Hopp til innhold

Valgte elementer er lagt i handlekurven

Gå til handlekurv
Historisk arkiv: Dette innholdet er arkivert og blir ikke oppdatert.
Artikkel

Brukerveiledning for folkehelseprofiler og statistikkbanker (datert 2018)

Folkehelseprofilene er bygget opp som en fire siders rapport med en rekke utsagn på første side, en temaartikkel på midtsidene og folkehelsebarometeret på siste side. Nedenfor finner du en gjennomgang av profilene og hvordan du kan lese og tolke informasjonen her.

Folkehelseprofilene inneholder nøkkeltall knyttet til befolkning, levekår, miljø, skole, levevaner, helse og sykdom.

Temaene er valgt ut fra et forebyggingspotensiale og kjente folkehelseutfordringer, men innholdet i hvert enkelt temaområde vil også være et resultat av hva som er tilgjengelig statistikk for kommuner, bydeler og fylker.

Brukerveiledning for kommuner og bydeler

Kommunene kan bruke folkehelseprofilene som én av flere kilder når de søker svar på to kjernespørsmål:

  • Hvordan er helsetilstanden hos innbyggerne i kommunen?
  • Hvilke ressurser og utfordringer har vi i vår kommune?

For Oslo, Stavanger, Bergen og Trondheim kan i tillegg folkehelseprofiler for bydelene gi nyttig informasjon om variasjonen innad i kommunen.

Side 1 i folkehelseprofilene

På første side i folkehelseprofilen beskrives noen trekk ved bydelens eller kommunens folkehelse i form av utvalgte setninger. Bydelens/kommunens setninger velges ut etter en statistisk test som tester om verdien er signifikant forskjellig fra landsverdien, for eksempel om kommunens verdi er "høyere" eller "lavere" enn landet.

Side 2 og 3 i folkehelseprofilene

På side 2 og 3 kan du fordype deg i et aktuelt tema. Temaet vil variere fra år til år. 2018-profilen har alkohol og narkotika som tema. Tidligere år har psykisk helse, sosial ulikhet, antibiotikaresistens og sammenhengen mellom helse, sykdom og påvirkningsfaktorer vært tema. 

Fordypning i Folkehelserapporten (nettutgaven)
I Folkehelserapportens nettutgave kan du finne mer informasjon om årets tema. For eksempel gir kapitelet om alkohol og andre rusmidler utfyllende informasjon.  
Folkehelserapporten - Helsetilstanden i Norge    

Folkehelsebarometeret på side 4

Eksempel på folkehelsebarometer på side 4 2018

På side 4 i folkehelseprofilene finner du folkehelsebarometeret med tabell og diagram. Folkehelsebarometeret inneholder over 30 statistikkemner, såkalte indikatorer. Kommunen eller bydelen blir her sammenliknet med landet som helhet.

Slik tolker du tall og symboler på side 4  

I tallkolonnen ytterst til venstre står linjenummeret for indikatoren. Indikatornavnene i profilen er klikkbare, slik at du kan gå rett til figur som viser utviklingen over tid for din kommune, bydel eller fylke.

I tallkolonnene i midten finner du tall for kommunen eller bydelen, fylket (kommune i bydelsprofilene) og landet. Dette er de samme tallene som ligger til grunn for diagrammet med fargesymbolene til høyre.  

Hvis celler i tabellen er tomme, kan det skyldes at allene er skjult av personvernhensyn eller at tallene er usikre.

Informasjon om eventuell kjønn- og aldersstandardisering står i kolonnen rett til venstre for diagrammet. Standardisering er merket med en «a» eller «k» bak enheten. Liten «a» står for aldersstandardisert og liten «k» står for kjønnsstandardisert.

Hensikten med standardisering er å redusere virkningen av at befolkningen i bydeler, kommuner, fylke og land kan ha ulik alders- og kjønnssammensetning. Dette gjør det mulig å sammenlikne bydeler/kommuner med ulik befolkningssammensetning.

