Riiklik statistika ja Euroopa statistika

Inimene on alati olnud uudishimulik, see on tema mõistuse arengu ja mõistuspärase käitumise alus. Suur hulk küsimusi algab sõnadega „kui palju“. Tänapäeval esitatakse selliseid küsimusi sageli statistikaametile.

• Kui palju on maakonnas N lapsi, kes järgmisel aastal kooli lähevad?
• Kui palju on leibkondi, kus koos elavad partnerid ei ole ametlikult abielus?
• Kui palju teenivad inimesed keskmiselt kuus Valgamaal, Ida-Virumaal või kogu Eestis?

Küsimustele, mille vastu on suur avalik huvi, leiab sageli vastused statistikaameti veebilehelt statistika andmebaasist.

Riikliku statistika peamised tellijad on ministeeriumid ja teised riigiasutused. Samuti tellivad statistikat tegevusalaliidud, teadus- ja haridusasutused ning omavalitsusasutused ja -liidud. Statistikaametiga koostöös täpsustatakse, milliseid näitajaid tellija vajab, ning analüütikud uurivad, millistest andmeallikatest on võimalik andmed koguda. Tänapäeval on huvipakkuv info tihti osaliselt või täielikult kogutud mõnda riiklikku andmekogusse. Statistika tegemisel kasutatakse võimalikult palju juba olemasolevat teavet, sealhulgas riiklike andmekogude, näiteks rahvastikuregistri, äriregistri, Eesti hariduse infosüsteemi ja ehitisregistri infot. Kirjeldatakse väljundi metoodika.

Järjest enam pakub statistika tegemisel huvi automaatprotsesside käigus tekkiv info, näiteks mobiilpositsioneerimise andmete teave, sotsiaalvõrgustiku info, satelliidipiltide kasutamine. Selles etapis kirjeldatakse, millist andmetöötlust on vaja rakendada ja kuidas andmeallikatest saadavad andmed analüüsimiseks ette valmistada.

Kui uuritavate tunnuste seas on hinnangud (näiteks rahulolu) või teave, mida ei ole võimalik saada ühestki andmebaasist, on vaja inimesi või majandusüksusi küsitleda. Küsimustiku koostamine ja kirjeldamine on uuringu ettevalmistamise töömahukamaid etappe. Isikute küsitlemise meetodid on aja jooksul täienenud, kuid siiani ei ole kõrvale jäetud ka klassikalist silmast silma intervjuud, mis aga on ajamahukas ja kallis. Järjest enam kasutatakse andmete kogumiseks telefoniintervjuud ja veebiküsitlust. Enamasti annab parima tulemuse mitme meetodi kombineerimine. Enamik majandusüksuste uuringutest tehakse veebiküsitlusena, mis on vastajale kõige mugavam ja ajapaindlik.

Kõik disainimisel kirjeldatud kontrollid ja reeglid on vaja viia infosüsteemidesse ning programmeerida, et andmete hõivamine ja töötlemine toimuks võimalikult automaatselt. Lisaks luuakse andmete töötlejatele vajalikud töövahendid andmete imputeerimiseks ja kontrollide tegemiseks. Tootmissüsteemi on vaja ka testida, et kogu protsess töötaks laitmatult ning andmete esitajad ja andmetöötlejad saaksid oma tegevusi teha sujuvalt.

Uurimisülesande püstitamisel määratakse täpselt üldkogum ehk isikute või objektide hulk, mille või kelle kohta soovitakse järeldusi teha. Valikuuringu korral valitakse nende hulgast välja osa ehk tehakse valim ja määratakse selle maht. Nii esindab iga valimisse sattunud isik või majandusüksus tervet hulka sarnaseid isikuid või majandusüksusi.

Andmete kogumine küsitlemise teel on kõige kallim ja aeganõudvam etapp. Kui see ebaõnnestub selle tõttu, et uuringus osalejad ei vasta või nende vastused on ebaloogilised, ei selgu uuringust midagi, sest usaldusväärsete andmeteta ei saa ka usaldusväärseid tulemusi.

Andmekogudest saadakse andmed turvalise kanali kaudu varem programmeeritud viisil ja kokkulepitud tähtajal.

