sou · GNB396d2 · 2000-01-01 00:00:00 — Dessa metadata ingår i tillgänglighetsdimensionen för den statistik, som de beskriver. Dessutom har de själva en viss fysisk och innehållsmässig tillgänglighet. Begreppet kvalitet används på ett par principiellt olikartade sätt i dagligt tal. Å ena sidan frågar vi oss vilken kvalitet en viss produkt har. En kvalitet (= egenskap) behöver då inte nödvändigtvis vara bättre eller sämre än en annan, men olika kvaliteter passar för olika ändamål, och för en köpare gäller det att jämföra produktens faktiska kvaliteter (= egenskaper) med de kvaliteter (= egenskaper) som behövs i den tänkta användningen av produkten. I andra sammanhang talar vi om kvalitet som liktydigt med god kvalitet i en mera absolut mening, oberoende av användning. Man kan t.ex. kvalitetsdeklarera en produkt på en skala från 1 till 5, där 1 är mycket dålig och 5 är mycket bra. 22 Standarden är utförligt beskriven och exemplifierad i "Kvalitetsbegrepp och riktlinjer för kvalitetsdeklaration av officiell statistik", SCB, Meddelanden i samordningsfrågor (MIS) 1994:3, utarbetad av , och , samtliga vid SCB . K V A L I T E T V Ä R D E R I N G B E H Ö V L I G K Ä N D K V A L I T E T K V A L I T E T A N V Ä N D A R - P R O B L E M O B J E K TI V I T E T T I L L G Ä N G L I G H E T M Å N G S I D I G - T I L L G Ä N G - L I G H E T J Ä M F Ö R - B A R H E T P R E C I S I O N B E S K R I V E R I N N E H Å L L M E T A D A T A K V A L IT E T S - K O M P O N E N T E R Tillgänglighetens plats i det goda systemet för officiell statistik. När det gäller statistik, så är det ytterst användaren i användningssitua- tionen, som avgör om statistikens kvalitet är bra, eller snarare ända- målsenlig, för användningen ifråga. Statistik som är lämplig för en användning kan vara olämplig för en annan. Bedömningen går i princip till så, att användaren jämför statistikens faktiska (kända) kvaliteter (egenskaper) enligt metadata i kvalitetsdeklarationen med önskvärda kvaliteter (egenskaper) hos statistiken enligt användarens egen värdering av vad förhandenvarande problem eller frågeställning kräver. Både den av användaren värderade kvaliteten och den faktiska, i kvalitets- deklarationen beskrivna kvaliteten ingår i kvalitetsbegreppet för offi-ciell statistik. Tillgängligheten är en så fundamental egenskap hos den officiella statistiken, att man kan fråga sig, om den inte borde vara en helt fri- stående värderingsdimension vid sidan av (snarare än som en del av) kvaliteten. Detta är markerat med en streckad linje i figur 12. behandlar lagstiftningen23 såväl tillgänglighet som objektivitet som fristående dimensioner i kraven på officiell statistik. Ett väl fungerande system för officiell statistik skall stödja ·rationella beslut i samhälle, näringsliv och privatliv ·demokratiskt beslutsfattande Detta sker genom att systemet för officiell statistik producerar och till- gängliggör beslutsunderlag som präglas av ·objektivitet (saklighet, opartiskhet, mångsidighet) ·kvalitet (väl beskriven och ändamålsenlig för många, viktiga användningar) ·god tillgänglighet för alla potentiella användare Ett bra statistiskt system värnar också om Statistiksekretess och uppgiftslämnarförtroende har en positiv påverkan på statistikens kvalitet. Statistiksekretessen har dock även en negativ inverkan på tillgängligheten, som också är en kvalitetsaspekt. God effektivitet i det statistiska systemet har positiv inverkan på flera kvalitetsaspekter, t.ex. ·relevansen: mera statistik kan produceras för samma summa pengar, vilket ökar chanserna att relevant statistik finns att tillgå, när den behövs 23 Lagen om den officiella statistiken, 2§. ·noggrannheten: effektivare urvalsdesign, bortfallsförebyggande åt- gärder, bortfallshantering och kontroller av primärdata ger bättre precision i statistiken ·tillgängligheten: statistiken produceras, publiceras och sprids snabbare och säkrare och blir därmed aktuellare och punktligare 3 Hur kan man öka tillgängligheten? En hel del har redan