Fargesymbolene

Folkehelsebarometer-2013---fargesymboler-web.
Folkehelsebarometer-2013---fargesymboler-web.
  • Den loddrette røde streken i barometeret angir landsnivået.
  • De vannrette grå søylene viser spennvidden for kommunene i fylket. I bydelsprofilene viser de grå søylene spennvidden mellom bydelene i kommunen.
  • Det lille grå symbolet viser fylkesverdien i folkehelseprofilen for kommunene og kommuneverdien i folkehelseprofilen for bydeler.
  • Røde, grønne, gule og hvite symboler angir kommunen eller bydelens nivå i forhold til landet som helhet.
  • De vannrette hvite søylene representerer verdiområdet for de 10 beste kommunene i landet. Denne vises kun i folkehelseprofilen for kommuner.

Dersom kommunen eller bydelen ser ut til å ha større utfordringer enn landsnivået, ligger symbolet til venstre for den røde streken. Hvis kommunen eller bydelen ser ut til å ligge bedre an enn landet som helhet, ligger symbolet til høyre for den røde streken.

Skalaen for plassering av kommunenes/fylkenes/bydelenes verdier er fra 2016 endret for å synliggjøre variasjon bedre. Endringen er gjort for å vise at det som i tall kan synes som små forskjeller, egentlig utgjør store variasjoner mellom kommuner. Det gjelder særlig for forventet levealder og vaksinasjonsdekning. Tidligere kunne man ha forholdsvis lav vaksinasjonsdekning, men i figuren så det likevel ut som om kommunen lå svært nær den røde streken (landsverdien).

I noen tilfeller viser tabellen at kommuneverdien er lik landsverdien, mens i folkehelsebarometeret ligger ikke kommunens røde, grønne eller gule symbol på den røde streken. Dette oppstår når det er desimaler som ikke vises i tabellen. I slike tilfeller kan man gå inn i Kommunehelsa statistikkbank og hente ut tall med én desimal.

Symbolene:

Symbolene nedenfor er hentet fra profilen for kommuner. Bydelsprofilene har tilsvarende farger på sine trekant-symboler.

barometer-symbol-rød.
barometer-symbol-rød.

 Rød verdi betyr at vi med høy grad av sikkerhet kan si at kommunen (eller bydelen) ligger dårligere an enn landet som helhet.

barometer-symbol-gronn.
barometer-symbol-gronn.

 Grønn verdi betyr at vi med høy grad av sikkerhet kan si at kommunen (eller bydelen) ligger bedre an enn landet som helhet.

barometer-symbol-gul.
barometer-symbol-gul.

 Gul verdi forteller at vi ikke med sikkerhet kan si om kommunen (eller bydelen) ligger dårligere eller bedre an enn forventet/landet.

De røde, grønne og gule symbolene er testet for statistisk signifikans.

barometer-symbol-graa.
barometer-symbol-graa.

 En grå verdi representerer verdien for fylket (for bydelsprofilen står den grå verdien for kommunen). Denne verdien er ikke testet for statistisk signifikans. 

barometer-symbol-uten-farge.
barometer-symbol-uten-farge.

Symboler uten farge er ikke testet for statistisk signifikans fordi det ikke lar seg gjøre med det tallgrunnlaget som foreligger.

Symbol uten farge, men med svart prikk forteller at verdien er signifikant forskjell fra landsverdien, men forskjellen er ikke positivt eller negativt ladet.

Hva betyr det at noen tall mangler for min kommune?

I enkelte kommuner, bydeler og fylker mangler det tall for noen indikatorer. Det kan ha flere årsaker:

  • Personvernhensyn eller lite tallgrunnlag i små kommuner: I mindre kommuner er tallene små og statistikken er derfor generelt mer usikker enn i store kommuner med 10 000-20 000 innbyggere. For at de fleste kommunene skal få statistikk og for å gjøre det lettere å tolke små tall, har vi i mange tilfeller valgt å lage såkalt glidende gjennomsnitt for flere år. 
  • Lav svarprosent: I noen tilfeller er datagrunnlaget basert på selvrapporterte opplysninger, og svarprosenten kan variere. Dette gjelder for eksempel indikatorene overvekt og røyking blant kvinner.

