Gå til sidens indhold

Søgeresultat

    Viser resultat 1501 - 1510 af 2178

    Kulturområdets uddannelse og beskæftigelse

    Statistikken viser beskæftigelsesudviklingen for de forskellige kunstneriske og kulturelle uddannelser. Statistikken belyser desuden den indkomst, dimittender fra de forskellige uddannelsesretninger opnår. , Introduktion, Kunstneriske og kulturelle uddannelser omfatter kunstneriske uddannelser i arkitektur, billedkunst, design, film, musik og i scenekunst. Hertil kommer uddannelser i konservering og i biblioteks- og informationsvidenskab., Siden 2005 har der været udarbejdet en årlig beskæftigelsesrapport, der redegør for udviklingen i dimittendernes beskæftigelse i relation til det arbejdsmarked, som Kulturministeriets uddannelser uddanner til. I årene 2005-2008 (refererer til det år, beskæftigelsesrapporten bliver udarbejdet) blev beskæftigelsesrapporten udarbejdet af Kulturministeriets Rektorer. Fra 2009 bliver rapporten udarbejdet af Danmarks Statistik under inddragelse af Kulturministeriets Rektorer. Fra 2011 er statistikken suppleret med fem tabeller i statistikbanken under emnegruppen Kulturuddannelser og beskæftigelse., Dokumentation, Beskæftigelsesrapport 2011, Statistikken viser beskæftigelsesudviklingen i en tidsserie. Rapporten vurderer også vilkårene for at opnå en høj grad af beskæftigelse på de forskellige uddannelser i sammenhæng med statistik for den indkomst, dimittenderne opnår., Beskæftigelsesrapport 2011, Kunstneriske og kulturelle uddannelser omfatter kunstneriske uddannelser i arkitektur, billedkunst, design, film, musik og i scenekunst. Hertil kommer uddannelser i konservering og i biblioteks- og informationsvidenskab., Statistikdokumentation, Få et overblik over statistikkens formål, indhold og kvalitet. Her kan du bl.a. få svar på, hvilke kilder statistikken bygger på, hvad den indeholder og hvor ofte den udkommer., Elevregistret, Højskolekursister, Kulturens erhvervsstruktur og arbejdsmarked, Kulturuddannedes tilknytning til arbejdsmarkedet, Kunstnere i Danmark, Overgangsregistret, Hovedtal, Beskæftigede (ultimo november) efter tid, uddannelsesinstitution og køn, Enhed: , Antal, Køn i alt, Mand, Kvinde, 2023, Alle uddannelsesinstitutioner, 5.662, 2.576, 3.086, Arkitektskolen Aarhus, 859, 378, 481, Kunstakademiets Arkitektskole, 1.118, 501, 617, Kunstakademiets Designskole, 856, 273, 583, Kunstakademiets Konservatorskole, 125, 19, 106, Designskolen Kolding, 570, 162, 408, Det Kgl. Danske Musikkonservatorium, 372, 204, 168, Rytmisk Musikkonservatorium, 285, 217, 68, Det Jyske Musikkonservatorium, 491, 294, 197, Syddansk Musikkonservatorium, 343, 196, 147, Den Danske Scenekunstskole, 294, 139, 155, Kunstakademiets Billedkunstskoler, 176, 89, 87, Den Danske Filmskole, 148, 91, 57, Forfatterskolen, 25, 13, 12, Hent flere tal i Statistikbanken om Beskæftigede (ultimo november) (KUBESK55), Relateret indhold i Kulturområdets uddannelse og beskæftigelse, Tabeller i Statistikbanken , Planlagte udgivelser , Kontakt, Pernille Stender, Telefon: 24 92 12 33, Mail: , psd@dst.dk

    https://www.dst.dk/da/Statistik/emner/kultur-og-fritid/kulturomraadets-uddannelse-oekonomi-og-beskaeftigelse/kulturomraadets-uddannelse-og-beskaeftigelse