gjorts för att komma till rätta med de inledningsvis beskrivna problemen kring den officiella statistikens tillgänglighet, men en hel del återstår också att göra. I den fortsatta framställningen behandlas några strategiskt viktiga områden: ·Kunskapsbaserad dokumentation ·Teknik och presentation ·Ekonomi: finansiering och prissättning ·Statistiksekretessen ·Lagar och regler ·Organisationsfrågor Den som vill kunna ·hitta relevant statistik för ett visst problem ·förstå vad statistiken betyder och bedöma dess kvalitet ·analysera statistiken vidare måste besitta eller kunna skaffa sig kunskaper av olika slag. Omfatt- ningen och djupet av de erforderliga kunskaperna är beroende av vad statistiken skall användas till. 3.1.1Behovet av dokumenterad kunskap vid användning av statistiska data För att hitta statistik, som kan vara relevant för ett visst problem, måste den potentielle statistikanvändaren ha överblick över vilken statistik som finns tillgänglig. Om vi begränsar oss till svensk officiell statistik är detta problem relativt hanterbart. Det torde räcka med att ha tillgång till en uppräkning av de ca 200 statistikprodukter fördelade på 22 ämnesområden, som f.n. utgör den officiella statistiken, tillsammans med översiktliga beskrivningar av varje statistikprodukt av ungefär den omfattning som ingår i Produktbeskrivningarna i statistiska databaser. Söksystem av olika slag, t.ex. strukturerade, menystyrda söksystem och fritextsökningssystem, underlättar för användaren. För att rätt tolka den statistik man funnit och för att förstå vad den betyder, vilka slutsatser man kan dra av den, och vilka slutsatser man inte kan dra, behövs mera kunskap. Exempelvis måste man förstå inne- börden av de begrepp (statistiska storheter: objekttyper, populationer, variabler, mätförfaranden, mått), som statistiken är uppbyggd av. Man måste också ha en viss förståelse för statistiska metoder och kvalitets- begrepp och kunskap om den faktiska kvaliteten hos den statistik man försöker tolka, jämfört med den kvalitet, som den tilltänkta använd- ningen kräver. Om de produktbeskrivningar och kvalitetsdeklarationer som obli- gatoriskt skall åtfölja officiell statistik24 är välgjorda, räcker de en bra bit för att ge statistikanvändaren den kunskap om statistikens innehåll och kvalitet som är nödvändig, när man skall tolka statistiken och använda sig av den som informationsunderlag för problemlösning och beslutsfattande. För mera djupgående analyser av officiell statistik räcker det inte med att förstå begreppsdefinitioner och att ta del av kvalitetsdeklarationer för de aggregerade slutprodukterna, själva statistiken. Man också ha en hel del kunskap om de underliggande datamaterialen och de processer, genom vilka data har uppkommit, samlats in, preparerats och bearbetats. Man måste kort sagt veta, hur bakomliggande statistiska undersökningar och administrativa processer är utformade, och hur de faktiskt genomförts. Full kunskap om dessa saker har i bästa fall några få personer, de som deltagit i utformningen och genomförandet av ifrå- gavarande processer, om ens de. har med stor sannolikhet även denna kunskap förflyktigats, och man riskerar betydande infor- mationskapitalförstöring, om inte kunskapen dokumenterats på ett personoberoende sätt. De största kraven på kunskaper om de data och processer, som ligger bakom den officiella statistiken, föreligger när en användare vill återanvända gamla observationsregister från en eller flera undersök- ningar för att bearbeta och kombinera dessa data på nya sätt. Det är denna typ av återanvändning, som motiverar, att vi överhuvudtaget arkiverar gamla data. Lite tillspetsat kan man säga att all arkivering av data är bortkastad och inte borde göras, om man inte säkerställer, att den kunskap, som finns i huvudena hos dem, som en gång planerade och 24 Regleras genom "Föreskrifter och allmänna råd om offentliggörande av officiell statistik", Meddelanden i samordningsfrågor 1995:5, SCB. Se särskilt 4-5§§. genomförde