Hvis tall mangler i din kommune, din bydel eller ditt fylke, kan det være en løsning å bruke alternative indikatorer med et større tallgrunnlag, eller se på tall for sammenliknbare kommuner eller fylker.

I Kommunehelsa statistikkbank finner du detaljert beskrivelse av hvordan små tall er behandlet for hvert enkelt statistikktema. Se under "Definisjoner" øverst i skjermbildet når du er inne i statistikkbanken.

Tolkning av røde og grønne symboler i kommuneprofilene

Hvordan bør kommunen tolke røde symboler?

Røde symboler er først og fremst et signal om at dette temaet bør undersøkes nærmere. I Kommunehelsa statistikkbank kan du finne ut hvordan utviklingen har vært over tid og hvordan fenomenet varierer mellom befolkningsgrupper. I tillegg må kommunen tolke statistikken i lys av kunnskap om lokale forhold og utviklingstrekk, samt med informasjon fra de kommunale tjenestene.

Det kan også være en idé å se på spredningen blant kommunene i fylket. Den liggende grå søylen viser avstanden mellom kommunene som har høyest og lavest verdi. Hvis det er stor avstand, kan det være grunn til å undersøke hva som ligger bak forskjellene.

Er alt fint dersom kommunen har grønt symbol for en indikator?

Selv om verdien for kommunen er «grønn», og dermed viser at kommunen ligger bedre an enn landet som helhet, kan det likevel være grunn til å se nærmere på tallene. Fordi landsnivået ikke alltid representerer et ønsket nivå,  kan kommuner som ligger bedre an enn landet og som får «grønn prikk» også ha en folkehelseutfordring.

Verdiområdet for de 10 beste kommunene

Tabellen viser verdiområdet for de 10 beste kommunene i folkehelseprofilene for kommunene 2018. Den beste og den 10. beste verdien er vist for hver indikator.

Merk at Ungdata er hentet fra en periode på tre år med hvert sitt landstall som sammenligningsgrunnlag. Dette ble det tatt hensyn til ved beregning av hvilke kommuner som hadde de beste Ungdata-resultatene.  

Tabell 1Verdiene for den beste og den 10. beste kommunene for hver enkelt indikator i folkehelseprofilene for kommunenene 2018. Tabellen nedenfor er ordnet etter linjenummer/indikator på side 4 i folkehelseprofilene.

 
Linjenr, side 4 i profilen Indikatornavn Periode Nr. 10 Nr. 1 (beste verdi) Måleenhet
1 Befolkningsvekst 2016 - - prosent
2 Personer som bor alene, 45 år + 2017 - - prosent
3 Valgdeltakelse, 2017   - - prosent
4 Vgs eller høyere utdanning, 30-39 år 2016 88 90 prosent
5 Lavinntekt (husholdninger), 0-17 år 2016 6.6 4.9 prosent
6 Inntektsulikhet, P90/P10 2015 - - -
7 Bor trangt, 0-17 år 2016 7.9 5 prosent
8 Barn av enslige forsørgere 2014-2016 8.4 6.2 prosent
9 God drikkevannsforsyning 2016 100 100 prosent
10 Forsyningsgrad, drikkevann 2016 - - prosent
11 Skader, behandlet i sykehus (ny def.) 2014-2016 11 9.1 per 1000 (a,k)
12 Fornøyd med lokalmiljøet, Ungd. 2015-2017 79 84 prosent (a,k)
13 Med i fritidsorganisasjon, Ungd. 2015-2017 77 89 prosent (a,k)
14 Fortrolig venn, Ungdata 2015-2017 93 96 prosent (a,k)
15 Trives på skolen, 10. klasse Skoleåret 2011/12-2016/17 91 95 prosent (k)
16 Laveste mestringsnivå i lesing, 5. kl. Skoleåret 2014/15-2016/17 18 12 prosent (k)
17 Laveste mestringsnivå i regning, 5. kl. Skoleåret 2014/15-2016/17 15 9 prosent (k)
18 Frafall i videregående skole 2014-2016 11 7.4 prosent (k)
19 Lite fysisk aktiv, Ungdata 2015-2017 7 4.8 prosent (a,k)
20 Overvekt inkl. fedme, 17 år 2013-2016 18 11 prosent (k)
21 Alkohol, har vært beruset, Ungd. 2015-2017 4.5 2.1 prosent (a,k)
22 Alkoholomset., dagligvare og Vinmonopol 2016 - - liter per person
23 Røyking, kvinner 2012-2016 4.3 2.9 prosent (a)
24 Har brukt cannabis, Ungdata 2015-2017 2 .85 prosent (a,k)
25 Forventet levealder, menn 2002-2016 81 82 år
26 Forventet levealder, kvinner 2002-2016 85 87 år
27 Utdanningsforskjell i forventet levealder 2001-2015 4.1 2.3 år
28 Fornøyd med helsa, Ungdata 2015-2017 79 86 prosent (a,k)
29 Psykiske sympt./lid, primærh.tj.,15-29 år 2014-2016 78 57 per 1000 (a,k)
30 Muskel og skjelett, primærh.tj. (ny def.) 2014-2016 274 253 per 1000 (a,k)
31 Hjerte- og karsykdom (ny definisjon) 2014-2016 14 11 per 1000 (a,k)
32 Lungekreft, nye tilfeller 2007-2016 36 17 per 100 000 (a,k)
33 Antibiotikabruk, resepter 2016 135 98 per 1000 (a,k)
34 Vaksinasjonsdekning, meslinger, 9 år 2012-2016 98 99 prosent
 a=standardisert for alder i befolkningen, k=standardisert for kjønn 

