Gå til sidens indhold

Søgeresultat

    Viser resultat 1541 - 1550 af 1820

    Fakta om mulige smitteudbrud med COVID-19 i indskoling, mellemtrin og udskoling

    Siden august har de fleste kommuner oplevet mulige smitteudbrud med COVID-19 på både indskoling, mellemtrin og udskoling. , 5. februar 2021 kl. 11:55 - Opdateret 16. marts 2021 kl. 13:03 , Af , Presse, Opdateret 16.03 med data for efterskoler, antal testpositive elever samt opdatering af data til og med uge 09.,  , Det viser en , eksperimentel statistik fra Danmarks Statistik, , som siden november er blevet udgivet i et samarbejde med Statens Serum Institut., Statistikken kan blandt andet vise, hvor mange kommuner der har haft mulige smitteudbrud med COVID-19 på grundskoler. Grundskoler er både folkeskoler, frie grundskoler og ungdomsskoler mv. (læs mere om metoden i faktaboksen herunder)., Indskolingen (0.-3. klasse) har med 80 kommuner det laveste niveau for mulige smitteudbrud. I 91 kommuner har der været mulige udbrud på mellemtrinet (4.-6. klasse), og i 92 kommuner har der været mulige smitteudbrud i udskolingen (7.-9. klasse). Dertil kommer mulige udbrud i 10. klasser samt på efterskoler, der er opgjort for sig i statistikken., ”Der har været mulige smitteudbrud på grundskolerne i langt de fleste kommuner i den undersøgte periode. Undtagelserne er særligt ø-kommunerne, som er kendetegnet ved at have relativt få elever og generelt lave smittetal,” siger Laust Hvas Mortensen, der er chefkonsulent i Danmarks Statistik., Et muligt smitteudbrud forstås som tre eller flere elever, der går på samme skole og skoletrin, og som er testet positive for COVID-19 inden for en periode på 14 dage. Statistikken viser ikke, om eleven er smittet på skolen eller et andet sted. , Selvom der er kommuner, der ikke har haft mulige smitteudbrud, så kan der godt have været tilfælde af elever, der har været smittet med COVID-19. Se mere om definition og metode i faktaboksen herunder:, Faktaboks: Hvad er et muligt smitteudbrud i statistikken?, Den eksperimentelle statistik , Smitte med ny coronavirus blandt elever i grundskolen, kobler smittedata med data om elever i indskolingen (0.-3. klasse), mellemtrin (4.-6. klasse) og udskolingen (6.-9. klasse) i grundskolen. Statistikken følger Danmarks Statistiks grundskoledefinition som fx både folkeskoler, frie grundskoler og ungdomsskoler. , Læs mere om grundskoledefinitionen her., Elever på efterskole og elever på 10. klasse er særskilte kategorier i statistikken, men de indgår ikke i opgørelsen i denne artikel. , Læs mere i statistikdokumentationen for den eksperimentelle statistik, ., Et muligt smitteudbrud er i statistikken defineret som tre eller flere elever, der går på samme grundskole og skoletrin (i denne artikel indskoling, mellemtrin og udskoling), som er testet positive for COVID-19 inden for et tidsvindue af 14 dage. , Prøvetagnings-datoen for den første positive test er udbruddets startdato. Et muligt udbrud er pågående, indtil der har været 14 dage på den pågældende skole og skoletrin, uden at en ny elev er testet positiv., Udbrudsdefinitionen er udarbejdet af Statens Serum Institut (SSI). Det er ikke muligt ud fra denne definition at sige, om eleverne er smittede på skolen eller uden for skolen: Smitten kan have fundet sted i hjemmet eller i det offentlige rum. , Det skyldes altså, at statistikken alene baserer sig på oplysninger om, hvorvidt elever fra den samme skole er smittede, men ikke om de faktisk er smittede på skolen., Statistikken viser også data på udbrudslængde. SSI har også udgivet fokusrapporten , Udbrud på grundskoler, , der anvender statistikken., I fokusrapporten fra SSI fremgår det, at 41 pct. af de smittede elever ikke var en del af et muligt udbrud., Faktaboks: Hvilke kommuner har ikke haft mulige smitteudbrud?, De 18 kommuner, der ikke har haft mulige smitteudbrud i indskolingen, er Aabenraa, Billund, Bornholm, Fanø, Haderslev, Halsnæs, Hjørring, Langeland, Lemvig, Læsø, Nyborg, Rebild, Ringkøbing-Skjern, Samsø, Svendborg, Thisted, Vesthimmerlands og Ærø. , De syv kommuner, der ikke har haft mulige smitteudbrud på mellemtrinnet, er Fanø, Haderslev, Læsø, Morsø, Nyborg, Samsø og Ærø., De seks kommuner, der ikke har haft mulige smitteudbrud i udskolingen, er Fanø, Langeland, Lemvig, Læsø, Samsø og Ærø., 2.223 nye mulige udbrud siden august, På landsplan har der fra statistikkens start i august sidste år til og med uge 9 i år i alt været 2.223 mulige nye udbrud på skoler i hele landet. , De 659 mulige udbrud fandt sted i indskolingen, 654 på mellemtrinnet og 776 i udskolingen. De resterende udbrud fandt sted i de andre skoletrinskategorier i statistikken, som fx efterskoler (75 mulige smitteudbrud), det beskrives senere i artiklen, samt 10. klasse-elever (54 mulige smitteudbrud), som ikke indgår i denne artikel. , Der er et forskelligt antal elever i de forskellige trin, bl.a. fordi indskolingen består af fire årgange (0.-3. klasse), mens mellemtrinnet (4-6. klasse) og udskoling (7-9. klasse) er tre årgange. Desuden går en del elever i 10. klasse eller fra 8.-10. klasse på efterskole, hvilket opgøres som en separat kategori i den eksperimentelle statistik, og som ikke er en del af denne artikel. , ”Generelt følger udbruddene på skolerne smitteaccelerationen i samfundet. For alle skoletrin var smitten lavest i sommer, og derefter steg den henover efteråret. Det er imidlertid ikke alle skoler, der udbyder alle skoletrin, så antallet af udbrud er ikke direkte sammenligneligt mellem skoletrin,” siger Laust Hvas Mortensen, der er chefkonsulent i Danmarks Statistik., Figur 1: Antallet af nye mulige smitteudbrud på skoler fordelt på indskolingen, mellemtrinnet og udskolingen. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021, ., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . , ”Det første spike i mulige smitteudbrud skete efter uge 42 sidste år - altså i forbindelse med efterårsferien. Det næste spike skete omkring uge 50 og frem mod jul, hvor skolerne blev lukket ned. Vores data viser frem til uge 09, men eftersom der går 14 dage, før vi har overblikket over mulige smitteudbrud, kan de seneste tal ændre sig,” siger Laust Hvas Mortensen. , Selvom skolerne er nedlukket lige nu, vil der stadig vise sig nye mulige udbrud i tallene. Det skyldes, at mulige smitteudbrud på skolerne er knyttet til eleverne. Elever, der smittes andre steder fx i hjemmet eller gennem venner, kan således godt kan give anledning til konstatering af et nyt muligt udbrud, selvom de ikke har været på skolen., ”Vi ved ikke, hvor eleverne bliver smittet, kun at de er testet positive. Hvis skolerne er lukkede, men der stadig er udtalt samfundssmitte, så vil vores definition føre til, at vi sandsynligvis vil registrere nye udbrud på skoler,” siger Laust Hvas Mortensen., Smitteudbrud tager tid, Hvor den første figur viser antallet af nye mulige udbrud, så viser figur 2 de igangværende mulige udbrud, altså de udbrud, som ikke er afsluttet i en pågældende uge. , ”Den store kontrast mellem første figur og den anden figur skyldes, at det kræver en periode på 14 dage uden et nyt tilfælde for at konkludere, at et muligt udbrud er afsluttet. Så hvis der er drypvis smitte blandt eleverne, så fortsætter udbruddet,” siger han. , Figur 2: Antal igangværende mulige udbrud fordelt på indskolingen, mellemtrinnet og udskolingen. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . , ”Figuren viser ikke en stor forskel på de tre skoletrin. Hvor udskolingen i det meste af perioden har ligget højest, har niveauet udlignet sig i de seneste uger, så indskoling og udskoling er på samme niveau, mens mellemtrin ligger lidt lavere,” siger Laust Hvas Mortensen og understreger igen, at der er flere forbehold ved tallene, der gør, at de enkelte skoletrin ikke er direkte sammenlignelige. , Positivprocenten har samme udvikling i alle regionerne, I den eksperimentelle statistik kan man – udover at se på nye mulige udbrud og igangværende mulige udbrud – også se på andelen af smittede ud af alle testede elever, hvilket betyder, at der kan beregnes en positivprocent. , I figur 3 kan det ses, at udviklingen i positivprocent over tid er ret ens i alle regioner, men også, at positivprocenterne har svinget i takt i hele landet, forklarer Laust Hvas Mortensen. Der er altså ikke de store geografiske forskelle på, hvor mange smittede elever der er, ud af de testede., ”Figur 3 viser, hvordan smitten hurtigt kan ændre sig. Det kan vi se i positivprocenten for Region Nordjylland, der generelt har ligget lavt, men hvor smitten omkring uge 49 begynder at stige voldsomt,” siger Laust Hvas Mortensen. , Figur 3: Positivprocent i regionerne. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . , Testpositive elever i indskoling, mellemtrin og udskoling, Figur 4a: Antallet af test-positive elever på indskolingen. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . , Figur 4b: Antallet af test-positive elever i mellemskolingen. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . , Figur 4c: Antallet af test-positive elever i udskolingen. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . ,  ,  , Smitte på efterskoler følger smitte i samfundet, ”Smitten på efterskolerne følger generelt smitte på skolerne”, siger Laust Hvas Mortensen. Antallet af både nye mulige udbrud og igangværende mulige udbrud på efterskolerne var højest ved juletid, men faldt efterfølgende. , I ugerne efter jul, hvor efterskolerne har været nedlukket, har der ikke været nye mulige udbrud, mens der stadig er igangværende udbrud. Det fremgår af nedenstående figurer. , Figur 5: Antallet af nye mulige smitteudbrud på efterskoler. Uge 33 i 2020 til og med uge 08 i 2021. , Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . ,  , Figur 6: Antallet af igangværende mulige smitteudbrud på efterskoler. Uge 33 i 2020 til og med uge 09 i 2021. , Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . ,  , Flest positivtestede på efterskoler i Region Midtjylland, Særligt i Region Midtjylland og Region Syddanmark har der været mange positivtestede elever på efterskoler, hvilket kan ses i figur 6. , Det hænger til dels sammen med, at der er mange efterskoler i Region Midtjylland., Figur 7: Antal positivtestede elever på efterskoler fordelt på regioner. Uge 33 i 2020 til og med uge 08 i 2021. , Anm.: I denne tabel er der angivet antallet af elever der er testet positive og ikke positivprocent. Dette fordi efterskoleelever er en mindre gruppe og således ikke et numerisk stabilt udgangspunkt for en positivprocent., Kilde: Danmarks Statistik, eksperimentel statistik. , Statistikdokumentation finder du her, . ,  , Data refereret i denne artikel kan du finde på Danmarks Statistiks side for eksperimentel statistik. Her kan du også finde statistik om generel smittespredning i samfundet og andre forhold under COVID-19. , Har du spørgsmål til tallene, kan du kontakte chefkonsulent i Danmarks Statistik Laust Hvas Mortensen på 3719 3218 eller lhm@dst.dk., Laust Hvas Mortensen er professor ved Afdeling for Epidemiologi på Københavns Universitet og medlem af Ekspertgruppen for matematisk modellering i forbindelse med COVID-19, som er nedsat af Statens Serum Institut.

