Vastused

Sel teemal teeb väga põhjalikke uuringuid Kutsekoda. Näiteks 2021. a sotsiaaltöö uuringu aruandest tuleb välja, et kõrgkoolis sotsiaaltöö valdkonna lõpetajatest töötab erialasel tööl 42%.

Inimeste arengu ja harituse hindamine on väga komplitseeritud ning statistikaamet selliseid andmeid ei kogu. Küll aga on meil palju andmeid inimeste hariduse omandamise kohta. Näiteks viimase rahvaloenduse alusel selgus, et 42,9%-l üle 15-aastastest Eesti elanikest on kõrgeim haridustase keskharidus ja 37,1%-l kõrgharidus. Põhi- või madalama haridusega on 20% Eesti elanikest. Võrreldes eelmise loendusega 10 aastat varem on kõrgharidusega inimesi suhteliselt rohkem ja põhiharidusega inimesi vähem. Keskharidusega inimeste osatähtsus on jäänud samale tasemele. Loe lisainfot rahvaloenduse teemalehelt. Samuti võib teile huvi pakkuda blogilugu teemal „Kas Eesti rahvas on hariduse usku?“ 

Huviringide statistikat teevad statistikaamet ja haridusministeerium huvihariduse valdkonade lõikes. 10-12 aastased osalevad valdavalt spordiga seotud huviringides (55%) ja muusika ja kunstiga seotud huviringides (28%). Kõige vähem aga looduseteemalistes huviringides (1%) ja tehnikaga seotud huviringides (4%). Poiste hulgas on sport ülekaalukalt kõige populaarsem (67%), poiste hulgas teisel kohal on 16% muusika kunst. Tüdrukute hulgas on spordi ning muusika ja kunstiga seotud huvialades osalemine võrdsem (vastavalt 43% ja 39%). Andmed on 2021/22 õppeaasta kohta.

Huvihariduses osalejate kohta lisainfot uuri meie andmebaasist siit ja haridusandmeteportaalist HaridusSilm, kus saate endale huvipakkuvates lõigetes andmeid väga täpselt filtreerida (k.a õppekava tasemel).

2021/22 õppeaastal gümnaasiumi lõpetanutest jätkas lõpetamisele järgneval aastal kutsekoolis 7%. Üldhariduskoolide lõpetajate käekäigu kohta leiab infot HaridusSilma portaalist.

Viimase rahvaloenduse alusel selgus, et üle 15-aastastest Eesti elanikest on kõrgharidusega 37,1%. Võrreldes eelmise loendusega kümme aastat varem on kõrgharidusega inimesi suhteliselt rohkem. Loe lisainfot rahvaloenduse teemalehelt.

Rahvastiku kõrgeima omandatud haridustaseme info ka piirkondade ja vanuste kaupa on olemas meie andmebaasi tabelis RV0231U.

Statistikaamet ei ole seda uurinud. Küll aga on see olnud uurimisobjektiks rahvusvahelises õpetajate uuringus TALIS. Viimased andmed pärinevad 2018. aastast, neist tuli välja, et Eesti õpetajate osalemine professionaalset arengut toetavates tegevustes on kõrge – 98% õpetajatest oli 12 uuringule eelneva kuu jooksul osalenud mõnes professionaalse arengu tegevuses. TALISe uuringus hõlmas professionaalse arengu tegevuste jaotus kümmet vormi: kursused/seminarid, online-kursused/seminarid, hariduskonverentsid, formaalsed kvalifikatsiooniprogrammid (nt õpetajakoolituse õppekavad), vaatlusvisiidid teistesse koolidesse, vaatlusvisiidid teistesse organisatsioonidesse, kolleegi ja/või iseenda töö vaatlemine ja coaching, osalemine õpetajate võrgustikes, erialakirjanduse lugemine, muud professionaalse arengu tegevused. Need vormid ulatuvad formaalselt struktureeritud tegevustest (nt konverentsid, seminarid, osalemine õpetajakoolituse õppekaval) mitteformaalsete tegevusteni (nt võrgustik, koolisisene koostöö, erialakirjanduse lugemine). Eesti õpetajad osalevad aastas keskmiselt viies professionaalse arengu tegevuses (OECD keskmine on neli). Kõige levinum on erialakirjanduse lugemine või kursustel/seminaridel osalemine (90%). Loe täpsemalt siit: https://dspace.ut.ee/bitstream/handle/10062/70213/talis_eesti_raporti_i_osa.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Õpetajate statistikat saab vaadata Haridussilmast. Selle järgi on Eestis 2022/23. õppeaastal 7966 alushariduse, 16 942 üldkeskhariduse ning 2121 kutsehariduse õpetajat. Sama andmeallika järgi oli õpetajate keskmine palk 1724 eurot.

Viimati oli küsimus kirjaoskamatuse kohta 2000. aasta rahvaloendusel. 2000. aastal oli kirjaoskamatuid 0,23% vähemalt 10 aasta vanuses rahvastikust. Arvatavasti on kirjaoskamatute osatähtsus tänaseks vähenenud, sest kõige suurem kirjaoskamatute osatähtsus oli üle 74-aastaste vanusegrupis (0,67%). Seega lugeda oskab Eestis lugeda 99,8-99,9% rahvastikust, kes on vähemalt 10-aastased.

01.01.2022 seisuga oli Eestis 40 882 põhihariduseta inimest. See on kogu rahvastikust 3,7% . Rahvastiku kõrgeima omandatud haridustaseme info on vanuste kaupa olemas tabelis RV0231U https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvastik__rahvastikunaitajad-ja-koosseis__rahvaarv-ja-rahvastiku-koosseis/RV0231U.

Seda küsimust on uuritud 2018. a OSKA raportis hariduse ja teaduse valdkonna tööjõu- ja oskuste vajaduse vaates (https://oska.kutsekoda.ee/uuring/haridus-ja-teadus/). Põhikooli ja gümnaasiumi lõikes seal eraldi analüüsi ei tehtud. Raporti tulemusel tõdetakse, et üldhariduse aineõpetaja eriala lõpetab kolmandiku võrra vähem inimesi, kui on tööjõuvajadus. Iga viies matemaatika-, keemia-, geograafia- ja bioloogiaõpetaja ning iga neljas füüsikaõpetaja on vähemalt 60-aastane. Seega on vajadus just loodusteaduslike ainete ja matemaatikaõpetajate järgi.
Õpetajate arvude kohta õppeainete kaupa saate huvi korral vaadata Haridussilma portaalist: https://www.haridussilm.ee/ee/tasemeharidus/haridustootajad/opetajad.

TOP5 õppekavagruppi 2021/22. õppeaastal kõrgkooli astunud tudengite arvu alusel: ärindus ja haldus (15% sisseastujatest), informaatika ja infotehnoloogia (12%), tehnika, tootmine ja tehnoloogia (9%), õpetajakoolitus ja kasvatusteadus (9%) ja tervishoid (5%). Õppekavagruppe on kokku 27. Uuri lisa: https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__haridus__kergharidus/HT303

Vastab Kaitseressursside Amet: Võib öelda, et ühe keskmise ajateenija õpetamine ajateenistuse algusest lõpuni maksab ca 11 000 eurot.

Statistikaamet ei ole ise seda teemat oma uuringutes uurinud. Täpselt on seda teemat käsitletud 2017. aastal Praxise uuringus „IKT-haridus: digioskuste õpetamine, hoiakud ja võimalused
üldhariduskoolis ja lasteaias“: https://www.praxis.ee/wp-content/uploads/2016/08/IKT-hariduse-uuring_aruanne_mai2017.pdf. Tulemustest selgub, et õpetajate oskused digioskustega seotud tegevuste kasutamisel õppetöös on erineval tasemel. Peaaegu kolmandik õpetajatest hindab oma digioskused puudulikuks. Kui enda internetis suhtlemist nõudvaid oskusi hindavad nad suurepäraseks, siis vajakajäämised ilmnevad probleemilahendusega seotud digioskuste rakendamises, samuti millegi (nt veebileht, mäng, rakendus) loomisega seotud oskustes. Küsitluse tulemused näitasid, et õpetajate oskuste madal tase on nende endi hinnangul suur takistus digioskuste õpetamisel.

Põhikooliastmes on kõige suurem Keila kool (1461 õpilast). Gümnaasiumiastmes on kõige rohkem õpilasi Tallinna täiskasvanute gümnaasiumis (841). Kutseõppeasutustest on suurima õpilaste arvuga Tartu rakenduslik kolledž (2925 õpilast). Kõrgkoolidest on suurim Tartu ülikool (14 078 õpilast).

2021. aasta rahvaloenduse andmetel kõneleb inglise keelt emakeelena 3879 inimest ning võõrkeelena 622 560 inimest. Need andmed leiab statistikaameti andmebaasist tabelitest RL21431 ja RL21444 ( https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvaloendus__rel2021__rahvastiku-demograafilised-ja-etno-kultuurilised-naitajad__rahvus-emakeel/RL21431 ja https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvaloendus__rel2021__rahvastiku-demograafilised-ja-etno-kultuurilised-naitajad__voorkeeleoskus-murded/RL21444 )

Statistikaameti avaandmed on kõigile kasutamiseks ja need on jagatavad Creative Commonsi (CC) litsentsiga BY-SA 4.0, mille kohaselt võib neid kopeerida, levitada, ümber töödelda jne tingimusel, et viidatakse autorile, siinkohal Statistikaametile.

Sotsiaalvõrgustikke kasutas 2021. aastal 49% ettevõtetest. Eraldi Facebooki kasutamise kohta meil infot ei ole, nende hulk on selle 49% sees.

Eraldi iduettevõtete vanemtarkvaraarendajate kohta meil kahjuks statistikat ei ole. Tarkvaraarendajate palkade kohta üldiselt leiab aga infot statistikaameti palgarakendusest. Selle järgi oli täiskohaga töötava tarkvaraarendaja mediaanbrutotöötasu Eestis 2022. aasta neljandas kvartalis 3800 eurot.

Statistikaamet otseselt küsituid andmeid ei arvuta ega avalda.

Avaldame andmeid puidu ekspordi kohta väliskaubanduse andmebaasi tabelis VKK30: KAUPADE EKSPORT JA IMPORT KAUBA (KN) JA RIIGI JÄRGI 2004 - 2022. Vajalik on teada, mis puidu kohta täpsemalt andmeid otsitakse – kas palgid, pelletid, küttepuud, mööbel jne.

Raiemahtude osas on statistikaameti andmebaasis SMI osas 2019. a andmed avaldatud tabelis  M03: METSARAIE RIIKLIKU METSAINVENTEERIMISE (SMI) HINNANGUL ja raiedokumentide alusel 2020. a andmed tabelis MM04: METSARAIE RAIEDOKUMENTIDE ALUSEL MAAKONNA JA METSAMAA LIIGI JÄRGI. Uuemad andmed on hetkel ainult Keskkonnaagentuuril, kes raieandmeid kogub.

