Gå til sidens indhold

Statistisk behandling

Kontaktinfo

Arbejde og Indkomst, Personstatistik
Nete Nielsen og Summer Cook
+45 39 17 30 04 og +45 39 17 34 29

ndn@dst og sco@dst.dk

Hent som PDF

Fravær fra arbejde

Der indsamles årligt fraværsoplysninger fra hele den offentlige sektor samt fra en stikprøve på ca. 2.600 private virksomheder med 10 ansatte og derover. Efter validering af fraværsdata bliver fraværet kædet sammen med det ansættelsesforhold, som personen har været fraværende fra. Indberetningerne til lønstatistikken bruges som kilde til ansættelsesforholdene. Fraværsoplysningerne fra den private sektor opregnes til totalpopulationen af virksomheder med 10 ansatte og derover.

Kilder

Fraværsdata

Den statslige sektors fraværsoplysninger kommer fra Moderniseringsstyrelsen, der hvert kvartal indhenter fraværsoplysninger fra hele den statslige sektor. Oplysningerne fra den kommunale sektor indsamles i samarbejde med Kommunernes og Regionernes Løndatakontor og kommer primært fra KMD og Silkeborg Data. Fraværsdataene for den private sektor indsamles som en stikprøve af ca. 2600 virksomheder i samarbejde med Dansk Arbejdsgiverforening og Finanssektorens Arbejdsgiverforening og genereres primært i virksomhedernes indkøbte løn- og fraværssystemer eller et regneark Danmarks Statistik har udarbejdet til formålet. Statslige, kommunale og regionale institutioner, som ikke indberetter til Økonomistyrelsen eller via KMD og Silkeborg data bliver bedt om at indberette direkte til Danmarks Statistik.

Løndata

Fraværet bliver kædet sammen med det ansættelsesforhold, som personen har været fraværende fra. Indberetningerne til lønstatistikken bruges som kilde til ansættelsesforholdene. I den statslige sektor stammer dataene fra de statslige lønsystemer, som hovedparten af statens institutioner anvender. Datamaterialet består af månedsindberetninger om den enkelte lønmodtager. Løndataene i den kommunale sektor stammer primært fra KMD og Silkeborg Data, som det også er tilfældet for fraværsdataene. Dataene for den private sektor indsamles, som for fraværsdataene, også i samarbejde med Dansk Arbejdsgiverforening og Finanssektorens Arbejdsgiverforening og kommer primært fra virksomhedernes indkøbte løn- og fraværssystemer.

Andet

Registret over offentligt forsørgede, 16-64 årige benyttes til at udelukke personer på fleks- eller skånejob fra populationen. Sygedagpengeregistret og Barselsdagpengeregisteret benyttes til at udelukke kronisk syge (§ 56) og dannelse af barselsperioder for personer ansat i den statslige sektor samt validering af indberettede fraværsperioder.

Indsamlingshyppighed

Data indsamles årligt.

Indsamlingsmetode

Den statslige sektors fraværsoplysninger kommer fra Økonomistyrelsen, der hvert kvartal indhenter fraværsoplysninger. Oplysningerne fra den kommunale sektor indsamles i samarbejde med Kommunernes og Regionernes Løndatakontor og kommer primært fra KMD og Silkeborg Data. Fraværsdataene for den private sektor indsamles som en stikprøve af ca. 2600 virksomheder i samarbejde med Dansk Arbejdsgiverforening og Finanssektorens Arbejdsgiverforening. Stikprøven trækkes proportionalt, så sandsynligheden for at blive udtrukket stiger med virksomhedens størrelse. Fraværsdata genereres primært i virksomhedernes indkøbte løn- og fraværssystemer eller Danmarks Statistiks regneark. Statslige, kommunale og regionale institutioner, som ikke indberetter til Økonomistyrelsen eller via KMD og Silkeborg data bliver bedt om at indberette direkte til Danmarks Statistik.

Stikprøven af private virksomheder er sammensat således:

  • alle virksomheder med 250 eller flere fuldtidsansatte skal indberette fraværsoplysninger
  • ingen virksomheder med mindre end 10 fuldtidsansatte bliver bedt om at indberette
  • for virksomheder med mellem 10 og 250 fuldtidsansatte afhænger sandsynligheden for at blive udvalgt til stikprøven af virksomhedens størrelse (målt i antal fuldtidsansatte) og branche

Yderligere informationer om dataindsamlingen kan findes i form af filformater og vejledninger på Danmarks Statistiks hjemmeside.

Datavalidering

De indsendte fraværsdata underkastes en kontrol for fejl. I en række tilfælde kontaktes virksomhederne for at opklare spørgsmål til de indberettede data eller for at få genindsendt rettede data. Valideringen af data giver dog et vist bortfald i de tilfælde, hvor det ikke er muligt at rette fejlene.

Typiske fejl er, at den samme periode er indberettet flere gange og at en periode overlapper en anden periode. Det er især lange perioder, der er ramt at disse fejltyper. Her sorteres fraværsperioder væk, så der ikke forekommer overlappende fraværsperioder.