    https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/bagtal/2021/2021-02-05-fakta-om-mulige-smitteudbrud-med-COVID-19

    Bag tallene

    En regeringstid i tal

    I 1972 blev H.M. Dronning Margrethe 2. regent for Danmark. Siden dengang er samfundet blevet rigere, vi lever længere, har mange flere biler, tager længere uddannelser, flere kvinder er på arbejdsmarkedet, vindmøller er vokset frem i landskabet – og så går vi meget sjældnere i biografen. I anledning af tronskiftet den 14. januar har Danmarks Statistik set på nogle af de forandringer, som faktuelt er sket i Danmark over 52 år., 12. januar 2024 kl. 8:30 ,  , Det land og den befolkning, som Margrethe 2. blev dronning for i 1972, så på mange måder anderledes ud dengang end i dag - 52 år og 19 folketingsvalg senere, hvor dronningen overlader tronen til kronprins Frederik., Ser vi på befolkningen i Danmark, er vi blevet væsentligt flere. I 1972 var vi omkring 5 mio. i Danmark – i dag er tallet vokset med en lille million til omkring 6 mio., Et kig på de omkring 6 mio. borgere viser, at vi som befolkning er blevet ældre: Hvor andelen af personer på 60 år og derover i dag udgør 26 pct. af befolkningen, var det kun 18 pct. i 1972., Befolkningen 1972 og 2023 fordelt på aldersgrupper, Hent flere tal i Statistikbanken om Befolkningen 1. januar (BEFOLK1), Den stigende andel af ældre borgere hænger sammen med, at vi i gennemsnit lever længere. I 1972 var middellevetiden for kvinder 76,1 år og for mænd 70,7 år. I 2022 er den steget til 83,1 år for kvinder og 79,4 år for mænd. Middellevetiden er det gennemsnitlige antal år, som 0-årige forventes at leve i beregnet ud fra den aktuelle dødelighed., Tager man et øjebliksbillede af befolkningen i dag, er et flertal på 62 pct. født efter 1. januar 1972. Det betyder, at ca. 3,7 mio. personer aldrig har haft andre statsoverhoveder end dronning Margrethe., Et rigere samfund, Det danske samfund er i dag økonomisk rigere, end da dronning Margrethe overtog tronen i 1972. På trods af en række økonomiske kriser og stramninger som fx oliekrise, kartoffelkur, finanskrise og COVID-19, står vi i dag med et bruttonationalprodukt (BNP), der er ca. 2½ gang større end for 52 år siden. Tages der højde for den befolkningstilvækst, der er sket siden 1972, er økonomien (målt ved BNP pr. indbygger) stadig over dobbelt så stor som i 1972., Bruttonationalprodukt, udvikling 1972-2022, Kilde: Danmarks Statistik, , www.statistikbanken.dk/NAN1, Den markante økonomiske fremgang ses også på betalingsbalancen, som er en slags driftsregnskab for Danmark i forhold til udlandet. I mange år har Danmark haft underskud på betalingsbalancen (de løbende poster), men siden 1990 har der, bortset fra 1998, været overskud., Et overskud på betalingsbalancen betyder, at vi som land sparer mere op, end vi vælger at investere i Danmark (vi har et nettoopsparingsoverskud). Betalingsbalanceunderskuddet i 1960-1990 drev udlandsgælden i vejret, så den i årene omkring 1990 udgjorde næsten 40 pct. af BNP. Overskud på betalingsbalancen fra 1990 og fremefter har reduceret gælden, så Danmark i 2005 for første gang havde nettoformue over for udlandet., Betalingsbalance og nettoformue ift. BNP, Kilde: , www.statistikbanken.dk/NAHL4, og , www.statistikbanken.dk/NAHL2, Værdien af 1 krone, I dag betaler de fleste med betalingskort eller mobilbetaling. Men har man alligevel én eller flere mønter i pungen, vil de typisk været prydet af dronning Margrethes profil. Har man gemt en 1-krone fra 1972, kan man købe noget mindre for den i dag end dengang. Ved hjælp af Danmarks Statistiks prisberegner, kan man se, at 1 krone i 1972 svarer til 7,63 kroner i dag. Det vil sige, at hvad der kostede 1 krone i 1972, i dag koster 7 kroner og 63 øre i gennemsnit. Det skyldes den årlige inflation gennem tiden., Priserne var da også noget anderledes dengang. Mens man kunne få en liter sødmælk for 1,53 kroner, lød gennemsnitsprisen for samme produkt i 2023 på 13,13 kroner., Danskerne ryger færre cigaretter, Mens priserne er steget siden 1972, er salget af cigaretter faldet. Dengang blev der solgt ca. 7 mia. cigaretter i løbet af året. Det svarer til 1.953 styk pr. indbygger over 18 år eller 98 pakker á 20 cigaretter. Spoler vi 50 år frem til 2022, røg vi 56 pct. mindre. Her lød salget på 4,1 mia. cigaretter, omregnet til 854 stk. eller 43 pakker á 20 stk. pr. person over 18 år., Flere biler på vejene, Mens røgen fra cigaretter er mindsket, er der kommet mere bilos til i løbet af dronningens regeringsperiode. 1. januar 1972 var der 1,1 mio. personbiler i Danmark, svarende til 0,2 bil pr. person. I løbet af året 1972 blev der indregistreret yderligere 92.600 nye personbiler, hvilket bragte bilparken op på 1,2 mio. personbiler den 1. januar 1973. I 2023 blev der indregistreret 173.400 nye personbiler, så der 1. januar 2024 var lige over 2,8 mio. biler., Bestanden af personbiler, 1. jan. 1972 - 1. jan. 2024, Kilde: Særkørsel, Danmarks Statistik, Øgede udgifter til boligen, At flere har fået bil afspejler sig også i udviklingen af vores forbrug, der siden 1970’erne har ændret sig meget., I 1970 brugte vi i gennemsnit 4,9 pct. af vores samlede udgifter på , anskaffelse af køretøjer, , mens det tal i 2022 var steget til 6 pct. På samme linje er udgifterne til , brændsel, benzin mv. , steget fra 7,4 til 11 pct., Den største andel af vores forbrug i 1970 gik til posten , fødevarer, drikkevarer og tobak, med 30,2 pct., mens den største post i 2022 var , boligbenyttelse, såsom husleje og vand med 25,4 pct., I nutidens Danmark udgør fødevarer mv. med 13,6 pct. langt fra den største post, mens boligposten omvendt ikke fyldte så meget i 1970 med 13,7 pct. Denne udvikling skyldes bl.a., at vi bor færre sammen, samt at priserne er steget mere for boligbenyttelse end for fødevarer mv. i perioden., Derudover bruger vi i dag en mindre andel af vores samlede forbrug på posten , øvrige ikke-varige varer, , hvilket blandt andet omfatter tøj og sko samt medicin. , Øvrige varige varer, som møbler, elektronik og smykker bruger vi også en mindre andel af vores budget på i dag., Endelig bruger vi en betydeligt større andel på , øvrige tjenesteydelser, , hvilket er en bred post, der omfatter alt fra blandt andet offentlig transport og ferierejser til kæledyr, frisør og restaurantbesøg. , Fordelingen af det gennemsnitlige forbrug på varer og tjenester (100 pct. i alt), 1970 og 2022, Anm.: Kategorierne er tilpasset perioden i denne artikel, så de kan sammenlignes. De ligner derfor ikke nødvendigvis de kategorier, Danmarks Statistik bruger i sine nutidige udgivelser. Kategorien fødevarer mv. hedder i den oprindelige opgørelse fødevarer og nydelsesmidler., Kilde: Danmarks Statistiks 50-års oversigt 1995 og Forbrugsundersøgelsen 2022 (se link-samling nederst), Kvinderne ud på arbejdsmarkedet, En af de store forandringer, siden dronning Margrethe blev Danmarks anden regerende dronning, er, at flere kvinder er kommet på arbejdsmarkedet., I 1970 var lige over halvdelen (54,1 pct.) af kvinderne i befolkningen i alderen 15-69 år på arbejdsmarkedet. I 2022 var den andel steget til 72,6 pct., I samme periode er der sket en stigning i andelen af beskæftigede blandt befolkningen generelt fra 70,4 pct. i 1972 til 74,9 pct. i 2022. For mænd er andelen af beskæftigede faldet fra 86,8 pct. til 77,2 pct. blandt de 15-69-årige i perioden., Beskæftigelsesfrekvens 15-69-årige, 1970 og 2022, Kilde: Danmarks Statistiks 50-års oversigt, 2001, særkørsel pba. , www.statistikbanken.dk/RAS200, Mødrene er blevet ældre, Kvinderne er i dag ældre, når de får deres første barn, end de var i 1972. Dengang var gennemsnittet for førstegangsfødendes alder 24,0 år. I 2022 var det steget til 29,9 år. Selv var dronning Margrethe 28 år, da hun blev mor til kronprins Frederik den 26. maj 1968., Læs mere: DST-analyse,  , Førstegangsfødende er blevet ældre, Flere og flere får en uddannelse – og en længere én af slagsen, Dykker vi ned i