya vikter | Fel- marg. | Tidigare vikter | Fel- marg. | |
---|---|---|---|---|
Risk för fattigdom eller social utestängning
|
18,6 | ±0,9 | 16 | ±0,7 |
Risk för fattigdom
|
16,3 | ±0,9 | 14,5 | ±0,7 |
Gini-koefficient
|
0,267 | ±0,007 | 0,252 | ±0,004 |
Jämförelse Gini-koefficient med äldre respektive nya kalibrerade vikter Sverige 2008–2016
Källa: SCB Statistics on Income and Living Conditions, EU-SILC
Hur jämförbar är statistiken från annan statistik om inkomster?
Den svenska officiella statistiken om inkomster tas också fram av SCB och är baserad på register. De nya vikterna innebär att EU-SILC:s uppgifter om inkomster för Sverige är mer i linje med den registerbaserade statistiken. De skillnader som nu finns kvar beror på skillnader i metoder och koncept mellan de två källorna.