undersökningarna, också dokumenteras och lagras. Detta är en uppgift som är långtifrån trivial.25 En stor del av de grunddata, som den officiella statistiken i grundas på, närmare bestämt , genereras inte av statistiska undersökningar i traditionell mening utan av administrativa processer. Statistikerna som producerar den officiella statistiken har sällan den förstahandskunskap om de administrativa processerna, som de har om de mätförfaranden och datainsamlingsprocesser, som ingår i mera tra- ditionellt utformade statistiska undersökningar. Det är sålunda en ännu mera komplicerad uppgift att dokumentera administrativa processer och av dessa genererade administrativa data, som även används för statistiska ändamål. Ofta kombineras dessutom administrativa data och data som genererats genom regelrätta statistiska undersökningar. Kvalificerade statistikanvändare, som forskare och professionella utredare, kräver en tillgänglighet till den officiella statistiken, som innebär, att de själva kan genomföra självständiga analyser av såväl publicerad statistik som bakomliggande observationsregister, utan att de nödvändigtvis måste söka reda på och rådfråga de statistikproducenter, om dessa överhuvudtaget står att återfinna, som genomfört de bakomliggande statistiska undersökningarna. Denna kategori av sta- tistikanvändare vill också numera utnyttja de tekniska möjligheterna att bearbeta och analysera statistiska data på ett mycket interaktivt sätt utan att behöva hamna i byråkratiska processer av olika slag mellan de olika iterationerna. De vill själva kunna formulera nya frågor till data- materialen, allteftersom de får svar på tidigare frågor. De vill kunna formulera hypoteser, testa dessa, omformulera hypoteserna, bygga modeller, teorier, etc. De vill veta, vilka antaganden och modeller, som den ursprungliga producenten utgått ifrån, så att de själva kan välja, om de vill acceptera dessa förutsättningar, eller om de vill formulera sina egna, alternativa antaganden och modeller som grund för (åter) användningen av de statistiska grundmaterialen. Man kan mycket grovt särskilja två motsatta attityder till den ovan antydda problematiken kring kunskap och tillgänglighet: 1.Bara statistikproducenten har erforderlig kunskap för att rätt tolka och analysera statistiken. Alla statistikanvändare bör därför vända sig till statistikproducenten med sina frågor och uppdrag. Endast med stor försiktighet kan statistiken överhuvudtaget användas för andra syften än de för vilka den i första hand framtagits. 2.Statistiken skall vara så väl dokumenterad att vem som helst kan använda den på egen hand, för sina egna syften. 25 Se , , Bo: " Dokumentation för återanvändning av mikromaterial från SCB:s undersökningar", 1991. Det säger sig självt, att statistikproducenter har en tendens att inta atti- tyder liknande (1) ovan, medan kvalificerade statistikanvändare hävdar ståndpunkter liknande (2). Statistikproducenten har ett visst övertag i denna dragkamp, eftersom statistikproducenten har ett kunskapsmonopol de facto; det är bara statistikproducenten, som har direktkunskap om statistikens innehåll och kvalitet, liksom om de bakomliggande data- materialen och processerna. Det krävs aktiva och kvalificerade arbetsinsatser av statistikproducenten för att på ett bra sätt dokumentera denna kunskap och göra den tillgänglig för statistikanvändarna. En inte alldeles ovanlig replik från statistikproducenten i detta sam- manhang är, att man i och för sig mycket gärna skulle vilja göra dessa insatser för att dokumentera och dela med sig av sina kunskaper, men att man tyvärr inte har resurser för att göra det. Ett förslag i detta sammanhang kunde vara, att statsmakterna i samband med att man beviljar anslag för produktion av officiell statistik mycket tydligt klar- gör, att det är en prioriterad uppgift, att inom ramen för anslaget genomföra ett gediget dokumenteringsarbete enligt standarder; dessa standarder måste då också fastställas, och de måste ligga på en