antallet af borgere, som har fuldført en gymnasial uddannelse eller en uddannelse på ét af landets universiteter, er der sket en markant udvikling i dronningens regeringstid., I 1975 gennemførte i alt 20.900 personer en gymnasial uddannelse – fordelt på 10.200 mænd og 10.700 kvinder. I 2022 gennemførte mere end dobbelt så mange en gymnasial uddannelse: i alt 47.000 personer – fordelt på 26.000 kvinder og 21.100 mænd., Vender vi blikket mod antallet af personer, der har fuldført en uddannelse på ét af landets universiteter i perioden, er stigningen endnu mere markant: 1.100 kvinder og 2.500 mænd færdiggjorde en universitetsuddannelse i 1975 mod 23.500 kvinder og 18.500 mænd i 2022. Det betyder, at der i 2022 var 38.400 flere, der fuldførte en universitetsuddannelse sammenlignet med 1975., Farvel til de små landbrug, Antallet af landbrug i Danmark er faldet meget markant siden 1972. Dengang havde vi 134.000 landbrugsbedrifter med en gennemsnitsstørrelse på 22 hektar. I dag er der 31.000 landbrugsbedrifter med en gennemsnitsstørrelse på 86 hektar. De danske landbrug er altså væsentligt færre og omtrent fire gange så store i dag, som i 1972., Alligevel er Danmarks samlede landbrugsareal blevet noget mindre siden 1972, hvor 2,9 mio. hektar blev dyrket med korn, ærter, kartofler og flere andre afgrøder. I dag dyrker landmændene 2,6 mio. hektar. Som andel af hele Danmarks areal svarer det til et fald fra 68 pct. til 61 pct. Til gengæld har vi fået mere skov siden 1972, hvor det dækkede 406.000 hektar af Danmark. I 2022 havde vi 643.000 hektar skov. Skov udgør dermed i dag 15 pct. af Danmarks areal mod 9 pct. i 1972., Husdyr i landbrug, Langt de fleste landbrug i 1972 havde dyr. 91.000 landbrug havde kvæg og 111.000 havde grise. I dag har 9.000 bedrifter kvæg og 2.400 har grise. Udviklingen vidner om en stærk specialisering i dansk landbrug over perioden. Det ses også i udviklingen i bedrifternes størrelse. I 1972 havde bedrifter med kvæg i gennemsnit 30 dyr mod 160 i dag, og bedrifter med grise er gået fra 80 til hele 5.200 dyr. Det var altså almindeligt i 1972 for et landbrug blot at have nogle få dyr, hvor man i dag groft sagt enten har kvæg eller grise i stor skala eller slet ikke., Bedrifter i alt samt bedrifter med hhv. kvæg og grise, 1972 og 2022, Anm.: En bedrift kan godt både have kvæg og svin, hvilket i højere grad var tilfældet i 1972. Derfor er summen af bedrifter med kvæg og svin højere end det samlede antal bedrifter., Kilde: Landbrugsstatistik 1972, , www.statistikbanken.dk/bdf11, , , www.statistikbanken.dk/hdyr2, Endnu i 1972 var der danske landmænd med arbejdsheste. De havde 14.000 heste til hjælp med forskelligt arbejde i marken som fx pløjning. I dag har danske landmænd stadig heste, men de er naturligvis udelukkende hobbyheste, fx som ridedyr., Olieeventyr og vindmøller, En anden synlig forandring af det danske landskab er de mange vindmøller, der er vokset frem i dronningens regeringstid. Der er blevet flere og flere, og de er blevet større og større. I 1978 var der registeret 11 vindmøller. I dag er der ca. 6.800 – heraf knap 2.000 mindre vindmøller i private husstande, og 600 til havs., Den danske produktion af energi samlet set har udviklet sig markant siden 1972. På det tidspunkt var Danmark afhængig af import af kul og olie fra udlandet. Men i 1972 startede den danske produktion af olie og naturgas, efter at der var blevet opdaget oliefelter i Nordsøen i 1960’erne. Indvindingen tog først for alvor fart i starten af 1980’erne, og steg herefter kraftigt frem til 2005. Fra slutningen af 1990’erne og frem til midten af 2010’erne var Danmark selvforsynende med energi, og kunne eksportere overskuddet., Siden er produktionen i Nordsøen faldet, bl.a. fordi lagrene af olie og naturgas gradvis udtømmes. Til gengæld er den danske produktion af vedvarende energi udbygget markant siden 1970. Dog ikke nok til at dække forbruget, hvorfor Danmark ikke længere er selvforsynende med energi, men igen må importere energi for at kunne dække forbruget., Det samlede danske energiforbrug har været nogenlunde konstant siden 1972 – på trods af stigningen i BNP., Produktion af primær energi og bruttoenergiforbrug i Danmark, Anm.: Energiforbruget er opgjort uden danske transportvirksomheder i udlandet., Kilde: , www.statistikbanken.dk/ene2HO, og , www.statistikbanken.dk/ene3H, Ud af biograferne – ind på museerne, Vores lyst til at se film i biografen har været kraftigt dalende siden 1972. Dengang blev der solgt 21,0 mio. biografbilletter. I 2022 var det kun 9,9 mio., Den mest sete film i 1972 i Danmark var ”Olsen-bandens store kup” med 268.134 solgte billetter. Nummer to var ”Jeg hedder stadig Trinity” med 188.375 solgte billetter. 1972 var også premiereåret for en film, som siden er blevet kåret til én af verden bedste, nemlig ”The Godfather, 1”. Den solgte 60.664 billetter. , Biografer og film - Danmarks Statistik (dst.dk), Samtidig med at vi går mindre i biografen i dag end i 1972, er vi blevet gladere for at gå på museum – som der i løbet af de 52 år også er kommet flere forskellige typer af. Det gælder fx museumslignende institutioner som science-centre og kunsthaller. Kulturhistoriske museer har i hele perioden stået for den største andel af besøgene. I 2022 var der 15,6 mio. besøg i museernes udstillinger mod 6,2 mio. i 1972., Museumsbesøg i mio. 1972-2022, Kilde: , Publikation: Dansk kultur- og mediestatistik 1970-1985 - Danmarks Statistik (dst.dk), , , www.statistikbanken.dk/MUS, og , www.statistikbanken.dk/MUS1, De danske Margrethe’er, 1. januar 2023 var dronning Margrethe 82 år gammel, mens gennemsnitsalderen for samtlige 2.197 Margrethe’er i landet på det tidspunkt var 61 år., Dronningen blev født i 1940. Blandt befolkningen i Danmark i januar 2023 var der 51 andre fra samme årgang, der også hed Margrethe. Det er dobbelt så mange som årgang 1939, hvilket tyder på, at flere blev inspireret til at opkalde deres datter efter den dengang nyfødte prinsesse., Også da dronningen blev udråbt i 1972, ser det ud til, at navnet har taget et lille hop op i popularitet. I hvert fald hvis man kigger på de nulevende Margrethe’er fra årgang 1972. Dem var der 24 af i januar sidste år mod henholdsvis 10 og 12 i årgangen før og efter., Personer med navnet Margrethe fordelt på alder, januar 2023, Kilde: Særkørsel på baggrund af Danmarks Statistiks navnestatistik, Foto i nyhedsbrev/sociale medier: Erik Petersen/Ritzau Scanpix, Fakta: Data fra dronning Margrethes regeringsperiode, Vi har bestræbt os på tidsmæssigt at komme så tæt som muligt på de to yderpunkter i dronning Margrethes regeringsperiode: 1972 og 2024. , De fleste af de nyeste data går dog kun til og med 2022, nogle enkelte har 2023- eller 2024-tal med. Ift. de tidligere data er 1970 i nogle tilfælde det nærmeste, vi kunne komme, i andre tilfælde lidt efter 1972., Links, Supplerende links til de links, der er nævnt under diagrammerne., Befolkning: , www.statistikbanken.dk/BEFOLK1, og , www.statistikbanken.dk/FOLK1AM, Middelevetid: , www.statistikbanken.dk/HISB7, Folketingsvalg , www.statistikbanken.dk/FVPCT, Forbrug (om digital betaling): , IT-anvendelse i befolkningen 2022, Prisberegneren: , https://www.dst.dk/da/Statistik/laer-om-statistik/prisberegner, Forbrug: 50 års oversigten 1995 , https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/Publikationer/VisPub?cid=19617, og Forbrugsundersøgelsen 2022 , https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/nyt/NytHtml?cid=48029, Dagsinstitutioner: 50-års oversigten 2001 , https://www.dst.dk/Site/Dst/Udgivelser/GetPubFile.aspx?id=3189&sid=halvtres, og , www.statistikbanken.dk/BOERN2, Førstegangsfødende: Analysen ’Førstegangsfødende er blevet ældre’ , https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/Analyser/visanalyse?cid=51827,    , Uddannelse: , www.statistikbanken.dk/UDDAKT30, og , www.statistikbanken.dk/UDDAKT70, Biografer/film: , Biografer og film - Danmarks Statistik (dst.dk)