Andmed selle kohta, kui palju puitu põletatakse kütusena Eestis kokku on avaldatud andmebaasi tabelis KE062: KÜTUSE TARBIMINE TEGEVUSALA JA KÜTUSE LIIGI JÄRGI. Kahjuks ei ole statistikaametil andmeid spetsiifiliselt Eesti päritolu puidu kohta.

Kui palju põletatakse Eestis raiutud puitu välismaal – sellele saab kaudselt jällegi vastuse väliskaubanduse andmebaasi tabelist, kui vaadata andmeid küttepuude (kaminaküttepuud jms) ja pelletite ekspordi mahu kohta.

Ehitus- ja lammutusjäätmete taaskasutus on ligikaudu kahekordistunud viimase kümne aasta jooksul.

Keskkonnaministeeriumi andmetel on eraomandis 48,5% metsast.

Keskkonnaministeeriumi andmetel jaguneb metsamaa pindala omandivormiti:

• RMK (riik) - 46,3%;
• Muu riigimaa - 4,7%;
• Füüsiliste isikute maa 27,4%;
• Juriidiliste isikute maa - 21,1%;
• Omand määramata - 0,5%

Välismaalaste käes on 14 tuhat hektarit metsa, ehk siis 0,6% metsast. Info on leitav meie andmebaasi tabelist KK090.

2021. aasta metsa juurdekasv (jooksev juurdekasv ehk brutojuurdekasv ehk täisjuurdekasv) on 15,8 mil m3
(Allikas keskkonnaagentuur: statistiline metsainventuur).

2021. aasta raiemaht on 10,6 mil m3
(Allikas keskkonnaagentuur: raiemahu eksperdihinnang).

Varasemate aastate andmed leiate KA tabelitest: raie: MM03 (https://andmed.stat.ee/et/stat/majandus__metsamajandus/MM03), juurdekasvu saab arvutada tabelist: KK51 (https://andmed.stat.ee/et/stat/keskkond__loodusvarad-ja-nende-kasutamine__metsavaru/KK51).

Eestis on tagatud ühisveevärgi süsteemi kaudu 84% inimestel joogivesi (https://keskkonnaportaal.ee/et/veeindikaatorid), mida saadakse kas põhja- või pinnaveest.

Ühisveevärgist nõuetekohast joogivett saavate tarbijate osatähtsus on 98,8%: https://www.stat.ee/et/avasta-statistikat/valdkonnad/saastev-areng/6-puhas-vesi-ja-sanitaaria, vt ka terviseamet.

2021.–2022. a põhja- ja pinnaveeseire tulemuste alusel saab pidada põhjavee koguselist seisundit heaks (põhjaveekogumite seire 2022. aasta aruanne), kuna hinnanguliselt 74% kogumitest on heas seisundis ja pinnavee 2021. a seisundi hinnangu alusel on 52% kogumitest heas seisundis (pinnavee ja põhjavee seisund).

Lisaks, riiklikult on kehtestatud põhjaveevaru, mis on ettenähtud kasutamiseks olme- ja joogiveena ning Eestis oli see 2021. aastal 316 145 m3/päevas.

Eesti levinuim puuliik on mänd. Seda nii enamuspuuliigilise pindala, enamuspuuliigilise tagavara kui ka puuliigilise tagavara järgi.

2020. aasta kultuurielus osalemise andmete põhjal ostis uuringule eelnenud 12 kuu jooksul e-poodidest või interneti vahendusel kultuuritooteid veidi üle 481 000 inimese, kellest ligi 90 000 ostis ka muusikat. Järgmine kultuuriuuring toimub alates 2023. a juulist, millega kogutakse ajakohasemat infot Eesti elanike kultuuritarbimise kohta. Täpsemat infot on võimalik leida ka Music Estonia kokkuvõtvast raportist. 

Muusikalise huvitegevusega seotud kulusid statistikaametil paraku ei leidu. Kui uurida 2020. aastal lõppenud leibkonna eelarve uuringu tulemusi, siis on võimalik välja tuua näiteks muusikariistade ostmisele kulutatud summa. Nimelt oli muusikainstrumente soetanud leibkonnade hulgas kulu instrumentide peale aastas keskmiselt 778,5 eurot. Leibkondade eelarve kohta võib põhjalikumalt uurida statistikaameti andmebaasist siit. 

Täpset helisalvestusstuudiote või helisalvestusteenuse pakkujate arvu statistikaameti andmetes ei leidu, küll aga oli 2021. aastal Eestis 97 ettevõtet, mille tegevust liigitatakse "Helisalvestiste ja muusika kirjastamise" alla. Siinkohal tuleb tähelepanu pöörata sellele, et selle kategooria alla loetakse ka nootide kirjastamine, originaalsalvestiste tootmine, muusikateoste tutvustamine jms.

Statistikaametil leidub andmeid külastajate, kontserdikorraldajate ja kontsertide arvude kohta Eesti maakondade lõikes siin. Kontserdipiletite kohta detailsema info saamiseks võib võtta ühendust näiteks MTÜ Music Estonia esindajatega.

Detailset statistikat kogu Eesti kohta meil ei leidu, kuna kõikvõimalikke artiste, kes oma loomingut Bandcamp'i, Spotify'sse, Soundcloudi, Youtube'i vm igal aastal üles laeb, on tuhandeid. Neid artiste kaardistada ja nende loomingu üle täpset arvestust pidada ei ole paraku statistikaametil võimalik. Kui aga on huvi elukutseliste heliloojate vastu, siis nende uudisloomingust peab nimekirja Eesti Muusika Infokeskus EMIK: https://www.emic.ee/uudisteosed

Statistikaameti andmebaasi tabel RR056 näitab valitsemissektori kulusid valitsemisfunktsiooni järgi, kuid agregeeritumal (koondatumal) tasemel. Eraldi loomemajanduse kaardistusi muusika kohta on 4-5 aastase intervalliga teinud Eesti Konjunktuuriinstituut.

Eelmisel aastal oli Eestis spordiklubides ja -koolides 3874 laskespordi harrastajat (3330 meest ja 544 naist).

Laskespordi alaliikide kaupa oli harrastajaid järgmiselt:

1. jahilaskmine - 681 inimest
2. laskmine - 2114
3. jahipraktiline laskmine - 283
4. field targed - 193
5. praktikal laskmine - 1428

Osa harrastajaid tegeleb mitme laskmise alaliigiga, seetõttu on spordiala “laskesport” harrastajaid kokku vähem kui viie alaliigi summa näitab. Vaata veel: www.spordiregister.ee/et/statistika.

Eesti Spordiregistri andmete põhjal ei ole võimalik leida sportlaste keskmist vanust, sest andmeid kogutakse vaid kahe vanuserühma kohta: alla 20-aastased ja 20+ vanuses harrastajad.

Eelmisel aastal oli Eestis spordiklubides ja -koolides 23 013 jalgpalli harrastajat (20 220 meest ja 2793 naist). Alla 20-aastasi jalgpalli harrastajaid oli 19235 ning 20-aastasi ja vanemaid 3778 inimest. Vaata ka: www.spordiregister.ee/et/statistika.

Eestis on umbes 100 100 sauna. Andmed pärinevad Ehitisregistrist ning sellel teemal on pikemalt kirjutanud Maaleht: https://maaleht.delfi.ee/artikkel/120116958/suur-saunaloendus-kas-tead-mitu-sauna-on-su-kodukandisja-mitu-eestis-kokku-statistikud-teavad. Head sauna-aastat!

Eelmisel aastal oli Eestis spordiklubides ja -koolides 6514 võrkpalliharrastajat (3083 meest ja 3431 naist). Need arvud hõlmavad ka rannavõrkpalli harrastajaid, keda oli kokku 668. Vaata ka www.spordiregister.ee/et/statistika.

Viimased andmed teatripiletite keskmistest hindades pärinevad 2021. aastast, kui keskmine piletihind oli 15,08 eurot. Viis aastat varem, 2016. aastal oli aga keskmine teatripileti hind 11 eurot. Täpsemat infot teatripiletite hindade (sh külastuste ja etenduste) kohta leiab statistikaameti andmebaasi tabelist https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__kultuur__teater/KU091 .Kontserdipiletite kohta paraku statistikaamet andmeid ei kogu ning võimaliku info saamiseks soovitame pöörduda MTÜ Music Estonia poole (info [at] musicestonia.eu). Vt ka https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__kultuur__teater/KU091
https://statistika.teater.ee/stat/stat_filter/show/performancesAverageCost

Teatrite kohta me andmeid ise ei kogu, küll aga avaldame. Üle-eestilisi andmeid teatrite-, külastajate-, etenduste, majandusnäitajate jm järgi kogub Eesti Teatri Agentuur. Meie andmebaasis on need avaldatud nelja erineva tabelina ja leitavad lingilt https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__kultuur__teater. Eesti Teatri Agentuuri kodulehe teatristatistika on leitav lingilt https://teater.ee/teatristatistika/ .

Eesti inimeste kontserdikülastuste kohta (sh muusikažanri ja maakonna järgi) on leitav meie andmebaasist lingil https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__kultuur__kultuurielus-osalemine/KUT026.
Neid andmeid kogume kultuurielus osalemise uuringuga, millega saame andmed Eesti elanike kultuuritarbimise, harrastuste, eelistuste jm kohta.
Ühtlasi avaldame eraldi tabelis andmeid Eesti kontserdikorraldajate kontsertite kohta maakonna järgi. Selleks kombineerime andmed Piletimaailma, Piletilevi ja kultuur.info keskkonnast ning avaldatud andmed on leitavad meie andmebaasist lingil https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__kultuur__muusika/KU113.

Statistikaametil ei ole andmeid, kui palju jäätist süüakse, küll aga on meil infot, kui palju jäätist Eestis toodetakse (vt statistika andmebaasist tabelit TO030) ja kui palju jäätist me riigist välja viime ning sisse toome (VKK10). Näiteks teame, et 2022. aastal toodeti Eestis kokku 8 235,5 tonni jäätist. Jäätise toodang on suurim muidugi suvel, tutvu ka meie suvel tehtud sotsiaalmeediapostitusega siin, kus sellest veidi juttu. 

Eesti ettevõtete (välja arvatud finants- ja kindlustustegevuse ettevõtete) müügitulu oli 2021. aastal 79,9 miljardit eurot ja 2020. aastal 66,5 miljardit eurot.
Rohkem infot meie andmebaasis tabelis EM001: ETTEVÕTETE MAJANDUSNÄITAJAD

Viimase kvartali SKP näitas, et peamiselt välisnõudlus on meie majandust tervikuna pidurdanud. Loomulikult on ka kiire hinnakasv oma jälje jätnud. Samas mingeid struktuurseid probleeme pole näha olnud.

Statistikaamet varustab ühiskonda andmetega, mille pealt prognoose koostatakse.  Prognoose ja täpsemaid ootusi võib näha Eesti Panga ja kommertspankade kodulehtedelt.