 Mer data i statistikkbanken

Kan vi sammenlikne årets profil med profilen for tidligere år?

Du bør bruke Kommunehelsa statistikkbank for å se på utviklingen over tid, i stedet for å sammenlikne årets profil med profilene fra tidligere år. I noen tilfeller endres definisjoner på indikatorer eller den grafiske framstillingen på side 4 i profilene. Når slike endringer gjøres, vil Kommunehelsa statistikkbankNorgeshelsa statistikkbank samtidig bli oppdatert bakover i tid. Dette er grunnen til at det ikke alltid er samsvar mellom profiler fra tidligere år og statistikkbanken. Det gjelder både indikatorlista og tall for den enkelte indikator.

I utgangspunktet skal alle indikatorer (alle emner) i tidligere folkehelseprofiler finnes i Kommunehelsa/ Norgeshelsa statistikkbank. Samtidig blir statistikkbanken oppdatert hvert år. I den forbindelse kan enkelte tidligere indikatorer bli tatt ut av statistikkbanke. Dette vil som regel gjelde dersom det oppstår usikkert om datakvaliteten. Når ny informasjon kommer inn i registrene, vil tall for tidligere år kunne endres, for eksempel kan det være fødsler, dødsfall eller sykdomstilfeller som først blir registrert i registeret i ettertid. Dette kan føre til at tall endres i statistikkbankene våre.

Man må derfor bruke statistikkbankene for sammenlikninger med tidligere år. På side 4 i folkehelseprofilen kan du klikke på indikatornavnet for å komme til statistikkbanken og se utvikling over tid.

Fylkesprofilen - slik leser du barometeret på side 4

Slik kan du lese og tolke barometeret på side 4 i fylkesprofilene:

I kolonnene til venstre finner du de ulike indikatorene med verdiene for fylket og landet, og hvilket år tallene gjelder for. 

Aust-Agder-barometer.
Aust-Agder-barometer.

Figuren ovenfor er et utsnitt fra side 4:

  • Den loddrette streken viser verdien for landet som helhet.
  • De vannrette grå søylene viser spennvidden mellom fylkene i landet.
  • Rødt betyr at fylket ligger dårligere an enn landet, grønt at det ligger bedre an.
  • Gul verdi betyr at vi ikke med sikkerhet kan si om fylket ligger bedre eller dårlige an enn landet.
  • En hvit verdi med svart prikk forteller at verdien er signifikant forskjell fra landsverdien, men forskjellen er ikke positivt eller negativt ladet.
  • Symboler uten farge er ikke testet for statistisk signifikans fordi det ikke lar seg gjøre med det tallgrunnlaget som foreligger.