    https://www.dst.dk/da/Statistik/nyheder-analyser-publ/bagtal/2024/2024-01-12-en-regeringstid-i-tal

    Bag tallene

    Regler for hjemtagelse af analyseresultater

    Brugere af Danmarks Statistiks forskermaskiner skal overholde Danmarks Statistiks regler og retningslinjer for hjemtagelse og datasikkerhed. Regelbrud kan medføre sanktioner. Læs her, hvad der er tilladt at hjemtage, og hvordan det skal gøres., Data med mikrodata må aldrig hjemtages, Ingen data med mikrodata må hjemtages, hverken via hjemtagelsesværktøjet eller på andre måder, for eksempel ved at afskrive oplysninger fra Danmarks Statistiks forskermaskiner, tage et skærmprint eller et billede af skærmen med din mobiltelefon. , Læs mere under Regler for arbejdet med mikrodata, Hjemtag af analyseresultater – hvad er tilladt? , Som bruger af Danmarks Statistiks forskermaskiner kan du hjemtage analyseresultater og andet materiale, når , samtlige, tre betingelser er opfyldt:, Alle data med oplysninger på individ-/virksomhedsniveau og pseudonymiserede nøglevariable er fjernet, så man hverken direkte eller indirekte kan identificere eller genkende for eksempel enkeltindivider, husstande, familier eller virksomheder i materialet. Læs mere nedenfor under ’Hvad er mikrodata’, og , Dit materiale er tilstrækkeligt diskretioneret, så man hverken direkte eller indirekte kan identificere eller genkende enkeltenheder for eksempel enkeltpersoner eller virksomheder. Læs mere nedenfor under ’Danmarks Statistiks diskretionsregler – kort fortalt’, og, Filtypen på dit materiale er godkendt til hjemtagelse og hjemtagelsen sker via hjemtagelsesværktøjet i Danmarks Datavindue (DDV). Læs mere nedenfor under ’Hjemtag via hjemtagelsesværktøjet i DDV - vejledning’ og ’Hjemtag via hjemtagelsesværktøjet - tilladte filtyper’, Når du har hjemtaget dine analyseresultater eller andet materiale i overensstemmelse med alle tre betingelser, er det tilladt at viderebearbejde det på din egen server, for eksempel ved at lave figurer eller udføre analyser i statistikprogrammer., Bemærk:, Danmarks Statistiks regler for hjemtagelse og datasikkerhed gælder for al data, der befinder sig på Danmarks Statistiks forskermaskiner. Dette inkluderer både data, du har fået adgang til via Danmarks Statistik, samt eksterne data, der er overført fra andre leverandører eller egne kilder. Regelbrud kan medføre sanktioner. , Læs mere under Sanktionsregler,  , Hvad er mikrodata?, Danmarks Statistik definerer mikrodata som data, der vedrører enkeltobservationer, undtagen køn, alder, branche og kommune/sektor. Eksempler på mikrodata omfatter:, Pseudonymiserede nøglevariabler, som direkte henviser til en enkelt person, hustand, familie eller virksomhed for eksempel PNR, CVR-numre, arbejdsstedsnumre, adressekoder som BOPIKOM og FAMILIE-ID mv., Datasæt eller dele af datasæt, , der indeholder baggrundsoplysninger som indkomst, uddannelse og socioøkonomisk status, eller beregnede variabler på individniveau, hvor det pseudonymiserede personnummer er fjernet. Det samme gælder for data om virksomheder., Danmarks Statistiks datafortrolighedspolitik har som primært mål at sikre, at mikrodata stillet til rådighed gennem mikrodataordningerne ikke kan bruges til at identificere enkeltpersoner eller virksomheder. Derfor skal alle analyseresultater og andre materialer være fuldstændigt renset for mikrodata, før de hjemtages., Er du i tvivl om reglerne? Sådan får du svar , Hvis du har spørgsmål om reglerne, eller er i tvivl om, hvorvidt dit materiale til hjemtagelse indeholder mikrodata, må du ikke hjemtage, før du har søgt vejledning. Du kan finde mere vejledning i Danmarks Statistiks vejledningsmaterialer:, Vejledning i datasikkerhedsreglerne under Mikrodataordningerne, herunder for hjemsendelse af analyseresultater og sanktioner ved databrud (pdf) , Finder du ikke dit svar her, bør du søge vejledning hos en mere erfaren bruger på din institution. Vær opmærk på, at den, du søger vejledning hos, skal have adgang til samme projekt som dig, før du må vise din skærm til vedkommende og få konkret vejledning., Ved generelle eller mere principielle spørgsmål kan du også kontakte Forskningsservice på , FSEHjemtag@dst.dk, . I din henvendelse bedes du angive din ident og evt. dit projektnummer. , Bemærk:, Hvis du vil beskrive et datasæt eller det, du mistænker er mikrodata, må du aldrig inkludere faktiske data eller oplysninger. Brug altid fiktive tal og eksempler., Danmarks Statistiks diskretionsregler ved persondata – kort fortalt, Som hovedregel må der kun hjemsendes analyseresultater, aggregerede tabeller eller figurer, hvis det hverken direkte eller indirekte er muligt at identificere eller genkende enkeltenheder for eksempel enkeltpersoner eller husstande. Derfor kræver Danmarks Statistik, at analyseresultater og andet materiale, der skal hjemtages, diskretioneres. Nedenfor gennemgås diskretionsreglerne for persondata., Persondata – Danmarks Statistiks diskretionskrav , Diskretionskravet for persondata fastslår, at analyseresultater eller andet materiale, der ønskes hjemtaget fra Danmarks Statistiks forskermaskiner, ikke må indeholde oplysninger om enkeltenheder. I praksis betyder det, at det ikke må være muligt at identificere, genkende eller få information om enkeltpersoner eller -virksomheder, hverken direkte eller indirekte, i det hjemtagne materiale., Danmarks Statistiks diskretionskrav gældende for persondata er:, Der skal være , mindst 3 observationer pr. tabelcelle, , før det er tilladt at hjemtage analyseresultater eller andet materiale fra Danmarks Statistiks forskermaskiner. For enkelte registre kan der være strengere krav, for eksempel mindst 5 observationer pr. tabelcelle. Hvis dette er tilfældet, vil det fremgå i DDV, når du bestiller data., For formater, der ikke indeholder tabelceller, såsom figurer eller grafer, er en god tommelfingerregel, at de skulle have mindst 3 observationer pr. tabelcelle, hvis de blev konverteret til tabeller. Er dette ikke tilfældet, skal der aggregeres yderligere. Med aggregering menes, at celler/tal slås sammen, indtil de overholder diskretionskravet og sikrer anonymitet., Observationer, som er blevet aggregeret eller på anden vis sløret eller fjernet i en tabel, graf eller figur, må ikke kunne udledes ved tilbageregning eller krydslæsning. Hvis dette er muligt, skal der aggregeres yderligere., Bemærk:, Beskrivelsen her er kun vejledende. Du har som bruger det endelige ansvar for, at dit materiale er tilstrækkeligt diskretioneret. Aggregeringsniveauet afhænger af en konkret vurdering af dit materiale, og hvis du er i tvivl om, hvorvidt 3 eller i nogle tilfælde 5 observationer er nok til at sikre anonymitet, så bør der aggregeres yderligere., Du kan finde mere vejledning og eksempler i Danmarks Statistiks vejledningsmaterialer:, Vejledning i datasikkerhedsreglerne under Mikrodataordningerne, herunder for hjemsendelse af analyseresultater og sanktioner ved databrud (pdf) , Er du i tvivl? Sådan får du hjælp, Hvis du er i tvivl om, hvorvidt din fil overholder Danmarks Statistiks diskretionskrav, skal du undlade at hjemtage, indtil du har aggregeret dit materiale yderligere eller søgt vejledning hos en mere erfaren bruger på din institution. Vær opmærk på, at den du søger vejledning hos skal have adgang til samme projekt som dig, for at du må vise din skærm til vedkommende og få konkret vejledning., Ved generelle eller mere principielle spørgsmål kan du også kontakte Forskningsservice på , FSEHjemtag@dst.dk, . I din henvendelse bedes du angive din ident og evt. dit projektnummer. , Bemærk:, Hvis du vil beskrive et datasæt eller det, du mistænker er mikrodata, må du aldrig inkludere faktiske data eller oplysninger. Brug altid fiktive tal og eksempler., Danmarks Statistiks diskretionsregler ved erhvervsdata – kort fortalt, Hovedreglen er, at der kun må hjemsendes analyseresultater, aggregerede tabeller eller figurer, hvor det hverken direkte eller indirekte er muligt at identificere eller genkende enkeltenheder for eksempel virksomheder. Derfor kræver Danmarks Statistik, at analyseresultater og andet materiale, der skal hjemtages, diskretioneres. Nedenfor gennemgås hovedreglerne for erhvervsdata., Erhvervsdata – Danmarks Statistiks diskretionskrav, Diskretionskravet for erhvervsdata fastslår, at analyseresultater eller andet materiale, der ønskes hjemtaget fra Danmarks Statistiks forskermaskiner, ikke må indeholde oplysninger om enkeltenheder. I praksis betyder det, at det ikke må være muligt at identificere, genkende eller få information om virksomheder eller arbejdssteder, hverken direkte eller indirekte, i det hjemtagne materiale., Danmarks Statistiks diskretionskrav gældende for erhvervsdata er:, Der skal være , mindst 3 observationer pr. tabelcelle, , før det er tilladt at hjemtage analyseresultaterne eller andet materiale fra Danmarks Statistiks forskermaskine. For formater, der ikke indeholder tabelceller, såsom figurer eller grafer, er en god tommelfingerregel, at de skulle have mindst 3 observationer pr. tabelcelle, hvis de blev konverteret til tabeller. Er dette ikke er tilfældet, skal der aggregeres yderligere. Med aggregering menes, at celler/tal slås sammen, indtil de overholder diskretionskravet og sikrer anonymitet., Observationer, som er blevet aggregeret eller på anden vis sløret eller fjernet i en tabel, graf eller figur, må ikke kunne udledes ved tilbageregning eller krydslæsning. Hvis dette er muligt, skal der aggregeres yderligere., Ved analyseresultater om driftsøkonomiske variable, skal der også