ambi- tionsnivå motsvarande den i avsnitt 1.3 behandlade SCBDOK-modellen. Statistikproducentens kunskapsmonopol är sålunda i praktiken ett ganska allvarligt hot mot statistikens tillgänglighet. Statistikkvalitetens komplexitet anförs inte sällan (företrädesvis av statistikproducenter) som ett argument mot att göra statistiken alltför lättillgänglig. Bara den som har producerat statistiken anses rätt kunna uttolka och analysera den. Innan en statistikanvändare tillåts ta del av en statistikuppgift, bör han eller hon åtminstone tvingas ta del av en hel del varningar och s.k. metodbeskrivningar. Kort sagt: det finns ibland en viss förmyndarmentalitet hos statistikproducenten. Å andra sidan finns naturligtvis också de som tar alltför lättvindigt på kvalitetsfrågorna. En representant för utbrast ungefär följande: Vi på tror inte på värdet av att statistiken åtföljs av en massa förklaringar, fotnoter och s.k. metadata. Våra användare på kommissionen vill bara ha siffrorna, de är inte intresserade av det andra, det bara förvillar dem. En bra medelväg finns kanske antydd i följande slagord från statistiska centralbyrå: Use tools, not rules – Använd verktyg, inte regler i något mindre poetisk svensk översättning. I stället för att förhindra en statistikanvändare att ta del av en statis- tikuppgift, innan han eller hon tagit del av – eller åtminstone klickat sig förbi – en varningstext, så kan en statistikproducent, som lever enligt maximen use tools, not rules, t.ex. förse statistiken på Internet med klickbara länkar, som gör det möjligt för en intresserad användare att få en relevant förklaring till snart sagt allt, inklusive de enskilda siffrorna, som finns på webbplatsen. En sådan kvalitetsmedvetenhetsstrategi bygger på användarnas naturliga nyfikenhet snarare än på producentens förmyndarmentalitet och kan säkert vara väl så effektiv. Officiell statistik i allmänhet, och officiell statistik på Internet i syn- nerhet, är av s.k. general purpose karaktär, d.v.s. statistikproducenten måste räkna med att den används av många olika typer av användare och för många olika syften. Användningarna kan t.o.m. ligga årtionden fram i tiden, när samhället och användarnas referensramar är helt annorlunda jämfört med hur det var när statistiken producerades. Alla som funderar över begreppet statistikkvalitet kommer snart till insikten att det är ett komplicerat begrepp. I dagligt tal menar man med kvalitet ofta god kvalitet, och man varudeklarerar en produkts kva- litet genom att poängsätta den i ett antal dimensioner (t.ex. 1=dålig, , 5=bra). Begreppet statistikkvalitet innehåller också dimensioner eller aspekter, som kan värderas ungefär på detta sätt; man kan t.ex. ange urvalsstorlekar, bortfallsandelar, varianser, och i en någorlunda absolut och objektiv mening kan man därvid anse att stora urval, små bortfalls- andelar och små varianser innebär bättre kvalitet än motsatsen. Begreppet statistikkvalitet består emellertid också av dimensioner eller aspekter, som inte alls låter sig kvantifieras eller ens på något annat sätt värderas i en absolut och objektiv mening. Det gäller t.ex. s.k. innehålls- eller relevansaspekter. En statistikuppgift kan vara mer eller mindre relevant för en användning och inte alls relevant för en annan. Ytterst är det användaren själv, i en viss användningssituation, som måste avgöra vilken statistik, som är relevant för den användningen. Statistikproducenten kan på olika sätt underlätta för användaren att bedöma statistikens relevans för olika ändamål. I första hand gäller det för statistikproducenten att informera om vad statistiken betyder, d.v.s. hur de ingående statistiska storheterna definieras, hur mätningar och observationer utförts, under vilka förutsättningar, som skattningarna av de statistiska storheterna beräknats, m.m. Användaren kan då jämföra ·de faktiskt föreliggande skattningarna av de av statistikproducenten faktiskt begagnade statistiska storheterna; med ·de ideala skattningar av ideala