Mer om detaljene i fylkesbarometeret

  • Tallene i kolonnene i midten er de samme tallene som de som ligger til grunn for diagrammet med fargesymbolene.
  • Informasjon om eventuell kjønns- og aldersstandardisering står i kolonnen rett til venstre for diagrammet. Standardisering er merket med en «a» eller «k» bak enheten. Liten «a» står for aldersstandardisert og liten «k» står for kjønnsstandardisert.
  • Hensikten med standardisering er å redusere virkningen av at befolkningen i fylket og landet kan ha ulik alders- og kjønnssammensetning. Dette gjør det mulig å sammenlikne områder som har ulik befolkningssammensetning.

Se for øvrig under omtalen av kommuneprofilene ovenfor.

Slik kan du bruke diagrammet på side 4

Diagrammet kan for eksempel brukes til å kartlegge hvilke områder som utgjør de største utfordringene for fylket. For å undersøke et emne grundigere, kan du lese mer om statistikken og studere indikatoren i Norgeshelsa statistikkbank. Indikatornavnene i profilen er klikkbare, slik at du kan gå rett til figur i statistikkbanken som viser utviklingen over tid for ditt fylke sammenliknet for landet.

Norgeshelsa statistikkbank finner du flere indikatorer i tillegg til de i folkehelseprofilen. Her kan du også lage diagrammer og sammenlikne flere fylker. Bruk Norgeshelsa statistikkbank og ikke Kommunehelsa statistikkbank når det gjelder statistikk om fylker. I Norgeshelsa finner du oftere bedre fylkesdata enn i Kommunehelsa statistikkbank.

Mer informasjon 

Signifikanstestingen - hvordan gjøres den?

I et datamateriale vil det alltid være variasjoner som skyldes tilfeldigheter. Målet med å beregne statistisk signifikans er å finne ut om et "funn" er framkommet ved tilfeldigheter.

I folkehelseprofilene er forskjellene mellom kommunene og landet testet for statistisk signifikans. 5 prosent signifikansnivå er benyttet for hovedtrekkene side 1 og barometeret side 4. At en forskjell er signifikant kan leses slik: vi kan regne med at forskjellen mellom kommune og land skyldes en tilfeldighet i mindre enn 5 prosent av tilfellene, det vil si i mindre enn ett av 20 tilfeller.

Fem prosent signifikansnivå er et vanlig brukt signifikansnivå og betyr at forskjellen mellom kommunen og landet kan betegnes som ”rimelig sikkert”. Tallene er oftere signifikante i større enn i mindre kommuner fordi større datamateriale "visker ut" variasjoner som er rene tilfeldigheter.

Hvis en verdi er vurdert til "ikke signifikant", sier vi at det er "usikkert" om det er forskjell mellom kommune og land. Forskjellen som sees, skyldes en tilfeldighet i 5 prosent eller flere av tilfellene.

Slik utføres signifikanstestingen

For en gitt kommune foregår den statistiske testingen av en forekomst (f.eks. andel fødte med lav fødselsvekt) i to trinn:

  1. Vi tar først for oss telleren og nevneren i den aktuelle forekomsten i det aktuelle året, og beregner konfidensintervallet for den underliggende forekomsten under antakelse av binomisk fordeling*.
  2. Den statistiske testen for om kommunen ligger under eller over landsgjennomsnittet (eller ingen av delene) avhenger av om tallene er standardiserte** eller ikke;
    • Ustandardiserte tall. Her gjøres den statistiske testen ved å sammenligne konfidensintervallet fra pkt. 1 med landstallet.
    • Standardisert tall**.  Først omregnes konfidensintervallet i pkt. 1 til et konfidensintervall for telleren (ved å multiplisere med nevneren). Deretter gjøres den statistiske testen ved å sammenligne dette nye konfidensintervallet for observert antall tilfeller med forventet antall tilfeller**.

Metodene er basert på en antakelse om at landstallet for ustandardiserte tall og det forventede antallet for standardisert tall er så godt som uten statistisk usikkerhet. Signifikansnivået er 5 %.