tages højde for, at enkelte virksomheder ikke må dominere datasættet, så offentliggørelse af totalen kan afsløre for meget. I praksis betyder det, at den eller de største to statistiske enheder (virksomheder) samlet set ikke må udgøre mere end 85 % af totalen. Du kan læse om metoderne til diskretionering efter dominansreglen i Danmarks Statistiks , Datafortrolighedspolitik, , s. 15-17., Bemærk:, Beskrivelsen her er kun vejledende. Et tilstrækkeligt aggregeringsniveau afhænger af en konkret vurdering af dit materiale, og du har som bruger det endelige ansvar for, at dit materiale sikrer anonymitet., Du kan finde mere vejledning og eksempler i Danmarks Statistiks vejledningsmaterialer:, Vejledning i datasikkerhedsreglerne under Mikrodataordningerne, herunder for hjemsendelse af analyseresultater og sanktioner ved databrud (pdf) , Er du i tvivl? Sådan får du hjælp, Hvis du er i tvivl om, hvorvidt din fil overholder Danmarks Statistiks diskretionskrav, skal du undlade at hjemtage, indtil du har aggregeret dit materiale yderligere eller søgt vejledning hos en mere erfaren bruger på din institution. Vær opmærk på, at den du søger vejledning hos, skal have adgang til samme projekt som dig, for at du må vise din skærm til vedkommende og få konkret vejledning., Ved generelle eller mere principielle spørgsmål kan du også kontakte Forskningsservice på , FSEHjemtag@dst.dk, . I din henvendelse bedes du angive din ident og evt. dit projektnummer. , Bemærk:, Hvis du vil beskrive et datasæt eller det, du mistænker er mikrodata, må du aldrig inkludere faktiske data eller oplysninger. Brug altid fiktive tal og eksempler., Hjemtag via hjemtagelsesværktøjet via DDV - vejledning, Med mindre der er indgået en særlig aftale, skal al hjemtagning fra Danmarks Statistiks forskermaskiner foregå via hjemtagelsesværktøjet i Danmarks Datavindue (DDV). Processen sker i tre trin: Først skal du uploade filerne, du ønsker at hjemtage. Derefter skal du kontrollere filerne, og til sidst kan du downloade dem til din egen computer., Når filerne uploades, vil de blive scannet for mulige mikrodata, så du kan få en advarsel før du hjemtager materialet, hvis der findes data, der ligner mikrodata. På den måde kan du rette eventuelle fejl og undgå brud. , Bemærk:, Scanningsværktøjet er et supplement og kan ikke erstatte manuel kontrol. Du har som bruger det endelige ansvar for, at dit materiale er tilstrækkeligt diskretioneret og ikke indeholder mikrodata., Trin-for-trin vejledning til hjemtagelse og download af filer, Upload filerne, Upload af filer til hjemtagelse sker igennem Forskermaskinen. Du skal derfor først logge ind på remote.dst.dk, dernæst logge ind på den server som dit projekt er knyttet til. Ved login på Forskermaskinen, vil du på fjernskrivebordet kunne se en række værktøjer, herunder genvejen "Hjemtag Filer". Hvis du klikker på denne, vil der starte en applikation i din webbrowser, og du vil blive ført til en side hvor du kan uploade filer fra dit projekts workmapper til hjemtagelse., Her kan du læse om Danmarks Statistiks retningslinjer for hjemtagelse af analyseresultater., Vælg hvilke filer, du vil hjemtage, ved enten at klikke på 'Tilføj filer' eller ved at trække filerne over på siden. Du kan både tilføje enkelte filer og hele mapper med filer. Vær opmærksom på, at du kun kan vælge filer, som er af den tilladte filtype og størrelse. Læs mere under ’Hjemtag via hjemtagsværktøjet i DDV - tilladte filtyper’. Hvis du vælger en fil, som ikke kan hjemtages, vil du få en fejlmeddelelse., Når du har valgt de filer, du ønsker er hjemtage, skal du klikke på knappen 'Kontrollér'., Kontrollér filerne, Du bliver nu ført til siden, der scanner og kontrollerer for mulig mikrodata. På siden kan du igen læse retningslinjerne for hjemtagelse af filer., Hvis du får en risikomeddelelse om, at en fil muligvis indeholder mikrodata, er det obligatorisk at tilføje en bemærkning med information om, hvad filen indeholder. Kommentaren skal bruges af Forskningsservices kontrol af hjemtagne filer. Du vil blive guidet på siden., Opdager du, at du har glemt at tilføje en fil, kan du nemt navigere frem og tilbage mellem upload-siden og kontrol-siden., Før du kan hjemtage filerne, skal du godkende, at de valgte filer lever op til Danmarks Statistiks datafortrolighedspolitik og retningslinjerne for hjemtagelse. Du godkender ved at klikke på feltet ud for ’Godkend hjemtagelse’. Når du har gjort det, kan du hjemtage filerne ved at trykke på ’Hjemtag’. Herefter vil du få en meddelelse om, at dine filer er blevet sendt fra forskerserveren., Download filerne til egen computer via Danmarks Datavindue, Du er nu klar til at downloade de filer, du lige har hjemtaget. For at gøre det, skal du logge ind i Danmarks Datavindue (DDV) på samme måde, som du plejer., Når du er logget ind, skal du klikke på ’Mit overblik’. Find det relevante projekt under fanen ’Projekter’, og klik derefter på fanen ’Hjemtagelser’. Her finder du alle de filer, der er hjemtaget for det pågældende projekt. Filerne er inddelt efter dato for, hvornår de er hjemtaget., Når du klikker på den enkelte dato, kan du se alle de filer, du har hjemtaget den pågældende dag. Du kan også se, hvilke kommentarer du tidligere har skrevet til filen ved at klikke på taleboblen, og du kan slette filen ved at klikke på skraldespanden., Du downloader filerne til din egen computer, ved at klikke på den nedadvendte pil., Problemer med at hjemtage?, Har du problemer med at hjemtage via hjemtagsværktøjet i Danmarks Datavindue (DDV), bedes du henvende til dig , forskningsservice@dst.dk, ., Hjemtag via hjemtagelsesværktøjet – tilladte filtyper, Kun filtyper, der er godkendt af Danmarks Statistik, må hjemtages. Hvis du prøver at uploade en fil med en ikke-godkendt filtype, vil du modtage beskeden: "Filtype ikke tilladt" i systemet. , Bemærk:, Det ikke er tilladt at ændre filens ekstension i forhold til filens indhold., Tilladte filtyper til hjemtag fra Danmarks Statistiks forskermaskiner, Filtype, Fil-ekstension, Regneark, xls, xlsx, xlsm, xlm, xml, csv, ods, Tekst, tab, txt, HTML, htm, html, mht, Logs, Log, Latex, Tex, PDF, Pdf, Word, doc, docx, rtf, Programkode, sas, r, do, doh, ado, SAS, lst, sas7bdat, SPSS, sps, sav, spv, Stata, dta, smcl, Grafisk, eps, png, wmf, tif, jpg, gif, emf, jpeg, svg, bmp, tiff, Øvrige, ppt, pptx, pptm, odp, Problemer, spørgsmål eller ønsker? Kontakt Forskningsservice, Har du problemer med at hjemtage via hjemtagsværktøjet i Danmarks Datavindue (DDV), bedes du henvende dig til , forskningsservice@dst.dk, ., Danmarks Statistiks kontrolindsats – kontrolscreening og stikprøver, Hjemtagelse af analyseresultater under Danmarks Statistiks Mikrodataordninger kontrolleres af Forskningsservice ved hjælp af et systemunderstøttet kontrolværktøj i Danmarks Datavindue (DDV) samt stikprøveudtagning. Formålet er at sikre, at mikrodata ikke hjemtages, og at Danmarks Statistiks diskretionskrav overholdes., I Forskningsservices kontrolscreening af hjemtagne materialer fra Danmarks Statistiks forskermaskiner udtages tre filtyper til kontrol, herunder: , Filer, der får risikomærkning (dvs. filer, hvis indhold ligner mikrodata), Filer, der overskrider den tilladte størrelse på 1 MB, Filer, der ikke kan scannes, Derudover udvælges 10 pct. af de hjemtagne filer fra forskermaskinerne tilfældigt til stikprøvekontrol., Hvis der konstateres brud under Forskningsservices kontrol, kan det medføre sanktioner. , Læs mere under Sanktionsregler,  , Datasikkerhed og hjemtag – dit ansvar, Som bruger af Danmarks Statistiks forskermaskiner er det dit ansvar at sætte dig ind i Danmarks Statistiks regler og overholde dem. Det betyder:, Du har ansvar for, at dit arbejde på forskermaskinerne er i overensstemmelse med Danmarks Statistiks datasikkerhedsregler. Læs mere under Regler for arbejde med mikrodata, Du har ansvar for at hjemtage analyseresultater og andre materialer i overensstemmelse med Danmarks Statistiks hjemtagsregler, og, Du har ansvar for at underrette Forskningsservice straks, hvis du har mistanke om, at du eller en anden har overtrådt Danmarks Statistiks datasikkerheds- og hjemtagelsesregler, Regelbrud kan medføre sanktioner. , Læs mere under Sanktionsregler,  , Brud på reglerne? Sådan håndterer du det, Har du overtrådt Danmarks Statistiks regler eller mistanke om, at du har det, har du underretningspligt. Opfylder du underretningspligten i forbindelse med overtrædelse, vil det ses som en formildende omstændighed., Du bedes underrette både den autorisationsansvarlige på din institution og Forskningsservice, sidstnævnte ved at sende en e-mail til , FSEHjemtag@dst.dk, med følgende:, Din ident, Evt. projektnummer, En beskrivelse af bruddet eller hvor du mistænker et brud, Dato og tidspunkt for bruddet, Hvis bruddet involverer filer, for eksempel filer du har hjemtaget, billedfiler på din computer, i din mailboks eller lignende, skal du straks slette dem fra din PC, DDV, mailbakker mv. og informere om dette i din e-mail til Forskningsservice., Vejledninger, aftaler og dokumenter i relation til hjemtagelse og ansvar, Danmarks Statistiks datasikkerhedsregler under Mikrodataordningerne, Vejledning i datasikkerhedsreglerne under Mikrodataordningerne, herunder for hjemsendelse af analyseresultater og sanktioner ved databrud (pdf) , Danmarks Statistiks informationssikkerheds- og datafortrolighedspolitik, Informationssikkerhed og datafortrolighed – Danmarks Statistik, Aftaler, Autorisationsaftale (pdf), Databehandleraftale (pdf), Tilknytningsaftale (pdf), Brugeraftale (pdf)