    Emneside

    Populationsbeskrivelse

    I projektindstillingen skal populationen beskrives kort og præcist (uden fagtekniske termer, detaljer eller data specifikation), og det skal dokumenteres, hvem der danner populationen. Dette gøres under populationsbeskrivelsen i DDV App., Private institutioner kan selv danne populationen og få fuldt registerudtræk, hvis projektet undersøger en større gruppe af entiteter. For at få fuldt registerudtræk skal private institutioner begrunde behovet ud fra populationens størrelse. ,  , Når Danmarks Datavindue skal danne populationen, Hvis Danmarks Datavindue skal danne populationen til jeres projekt, foregår det på baggrund af en rammeaftale. Under populationsbeskrivelsen i DDV App beskriver I populationen kort og præcist (uden inddragelse af tekniske detaljer) og tilføjer, at Danmarks Statistik danner populationen. Efter modtagelse af projektindstillingen kontakter Danmarks Datavindue jer om populationsdannelsen. , Eksempler på populationsbeskrivelse:, ’Populationen består af alle personer, som har været indlagt med astma, som matches med 5 kontroller på køn og fødselsår pr. case. Kontrollerne skal være i live og bosiddende i Danmark på casens indeksdato. Populationen dannes af Danmarks Statistik.’, ’Populationen består af personer, som har haft opholdstilladelse som flygtninge, samt familiesammenførte til flygtninge. Populationen dannes af Danmarks Statistik.’, Rammeaftale til udtræksbeskrivelse og populationsdannelse ,  , Hvordan laves udtræksbeskrivelsen til populationen?, Følgende elementer skal afdækkes til udtræksbeskrivelsen: ,  , Registre eller eksterne data, der skal anvendes , Perioder, herunder om I vil anvende registre, der opdateres årligt, pr. kvartal eller pr. måned (for eksempel opdateres BEF pr. kvartal), Betingelser ud fra specifikke variable og afgrænsning på konkrete variabelværdier (for eksempel, hvis populationen skal afgrænses på alder fra 15-76 år), Hvordan registre skal kobles (hvis der anvendes flere registre) herunder kobling baseret på specifikke variable og evt. nøgleregister,  , Særligt om case-kontrol populationer , Danmarks Datavindue anvender betegnelsen ’case-kontrol populationer’ til analyser, hvor cases (fx eksponerede), sammenlignes med en referencegruppe (kontroller). Betegnelsen benyttes uagtet om type af studie. Beskriv kort og præcist, under populationsbeskrivelsen i DDV App, kriterierne for cases og kontroller i case-kontrol populationen, uden inddragelse af tekniske detaljer (herunder registre og variable). ,  , Hvordan laves udtræksbeskrivelsen til case-kontrol populationen?, Følgende elementer skal afdækkes til udtræksbeskrivelsen: , Hvad karakteriserer cases:, Registre, perioder, betingelser, samt hvordan registre kobles (se beskrivelsen ovenfor), Eventuel indeksdato (for eksempel dato for først afsluttede erhvervsuddannelse, første udskrivningsdato), Hvad karakteriserer puljen af mulige kontroller:, Registre, der skal anvendes til at danne puljen af mulige kontroller, Inklusions- og eksklusions kriterier baseret på specifikke variable og variabelværdier (for eksempel køn = 2 (kvinder), kommune = 607 (Fredericia), bopæl i perioden 01-01-2020 t/m 31-12-2023), Specifikke kriterier for case-kontrol populationen herunder:, Hvor mange kontroller, der udtrækkes per case, Om cases må være kontroller for andre cases, Om kontroller må skifte status i inklusionsperioden, Udtræk med eller uden tilbagelægning: , må én kontrol forekomme som kontrol for mere end én case (tilbagelægning)?, eller må én kontrol kun være kontrol til én specifik case (uden tilbagelægning)?

    https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/anmodning-om-data/populationsbeskrivelse

    Hjælp til søgning

    Få hjælp til at finde den rette statistik.

    Kontakt Informationsservice

    For forskere

    Søg separat i variable eller højkvalitetsdokumentation.

    Variable

    Højkvalitetsdokumentation