*) Unntaksvis er det ikke snakk om forekomster, men om såkalte insidensrater. I så fall beregnes konfidensintervall under antakelse om poisson-fordeling

**) Med «standardiserte tall» menes at tallene er korrigerte for kommuneforskjeller i aldersstruktur og/eller kjønnssammensetning. Standardiseringsmetoden for kommunetall er tilpasset små tall, og kalles indirekte standardisering. Den innebærer å sammenligne det observerte antall «tilfeller» (f.eks. antall fødte med lav fødselsvekt) med forventet antall tilfeller (basert på antall mødre i hver aldersgruppe i kommunen, og sammenheng mellom andel fødte med lav fødselsvekt og mors alder, hentet fra landstallene).

Skjuling av små tall - hvilke prosedyrer benyttes?

Følgende prosedyre er fulgt ved behandling av data i statistikkbanken:

Trinn 1: Statistikk basert på svært få tilfeller skjules av personvernhensyn. Det konkrete kriteriet varierer mellom 3 og 5 tilfeller, avhengig av statistikktema. Det samme gjelder dersom befolkningssegmentet som tilfellene er hentet fra, er mindre enn 10. Eksempel: Tall på røyking ved svangerskapets begynnelse publiseres ikke for perioder (her: tiårsperioder) med færre enn 3 rapporterte røykere, eller færre enn 10 gravide med røykeopplysninger.

Trinn 2: Statistikk for en undergruppe skjules dersom tallet for denne undergruppen, sammen med tallet for overgruppen, kunne vært brukt til å utlede et tall som var blitt skjult i Trinn 1.

Trinn 3: Hele tidsserien skjules for en kommune dersom mer enn 20 prosent av tallene i tidsserien er skjult av personvernhensyn. Dette er fordi skjuling selektivt etterlater de høyeste tallene i en tidsserie og således skaper et skjevt inntrykk av situasjonen i kommunen.

Trinn 4: Hele tidsserien for en kommune skjules dersom den jevnt over er basert på et spinkelt tallgrunnlag. Kriteriet for «spinkelt tallgrunnlag» er at mer enn 50 prosent av tallene i tidsserien er basert på færre enn 6 tilfeller. Disse tidsseriene skjules fordi de er sterkt påvirket av tilfeldige svingninger og derfor gir statistikk som lett kan mistolkes.

I Kommunehelsa statistikkbank og under fanen «Definisjoner» finner du utfyllende informasjon om hvilke skjulingsprosedyrer som er benyttet for hver enkelt indikator.

Hvordan er kvaliteten på statistikken i folkehelseprofilene? 

Redaksjonen for folkehelseprofiler har satt i verk flere tiltak for at statistikken skal være av så høy kvalitet som mulig:

  • Tall som er for små skjules. I slike tilfeller får kommunen ingen verdier på den aktuelle linjen i diagrammet.
  • Det er undersøkt om forskjellen mellom landet og kommunen er et resultat av tilfeldigheter. Forskjellene er testet for såkalt statistisk signifikans. Usikkerhet i kommunens tall angis i et konfidensintervall. Dersom kommunens konfidensintervall ike dekker landsverdien, vurderes det som rimelig (med mer enn 95 prosents sikkerhet) sikkert at forskjellen mellom kommunen og landet er reel og ikke skyldes tilfeldigheter. Det vil si en statistisk signifikant forskjell. Kommunen får da en rød eller grønn verdi for den aktuelle indikatoren. 5 prosent-nivået er et vanlig mål for statistisk signifikans. Dersom det er mer enn 5 prosent sjanse for at forskjellen har oppstått som et resultat av tilfeldigheter, vurderes forskjellen som usikker, det vil si ikke statistisk signifikant. I slike tilfeller er verdien markert med gul farge. Ofte har små kommuner mange gule markeringer fordi tallene er små og derfor mer usikre enn tall for større kommuner.
  • Det er foretatt flere stikkprøver og tallene er sammenliknet med tall fra andre kilder. Dersom det er forskjeller, undersøkes det nærmere om dette skyldes en feil eller har andre årsaker.  
  • Det informeres om kilden for tallene og hvordan de kan tolkes. Bruk av legemidler er for eksempel et indirekte mål - en helseindikator - for "sykdomstrykket". Hvor godt målet er, kan avhenge av flere forhold. Her må kommunen bruke sin lokalkunnskap når tallene skal tolkes. Informasjon om tolkning og datainnsamling fins i Kommunehelsa statistikkbank. Se under "Definisjoner" øverst i skjermbildet. Se Kommunehelsa statistikkbank.
  • Det bes om tilbakemeldinger slik at feil kan rettes. Hvis du oppdager feil send e-post til brukerstøtte for Kommunehelsa statistikkbank og folkehelseprofilene