2022. aasta kokkuvõttes langes SKP möödunud aastal 1,3%. Suurima positiivse mõjuga olid koroonakriisist taastunud majutus ja toitlustus. Seda toetasid vähemal määral mitmed teised tegevusalad. Tugevama negatiivse panusega paistsid silma kinnisvaraalane tegevus, energeetika, kaubandus, põllumajandus ja finantstegevused.

Eratarbimine kasvas eelmisel aastal 2,6%, valitsemissektori tarbimine jäi 2021. aasta tasemele. Investeeringud langesid aasta kokkuvõttes 10,9%. Küllaltki võrreldava tempoga kasvasid nii eksport (5,0%) kui ka import (5,8%). Netoeksport oli aga teist aastat järjest negatiivne – Eestisse osteti 200 miljoni euro eest rohkem kaupu ja teenuseid, kui suudeti ise välismaale müüa.

Vaata lähemalt uudisest "Eesti majandus langes möödunud aastal 1,3%". 

2022. aastal oli Eesti ettevõtetes, asutustes ja organisatsioonides keskmine brutokuupalk 1685 eurot. Keskmine brutokuupalk oli endiselt kõrgeim info- ja sidetegevusalal (3035 eurot), finants- ja kindlustustegevuses (2708 eurot) ning energeetikas (2392 eurot), madalaim aga kinnisvaraalases tegevuses (1214 eurot) ning majutuse ja toitlustuse tegevusalal (1058 eurot).

2022. aastal eksporditi Eestist kaupu jooksevhindades 21,3 miljardi ja imporditi 24,9 miljardi euro eest. Kaupadest eksporditi kõige rohkem mineraalseid kütuseid ja elektrienergiat (4 mld euro eest), elektriseadmeid (2,8 mld eurot) ning puitu ja puittooteid (2,3 mld eurot). Kaupadest imporditi enim mineraalseid kütuseid ja elektrienergiat (4,9 mld eurot), elektriseadmeid (2,7 mld eurot), transpordivahendeid (2,5 mld eurot), metalli ja metalltooteid (2,4 mld eurot) ning mehaanilisi masinaid (2,4 mld eurot).

Statistikaameti ja Eesti Panga andmetel eksporditi 2022. aastal teenuseid jooksevhindades 10,8 miljardi euro ning imporditi 8,4 miljardi euro väärtuses. Nii ekspordis kui impordis olid suurima osatähtsusega muud äriteenused (eksporditi 907 milj euro eest ja imporditi 680 milj euro eest), transporditeenused (eksport 690 milj eurot, import 644 miljonit eurot), telekommunikatsiooni-, arvuti- ja infoteenused (eksport 676 milj eurot, import 416 milj eurot) ning reisiteenused (eksport 309 milj eurot, import 250 milj eurot).

Kaupade ja teenusete väliskaubanduse andmed leiad statistikaameti andmebaasist .

SKP jooksevhindades elaniku kohta oli 2022. aastal 27 167,4 eurot.

Korterite hinnamuutust linnade lõikes tasub uurida Maa-ametist.

Konfidentsiaalsusreeglitele tuginedes me üksikute ettevõtete kohta andmeid avaldada. Statistikaameti tabelis EM001: ETTEVÕTETE MAJANDUSNÄITAJAD TEGEVUSALA JA TÖÖGA HÕIVATUD ISIKUTE ARVU JÄRGI (aasta andmed) on andmed teiste tegevusalade hulgas ka kinnisvaraalase tegevuse ja alamtegevusalade kohta.
 

Küsimus täismahus:

Kuidas ja kas Statistikaamet on suutnud säilitada ekspordi-impordi andmestiku võrreldavuse 2022. ja 2021. aasta vahel (Euroopa Liidu riikidega), kui 2022. aastal oli kauba Euroopa Liitu lähetamise statistiline lävi 200 tuh eurot aastas (2018-2021. a aga 130 tuh eurot) ja kauba saabumise lävi on 2022. aastast 400 tuh eurot (2018-2021. a 230 tuh eurot)? Euroopa Liidu sisese kaubavahetuse kohta tuleb teatavasti INTRASTAT aruanne esitada neil ettevõtetel, kel kauba lähetamine või saabumine ületab teatud nn statistilise käibe läve.

Vastus: 

Väliskaubanduse andmeid kogutakse ja avaldatakse jooksevhindades. Intrastati statistilise läve muutmisel arvestame sellega, et täidaksime Euroopa Komisjoni rakendusmäärust ja koguksime majandusüksustelt Intrastati lähetamise küsimustikuga vähemalt 95% lähetamise andmetest. Intrastati saabumise läve määramisel peame silmas, et koguksime vähemalt 93% saabumise andmetest.

Statistikaamet otseselt küsituid andmeid ei arvuta ega avalda. Siiski on puidu ekspordi andmed avaldatud väliskaubanduse andmebaasi tabelis VKK30: KAUPADE EKSPORT JA IMPORT KAUBA (KN) JA RIIGI JÄRGI 2004 - 2022 https://andmed.stat.ee/et/statsql/majandus__valiskaubandus__kaupade_vk/VKK30. Siin on vaja teada, mis puidu kohta täpsemalt andmeid vaja on – kas palgid, pelletid, küttepuud, mööbel jne. Raiemahtude osas on statistikaameti andmebaasis SMI osas 2019. a andmed avaldatud tabelis MM03: METSARAIE RIIKLIKU METSAINVENTEERIMISE (SMI) HINNANGUL ja raiedokumentide alusel 2020. a andmed tabelis MM04: METSARAIE RAIEDOKUMENTIDE ALUSEL MAAKONNA JA METSAMAA LIIGI JÄRGI. Uuemad andmed on hetkel ainult Keskkonnaagentuuril (www.keskkonnaagentuur.ee), kes raieandmeid kogub. Andmed selle kohta, kui palju puitu põletatakse kütusena Eestis kokku, on avaldatud andmebaasi tabelis KE062: KÜTUSE TARBIMINE TEGEVUSALA JA KÜTUSE LIIGI JÄRGI: https://andmed.stat.ee/et/stat/majandus__energeetika__energia-tarbimine-ja-tootmine__aastastatistika/KE062. Spetsiifiliselt Eesti päritolu puidu kohta statistikaametil andmed puuduvad. Kui palju põletatakse Eestis raiutud puitu välismaal – sellele saab kaudselt jällegi vastuse väliskaubanduse andmebaasi tabelist, kui vaadata andmeid küttepuude (kaminaküttepuud jms) ja pelletite ekspordi mahu kohta.

2021. aastal oli kõige rohkem tegutsevaid ettevõtteid kutse-, teadus- ja tehnikaalase tegevuse valdkonnas – neid oli ligi 22 000 ja need moodustasid 17% tegutsevatest ettevõtest.
Kõige suurem osakaal aruandeaasta kasumis oli 2021. aastal kinnisvaraalase tegevuse ettevõtetel – 23% ettevõtete kasumist. Ka müügitulu puhasrentaablus ((aruandeaasta kasum / müügitulu + tulu tegevuskulude sihtfinantseerimisest) x 100) oli sellel tegevusalal kõrgeim. Vt lähemalt: https://andmed.stat.ee/et/stat/majandus__ettevetete-majandusnaitajad__ettevetete-tulud-kulud-kasum__aastastatistika/EM001.

Statistikaamet avaldab andmeid väga erinevate rahvastiku, sotsiaalvaldkonna, majanduse ja keskkonna arengut puudutavate näitajate koha, kus erasektori panus on vajalik. Üksikute näitajatena võib välja tuua meeste ja naiste vahelist palgalõhet (https://palgad.stat.ee/). Kliimasoojenemisega (https://www.stat.ee/et/avasta-statistikat/valdkonnad/keskkond/kliima) on üha olulisemaks valdkonnaks on muutunud keskkond. See kehtib ka energia (https://www.stat.ee/et/avasta-statistikat/valdkonnad/energia-ja-transport/energeetika) kasutamise ja tootmise kohta. Selle loeteluga võib pikalt jätkata, aga kõige laiemas tähenduses on kõigil Eesti inimestel ja ettevõtetel vaja anda oma panus säästva arengu (https://www.stat.ee/et/avasta-statistikat/valdkonnad/saastev-areng) eesmärkide täitmisse. Statistikaameti andmed annavad hea taustsüsteemi selliste probleemide mõtestamiseks ning eesmärkide seadmiseks.

Liha kasutamise andmeid avaldab statistikaamet andmebaasi tabelis PM42: LIHA RESSURSS JA KASUTAMINE. Tabeli andmetel eksporditi 2021. a liha ja rupse kokku 49 300 tonni ja inimeste poolt tarbiti Eestis 109 200 tonni. Antud tabelis puuduvad kahjuks aga elusloomade ekspordiandmed.

Vajalikud väliskaubanduse andmed on avaldatud aga väliskaubanduse andmebaasi tabelis VKK30: KAUPADE EKSPORT JA IMPORT KAUBA (KN) JA RIIGI JÄRGI 2004 - 2022
Tabeli järgi eksporditi 2021. aastal elusloomi kokku 14 910 737 kg, sellest 500kg olid elushobused, -eeslid, -muulad ja -hobueeslid, 12 199 916 kg olid elusveised, 1 904 358 kg olid elussead, 490 697 kg olid eluslambad ja -kitsed, 315 215 kg olid eluskodulinnud ja 51kg olid muud elusloomad.

Statistikaametil puuduvad andmed selle kohta, milline piirkond Eestis kasutab kõige rohkem kohalikku toitu või toorainet.

Põllumajandussaaduste koguseliste bilansside andmete alusel saab arvutada osade põllumajandussaaduste isevarustatuse tasemeid kogu Eestis kokku. Põllumajandussaaduste koguselisi bilansse koostab statistikaamet igal aastal, selle käigus leitakse toodangu ja ekspordi-impordi andmete alusel mudelipõhiselt arvestusliku tarbimise (tabelid PM20, PM29, PM31, PM33, PM34, PM37, PM42, PM45 ja PM47). Samuti on analüütilistes ülevaadetes leitud toodangu ja tarbimise andmete alusel isevarustatuse tase, jagades selleks toodangu koguse tarbimisega. Vaata lisaks meie andmebaasist siit.

Põllumajandussaaduste koguseliste bilansside puhul peab arvestama, et osade saaduste puhul on kaetud ka töödeldud tooted ja need teisendatakse põhitooteks Eurostati poolt pakutud koefitsiente kasutades. Kui töödeldud tooteid bilanssides ei sisaldu, siis peab arvestama, et tarbimiseks minev kogus sisaldab ka töötlemiseks minevat kogust ja viimane omakorda võib sisaldada ka eksporditavate toodete kogust. Põllumajandussaaduste koguselisi bilansse koostatakse teravilja- ja õliseemnete osas Eurostati tellimusel ja teiste põllumajandussaaduste osas maaeluministeeriumi tellimusel kasutades selleks varasemalt Eurostati poolt välja töötatud metoodikat.