For den private sektor er en række af fraværsperioderne endvidere fejlbehæftede. Der kan være tale om at fradato og tildato på fraværsperioderne er angivet forkert. Fraværstimerne kan fx være angivet på én dag uanset hvor lang fraværsperioden har været. Timerne kan være opsamlet summeret over én måned, et kvartal eller et helt år. Virksomhederne benytter i visse tilfælde systemer, som er beregnet til andre formål end indsamling af fraværsdata til Danmarks Statistik. Dette giver indberetninger med systematiske fejl. De indberettede fraværsperioder forsøges så vidt muligt oprettet, men indberetninger fra hele virksomheder må i visse tilfælde kasseres. Opretning af fejlene sker fx ved at slette fradato eller tildato og genberegne datoen ud fra antallet af fraværstimer. I andre tilfælde slettes fraværstimerne og genberegnes ud fra periodelængden eller i tilfælde af systemfejl genberegnes fraværstimerne afhængig af fejlen.

I visse tilfælde er der ikke indberettet de faktiske fraværstimer i perioden. Dette gælder altid i staten for perioder, der varer hele dagen. Frem til og med 2016 er fraværstimerne ikke indberettet for visse kommuner og regioner. Manglende indberetning af fraværstimer kan stadig forekomme i mindre omfang fra kommuner og regioner. I den private sektor kan mangelfulde registreringer betyde, at fraværstimerne mangler. I disse tilfælde med manglende timer antages det at personen har en fem dages uge og er fraværende hele dagen. Timerne beregnes ud fra personens beskæftigelsesgrad, som hentes fra ansættelsesforholdet i lønstatistikken, så der tages højde for om personen er fuldtids- eller deltidsansat.

For at mindske byrden for indberetterne genbruges data fra lønstatistikken bl.a. til at udlede det antal arbejdstimer, som en person kunne have arbejdet i året, hvis vedkommende ikke havde været fraværende pga. fx sygdom. Disse arbejdstimer kaldes de mulige arbejdstimer. De mulige arbejdstimer bruges, når fraværsprocenten skal beregnes. For at kunne genbruge løndataene til at lave meningsfyldte fraværsmål, skal hver fraværsperiode kobles på dennes tilhørende ansættelsesforhold. Koblingen vil ikke være mulig, hvis personen, der har været fraværende, ikke findes i løndataene, eller hvis fraværsperioden ikke ligger inden for ansættelsesforholdet. Denne problematik gør, at nogle fraværsperioder sorteres væk.

I kommuner og regioner foretages en omfattende validering af de identifikationsvariable, der bruges til at koble personens fraværsperioder med det tilhørende ansættelsesforhold. Dette er især nødvendigt ved organisationsændringer samt ved skift af system til registrering af fraværsdata. Ved kommunalreformen i 2007 var der et særligt behov for en grundig validering af identifikationsvariablene.

For de private virksomheder foretages også en vurdering af om virksomheden har indberettet for hele virksomheden og for alle medarbejdergrupper. Der foretages endvidere en validering af, om antallet af ansættelsesforhold indberettet til lønstatistikken stemmer overnes med antallet af personer med fravær i virksomheden. Hvis indberetningen vurderes til at være mangelfuld kontaktes virksomheden. Indberetningen vil i visse tilfælde udgå af datagrundlaget.

Databehandling

For at mindske byrden for indberetterne genbruges dataene fra lønstatistikken bl.a. til at udlede det antal arbejdstimer, som en person kunne have arbejdet i året, hvis vedkommende ikke havde været fraværende pga. fx sygdom. Disse arbejdstimer kaldes de mulige arbejdstimer. De mulige arbejdstimer bruges, når fraværsprocenten og fraværsdagsværk pr. fuldtidsansat skal beregnes. For at kunne genbruge løndataene til at lave meningsfyldte fraværsmål, skal hver fraværsperiode kobles på dennes tilhørende ansættelsesforhold. Koblingen vil ikke være mulig, hvis personen, der har været fraværende, ikke findes i løndataene, eller hvis fraværsperioden ikke ligger inden for ansættelsesforholdet. Denne problematik gør, at nogle fraværsoplysninger må sorteres væk.

Ferie, feriefridage og omsorgsdage mm. ekskluderes fra de mulige arbejdsdage. Feriefridage og omsorgsdage indberettes til fraværsstatistikken. Ferien beregnes ud fra ansættelsesforholdets længde, hvorfor det ikke er den reelt afholdte ferie, vi ekskluderer fra de mulige arbejdsdage, men derimod de opsparede feriedage. For personer, der er nye på arbejdsmarkedet eller som ikke holder al opsparet ferie, vil de mulige arbejdsdage blive underestimeret, da der fratrækkes flere feriedage end der faktisk er holdt. Dermed vil fraværsprocenten blive overestimeret.

Efter at fraværsperioderne er koblet på de tilhørende ansættelsesforhold beregnes fraværstimerne for de perioder, hvor timerne ikke er indberettet. Dette gøres ud fra fra- og tildato på perioden og under forudsætning af en fem dages arbejdsuge. Der tages højde for, om personen arbejder fuldtid eller deltid ud fra beskæftigelsesgraden, som indgår i lønstatistikken.

Fraværet for den private sektor opregnes i to steps. I første step opregnes til populationen af virksomheder i lønstatistikken. Ved denne første opregning benyttes en række hjælpevariable, som er baggrundsvariable for virksomhederne og deres ansatte. Det drejer sig om bl.a. køn, region, uddannelse, arbejdsfunktion, branche og lønform (timelønnet og fastlønnet), som alle er variable, hvor der er en sammenhæng til fraværet. I andet step opregnes til totalpopulationen af private virksomheder med mindst 10 ansatte. Opregningen sker ud fra oplysninger om antal fuldtidsansatte og branche i det Erhvervsstatistiske Register.

Korrektion

Der laves ikke korrektioner af data, udover hvad der allerede er beskrevet under 3.4 Datavalidering og 3.5 Databehandling.