    https://www.dst.dk/da/TilSalg/data-til-forskning/regler-og-datasikkerhed/regler-for-hjemtagelse-af-analyseresultater

    Sådan forløber en opgave

    Prisen på en serviceopgave afhænger alene af, hvor mange arbejdstimer der bruges på en opgave. Tidsforbruget i den indledende fase – og dermed prisen – kan reduceres ved, at du som kunde orienterer dig om, hvordan en serviceopgave forløber. Herunder beskriver vi i punktform et typisk forløb i forbindelse med en skræddersyet serviceopgave. Vi hjælper meget gerne i alle faser af en serviceopgave, så kontakt os hvis du har spørgsmål. Det er en fordel at lære vores registre og variable at kende ved at kigge i , www.statistikbanken.dk, . , Det er også en god idé at orientere Danmarks Statistik om forventninger til pris og tidshorisont, så vi ikke fra starten går fejl af hinanden med hensyn til, hvad der er muligt. ,  , 1. HVAD KAN VI LEVERE, DU FÅR INGEN INDIVIDDATA, Danmarks Statistik må ikke levere enkeltoplysninger om personer, familier, husstande eller virksomheder. Derfor vil en serviceopgave som regel leveres enten som en tabel eller et sumdatasæt. , REGISTRE, Danmarks Statistik kan kombinere data fra mange forskellige registre ved at sammenkøre data fra personers CPR-numre, virksomheders CVR-numre eller ejendomsdata fra BBR-registret. , OPGØRELSESTIDSPUNKT, Hvis du ønsker at sammenkøre flere statistikregistre, kan forskellige opgørelsestidspunkter medføre, at der vil være nogle personer/virksomheder i det ene register, der ikke kan matches i et andet register. , OPGØRELSESMETODER, Forskellige opgørelsesmetoder kan også medføre, at der vil være nogle personer/virksomheder i det ene register, der ikke er med i et andet register. Fx er indkomststatistikken afgrænset til at indeholde skattepligtige personer. Hvis en person ikke er skattepligtig, er vedkommende derfor ikke registreret der. Samme person kan sagtens findes i andre registre, fx i uddannelsesregistret. , KVALITET, Danmarks Statistik lægger vægt på, at de tabeller og data, vi leverer, har en kvalitet, vi kan stå inde for. Derfor kan det ske, at Danmarks Statistik afviser en opgave, hvis vi mener, at datakvaliteten, frafald eller datakonstruktionen ikke giver et tilstrækkeligt dækkende billede af virkeligheden. ,  , 2. AFKLARING AF OPGAVE, Indsend forespørgsel , Ønsker du at modtage et konkret tilbud fra os på levering af statistik, så klik på linket nedenfor og udfyld formularen. Så finder vi den rette konsulent til det videre forløb:, Tilbud på skræddersyet statistikløsning, Ønsker du at bestille en opdatering af en allerede leveret opgave, så klik på linket nedenfor og udfyld denne formular:, Tilbud på opdatering af tidligere levering, Du skal være opmærksom på, at både pris og indhold kan ændre sig fra tidligere opgaver, du har fået leveret. Det skyldes fx almindelig prisændringer og ændringer i tidsforbruget foranlediget af ændrede diskretionskrav og kvalitetsprocedurer. Men det vil under alle omstændigheder lette leveringen, når vi kan genanvende programmer fra en tidligere leveret opgave., Tilbudsformularen, Den udfyldte formular hjælper til at afklare spørgsmål såsom:, Har vi de ønskede data? , Kan vi få afgrænset data på den måde, du ønsker? , Er der evt. match problemer mellem registre? , Er der særlige forhold omkring data, der kan give begrænsninger? , Er der diskretionshensyn, vi skal tage, når vi krydser data? , Hvornår er statistikken sidst blevet opdateret? , Hvornår skal du senest bruge data? , Vi behandler dine oplysninger fortroligt , Som offentlig myndighed tilstræber vi transparens i forhold til vores arbejde, men vi behandler alle dine oplysninger fortroligt og må ikke videregive dem uden særlig tilladelse. Modtager vi anmodninger om aktindsigter i materiale eller oplysninger, der kan have væsentlig betydning for dig eller din virksomhed, kontakter vi dig, så det kan vurderes, hvorvidt materialet eller oplysninger kan udleveres. Læs mere om vores regler for fortrolighed og de ansattes tavshedspligt , Tavshedspligt og fortrolighed i Danmarks Statistik,  , 3. AFGRÆNSNING AF POPULATION, DEN TOTALE POPULATION , Den totale population vil ofte være en population, der kan sammenlignes med offentliggjorte, gratis tal på , www.statistikbanken.dk, , som fx en kommunes befolkning. , AFGRÆNSET POPULATION , På baggrund af udvalgte variable i registret lægger vi os fast på, hvordan vi vil afgrænse populationen. Det kan fx være personer i alderen 16-29 år, beskæftigede personer. , DIN EGEN POPULATION , Vi kan afgrænse populationen på baggrund af CPR-numre, CVR-numre eller adresser, du har sendt ind til os, som vi så kan matche på de ønskede registre. Bemærk, at du ikke må sende din egen population ind til os uden forudgående aftale, da data skal indsendes krypteret, og vi skal indgå en databehandleraftale. , SAMMENLIGNELIGHED MED OFFENTLIGGJORT STATISTIK , Når vi leverer en serviceopgave, vil vi, så vidt det er muligt, kontrollere data mod anden offentliggjort statistik og dokumentere hvilke statistikker, du kan sammenligne med i Statistikbanken. Kan vi ikke sammenligne eller kontrollere data op mod den offentliggjorte statistik, fx hvis der laves udtræk på din egen population, så noteres dette i dokumentationen. ,  , 4. VARIABLE, TIDSSERIER , På , www.statistikbanken.dk, vil du kunne finde tabeller, hvor du vil kunne se de mest anvendte variable i vores mange registre. Du skal være opmærksom på, at mange registre/variable ikke kan sammenlignes over tid. Det skyldes, at der kan ske ændringer i værdisættene for forskellige variable (fx i grupperinger fra fx 0-5 og 6-10 år til 0-4 og 5-9 år), eller der kan være ændringer i den måde statistikken, er opgjort på fx ændringer i definitionerne af visse variable. Hvis der er sket ændringer i tabeller i Statistikbanken, som gør det vanskeligt at sammenligne data over tid, så vil du fx få to tabeller med hver deres tidsserie i stedet for én tabel. , STANDARDGRUPPERINGER , Det er både muligt at bruge standardgruppering af variabelværdier og lave dine egne grupperinger. Du kan få hjælp til standardgrupperinger ved at se på de forskellige nomenklaturer her: , https://www.dst.dk/da/Statistik/dokumentation/nomenklaturer, TABELSTØRRELSER , Overvej, om du ønsker én tabel med alle variable krydset, eller om du kan bruge flere små tabeller. Hvis du ønsker én stor tabel med mange variable krydset, kan der forekomme behov for diskretionsbehandling, hvilket ofte gør opgaven dyrere og data mindre anvendelige. ,  , 5. PRIS OG TILBUD, TILBUDDET , Når opgaven er afklaret, udarbejder vi et tilbud, som normalt vil gælde en måned. Vi kan sagtens ændre i tilbuddet under forløbet, men vi tager forbehold for, at prisen kan stige, hvis vi skal bruge tid på tilretning af tilbuddet. , TIDSFORBRUG , Vi beregner prisen for en opgave ud fra den samlede tid, der bliver brugt på opgaven. , Tidsforbruget består bl.a. af:, Afklaring af opgavens omfang, idet der skal bygges bro imellem dine idéer og data, Udarbejdning af tilbud og eventuelt kontrakt og/eller databehandleraftale, Programmering, herunder kobling mellem registre, diskretionsbehandling samt test og validering af data, Opsætning af tabeller i Excel og udarbejdelse af dokumentation ,  , Servicetimetaksten er , kr. 1.476,- ekskl. moms (kr. 1.845,- inkl. moms), . , Du kan læse mere om grundlaget for udregningen af servicetimetaksten under , priser og prispolitik., BUDGET FOR SERVICEOPGAVE, Vi vil meget gerne høre om hvilke forventninger du har til prisen, og evt. hvilket budget du regner med, så tidligt i forløbet som muligt, da det kan hjælpe os til at bruge tiden mest effektivt. , Forundersøgelse , Hvis vi vurderer, at det tager mere end en time at få afklaret opgaven (inkl. tabeldefinition og prisberegninger) kan vi tilbyde, at der bliver lavet en forundersøgelse. En forundersøgelse kan sikre, at du ikke kommer til at bestille en større opgave, som siden viser sig at være ubrugelig. Inden vi aftaler en forundersøgelse, vil vi typisk kunne lave et uforpligtende overslag på, hvad den endelige opgave vil koste. , Rammeaftale , Hvis en opgave er svær at tidsestimere eller definere, kan vi tilbyde at danne en rammeaftale. Ved en