Soovitame pöörduda Eesti Jahimeeste seltsi poole, kes jahiturismi Eestis reguleerib. Samuti on neil andmed ka jahitrofeede kohta. Statistikamet ei kogu ega avalda jahindusega seotud andmeid.

Saime palju küsimusi kasside ja koerte kohta. Soovitame andmete saamiseks pöörduda otse lemmikloomaregistri või loomade varjupaikade poole. Statistikaamet ei kogu ega avalda andmeid lemmikloomade kohta.

Mesilasperede arv on viimastel aastatel suurenenud, viimase 10 aastaga on see kasvanud 41%. 2022. a oli Eestis 55 tuhat mesiperet. Mesinduse kui valdkonna populaarsuse hindamise jaoks soovitame ühendust võtta mõne valdkonna organisatsiooniga.

Kui vaadelda viimase 10 aasta trendi, siis algselt jõeforelli püük suurenes, kuid viimastel aastatel on see vähenenud. 2022. aastal püüti jõeforelli 276 kg ja see kogus jääb alla kümne aasta tagusele kogusele, 2013. aastal püüti 401 kg jõeforelli, suurim kogus püüti 2015. aastal – 2302 kg jõeforelli. Allikas: keskkonnaministeerium

Statistikaametil on piimatoodangu (lehma- ja kitsepiim) koondandmed avaldatud tabelis PM10. Üksikute ettevõtete kohta meil andmeid ei ole ja neid ei tohiks me ka konfidentsiaalsusest tulenevalt avaldada. 2020. aasta põllumajandusloendusest saab infot ka põllumajandusloenduse lävendi ületanud piimalehmadega majapidamiste kohta (tabel PMS043). Nagu sealt paistab, siis loendati 2020. a põllumajandusloendusel kokku 1082 piimalehmadega majapidamist (arvestades põllumajandusloenduse lävendit, on siin hõlmatud enamik piimalehmadega majapidamistest ja arvestamata võivad olla vaid üksused, kus oli ainult 1 piimalehm ja ka muid põllumajanduskultuure või loomi alla lävendi). Tabelist paistab ka vastava tootmise kontsentreerituse tase, küll mitte 10 ettevõtte kohta, aga struktuur loomade arvu järgi. Näiteks 8% majapidamiste (kel on vähemalt 300 piimalehma) valduses on kokku 68% piimalehmadest jne. Sarnase osakaalu saaks tellimustöö raames välja arvutada ka muude majapidamiste või loomade arvude osas.

Maakasutuse andmed leiab tabelist PM0281 https://andmed.stat.ee/et/stat/majandus__pellumajandus__pellumajandussaadustetootmine__taimekasvatussaaduste-tootmine/PM0281. Koos kodumajapidamistega oli Eestis 2022. aastal kasutatavat põllumajandusmaad 986 000 hektarit, sh põllumaad 707 000 ha.

Kui Eestis oleks kinnisvaramaks, siis suureneks riigieelarve tulu, ent mis ulatuses, on raske määrata, kuna puudub kinnisvara väärtuste andmebaas. 

2023. aasta kohta andmeid veel ei ole. 2022. aasta lõpus oli aga valitsemissektori võlatase 6,7 miljardit eurot (tabel RR061) ning rahvaarv 1. jaanuaril 2023. aastal oli 1.36 miljonit (tabel RV021). Ehk siis inimese kohta on valitsemissektori võlg ligikaudu 4900 eurot.

Kui Eestis oleks kinnisvaramaks, siis suureneks riigieelarve tulu, ent mis ulatuses, on raske määrata, kuna puudub kinnisvara väärtuste andmebaas.

Kui Eestis oleks kinnisvaramaks, siis suureneks riigieelarve tulu, ent mis ulatuses, on raske määrata, kuna puudub kinnisvara väärtuste andmebaas.

Kui Eestis oleks kinnisvaramaks, siis suureneks riigieelarve tulu, ent mis ulatuses, on raske määrata, kuna puudub kinnisvara väärtuste andmebaas.

Statistikaamet arvutab oodatavat eluiga sünnimomendil kolmes hariduslikus jaotuses. Põhiharidusega (või madalama) inimeste keskmine oodatav eluiga 2021. aastal oli 70,3 aastat, keskharidusega inimestel 76,5 aastat ja kõrgharidusega inimestel 81,0 aastat. Vaata lisa meie andmebaasist siit.

Statistikat "poliitiku" definitsiooni kui sellise alusel meil ei ole, kuid on statistikat valimistel kandideerinud inimeste kohta: 33% 2023. aasta riigikogu valimistel kandideerinutest olid naised. Valituks osutus 30 naist. 2021. aasta KOV valimistel kandieeris 10 025 inimest, neist 38,4% olid naised. Täpsemat statistkat leiab valimised.ee lehelt.

Statistikaameti kodulehel on olemas rahvastikupüramiidid aastate 2000, 2011 ja 2021 kohta erinevate haldusüksuste kaupa (maakond, kohalik omavalitsus, valla-sisesed linnad). Meie piirkondliku statistika juhtimislaual on perioodi 2015-2022 rahvastikupüramiidid maakondade ja valdade lõikes. Graafiku filtrist saab valida küsijat huvitava haldusükse ja aasta. Juhime tähelepanu, et haldusjaotus kõigi aastate juures vastab 2021. aasta haldusjaotusele (st 2000. aasta seis on teisendatud vastavusse 2021. aasta seisule). 

Järgnev statistika on 2021. aasta abielude ja lahutuste põhjal. 2021. aastal oli keskmise abielluja vanus naiste puhul 34,5 ja meeste puhul 37. Esmaabiellujatest on naised keskmiselt 30,4 aastat vanad ja mehed 32,4. Arvuliselt abiellus kõige rohkem 30 aastaseid naisi (333) ja 31 aastaseid mehi (332). Keskmine mehe vanus lahutuse hetkel oli 43 aastat, naise keskmine vanus 40 aastat. Kõige enam oli meeste hulgas 41-aastaseid lahutajaid (105) ja naiste hulgas oli enim 35-aastaseid lahutajaid (126)

Kõige populaarsem on 25.03 - siis on sünnipäev 4031 inimesel. Samuti on ka kõige rohkem sünnipäevi märtsis - 118 492.

Ema keskmine vanus esimese lapse sünnil 2021. aastal oli 28,6 aastat, viimase kahekümne aasta jooksul on see arv tõusnud 4,4 aasta võrra. Täpsema info leiad meie andmebaasist siit.

Veidi vähem kui igas teises peres (45,2%) on alaealisi lapsi. Pooltes (50,8%) nendest peredest kasvab üks alaealine laps. Kaks last on 35,7% peredes ning 13,5% peredes kasvab kolm või enam alaealist last. Keskmiselt on ühes alaealiste lastega peres kaks last.

Eestis on 557 000 leibkonda. Leibkondadest ülevaate on kirjutanud rahvastikustatistika ekspert Ene-Margit Tiit, statistiline ülevaade on rahvaloenduse lehel - https://www.stat.ee/et/uudised/leibkond-ja-tuumpere-misimeasjad-need-veel ja https://rahvaloendus.ee/et/tulemused/leibkonnad-ja-perekonnad. Kolme põlvkonna kooselamise kohta uuemaid andmeid kui 2011. aasta rahvaloendus ei ole. Toona elas 24 351 leibkonnas koos kolm või enam põlvkonda (ehk ligi 4% leibkondadest). 2021. aasta rahvaloenduse põhjal teame, et 13,4% vanavanematest elavad koos mõne oma lapselapsega, kuid see sisaldab nii kolme põlvkonna koos elamist kui ka neid leibkondi, kus on vanavanem ja lapselaps ehk kaks põlvkonda.

Aastatega on keskmine vanus tõusnud ning 2021. aasta sündide põhjal saame öelda, et keskmine naiste vanus esmasünnitusel on 28,6 ja mehed saavad esmakordselt isaks keskmiselt 32-aastaselt. Lisalugemist: https://www.stat.ee/et/avasta-statistikat/valdkonnad/rahvastik/sunnid ja https://www.stat.ee/et/uudised/milline-keskmine-eesti-isa.

01.01.2022 seisuga elas Eestis 193 enam kui saja-aastast inimest, neist 24 meest ja 169 naist. See on u 0,01% Eesti elanikkonnast.

Rahvaloenduse järgi (31.12.2021) räägib 67% Eesti elanikest emakeelena eesti keelt ning lisaks veel 17% räägib eesti keelt võõrkeelena. Seega Eesti keelt kasutab 84% rahvastikust. Varasemalt on samal määral andmed olemas 2011. aastast, kui eesti keelt rääkis emakeelena 68% elanikest ning võõrkeelena umbes 14% elanikest.

01.01.2022 seisuga elas Eestis 201 253 inimest, kes sündisid väljaspool Eestit. Nad moodustavad 15,1% Eesti rahvastikust. https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvastik__rahvastikunaitajad-ja-koosseis__rahvaarv-ja-rahvastikukoosseis/RV069U

Eestis elab 211 eri rahvuse esindajaid.

Viimasel kolmel aastal on enim abiellutud 30- (naised) ja 31-aastaselt (mehed). Naised lahutasid viimase kolme aasta keskmisena kõige rohkem sagedamini 35-aastaselt ning mehed 41-aastaselt. Juhime tähelepanu, et need on absoluutarvud ning pole arvestatud vanuste üldist osakaalu rahvastikus.

Vastas rahvastikustatistika ekspert Ene-Margit Tiit:
Kindlasti mitte. Jättes kõrvale maailmasõja või muu kriisi, mis hävitaks suure osa tänasest Maa rahvastikust, pole ühtegi põhjust, mis võiks eestlaste hääbumist põhjustada. Rääkides eestlastest, on mõistlik teha vahet Eesti elanike/kodanike ja etniliste eestlaste vahel (keda on ligi 70% Eesti elanikest).
Eestis elavate etniliste eestlaste loomulik iive on olnud rea aastate vältel (napilt) positiivne ja viimase kümne aasta jooksul on ka eestlaste arv enam kui 10 000 võrra kasvanud. Eesti rahvast kaitseb hääbumise eest oma riik (iseseisva riigiga rahvad üldiselt ei hääbu), väga hästi arenenud ja arendatud keel ning oma kultuurile tuginev identiteet.

Vastab statistikaamet:

Statistikamet ise ei kogu ega avalda andmeid vaimse tervise kohta. Psüühika- ja käitumishäirete kohta kogub ja avaldab statistikat Tervise Arengu Instituut, andmed on avaldatud nende andmebaasis siin.

