Utmaningar frågeställningar 1. och 2. Små underlag/ kvalitet i data Svårigheten att få "folk" att förstå att urvalsstorlekarna ibland är för små för att man ska kunna dra generella slutsatser. Dvs diskutera betydelsen av kunskap om konfidensintervall och hur man på ett pedagogiskt sätt kan förklara detta. Hur får vi nog stora dataunderlag för små och medelstora kommuner utan att det kostar för mycket? Kan man kombinera olika underlag, eller kan SKL eller andra större aktörer bistå mindre kommuner med analysstöd? En utmaning är att göra analyser då man har litet svarsunderlag t.ex Hälsa på lika villkor. Vi gjorde ett utökat svarsunderlag vid enkäten Hälsa på lika villkor 2014, men vanligtvis är underlaget väldigt litet. Hur ska man kunna göra analyser av små underlag? Hur ska man förhålla sig till att de förtroendevalda vill se resultat på årsbasis men mycket statistik visar på långsiktiga effekter? Jag är ingen statistiker men att inte dra för stora växlar på ett resultat att tänka på felmarginalen. Kvalitetsgranskning av tillgänglig statistik är en utmaning. Är t.ex. befolkningsenkäter med relativt litet urval och högt bortfall lämpliga som planeringsunderlag? Hur hanterar vi den enkättrötthet som finns i samhället, finns andra användbara källor? Vem driver frågor kring statistik relaterat till skador/olycksfall idag? Tillförlitliga indata viktig, tex svarsfrekvens. Effektivitet gällande resursanvändning. Hur komma runt den återkommande kommentaren att statistik/resultat inte är jämförbar mellan kommuner för statistiken/redovisade uppgifter innehåller så olika saker (äpplen och päron). Hur kan man bedöma om nivån på registerkvaliteten i valet av vilken statistik man ska använda? Bortfallsproblematik i enkätundersökningar. Hur blir kvaliteten på våra resultat när bortfallet ökar? Hur skulle man kunna göra? Alternativa datainsamlingar? Vilken typ av analyser bör man göra? Trenden att svarsfrekvensen sjunker i de flesta enkäterna nationellt, regionalt och lokalt. Hur ska vi då kunna analysera på lokal nivå eller göra analyser på olika delgrupper i befolkningen? Vilka andra alternativ finns
3. Visualisering Hur synliggör vi de 'mjuka' frågorna Urval av variabler och nyckeltal. Exempel på slutprodukter och användningsområden - goda exempel Allt är av intresse tror jag. Men att finna pedagogiska sätt att presentera data för allmänhet (och beslutsfattare). Även gärna om hur man kan mäta resultat av åtgärder kontra mål. Hur man kan göra statistiken mer intressant? Lätt att det bara blir staplar i en Power Point presentation. Hur man kan integrera statistiken i fler sammanhang osv? Att kunna förenkla, presentera pedagogiskt, dra slutsatser av ofta väldigt stor mängd källor och material. Kunna sålla. Ex vis för kommuner som inte har tid/resurser att sitta med material. Vad av allt är viktigast av det som finns tillgängligt? Det finns många utmaningar... Den första är väl att börja... Sedan handlar det om att genomföra en bra planeringsprocess och åtgärdsprocess för att analysen ska få ett värde. Först då vet vi om vi har rätt mått för mätningar och om det vi mäter har effekt...
4. Tillgång till data/ urval Hur en hittar bra statistik på kommunnivå men även hur en använder statistiken. Jämlikhetsdata i offentlig statistik I uppföljningssystem tillåts sällan att följa alla befintliga indikatorer. I vårt län finns önskemål om att samla sig kring ett mindre antal indikatorer och ett utvecklingsarbete pågår därför kring detta. Några utmaningar i detta är hur vi väljer ett fåtal indikatorer som säger något på länsövergripande nivå och som kan användas för verksamhetsuppföljning på lokal nivå. Vilka indikatorer väljer vi? och hur kan dessa presenteras och kommuniceras på bästa sätt? Jag är intresserad av utmaningen gällande effektiv datainsamling, det finns otroligt många datakällor, vilka är de mest relevanta? Hur gör vi en avgränsning? I övrigt vore det värdefullt med hur vi kan dra slutsatser och skapa rekommendationer utifrån den data som man valt att samla in. " Svårigheten att välja indikatorer bland all mängd som finns i syfte att få en lättbegriplig och lättöverskådlig bild över exempelvis folkhälsoläget samt bestämningsfaktorer. Svårigheten att välja indikatorer ur ett intersektionellt perspektiv för att belysa exempelvis jämlikhet. Det finns så mycket statistik, både internt (inom flera verksamheter) & externt kring både hälsans bestämningsfaktorer & hälsoutfall. Vad ska man välja, så att man själv/mottagaren inte drunknar i all information & så att budskapet man vill förmedla inte försvinner. Trenden är att endast ha resultatmål i kommunala årsredovisningar - Hur ska man förhålla sig till det? Svårt att inte få ha processindikatorer, samtidigt som hälsoutfall inte alltid det bästa då de inte alltid säger något om vårt arbete på kort sikt utan endast på lång sikt.