statistiska storheter, som användaren egentligen skulle behöva för att på ett helt relevant sätt belysa användarens föreliggande frågeställning. Figur 12 illustrerar kvalitetsproblematiken. Den faktiskt föreliggande statistikens egenskaper skiljer sig från den ideala statistik, som använ- daren skulle vilja ha tillgång till i en viss användningssituation, för ett visst ändamål, i en rad olika avseenden eller kvalitetsdimensioner. I figuren har kvalitetsdimensionerna (och därmed avvikelserna mellan den faktiskt föreliggande och den önskade statistiken) grovt sorterats i två nivåer: (i)innehålls- eller relevansnivån (ii)noggrannhets-, tillförlitlighets- eller precisionsnivån intressestorhet: statistisk storhet av intresse för användaren, den "ideala" statistiska storheten, som en viss användare skulle vilja skatta kan bara bedömas i förhållande till en viss användning målstorhet: statistisk storhet, som den statistiska undersökningen syftar till att skatta (enligt designbeslut, och med hänsyn till kända användarbehov) precisionsavvikelse: kan beskrivas av producenten, faktiskt erhållet skattat värde på målstorheten: på basis av faktiskt observerade värden, påverkade av fel och osäkerheter av olika slag Kvaliteten hos statistiska data, sedd ur användarens synpunkt. Vad gäller statistikens noggrannhet eller precision kan statistikprodu- centen ge ganska detaljerad och exakt information, oberoende av vad statistiken skall användas till. Statistiker brukar oftare tala om osäkerhet och fel i statistiken än om noggrannhet och precision, och faktum är, att det lättare att ange bristerna i statistiken och att uppskatta dessa bristers betydelse för de framtagna skattningarna av statistiska storheter än att mera direkt och positivt beskriva statistikens kvalitet i dessa avseen- den. När det gäller statistikens relevans kan statistikproducenten bara tillhandahålla vissa pusselbitar, som har med definitioner, mätmetoder och förutsättningar att göra. Användaren måste själv kombinera denna producentorienterade information med sin egen kännedom om det föreliggande statistikändamålets behov. De storheter, som statistik- användaren egentligen skulle vilja ha skattningar av, brukar kallas för intressestorheter, medan de storheter, som statistikproducenten försökt skatta så bra som möjligt, kallas för målstorheter. Det föreligger vanli- gen en diskrepans, sett ur användarens synpunkt, mellan intressestor- heterna och målstorheterna. Sedan föreligger det dessutom ytterligare en diskrepans mellan de sanna värdena på målstorheterna och de mer eller mindre osäkra skattningar av målstorheterna, som härletts ur de faktiskt registrerade värden på observerade storheter, vilka uppnåtts med hjälp av de mätmetoder och mätinstrument, som statistikproducenten använt sig av. Denna diskrepans beror i sin tur på olika brister och ofullkomligheter i observations- och mätförfarandena. Man kan lugnt konstatera att utvecklingen på IT-området har gått snab- bare, mycket snabbare, än vad någon kunnat drömma om. Jag har ibland roat mig med att titta tillbaka på visioner, som jag blivit ombedd att formulera . När de presenterades blev dessa visioner i och för sig uppskattade men ofta behandlade med ett visst kritiskt överseende såsom varande alltför djärva och orealistiska. I efterhand har jag regelmässigt kunnat konstatera, att mina visoner snarare varit alltför försiktiga. Ingenting tyder på att IT-utvecklingen skulle komma att gå lång- sammare . Vi kan alltså se fram mot mängder av nya möjligheter. Vilka är dessa möjligheter, och hur tar vi bäst vara på dem? En första viktig fråga är hur man skall förhålla sig den snabba ut- vecklingen. Frågan är inte trivial, vilket belyses av följande paradox. Många av de tekniska problem man har i ett utvecklingsprojekt tenderar att få enkla och billiga standardlösningar, bara man väntar något. För ett problem, som just nu skulle kräva en ganska resurskrävande egenutveckling, kan det t.ex. mycket väl finnas ett billigt och väl