Vastab A. Uusberg:

Minu hinnangul on mängus mõlemad mehhanismid.
Ühelt poolt on häid põhjuseid, miks arvata, et vaimse tervise probleemide tuvastamine on aja jooksul paranenud. Haiguste ametlikku statistikasse jõuavad häired alles siis, kui mõni tervishoiutöötaja need registreerib. Selleks peab inimene mõistagi tervishoiutöötajani jõudma, mis on aja jooksul loodetavasti lihtsamaks muutunud. Ühiskonna heaolu arendes suureneb inimeste hulk, kes oskavad oma probleeme märgata, julgevad abi küsida ning leiavad selleks aja ja koha. Ühiskondlikud muutused võivad muuta ka seda, millise tõenäosusega ja kuidas inimesed vastavad standardiseeritud küsimustikele vaimset tervist seiravates uuringutes.
Teiselt poolt on ka põhjuseid kahtlustada, et mõne häire levimus on suurenenud ka mõõtmisvigu arvestamata. Oma jälje vaimsesse tervisesse võivad jätta süsteemsed nihkel inimeste elukorralduses, näiteks suurem stress koolis või tööl, kehalise aktiivsuse vähenemine, töödeldum söögipoolis jms.
Neid kaht võimalust eristada on päris keeruline. Võib proovida hinnata eelpool nimetatud erinevate tegurite mõju ja selle võrra siis erinevatel ajahetkedel kogutud andmeid korrigeerida. Selliseks tööks on aga palju erinevaid võimalusi ja seega on ka usutavate tulemuste vahemik võrdlemisi lai.

Toitumisega seotud uuringuid teeb Tervise Arengu Instituut (TAI). Nende andmebaasis on avaldatud näiteks järgmiste uuringute andmed:

• Eesti Terviseuuring
• Eesti täiskasvanud rahvastiku tervisekäitumise uuring
• Kooliõpilaste tervisekäitumise uuring
• Eesti rahvastiku toitumise uuring 2014
   

Eestis on hinnanguliselt 1060 koduta inimest. Täpsemalt on kirjas statistikaameti uudises Eestis elab üle 1000 koduta inimese, iga viies neist pensioniealine. 

Statistikaameti 2022. aastal läbi viidud "Infotehnoloogia leibkonnas" uuringus selgus, et 16-74-aastased Eesti arvuti- ja internetikasutajate hulgast kasutasid internetti mitu korda päevas 84,6%. Rohkem infot leiate andmebaasi tabelist interneti kasutamise kohta.

2022. aasta surmapõhjuste statistikat ei ole veel lõplikult kokku arvutatud, kuid 2021. aasta kohta teame, et toona suri 18 587 inimest, kellest ligi 45% vereringeelundite haiguse tagajärjel.

Eestisiseste reiside populaarseimad sihtkohad on juba aastaid Harju-, Pärnu- ja Tartumaa. Ööbimisega välisreisidel on populaarseimad sihtriigid Soome, Läti, Itaalia, Türgi ja Rootsi. Lisainfot saab, kui vaadata turismiuuringu andmeid 2022. aasta kohta. Lisaks saab lugeda pressiteatest.

Eesti tööjõu-uuringu alusel oli töötuid 2022. aastal 40 200 (tööjõu-uuringus arvestatakse töötuteks 15–74-aastased isikud, kellel ei ole tööd, aga kes otsivad tööd ning sooviksid töötada).

Vastuse leiame taas Eesti rahvastiku vaimse tervise uuringust https://www.sm.ee/media/2315/download (lk 30, samad andmed on toodud ka Eesti inimarengu aruandes: https://www.sm.ee/media/2315/download).
Nagu ka varem juttu on olnud, sõltub vastus omajagu sellest, kas hinnata depressiooni põdemist kitsalt sellenimelise diagnoosi saamise alusel või depressiooniriski mõõtva küsimustiku EEK-2 andmetel.

Depressiooni kui diagnoosi kohta saame RVTU raportist teada, et depressiooni ja püsiva meeleoluhäire diagnoosiga (F32–34) raviarveid-retsepte oli 2016.–2021. aastal 12,4%-l (95% CI 11,6–13,3%) täisealisest rahvastikust.

Depressiooni kui laiema seisundi kohta saame samast raportist teada, et 2021. aastal läbi viidud küsitlus-uuringus oli küsimustiku tulemuste alusel depressiooniriskis 27,6% inimestest.

Vahe nende numbrite vahel tuleb ühelt poolt sellest, et kõigi inimeste depressioonirisk ei realiseeru diagnoositavaks sündroomiks. Teiselt poolt paraku aga sellest, et mitte kõik tegelikult depressiooni juhtumid ei saa diagnoositud. (A. Uusberg)

2022. aastal laekus riigile 4 114,5 miljonit (e u 4 miljardit) eurot sotsiaalmaksu, sotsiaalkindlustuse vahenditest makstavate riiklike pensionide peale kulus 2109 miljonit eurot, riigieelarvelistest vahenditest makstavaks rahvapensioniks ja pensionilisadeks kulus 97,16 mln eurot. (Laekunud maksude kohta leiab info statistikaameti andmebaasi tabelist RR01 ja valitsemissektori poolt makstud pensionid on avaldatud tabelis RR0575). II ja III sambast raha väljavõtmise statistika on leitav pensionikeskuse veebilehelt: https://www.pensionikeskus.ee/statistika/ii-sammas/rahandusministeeriumi-statistika/.

2022. aastal laekus riigile 4 114,5 miljonit (e u 4 miljardit) eurot sotsiaalmaksu, sotsiaalkindlustuse vahenditest makstavate riiklike pensionide peale kulus 2109 miljonit eurot, riigieelarvelistest vahenditest makstavaks rahvapensioniks ja pensionilisadeks kulus 97,16 mln eurot. (Laekunud maksude kohta leiab info statistikaameti andmebaasi tabelist RR01 ja valitsemissektori poolt makstud pensionid on avaldatud tabelis RR0575). II ja III sambast raha väljavõtmise statistika on leitav pensionikeskuse veebilehelt: https://www.pensionikeskus.ee/statistika/ii-sammas/rahandusministeeriumi-statistika/.

2022. aastal laekus riigile 4 114,5 miljonit (e u 4 miljardit) eurot sotsiaalmaksu, sotsiaalkindlustuse vahenditest makstavate riiklike pensionide peale kulus 2109 miljonit eurot, riigieelarvelistest vahenditest makstavaks rahvapensioniks ja pensionilisadeks kulus 97,16 mln eurot. (Laekunud maksude kohta leiab info statistikaameti andmebaasi tabelist RR01 ja valitsemissektori poolt makstud pensionid on avaldatud tabelis RR0575). II ja III sambast raha väljavõtmise statistika on leitav pensionikeskuse veebilehelt: https://www.pensionikeskus.ee/statistika/ii-sammas/rahandusministeeriumi-statistika/.

Koolikohustuslik 16-aastane noor võib töötada kuni 2 tundi päevas ja 12 tundi seitsmepäevase ajavahemiku jooksul õppeveerandi kestel väljaspool kooliaega ning 7 tundi päevas ja 35 tundi seitsmepäevase ajavahemiku jooksul koolivaheajal. Täpsem info alaealiste töötamise kohta leiad siit.

Kuigi lastel ja noortel on piiratud tööaeg, siis töötasu peavad nad saama sarnaselt täiskasvanutega vähemalt 4,30 eurot tunnis (maksu- ja tolliameti 2022 aasta andmed).

Kui vaadata täistööajaga töötajate palka, siis see on kõige kõrgem seadusandjatel ja kõrgematel ametnikel ning erinevatel juhtidel (suurte ettevõtete ja asutuste juhid, samuti näiteks finantsjuhid). Küllaltki hästi on tasustatud ka loodusteaduste tippspetsialistid (insenerid, keemikud, füüsikud) ning arstid, muudest erialadest ka tarkvaraarendajad ja juristid. Soovi korral vaata lähemalt palgarakendusest https://palgad.stat.ee/

Sel teemal teeb väga põhjalikke uuringuid kutsekoda (https://oska.kutsekoda.ee/uuringud/valdkonnauuringud/). Näiteks 2021. a sotsiaaltöö uuringu aruandest tuleb välja, et kõrgkoolis sotsiaaltöö valdkonna lõpetajatest töötab erialasel tööl 42%.

Vastuse küsimusele leiab 2020. aasta Eesti sotsiaaluuringust, kus vastajatelt küsiti: „Kas Teie leibkond saab tavalise kuu lõpus panna raha kõrvale või peate kasutama varasemaid sääste või laenama raha? Säästude all mõeldakse raha, mis leibkonnal on kas pangas või kodus.“ Vastused jagunesid nii: paneme raha kõrvale (53,66%), kasutame sääste (5,24%), laename raha (1,83%), ei pane raha kõrvale, ei kasuta sääste ega laena raha (39,28%).

Keskmise palga arvutamiseks küsitakse tööandjalt kolme asja: 1) kui palju tal töötajaid oli, 2) millise koormusega ja mitu päeva need töötajad mingil kuul töötasid ning 3) kui palju neile palka maksti. Keskmise palga arvutamiseks liidetakse kokku kõikide tööandjate andmed. Seejärel jagatakse palgasumma töötajate arvuga. Arvestatakse ka töötatud ajaga.

Õpetajate statistikat saab vaadata Haridussilmast. Selle järgi on Eestis 2022/23. õppeaastal 7966 alushariduse, 16 942 üldkeskhariduse ning 2121 kutsehariduse õpetajat. Sama andmeallika järgi oli õpetajate keskmine palk 1724 eurot.

Leibkondade keskmised netosissetulekud on leitavad tabelis ST08: https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__sissetulek/ST08. ja aasta ekvivalentsed sissetulekud on leitavad tabelis ST19: https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__sissetulek/ST19 Nendest tabelitest on võimalik filtreerida sissetulekud elukoha järgi.

Tööturu rakendusest saab vaadata 65–74aastaste tööhõive määra, st seda, kui suur osa sama vanast rahvastikust töötab. 2022. aastal töötas 28% selle vanuserühma esindajatest; 2021. aastal 24%, 2020. aastal 25,5%, 2019. aastal 27,2% ja 2018. aastal 26,4%. Kui tahta vaadata pikemat ajavahemikku, siis on kasulik heita pilk sellesse tabelisse. Sealt on näiteks näha, et 65–69-aastaste tööhõive määr on tõusnud 2000. aasta 16,9% pealt 35,6% peale aastal 2022. 70– 74aastaste tööhõive määr aga 7,9% pealt 19,2% peale. Muidugi on selle aja jooksul ka pensioniiga tõusnud.

Töötlevas tööstuses – üle 100 000.

2021. aastal oli Eestis 20 218 eestlasest ettevõtjat, kellest 10 341 tegutses palgatöötajatega ettevõtjana ning 9877 üksikettevõtjana.
Vt lisaks: https://andmed.stat.ee/et/stat/rahvaloendus__rel2021__rahvastiku-majanduslik-aktiivsus__hoivatud-ja-tooranne/RL21009.

Miinimumpalka või sellest madalamat palka sai 2022. aasta III kvartalis ligi 68 000 täisajaga töötavat inimest.

01.01.2022 seisuga on Eestis 935 eesnime, mida kannab ainult kuus inimest. Nende hulka kuuluvad näiteks Dargo, Leif, Kallu, Rendo, Väigo, Almi, Elts, Krit, Rage, Teini.