5. och 6. Olika typer av indikatorer Vi har i vår vision och i våra måldokument ambitioner som rör social utjämning och inkludering. Den statistik vi i dagsläget rapporterar in handlar mestadels om antal utlån och besök vilket inte säger så mycket om bibliotekets betydelse för social utjämning och inkludering. Vår utmaning är dels vilka parametrar och metoder vi bör använda vid insamling av statistik och dels hur vi ska säkerställa att effekter vi mäter verkligen har ett samband med våra insatser. Mätbara indikatorer på social hållbarhet - möjligheter & fallgropar Hur omsätter man bäst data till handling på lokal nivå? Hur kan man koppla ihop sociala indikatorer med ekonomiska indikatorer för att visa på det resursslöseri som ojämlikhet och social utsatthet bidrar till? Skillnader mellan processkvalitet, resultatkvalitet, strukturkvalitet, kundkvalitet. Koppling till skola, förskola. Statistik som tydligare belyser kön samt ha samma system för hitta all statistik inkl tidigare år Utarbetning av mätbara indikatorer som är även rätta i anknytning till de politiska målen i budget. Utarbetning av indikatorer för politiska mål som täcker många olika områden, t.ex. indikatorer för mål som är knutna till mänskliga rättigheter i största allmänhet (t.ex. staden ska främja och leva upp till MR). MR täcker som bekant många områden (rätten till bostad, arbete, trygghet från våld etc). Hur skapas indikatorer som täcker så många olika områden och som är relevanta för målet? " En utmaning i analysarbetet är att få tag på bra siffror. Det är många verktyg som vill hjälpa till och göra det så enkelt för användaren, att det är svårt att använda siffrorna på något vettigt sätt. Att mycket data presenteras i procent istället för antal och total, att kostnader görs om till kr/invånare, istället för att låta en själv bestämma vad kostnaden ska relateras till osv. Det kanske är intressantare med kr/anställd eller kr/omsorgstagare eller per något annat, det borde jag kunna välja själv, beroende på de behov jag har just då. Så, finns det någon möjlighet att tanka hem rådata från Kolada istället för era bearbetade siffror? Eller ännu bättre vara en källa till rådata, som vi själva kan hämta och bearbeta som vi har lust och behov av i just det fallet.
7. Prognos/trender/ slutsatser På vilket sätt gör man en prognos/vågar titta framåt/trender utifrån befintlig statistik? Hur kan man mäta t ex social hållbarhet under en kortare period då det är långsiktigt arbete som gäller? Mäta och beskriva skillnader i hälsa inom kommunen. Dra slutsatser Är statistiken vi samlar relevant för de frågor vi vill ha svar på? Att värdera olika variabler/indikatorer mot varandra. Vad är ett "godkänt" resultat? En låg stapel kanske ändå utgör ett stort behov. Hur vet vi om den kommunala verksamheten har påverkat samhällsutvecklingen eller om det är andra faktorer i samhället som har påverkat? Hur kan vi dra slutsatser kring detta? Svårigheten att dra slutsatser då lokal data/svarsfrekvens ofta är liten och konfidensintervallen stora och överlappande nu och över tid. Hur får vi samverkan mellan olika områden, olika avdelningar och kan dra övergripande slutsatser? Tolka statistiken och när/om man kan dra några slutsatser ifrån. Vad är bra att se på och vilken statistik kan man jämföra för att få mer ut av analysen vad gäller social hållbarhet, mao vad för statistik korrelerar med varandra vad gäller social hållbarhet? Vilken statistik ska man vara försiktig att tolka och när ska man avstå ifrån att dra slutsatser? Vad bör en analys innehålla för att analysen ska vara av tillräckligt god kvalitet, så att man kan dra slutsatser?
8. och 10. Systematik i analysen Utmaningen att integrera analyserna i kvalitetsarbetet och att systematisera arbetet. Det finns många utmaningar... Den första är väl att börja... Sedan handlar det om att genomföra en bra planeringsprocess och åtgärdsprocess för att analysen ska få ett värde. Först då vet vi om vi har rätt mått för mätningar och om det vi mäter har effekt... Jag håller just nu på att ta fram en strategi för social hållbarhet i kommunen och är precis i inledningsstadiet. Till en början ska jag kartlägga nuläget för att sedan ta fram faktorer som är extra angelägna om att jobba med här. Jag tycker det är viktigt att början av kartläggningen och slutprodukten hänger ihop men att de ändå måste särskiljas och presenteras på olika sätt. Jag tycker det är svårt att veta hur en kartläggning av social hållbarhet ska gå till och vill inte bara använda mig av kvantitativ statistik som finns. Jag ser det även som en utmaning att formulera mätmetoder i en framtida strategi då kvantitativa metoder verkar vara djupt rotade i de flestas tankesätt. Kan man kombinera olika underlag, eller kan SKL eller andra större aktörer bistå mindre kommuner med analysstöd? Vad bör en analys innehålla för att analysen ska vara av tillräckligt god kvalitet, så att man kan dra slutsatser? 9. Särskilda metoder Nulägesanalys och GAP-analys Möjligheten att göra olika typer av sambandsanalyser etc. är relativt begränsat gällande offentlig statistik, det behövs bättre detaljnivå på datan. Hur ska kommuner få tillgång till bättre och mer detaljerad data, finns etiskproblematik och dataskyddsproblematik gällande detta. Kommunerna sitter också med en massa data i sina egna verksamhetssystem hur kan man utnyttja detta och vad får man ta fram, vem ska sammanställa osv. Vår utmaning är dels vilka parametrar och metoder vi bör använda vid insamling av statistik och dels hur vi ska säkerställa att effekter vi mäter verkligen har ett samband med våra insatser.