funge- rande kommersiellt standardprogram om eller . När pro- grammet kommer ut på marknaden, har man kanske bara kommit halv- vägs i sin egenutveckling av motsvarande funktionalitet, om man nu satsade på det. Å andra sidan: om man aldrig satsar på att lösa problem på egen hand, utan bara väntar på att den tekniska och kommersiella utveck- lingen skall lösa problemen åt en, så kommer man inte heller framåt. Man måste alltså ha ganska mycket fingertoppskänsla (och en hel del tur) för att kombinera egenutveckling och inväntande av färdiga stan- dardlösningar på ett bra sätt. 3.2.1Strategi för utvecklingsarbete i en snabbt föränderlig teknisk miljö En vettig strategi för att främja utvecklingsarbetet i en teknisk miljö med extremt hög förändringstakt kan vara, ·att satsa de egna resurserna på att lösa problem som verkar vara unika, eller åtminstone ganska speciella, för det egna tillämpnings- ·medan man inväntar kommersiella standardlösningar av problem, som man tror är vanliga för många tillämpningsområden. När det gäller att öka tillgängligheten till den officiella statistiken bör vi fokusera vårt eget tekniska utvecklingsarbete på att ·ta fram en övergripande strategi och modell för tillgängliggörandet av officiell statistik, tillhörande dokumentation och bakomliggande datamaterial ·avgränsa och utarbeta lösningar av problem, som vi inte förväntar oss att andra aktörer, t.ex. kommersiella programvarutillverkare, skall lösa åt oss ·definiera enkla och tydliga gränssnitt, som gör det möjligt för egen- utvecklade och kommersiellt tillgängliga komponenter att samverka med varandra på ett smidigt sätt Observera att dessa principer kan tillämpas både i smått och i stort. En viss funktion i ett tekniskt system för att tillgängliggöra officiell statistik kan förverkligas genom ett program, som byggs upp av en kombination av kommersiellt tillgängliga och egenutvecklade komponenter, vilka samverkar via väldefinierade och väletablerade tekniska gränssnitt. Ett helt system för tillgängliggörande av officiell statistik – t.ex. det tekniska och organisatoriska system som förverkligar statistiska databaser – kan på motsvarande sätt byggas upp av tekniska och organisatoriska delfunktioner, vilka samspelar med varandra via tekniska och mänskliga gränssnitt. Genom att på detta sätt systematiskt arbeta med moduler och gränssnitt uppnår man också att systemet blir öppet, d.v.s. man kan lätt byta ut en otillräcklig eller föråldrad modul mot något bättre, och man kan bygga ut systemet och dess funktionalitet genom att lägga till helt nya moduler. Detta är ett sätt att skapa flexibilitet i förhållande till nya och förändrade användarönskemål, som man upprätt- håller goda möjligheter att smidigt och fortlöpande anpassa ett system till den snabba och ständigt pågående tekniska utvecklingen. De inslag i den tekniska utvecklingen, som betytt särskilt mycket för utvecklingen av statistiska databaser, är ·databastekniken med standardiserade gränssnitt (SQL etc) mot andra systemfunktioner ·intuitivt lättbegripliga de facto standarder för användargränssnitt (Windows, Netscape/Explorer) ·kraftfulla sökmotorer för att söka i stora datamängder bestående av mer eller mindre ostrukturerad fri text måste man programmera rätt mycket själv för att på ett bra sätt utnyttja och kombinera dessa tekniker med varandra. Här kommer emellertid att hända en hel del . Microsoft visade t.ex. upp hur man på ett mycket enkelt sätt kommer att kunna bygga upp avancerade, Internetbaserade applikationer med hjälp av databashanteraren SQL Server 7.0 i kombination med de olika kom- ponenterna i Office (Word, Excel, Outlook etc) inom ramen för utvecklingsmiljön Visual Studio 6.0, som i sig innehåller Visual Basic 6.0 och ett antal kraftfulla utvecklingsverktyg. Med några enkla drags and drops kan man t.ex. snabbt förverkliga en applikation, där ett e- mail skickas till en statistikanvändare, så snart viss statistik, som användaren sagt sig vara intresserad av, finns tillgänglig.