rammeaftale aftaler vi en ramme på et antal timer, men du betaler kun for den tid der rent faktisk bliver brugt på at løse opgaven. En rammeaftale giver mere rum for afklaring og ændringer af definitioner undervejs, men vi kan ikke garantere, hvor langt vi når inden for det fastlagte antal timer. , Fastprisaftale , Hvis en opgave er veldefineret kan vi indgå en fastprisaftale, hvor vi aftaler en pris samt hvilke aggregerede tabeller, der leveres for den givne pris. ,  , 6. DISKRETIONERING OG FORTROLIGHED, Vi lægger stor vægt på at beskytte både persondata og data om virksomheder. Derfor leverer vi ikke statistik, hvor der er risiko for at enkeltpersoner eller enkelte husstande eller virksomheder kan identificeres. Læs mere om dette i vores , Datafortrolighedspolitik (pdf), Danmarks Statistik forbeholder sig ret til at diskretionere datasæt i det omfang, som det skønnes at være nødvendigt. , HVORNÅR DISKRETIONERER VI?, Der skal diskretioneres hvis: , tabellerne er meget detaljerede og det er muligt at identificere enkeltpersoner eller virksomheder, du ønsker at fordele på variable, som indgår i dine indsendte datasæt, som er brugt til at afgrænse populationen (fx kundetyper). Her vil vi typisk kræve, at der er minimum 30 eller 50 enheder i hver celle, data er følsomme (sygdom, kriminalitet mm.) , HVORDAN DISKRETIONERER VI? , Diskretionering kan laves på flere måder og aftales i samarbejde med kunden. Typisk vælger vi en af følgende muligheder: , Automatisk sammenlægning af variabelkategorier til en samlet kategori ved navn ”Diskretioneret” indtil diskretionskravet er opfyldt. , Manuel sammenlægning af variabelkategorier indtil diskretionskravet er opfyldt. Denne løsning er en del mere tidskrævende og derfor dyrere. , Værdien i cellen sættes til ”Diskretioneret”, hvis der er for få observationer. Med denne løsning bevares alle variabelkategorier, men du kan ikke længere benytte summerne i tabellen., Eksempler på diskretionering, Erhvervsstatistik (pdf), Personstatistik (pdf),  , 7. BESTILLING, Du bestiller en opgave når du accepterer tilbuddet fra Danmarks Statistik skriftligt. , KONTRAKT PÅ OPGAVER , Danmarks Statistik udarbejder kontrakt på alle opgaver over 25.000 kr. ekskl. moms eller opgaver med særlige vilkår. ,  , 8. UDARBEJDELSE AF STATISTIKKEN, DANNELSE AF DATA , Vi danner data ud fra de definitioner vi i udgangspunktet sammen har fastlagt. I praksis vil der ofte opstå spørgsmål undervejs, som vi i fællesskab finder en løsning på. Dvs. at mens vi laver opgaven, vil det være nødvendigt, at du står til rådighed og inden for rimelig tid kan svare på eventuelle afklarende spørgsmål. , DOKUMENTATION , Vi leverer dokumentation af serviceopgaven sammen med opgaven, hvor vi beskriver registrene, variablerne, populationen, evt. brud i data og hvordan vi har udført selve opgaven. , Dokumentation af variable findes på , www.dst.dk/dokumentation, Dokumentation af registre findes på , www.dst.dk/varedeklarationer, Kvalitetsikring , Vi lægger vægt på, at de tabeller og statistikker, vi leverer, har en kvalitet, vi kan stå inde for. Derfor har vi i DST Consulting en kvalitetsprocedure, der bliver fulgt af alle medarbejdere. Proceduren sikrer blandt andet at: , alle tilbud er gennemregnet af minimum 2 medarbejdere , alle kunder bliver behandlet ens, herunder betaler samme pris for samme ydelse , al databehandling er forståelig for og kan overtages af alle medarbejdere , vi bruger den officielle statistik til at fejltjekke særkørsler med , vi diskretioneringsbehandler de leverede tabeller, så ingen enkeltpersoner eller virksomheder kan genkendes , dokumentationen af særkørslen bliver udarbejdet efter databehandlingen og bliver derfor automatisk en validering af denne , Læs mere i vores , Kvalitetsprocedure for statistikopgaver i DST Consulting,  , 9. LEVERING OG BETALING, Vi bestræber os på at afvikle mindre opgaver inden for 1-3 uger. På store opgaver varierer leveringstiden. Leveringstidspunkt afhænger af, hvor mange opgaver vi allerede har indgået kontrakt på, samt hvor omfattende opgaven er. Særligt i ferieperioder eller i perioder omkring offentliggørelse af nye data, kan der være længere leveringstid. , FORMATER , Vi leverer oftest tabellerne i Excel, men vi kan også levere i andre formater. , Større tabeller kan vi fx levere som pivot-tabeller i Excel eller i PC-Axis. Så kan du udtrække dele af tabellen og analysere på en delmængde af data. Større tabeller er typisk ikke egnede som fastlåste tabeller i Excel. Det er dyrere at få leveret data i PC-Axis-format. , Sumdata kan vi levere som fx SAS, SPSS, semikolonsepareret fil eller anden flad fil. , FAKTURERING , Efter at vi har leveret opgaven, sender vi en faktura. Betalingsfrist er 30 dage. Vi forbeholder os ret til at delfakturere opgaver, der løber over længere tid., EFTERFØLGENDE RÅDGIVNING , Inden for den første måned efter levering vil vi tilbyde rådgivning/hjælp til at forstå og tolke data på op til 15 minutter. Ved større opgaver skriver vi efterfølgende konsulentbistand ind i kontrakten. , Yderligere konsulenttid vil vi kunne yde efter aftale og det afregnes særskilt efter gældende timetakst. Vi vil orientere om, hvornår den indregnede tid er opbrugt. , FEJL I LEVERINGEN? , Hvis du opdager programmeringsfejl eller fejl i registrene og gør os opmærksom på det inden for rimelig tid efter levering, sørger vi for at sende dig nye data så hurtigt som muligt. Det gælder selvfølgelig også, hvis vi selv opdager en fejl. , Vi vil meget gerne høre om både store og små fejl eller uhensigtsmæssigheder i statistikken, så vi kan få kontrolleret og eventuelt rettet i indholdet i såvel skræddersyede serviceopgaver som i registrene. Fejl i de bagvedliggende registre kan vi kun sjældent rette omgående, men vi gør alt for, at det sker så hurtigt som muligt. ,  , 10. GENERELLE VILKÅR FOR SERVICEOPGAVER, Du finder de generelle vilkår for serviceopgaver her: , Vilkår for Aftaler, Hvis du fx ønsker at videregive den skræddersyede statistik til tredjemand, eller offentliggøre data direkte på en hjemmeside i ubearbejdet form, så skal det skrives ind i kontrakten. , 11. INDSENDELSE AF DATA, Kræver opgaven at du sender os personhenførbare data, skal du indgå en databehandleraftale med os før du må sende data., Af sikkerhedshensyn må du ikke sende personhenførbare data via almindelig e-mail., Du skal bruge en af følgende muligheder i prioriteret orden:, Ved større mængder af personhenførbare data eller ved gentagne transmissioner af disse til samme modtager:, 1. Du kan indsende data pr. e-mail til kontaktpersonen i DST Consulting, hvor data er vedhæftet som en password-beskyttet zip-fil eller en excel-fil med password (kode), såfremt passwordet overleveres via en anden kanal – det kan eksempelvis være på sms eller telefonisk., Ved få personhenførbare data, som fx ved en rettelse eller lignende, og det ikke er praktisk, at benytte ovennævnte metoder:, 2. Hvis din organisation har en tunneladgang, kan du benytte denne og sende en e-mail med de vedhæftede oplysninger direkte til kontaktpersonen i DST Consulting., 3. Du kan downloade et sikkerhedscertifikat fra hjemmesiden og indsende data via en krypteret e-mail ud fra den kontaktperson, der oprettes. Dernæst sender du data via e-mail til consulting@dst.dk med att. til kundens kontaktperson i DST Consulting. Bemærk at denne mail ender i en funktionspostkasse, og nødvendigvis bliver læst af en person du ikke kender for at blive videresendt til den endelige modtager., 4. Hvis din organisation har sikker krypteret FTP-adgang, kan du benytte denne.,  , 12. OPBEVARING AF DATA, OPBEVARING AF INDSENDTE DATA , Af hensyn til efterfølgende rådgivning opbevarer vi som udgangspunkt indsendte personhenførbare data, i 3 år efter opgaven er afsluttet. Ønsker du at data skal opbevares længere, skal det angives i databehandleraftalen. Læs mere om dette under , databehandling, ., OPBEVARING AF KUNDEOPLYSNINGER , Af regnskabshensyn opbevarer Danmarks Statistik alle de kontaktoplysninger du angivet for dig og din virksomhed/organisation. Du kan læse mere om behandlingen og opbevaringen i vores , Privatlivspolitik for håndtering af persondata i DST Consulting, .,  