Hva menes med uttrykkene: glidende gjennomsnitt, indikator, rate, P90/P10

Glidende gjennomsnitt

Glidende gjennomsnitt brukes når tallgrunnlaget er lite og gjelder ofte gjennomsnitt for siste tre eller fem år. Antallet som oppgis er gjennomsnittlig årlig antall for de siste tre eller fem årene. Uttrykket "glidende" betyr at tidsperiodene det regnes gjennomsnitt av, overlapper hverandre. Grunnen til at glidende gjennomsnitt ofte benyttes er for at små kommuner skal få tall og for å dempe effekten av tilfeldige år- til år-svingninger i litt større kommuner. For noen indikatorer, som trivsel, mobbing og vaksinasjonsdekning finnes årlige tall i tillegg til tall over flere år.

Indikator

Indikator betyr et kjennetegn eller mål på noe. En indikator er av og til et presist mål, andre ganger mer upresist og indirekte. Hvor mange som bruker tabletter for diabetes i kommunen, kan for eksempel være en indikator for antall personer med type 2 diabetes og kan brukes hvis vi ikke har mer direkte mål.  

P90/P10

P90/ P10 beskriver inntektsulikheten og angir forholdet mellom inntekten til den personen som befinner seg på 90-prosentilen med den som befinner seg på 10-prosentilen (engelsk: percentile).

Sagt på en annen måte: Om man sorterer 100 personer stigende etter inntekt, er P90/P10 forholdet mellom inntektene til person nummer 90 (den tiende høyeste) og person nummer 10 (den tiende laveste).

I Kommunehelsa statistikkbank og under fanen «Definisjoner» finner du utfyllende informasjon om P90/P10. Du finner også statistikk og informasjon om Gini-koeffisienten, som er et annet mål på inntektsulikhet. 

Rate

Rate brukes i flere sammenhenger. Insidensrate brukes blant annet for antallet nye tilfeller per år, ofte oppgitt per 100 000 innbyggere. For eksempel er dødelighetsstatistikk og antall nye krefttilfeller eksempler på insidensrater. Prevalensrate brukes ofte for antallet personer i en befolkning som har en gitt sykdom eller annen karakteristikk, for eksempel i prosent av befolkningen eller per 1000 innbyggere. De fleste indikatorer i folkehelseprofilene og statistikkbanken er slike prevalensrater. I statistikkbankene omtales ofte prevalensrate som andel og insidensrate som rate.

Hva menes med uttrykket: forventet levealder

Forventet levealder ved fødselen er basert på dødeligheten ved forskjellige aldre slik den har vært de siste årene. Beregningen sier hvor lenge et nyfødt barn kan forvente å leve hvis dødeligheten fortsetter å være slik den var i perioden som er brukt som beregningsgrunnlag.

Forventet levealder ved fødselen er derfor i større grad en oppsummering av dagens dødelighetsmønster enn en reell prognose på hvor lenge dagens nyfødte kan vente å leve. Spesielt tas det ikke hensyn til at dødeligheten kanskje vil fortsette å falle.

I folkehelseprofilene er beregningen av forventet levealder basert på dødeligheten over den siste 15-årsperioden. Dette er lenger enn hva som ofte brukes. Vi må bruke en så lang periode for å gi noenlunde pålitelige estimater for enkeltkommuner.

Siden dødeligheten generelt har vært synkende de siste 15 årene vil tallet for forventet levealder bli noe lavere enn om vi bare baserte oss på dagens tall. Av samme grunn vil man også på landsnivå finne noe lavere tall enn det som tradisjonelt rapporteres i andre sammenhenger.

Mer om forventet levealder i folkehelserapporten.