Täieliku ülevaate saamiseks saatke palun päring e-postile stat [at] stat.ee.

Saime palju küsimusi eesnimede esinemissageduse kohta.

Riti, Egriti, Brithe, Milo ning paljude teiste ilusate eesnimede statistika leiab Nimede statistika rakendusest.

Saime palju küsimusi perekonnanimede esinemissageduse kohta.

Kõigi perekonnanimede statistika leiab Nimede statistika rakendusest.

Eesti inimeste konfidentsiaalsuse tagamiseks ei avalda statistikaamet alla viie sagedusega nimesid.

Statistikat ei pea ega tohi usaldada pimesi. Oluline on aru saada, kes on avaldatud andmete taga ja kui usaldusväärseid andmekogumis- ja analüüsimeetodeid ta kasutab. Kui tegu on professionaalse statistikatootjaga, siis kasutab ta teaduslikke metoodikaid, mis tagavad andmete korrektsuse ja usaldusväärsuse. Näiteks Statistikaamet on riikliku statistika tootja, kes peab oma töös lähtuma rahvusvahelistest standarditest. Need metoodikad on avalikult kättesaadavad kõigile huvitatuile, kes saavad omalt poolt kontrollida nende pädevust ja seeläbi andmete usaldusväärsust.

Seega tasub enne andmete kasutuselevõttu põhjalikumalt uurida nende tootja tausta ning võimalusel või vajadusel ka kasutatavate metoodikate pädevust.

See, kui palju inimesi on vaja küsitleda, et saada esinduslik ja usaldusväärne valim, sõltub konkreetsest uuringust ning ka valimi moodustamise viise on erinevaid. Oleme kokku pannud ühe video, mis lihtsustatud kujul annab ülevaate sellest, kuidas valitakse uuringus osalejad. Vaata seda siit: https://www.stat.ee/et/uudised/kuidas-valitakse-uuringus-osalejad.

Vastab L.-M. Tooding:

Usaldusvahemik on valikuuringu andmetega seotud mõiste. Usaldusvahemik mingil usaldusnivool on juhusliku muutuja jaotust (muutlikkust) iseloomustava mingi parameetri (nt keskmise) kohta valimi alusel arvutatud vahemik, mis katab selle parameetri tegeliku, meile tundmatu populatsiooniväärtuse usaldusnivoole vastava tõenäosusega.

Näiteks kui mingis juhuvalimis on keskmine kaal 67 kg usaldusvahemikuga 64 kg kuni 70 kg usaldusnivool 95%, siis võime mitte vähema tõenäosusega kui 95% kindlad olla, et kogumile vastava populatsiooni keskmine kaal on vahemikuga 64-70 kaetud. Siin on oluline aru saada, et tegelik keskmine kaal on tundmatu, aga kindel arv. Juhuvalimi alusel leitud usaldusvahemik seevastu on juhuslik, asetub kaalu skaalale juhuslikku kohta, kuid oskame (statistika teoreetilistele tulemustele tuginedes) teatud tõenäosuse abil hinnata, kuivõrd „tabatakse“ seejuures tegelikku keskmist.

Statistikaameti isiku-uuringutesse valitakse Eestis alaliselt elavad inimesed ning 2022. aastal vastas uuringutele 2/3 valitud inimestest. Selle info saame rahvastikuregistrist.

Küsitlemisel püüame kontakti saada kõigi uuringusse valitud isikutega ja neilt vastuseid koguda. Alati pole see võimalik, sest kui rahvastikuregistris on inimese kohta vananenud telefoninumber, meiliaadress ja aadress, siis temaga pole võimalik ühendust saada. Samuti on üheks mittevastamise põhjuseks asjaolu, et isiku-uuringutele vastamine on vabatahtlik ja inimene keeldub vastamast. Lisaks sellele on levinumad uuringus mitteosalemise põhjused: inimene väldib küsitlejaga kontakti või ei leia vastamiseks aega.

Rahvastikuregistrist puuduvaid inimesi me üles ei leia. Küll aga saame teada, kui keegi on ekslikult arvatud Eestis alaliselt elavate inimeste hulka – need on välismaale kolinud või surnud inimesed. Raskem on vastuseid saada tööalaselt väga aktiivsetelt inimestelt, näiteks noortelt meestelt.

Waldi testis mõõdetakse parameetri hinnangu kaugust selle parameetri hüpoteetilisest väärtusest juhul, kui kehtiks nullhüpotees. Kaugus on kaalutud hinnangu täpsuse järgi. Waldi testi kasutatakse mudelisse tunnuste valimisel. Sellega saab vaadelda samaaegselt mitme tunnuse olulisust. Nullhüpoteesiks on tavaliselt see, et tunnuste kordajad on mudelis nullid, st tunnustel pole mõju. P-väärtus on tõenäosus saada nullhüpoteesi kehtides vaadeldud väärtus või sellest veel ebatõenäolisem väärtus. Kui P on väike, siis peame nullhüpoteesi kehtimist ebatõenäoliseks ja võtame vastu alternatiivse hüpoteesi, et tunnustel on mõju olemas küll ja need võib mudelisse jätta.

Waldi testi jaoks on R-is lisapakett aod ja funktsioon wald.test. Seda rakendatakse pärast mudeli hindamist.

ANOVA võrdleb mitme grupi keskmisi. ANOVA on lineaarse regressiooni erijuht, kui seletavad tunnused on kategoriaalsed. Nii et ka siin hinnatakse sisuliselt mudeli parameetrite olulisust.

ANOVA teststatistik on F-jaotusega, Waldi oma hii-ruut jaotusega. Kui valim on suur, annavad Waldi test ja ANOVA sarnase tulemuse.

Küsimus täismahus: 

Mis põhjusel on tööjõu-uuringu alusel avaldatav töötute arv ja registreeritud töötute arv nii palju erinevad? Metoodiliste erinevustega olen kursis, pigem sooviks teada, et mis inimeste grupid on registreeritud töötute seas kajastatud, aga Statistikaameti avaldatavas töötute seas mitte.

Vastus:

Erinevusest suurema osa põhjustabki metoodika erinevus. Töötukassa loeb kokku inimesed, kes end töötuks registreerivad, tööjõu-uuringus küsitakse nendelt, kes ei tööta, kas nad otsivad aktiivselt tööd ja saaksid töö leidmisel kahe nädala jooksul tööle hakata. Kui mittetöötav inimene neile kahele küsimusele vastab jaatavalt, siis on ta tööjõu-uuringu mõistes töötu.
Mis puutub erinevatesse inimgruppidesse, siis töötukassa arvestab vanusegruppi 16-pensioniiga, tööjõu-uuring aga 15-74. Lisaks arvestab töötukassa 2022. aasta andmetes kõiki ajutise kaitse ja elamisloa saanud ukraina põgenikke, kes on end töötuks registreerinud. Tööjõu-uuringu valimisse saavad ukraina põgenikud metoodilistel põhjustel sattuda alles alates 2023. aasta II kvartalist, enne seda saavad nad olla kaasatud vaid leibkonnaliikmetena.

Vastab L.-M.Tooding: Küsimus puudutab arvatavasti tulemusi, mis saadakse valikuuringus klassikalise statistika hüpoteeside kontrolli mõttekäigu abil. Sisutühi järeldus võib siis tekkida näiteks suure valimi korral, kui valimimahust sõltuv otsustuseks kriitiline väärtus ületab etteantud läve ka väikese efekti, nt kahe kogumi praktikas ebaolulise keskmise erinevuse juhul. Vastab M. Vähi: Statistiline olulisus näitab seda, et selline erinevus, mille uurija valimi põhjal saab, ei ole juhuse läbi ilmnenud ja me saame kummutada nullhüpoteesi väärtuste võrdsusest. Väikese erinevuse statistiliselt oluliseks tunnistamine on tavaline kui tegemist on väga suure valimiga. Näiteks kahe keskmise võrdlemisel kasutatav z-statistik leitakse keskmiste vahe ja vahe standardhälbe jagatisena. Standardhälbe arvutamisel aga arvestatakse ka valimi suurusega. Seega mida suurem on valim, seda ekstreemsemaks muutub ka statistiku väärtus. Seega peab tulemuste analüüsija ise alati meeles pidama, mis on antud valdkonnas sisuline erinevus, et mõttetult väikseid erinevusi mitte ületähtsustada.

Vastab L.-M.Tooding: Mida rohkem on mõõtmisi, seda paremini hõlmatakse juhuvalimil nähtuse olemust. Siin ei ole kahtlust. Muidugi ei tule uurimusele kasuks, kui kogu ressurss kulubki mõõtmisele ja muuks ei jää enam jõudu. Küsimuse mõte puudutab nähtavasti klassikalise statistika hüpoteeside kontrolli protseduuri valikuuringute korral, kus otsustuse kriitiline suurus enamasti sõltub mõõtmiste arvust. Nii näiteks on kahe teineteisest sõltumatu ja hajuvusastme poolest lähedase kogumi võrdlemisel t-testi abil kriitiliseks suuruseks keskmiste standarditud vahe, mis on võrdeline ruutjuurega valimimahust. Mida suurem on valimimaht, seda kergemini ületab valimil arvutatud kriitiline suurus etteantud olulisuse nivoo kohase statistilise läve, kui muud näitajad on samad, ja seda ka praktika jaoks ebatähtsa, väikese keskmiste vahe korral. Sellisel juhul ei aita otsustuse olulisuse tõenäosus teatud valimimahust alates enam eraldada teri sõkaldest – igasugune vahe on statistiliselt oluline. Väljapääs on n-ö aritmeetilises vaates andmetele (kui suur on vahe) ja terve mõistuse kohases otsustuses, kas testitav vahe ka sisuliselt loeb. „Olulisuse nivoo statistikas“ olgu esikohal ikkagi arvuline tulemus, mitte selle statistiline olulisus. Vastab A. Uusberg: Suurema valimiga kaasnevad valdavalt head asjad nagu täpsemad ja üldistusjõulisemad järeldused. Kuid on tõepoolest ka mõned riskid. Üks risk on eetiline. Uuringutele kulub uurijate ja sageli ka osalejate aega ning muid ressursse. Vahel on uuring ka ebamugav, ebameeldiv või tõsisemalt riskantne. Eetiline on kanda neid kulusid ja riske vaid nii palju, kui on uurimisküsimusele usaldusväärse vastuse saamiseks möödapääsmatult vajalik. Kui usaldusväärseks vastuseks vajalik valim on juba koos, on andmete edasine kogumine sellest vaatenurgast problemaatiline. Teine suurema valimi risk on andmete analüüsija ahvatlemine libedale teele. Näiteks muutuvad väga suure valimi juures statistiliselt oluliseks ka sellised tulemused, mis uurimisküsimuse laiemas kontekstis tegelikult tähelepanu ei vääri. Näiteks leid, et mõni geen suurendab inimese pikkust 0,001 cm. Suurem valim võimaldab andmestikule rakendada ka keerulisemaid statistilisi mudeleid. Näiteks kui uurijat huvitab, kuidas seostub televiisori vaatamine meeleoluga, võib ta teha lihtsama analüüsi ja küsida, kuidas seostub meeleolu erinevas žanris telesaadete vaatamisega – komöödiad, tõsielusarjad, uudised jne. Suurel valmil võib ta lisaks teha keerukama analüüsi ja küsida, kuidas seostub meeleolu näiteks nädala jooksul eetris olnud konkreetsete telesaadete vaatamisega. Teine analüüs võib esmapilgul tunduda huvitavam, aga siin tuleb arvestada „ülesobitamise“ (overfitting) riskiga – mida keerulisem analüüs, seda enam peegeldab ta konkreetse valimi iseärasusi, mis võivad varjutada üldistatavamaid seaduspärasusi. Ülesobitamine ei ole otseselt suure valimi probleem, kuid suur ja statistilist mängulusti lubav valim avab selleks tee. Õnneks on välja töötatud viisid ka selle riski maandamiseks, nii et oskusliku analüütiku käes on suur valim pigem hea kui halb.