    https://www.dst.dk/da/TilSalg/skraeddersyede-loesninger/bestil-en-opgave/serviceopgavens-forloeb

    Hver anden, som startede i stofmisbrugsbehandling i 2022, har været i kontakt med psykiatrien

    I 2022 begyndte 7.900 voksne personer, der blev visiteret af kommunerne, i stofmisbrugsbehandling. Af dem var 47 pct. i kontakt med psykiatriske afdelinger på sygehusene i perioden 2020-2022, mens det gjaldt fire pct. af befolkningen generelt. En ny analyse fra Danmarks Statistik ser på personer, som fik iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022 ift. familieforhold, kriminalitet og kontakt med psykiatrien., 23. november 2023 kl. 8:00 ,  , 47 pct. af de 7.900 voksne personer, som fik iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022, var i kontakt med psykiatriske afdelinger på sygehusene i årene 2020-2022. For resten af den voksne befolkning var det fire pct. Samlet set var det i høj grad unge mænd, som startede i stofmisbrugsbehandling i 2022. 75 pct. af de 7.900 voksne, som startede i kommunal stofmisbrugsbehandling i 2022, var mænd. 49 pct. af de voksne mænd med iværksat stofmisbrugsbehandling var mellem 18 og 29 år., ”Personer, der starter i stofmisbrugsbehandling, er ofte unge, enlige mænd under 30 år, og de er i højere grad end resten af befolkningen i kontakt med psykiatrien, har i højere grad domme for kriminalitet og er i højere grad ofre for anmeldt vold,” siger Benedikte Beckman Nygaard, fuldmægtig hos Danmarks Statistik. , 36 pct. af personerne, der startede i stofmisbrugsbehandling, og som også var i kontakt med psykiatrien, fik stillet mindst én psykiatrisk diagnose i relation til misbrug. , Hver femte med iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022 fik en dom i samme år, I 2022 fik 21 pct. af personerne, som fik iværksat stofmisbrugsbehandling, en fængselsstraf eller bøde for kriminalitet. Blandt mænd mellem 18 og 29 år med iværksat behandling var det 25 pct., mens det gjaldt seks pct. af mændene i samme aldersgruppe i den øvrige befolkning. , ”Der er en markant overvægt af både mænd og kvinder med iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022, som fik en straf for kriminalitet samme år. Målt på straffen ser det også ud til, at disse personer begår alvorligere kriminalitet, da en højere andel fx fik ubetingede fængselsstraffe end dømte i resten af befolkningen,” siger Benedikte Beckman Nygaard, fuldmægtig hos Danmarks Statistik og tilføjer: , ”Både mænd og kvinder, som fik iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022, var oftere ofre for vold anmeldt til politiet. Fx gjaldt det for seks pct. af kvinderne i 2022 mod kun 0,3 pct. af de øvrige kvinder i befolkningen.”, Det er første gang, at alle 98 kommuner er med i opgørelsen, og du kan læse hele analysen om personer med iværksat stofmisbrugsbehandling i 2022 her: , www.dst.dk/analyser/52738,   ,  

    https://www.dst.dk/da/presse/Pressemeddelelser/2023/2023-11-23-stofmisbrugsbehandling-2022

    Pressemeddelelse

    Hjælp til søgning

    Få hjælp til at finde den rette statistik.

    Kontakt Informationsservice

    For forskere

    Søg separat i variable eller højkvalitetsdokumentation.

    Variable

    Højkvalitetsdokumentation