Andmete ettevalmistamine analüüsiks on oluliselt kiirenenud tehnika arengu ja andmekogumise programmidesse lisatud kontrollide tõttu, mis ei luba anda loogiliselt vastuolulisi vastuseid (näiteks ei saa 17-aastane vastaja olla kõrgharidusega). Ka andmeid kodeeritakse enamasti elektroonselt.

Siiski pole elektroonselt kogutud andmed alati päris korrektsed. Iga andmetega tegelenud inimene teab, et trükikurat on leidlik ka andmestikes. Salavigu avastatakse keeruliste kontrollide rakendamisel ja teiste allikatega võrdlemisel. Andmestikes on suur probleem andmelünk või tühik, mis segab andmetöötlust eriti siis, kui soovitakse rakendada keerukamaid mudeleid. Puuduvate väärtuste asendamiseks kasutatakse mitmesuguseid imputeerimise meetodeid, mille käigus mõni objekti väärtus asendatakse väärtusega, mis on võimalikult sarnaste objektide samal tunnusel.

Et valimi andmeid saaks kasutada üldkogumi kohta, tuleb igale valimi objektile arvutada kaal ehk laiendustegur. Valimiobjekti kaal näitab, mitut sarnast üldkogumi objekti see valimiobjekt esindab. Valimiobjekti kaal on alati üks või ühest suurem arv. Majandusüksuse uuringutes on suurte üksuste kaal sageli üks, sest need on Eesti tingimustes piisavalt eripärased ja neile sarnaseid üksusi üldkogumis ei leidu.

Andmekogumise käigus saadud info tuleb teisendada selliseks, et saaks vastata uuringu alguses esitatud küsimustele. Üsna sageli arvutatakse kogutud andmete alusel keskväärtusi (keskmine brutokuupalk) või kogusummasid (töötute koguarv), aga ka mitmesuguseid indekseid. Hinnaindeksid näitavad hindade muutumist ajas. Kõige mahukam aga on sisemajanduse koguprodukti arvutus, kus pannakse kokku eri valdkondade statistika.

Statistika avaldamisel peab statistikaamet tagama, et andmetabelites esitatud info ei võimaldaks ühtegi majandusüksust, isikut või muud objekti tuvastada. Selleks rakendatakse mitmesuguseid matemaatilisi meetodeid ja konfidentsiaalsusreegleid.

Suur osa uuringutulemustest esitatakse jaotuste ja tabelitena, kuid mõnikord analüüsitakse edasi ja rakendatakse keerukamaid statistikameetodeid. Üha enam kasutatakse väljundite saamiseks mudeleid. Need aitavad leida seoseid ja põhjusi. Näiteks võib küsida, mis mõjutab sissetuleku suurust. Keerukaid mudeleid kasutatakse aegridade analüüsimiseks.

Analüüsimisel on mõtet üksnes siis, kui analüüsitulemused jõuavad tarbijani. Tänapäeval on esikohal elektrooniline levi. Elektroonsete tabelite ja jooniste eelis on interaktiivsus: tarbija saab ise tabeleid valida ja ka diagramme kujundada oma huvi ja vajaduste alusel.

Senise ruumistatistika väga oluline täiendus on paljukihilised interaktiivsed kaardid.

Trükitekstide hulk on märgatavalt vähenenud, kuid siiski pole paberraamatud ja -ajakirjad kadunud, pigem on need muutunud sisukamaks ja kompaktsemaks.

Avaldatud statistika kvaliteedi hindamisel lähtutakse viiest põhimõttest: asjakohasus, täpsus ja usaldusväärsus, ajakohasus ja õigeaegsus, sidusus ja võrreldavus, kättesaadavus ja selgus.

Täpsuse ja usaldusväärsuse mõõtmiseks on palju kvaliteedinäitajaid, millest olulisimad on standardviga ja variatsioonikordaja. Valimi alusel arvutatud kogusummad ja keskväärtused on hinnangulised tegelikud kogusummad ja keskväärtused, mida me üldjuhul ei tea, kui me just ei küsitle kõiki üldkogumisse kuuluvaid objekte. Hinnangu lähedust tegelikule suurusele näitab standardviga või variatsioonikordaja. Mida väiksemad need on, seda täpsem on arvutatud hinnang. Statistika kvaliteedi näitajad on veel vastamismäär, imputeerimismäär ning ala- või ülekaetusest tingitud nihe.