Andero Uusberg: Värvid, graafika ja kõik muud disainielemendid on andmete mõistmise lihtsustamisel väärt abivahendid. Disainielementidel on kaks peamist rolli: kanda tähendust ja juhtida tähelepanu. Värvid, suurused ja asukohad ei satu statistilisele graafikule vaid ilu pärast, vaid enamasti midagi tähistama. Mida kõrgem tulp, seda rohkem midagi on; mida rohkem punktikesi kuskil, seda sagedasem miski on; üht värvi asjad tähendavad midagi muud kui teist värvi asjad jne. Graafikudisaineri esimesed otsused puudutavad sageli seda, mis roll erinevatele visuaalsele elementidele graafikuga jutustatavas loos anda. Näiteks kolmel järgmisel joonisel on täpselt samad andmed: keskmised reaktsioonid kolme tüüpi emotsionaalsele stiimulile kahes katsetingimuses. Igal joonisel antakse neid andmeid aga veidi erinevalt edasi. Esimesel joonisel tähistab stiimulitüüpe horisontaalne ja kolmandal vertikaalne asukoht, teisel aga hoopis värvus jne. Teine disainielementide tagajärg on vaatleja tähelepanu erinev liikumine. Võite uurida, mida te kolmel alloleval joonisel esimesena märkate ja kuidas see mõjutab joonisel esitatust aru saamist.

Statistikaameti kasutada on rohkem kui 500 andmekogu, sealhulgas erinevad registrid ja majasisesed andmekogud. Kui andmeid ei ole võimalik saada registritest ja andmekogudest, küsime neid andmeesitajatelt. Nii kogutakse 2023. aastal ettevõtetelt andmeid 106 eri küsimustikuga ning eraisikutelt 8 eri küsimustikuga. Kõigi uuringusse valitud ettevõtete ja inimeste antud andmed on väga olulised, sest iga valitu esindab kindlat osa Eesti ettevõtetest ja elanikest.
Veel kasutatakse andmekogumisel suurandmeid (info mobiiltelefonide kasutamise, ühistranspordi, pangakontode, elektritarbimise jms kohta), veebikammimist, skannitud ja IOT andmeid (internet of things – nutikad häiresüsteemid, suitsuandurid, lukud, turvakaamerad, arvestid, lambid, termomeetrid) ning satelliidipilte.

Valdav osa statistikaameti poolt kogutavatest andmetest on vajalikud rahvusvaheliselt kokkulepitud näitajate arvutamiseks. Ühtse metoodika järgimine võimaldab riike omavahel võrrelda. Väiksem osa kogutavatest andmetest on vajalikud riigisiseste otsuste tegemiseks ning nende peamisteks tarbijateks on ministeeriumid. Kolmanda osa moodustavad tellimustööde raames kogutud andmed.

Valdav osa statistikaameti poolt kogutavatest andmetest on vajalikud rahvusvaheliselt kokkulepitud näitajate arvutamiseks. Ühtse metoodika järgimine võimaldab riike omavahel võrrelda. Väiksem osa kogutavatest andmetest on vajalikud riigisiseste otsuste tegemiseks ning nende peamisteks tarbijateks on ministeeriumid. Kolmanda osa moodustavad tellimustööde raames kogutud andmed.

Kõige rohkem on statistikaametil väljundnäitajaid ettevõtete majandusnäitajate kohta.

Vastab L. M. Tooding: Statistikas ei ole eriti vajadust kasutada sõnu „õige“ ja „vale“, sest statistilised kinnitused on tõenäosed, kord suurema, kord väiksema tõenäosusega. Muidugi, kui uuritakse kogumit, mida saab tervikuna mingi näitaja suhtes mõõta, nt loendada, ja lugemine läheb sassi, siis on loomulikult tulemus vale. Küsija mõtles ilmselt olukordi, kus tervet kogumit ei ole põhimõtteliseltki võimalik hõlmata (on liiga suur, ei ole juurdepääsetav, on pidevas muutumises jne). Sel juhul on meil sageli abi matemaatilisest statistikast, mis pakub teoreetilisi
aluseid statistiliste tõenäosuslike hinnangute saamiseks erisugustel meetoditel, nii täpsete kui ka ligikaudsete
arvutuste kaudu. Iga meetod on üles ehitatud teatud eeldusi silmas pidades ja nii tekib omaette küsimus sellest,
kui hästi on ülesandes, millega matemaatilise statistika poole pöördume, need eeldused täidetud.
Kas nii üldse tasub küsida? Ikka tasub, aga väga konkreetses olukorras, mitte üldiselt. Teades statistilise
kokkuvõtteni jõudmise konkreetseid samme, saab tulemuste tõepärasuse kohta enamasti ikka midagi ütelda.

Enne küsitlemist on oluline, et uuringu jaoks oleks võetud esinduslik valim. Lühiülevaate saab siit: https://www.stat.ee/et/uudised/kuidas-valitakse-uuringus-osalejad. Seejärel arvutatakse igale valikuuringus vastanud inimesele statistilisi meetodeid kasutades kaal. See on arv, mis näitab, mitut üldkogumi (sõltub uuringust, kas kogurahvastiku või mõne kitsama grupi) liiget vastanu esindab. Vastanute kaale summeerides saadakse üldkogumi hinnangud. Hinnang ei ole täpne väärtus, selle usaldusväärsuse mõõtmiseks saab arvutada vea suuruse.

Statistikaameti isiku-uuringute valimite suurused on 6500–14 000 inimest. Avaldame lisaks hinnangutele ka hinnangute kvaliteedinäitajad: https://andmed.stat.ee/et/stat/sotsiaalelu__tooturg__tooturu-uldandmed__aastastatistika/TT3321

Küsimus täismahus: 
Kuidas suhtuda sellistesse andmeanalüüsi tehnoloogiatesse, kus tehisintellekt surfab andmete hulgas ise ringi ja närvivõrkude jm õppimise teel midagi sealt vastuseks/järelduseks ütleb? Kas Statistikaamet ka midagi sellist juba kasutab ning kuidas sellisel juhul metoodikat kirjeldatakse? Kas ja miks näete/ei näe sellel tulevikku?

Vastus: Küsimuses kirjeldatud tegevust saab ilmselt liigitada juhendamata masinõppe valdkonda. Sedalaadi tehnoloogiate kasutamist katsetatakse tõepoolest järjest rohkem erinevate ülesannete lahendamisel nii avalikus kui ka erasektoris. Nagu iga uue tehnoloogia kasutuselevõtmisega on ka selle puhul vaja langetada otsuseid nii andmete, modelleerimise kui ka üldisemalt metoodikaga seoses. Õnneks on paljud selle valdkonna olulisemad mudelid ka teaduskirjanduses ja erinevates repositooriumides kirjeldatud. Siiski jäävad alles väljakutsed, mis on seotud näiteks mudeli valideerimisega ning ülesobitamise vältimisega. Metoodika kirjeldamisel tähendab see seda, et saadud teadmisi tuleb protsessi käigus üha uuesti üle vaadata ja tehtavad muudatused ka metoodikadokumentides kirjeldada.
Statistikaametis on hetkel käsil projekt, kus närvivõrke kasutatakse ettevõtete elujõulisuse hindamiseks. Selle projekti tulemused on plaanis avalikkusele kasutatavaks teha 2024. aasta esimeses kvartalis.

Teatud mõttes on statistikaamet tehnoloogiaettevõte, sest nii andmete kogumine, analüüsimine kui ka muud tegevused on ITga väga tugevalt läbi põimunud. Meie jaoks on tehnoloogilisi väljakutseid mitmeid – esiteks on meie tehnoloogilise rakenduste taristu hulgas tervelt 16 vananenud rakendust, mis tuleb välja vahetada. Oleme mitmeid projekte selle tarbeks ka algatanud, kuid süsteemid on suured ja väljavahetamine võtab aastaid.

Õnneks tundub, et juba lähima 1–2 aastaga õnnestub andmekogumise valdkonnas jõuda uue kogumisrakenduse kasutuselevõtuni, mis peaks aitama sulgeda 5 vananenud rakendust – eSTAT, VVIS, ADF, KDM, CAS. 

Teiseks peame toime tulema pideva andmemahu kasvuga, mis seab taristule omad nõudmised. Eelmisel aastal õnnestus üle minna Exadata andmebaasiversioonile, mis on selleks tarbeks paindlikum ja perspektiivsem, kuid X-gate'i kaudu tulevate andmete jaoks tuleb alles parem salvestamise viis kasutusele võtta. Samuti peame tagama valmisoleku suurandmete vastuvõtuks ja töötlemiseks, milleks praegu veel erilahendused meie IT-taristus puuduvad.

Väljakutseks on kindlasti ka süsteemide keerukus, mida soovime arendusprotsessi parandamise ja jõudsama teenusdisaini kasutuselevõtuga paremaks saada – et statistikaameti süsteemid oleksid lihtsamad ja kasutajasõbralikumad.

Kuna statistikaamet läks üle ühtsele kodulehele ja andmebaasile, siis ei olnud enam võimalik piirkondliku portaali andmeid uuendada. Kõik piirkondlikud andmed on nüüd kokku koondatud statistikaameti kohalike omavalitsuste juhtimislaudadele.

AI/TI on väga lai kategooria. Kui selle all pidada silmas kõiksuguseid masinõppetehnikaid, siis näiteks juhendamiseta masinõpet saab kasutada vigaste andmete tuvastamiseks (anomaalia tuvastamine nt Isolation Forest algoritmiga). Kui pidada TI all silmas suuri keelemudeleid nagu ChatGPT, siis saab TI-ga tõenäoliselt lahendada või parandada palju arvutiga tehtavaid tööülesandeid paljudes majandusvaldkondades. Praegu elamegi sellisel ajal, kus need töötajad ja ettevõtted, kes leiavad suurtele keelemudelitele kasulikke rakendusi, võivad saavutada tööturul ja majanduses teatava konkurentsieelise.

Hetkel ei ole statistikaamet veel mõelnud sellise lahenduse peale. Küll aga juurutame vestlusrobotit Bürokratt, mida treenime vastama levinumatele küsimustele. Ta abistab meie veebis ja andmebaasis tööpäeviti kella 9–15.

Kuna statistikaamet ei analüüsi andmeid online-platvormidel, siis saame pigem anda üldisemaid soovitusi. Tõenäoliselt saab lihtsamad analüüsid teha ära isegi Google Spreadsheets'i kasutades. Visualiseerimiseks on statistikaametis kasutatud Flourish'it https://flourish.studio/, kuid ka näiteks Tableau Public võiks olla hea variant (vajab registreerimist). Põhjalikumateks analüüsideks võiks soovitada R-i ja RStudiot (nüüd POSIT), vt https://posit.cloud/.

Statistikaamet kasutab analüüsimiseks R-i, visualiseerimiseks on statistikaametis kasutatud Flourish'it.

Meie töö pole kunagi igav. Näiteks saame iga päev palju päringuid ja nii mõnigi neist on pannud muhelema.

Näiteks on meilt uuritud, millest Eesti inimesed unistavad või kui palju elab Eestis kiilaspäid. Vahel teeme ka ise nalja – näiteks 1. aprillil on see meil ikka kombeks. Tasub jälgida statistikaameti sotsiaalmeediakanaleid, kus jagame Eesti elu peegeldavat statistikat harivas, samas meelelahutuslikus võtmes. Usutavasti leiate sealt nii mõndagi muhedat-toredat.

Kui tegemist on ilmselge veaga, siis jah. Pigem on aga ette tulnud vaieldavaid olukordi, kus statistikaamet on välja andnud x hulga andmed, millest leitakse üles just enda jaoks sobiv näitaja ja edasi kommunikeeritakse seda. Seega tegemist võib olla korrektsete andmetega, aga kontekst on puudulik või on tõlgendusega mindud lendu. Kui lugu on kiskunud rappa, siis oleme sellele tähelepanu juhtinud ja andnud omapoolse selgituse, kommentaari. Mis puudutab andmete tõlgendamist statistikaameti enda sulest, siis siin on meie ülesanne ja soov Eesti elu peegeldavaid näitajaid, muutuseid, trende sõltumatult edasi anda ja mõtestada, samas liigseid hinnanguid andmata.

Küsimus täismahus: Kas Statistikaametil on mingi kohustus riigiasutusena kommenteerida valitsuse plaane, mis kasutavaid Statistikaameti andmeid või peaksid seda kasutama, aga tehtud järeldused on ilmselgelt valed? Näiteks perehüvitised. Mida andmed puudust kannatavate perede jmst kohta ütlevad? Kas see on kuidagi ka adresseeritud? Miks?

Vastus: Statistikaameti ülesandeks on riikliku statistika tootmine ja ühiskonnale kättesaadavaks tegemine, mitte andmetele hinnangute andmine või nende põhjal valdkonnapoliitiliste otsuste tegemine. See on poliitikat kujundavate institutsioonide pädevus (nt ministeeriumid), kelle tellimusel me oleme andmed kokku kogunud. Küll aga, kui me näeme, et poliitkakujundajad viitavad valedele (nt aegunud) andmetele või on meie andmeid valesti tõlgendanud, siis juhime kindlasti sellele nende tähelepanu ning selgitame andmete algset tähendust.

Statistikaamet viib statistikahuvilistele läbi koolitusi, kus tutvustame, milliseid andmeid statistikaametist saab ning kuidas on neid kõige lihtsam leida. Koolitusel tutvustame statistikaametit, andmebaasi ja meie rakendusi, kuid iga kohtumine on natuke erinev sõltuvalt sihtgrupist ning koolituse eesmärgist. Koolituse ettevalmistamisel on abiks, kui teame, kes on osalejad ja millised teemad rohkem huvi pakuvad. Koolitusi oleme läbi viinud virtuaalselt, käinud koolides kohapeal ning võtnud õpilasi vastu statistikaametis. Koolituse soovi saab meile saata meiliaadressil stat [at] stat.ee ning täpsemat infot leiab: https://www.stat.ee/et/statistikaamet/koolitused. Meeldivate kohtumisteni!

Statistikaameti uuringu „Infotehnoloogia leibkonnas“ 2022. aasta tulemuste kohaselt kasutab sotsiaalmeediat 639 100 Eesti inimest. See on 72,2% kogu eestimaalastest internetikasutajate hulgast. Sotsiaalmeedia kasutajate kohta leiab aga internetist ka mitmeid teisi uuringuid ja andmeid. Enne andmete kasutamist soovitame kindlasti veenduda, et tegemist oleks usaldusväärse allikaga ning enda jaoks selgeks teha vastava uuringu metoodika. Sotsiaalmeedia kasutajate arvu puhul tasub näiteks taustaks uurida, kas tegemist on unikaalsete kasutajate arvuga või on arvestatud ühe inimese mitmeid kontosid. Võin ju teha konto nii endale, oma koerale kui kodule – kokku 3 kontot, aga nende taga on siiski üks inimene.

Mõned aastad tagasi tegi statistikaamet uuenduskuuri kogu brändi visuaalile ja keelele. Uuendused puudutasid ka sotsiaalmeediat, mis on statistikaameti üks kõige nähtavamaid suhtluskanaleid. Sotsiaalmeedias töötavad teadagi lühikesed ja tabavad postitused, meil on aga infot tohutus koguses. Leidsime, et pole mõistlik kuhjata üht visuaali suure infohulgaga, vaid pigem toome välja paar kõnekat fakti, mille juurde loome omakorda meie (toona uuest) CVI-st lähtuva vahva ja selge kujunduse. See lähenemine on end igati õigustanud – saame sotsiaalmeedias inimesi harida, samas tehes seda meelelahutuslikus ja meeldejäävas võtmes.

Rebrändingu ja sotsiaalmeedia uuenduste taga on aastate jooksul olnud palju inimesi, kuid eelkõige on seda vedanud statistikaameti kommunikatsiooni- ja turundustiim. Pealtnäha lihtsad loovlahendused sünnivad sageli mitmete inimeste koostöös (pundis võib olla näiteks sotsiaalmeediaspetsialist, kommunikatsioonipartner, analüütik, kujundaja), kuid sotsiaalmeedia haldajaks ja haldjaks on meil Kadi Villa ning vahvad kujundused nende juurde loob kujundaja Nele Lumiste.

Statistikaametis investeerimisnõustajaid ei tööta, kuid soovitame jälgida @kristiinvesteerib Instagrami lehekülge, kust saab palju head nõu.

Statistikaametis töötab eri taustaga analüütikuid, sõltuvalt valdkonnast. Kõige enam on erinevaid majandusalase eriala lõpetanuid, aga ka sotsiolooge, geograafe/geoinformaatikuid ning ka loodusteaduste taustaga inimesi. Analüütikutöö sobib eelkõige inimesele, kes suudab luua seoseid – ühendada ühelt poolt arvud ja teiselt poolt meie ümber toimuva.

Vastab A. Uusberg: Üks seose suund on muidugi see, et suur osa mõjutamispsühholoogia teadmisi tuginevad empiirilistele uuringutele ja neis kasutatud statistikale. Aga ilmselt ei pea küsija ennekõike seda suunda silmas. Mõistagi puutub statistika mõjutamispsühholoogiasse ka seeläbi, et statistiliste tulemustega püütakse inimeste arusaamu ja otsuseid mõjutada. Nagu mõjutamisel ikka, võib statistiline tulemus toimet avaldada kahe peamise kanali kaudu. Esiteks on statistika üheks peamiseks viisiks, kuidas muuta oma väide argumendiks ning mõjutada seeläbi auditooriumi kaalutlusi. Debatte teaduses, kohtutes, ravimeeskondades ja muudes professionaalsetes kontekstides otsustavad ideaalis ja enamasti ka praktikas argumendid. Argument on tõendusmaterjaliga rikastatud väide ning paljudes kontekstides kõige kaalukamaks tõestusteks statistiliselt agregeeritud faktid. Lisaks argumentidega kaalutluste kõnetamisele, on inimeste arusaamu ja otsuseid võimalik mõjutada ka võtetega, mis kõnetavad meie teadvustamata, mitte-kaalutlevat tunnetust ja mõtlemist. Üldiselt ei ole statistilised tulemused selleks parimas positsioonis, sest teadvustamata otsuseid mõjutavad paremini näiteks kaasakiskuvad lood, sõnumi allika sümpaatsus või nutikas valikuarhitektuur. Siiski on ka statistiliste tulemuste esitlemisel võimalusi teadvustamata mõjutusteks. Näiteks statistika lauda toomine iseeneses tekitab pealiskaudsel lugemisel tunde, et küllap on sellega seotud väide tõsiseltvõetavam, isegi kui loogiliselt see nii pole. Mõjus on ka statistiliste tulemuste kõnekas visualiseerimine, mis võib seisneda nii graafiku disainis kui ka kasutatavates sõnades. Näiteks on vaimusilmas lihtsam visualiseerida „iga kümnendat valijat“ kui „10% valijatest“ või „96612,9 valijat“.

Statistikaamet tegeleb igapäevaselt väga paljude erinevate tegevustega. Äriprotsesside poole pealt võib lihtsustatult ütelda, et me kogume, töötleme, analüüsime ja avaldame andmeid. Selleks peame need andmed kas otse inimestelt või organisatsioonidelt kokku korjama oma küsimustikega. Organisatsioonide puhul saame koguda andmeid ka otse erinevatest riigi andmekogudest ilma, et me peaksime andmeesitajaid tülitama. Kõik need erinevad etapid, mis päädivad andmete avalikuks saamisega, nõuavad väga erinevaid tegevusi. Näiteks suhtlemisest andmete esitajatega läbi kasutajatoe või kasutajatega läbi sisuvaldkonna töötajate, andmete kogumise ning analüüsi meetodite väljaarendamist, kogutud andmete kvaliteedi tagamist jne. Kõiki neid tegevusi toeavad kümned infosüsteemid, mille kasutamine ja ülal hoidmine nõuab samuti pidevat tööd.

Statistikaameti läbi viidud „Leibkonna eelarve uuringu“ tulemusena selgusid leibkondade tehtud kulutused aasta jooksul. Selgus, et 2019.–2020. aastal kulutasid enim Hiiumaal elavad leibkonnad. Rohkem andmeid ka teiste maakondade kohta on võimalik leida uuringu andmetabelitest, vt https://andmed.stat.ee/et/stat (sotsiaalelu -> leibkonnad).

Kõige kõrgem palk on Harjumaal, samas ka kõige kallim kinnisvara on Harjumaal. Tervena elatud aastaid koguneb kõige rohkem hiidlastel, kuid ka selle näitaja osas on Harjumaa kohe järgmine. Rahulolu uuringu järgi on kõige rohkem oma elukeskkonnaga rahul hiidlased. Seega nende näitajate järgi on valikus Eesti suurim ja väikseim maakond.