sou · GPB375 · 2002-01-01 00:00:00 — N använda den s k modulen för att exportera och importera data- mängder mellan uppgiftslämnare och kommundatabas N använda den frivilliga delen av kommundatabasen för att lagra och analysera uppgifter på annan nivå än kommun t ex kom- mundelar, verksamhetsnivåer. Detta ökar databasens nytta för kommunen och bidrar till framtida ännu högre kvalitet i läm- nade uppgifter N använda den frivilliga delen av kommundatabasen för att lagra och analysera uppgifter med kortare periodintervall än år t ex tertial, kvartal eller månad. Detta ökar databasens nytta för kommunen och bidrar till framtida ännu högre kvalitet i läm- nade uppgifter N använda den preliminära delen av kommundatabasen för att lagra och analysera uppgifter om kommande perioder, t ex regi- strera prognoser för år och del av år, vilket är intressant och användbart i budget-, planerings- och prognosarbete samt vid uppföljningar. Rapportering av uppgifter till databasen kan ske på följande sätt: Kommunen påbörjar sitt boksluts- och årsredovisningsarbete. Kommunens uppgiftslämnare importerar valfri del av eller hela RS-infor- mationen och verksamhetsinformation till kommundatabasens export-, import-, rapport- och analysverktyg (via en standardiserad textfil från kommunens ekonomi- eller verksamhetssystem). Den gjorda dataimporten (fortfarande finns data endast lokalt) kan nu analyseras/kontrolleras t ex enligt den analys-/kontrollmodell som finns inbyggd i RS-blanketten. När importen och nödvändiga kontroller/analyser gjorts blir det också möjligt att fysiskt föra över dessa uppgifter till kommundatabasen så att andra i eller utanför kommunen kan ta del av dem. I samband med att uppgiftslämnaren uppdaterar kommundatabasen med ny information anges vilka den nya informationen skall vara tillgänglig för (alla, vissa eller ingen annan). Kommunens ansvarige uppgiftslämnare kan sätta upp generella regler så att alla uppgifter hanteras lika eller distribuera rätten till enskild uppgiftslämnare att sätta regler för enskilda uppgifter. Enskilda uppgifter kan inte längre lämnas. Endast komplett ifylld enkät kan uppdateras av kommunens ansvarige uppgiftslämnare. Tankegångarna innebär att det inom ramen för det föreslagna rådets arbete med kommundatabasen, skulle kunna tas fram en applikation vars huvudsakliga funktion blir att, så långt möjligt, stödja hanteringen och konsolideringen av de grunddata som kommunerna rapporterar till statistikansvariga myndigheter för vidare användning i kommundatabasen. Med en sådan applikation följer flera möjligheter: 1.Kommunerna kan använda applikationen för att hantera periodiseringar samt fördelningar och kalkylerade kostnader m.m. antingen enligt en rekommenderad standard eller enligt från standarden avvikande egna redovisningsprinciper. 2.Webbaserade analyser av den egna kommunens data med till- hörande grunddata kan göras oberoende av andra kommuners eller databasägarens aktiviteter. 3.Kommunerna ges ökade möjligheter att få grepp om, kontrol- lera och inte minst använda den information som inte sam- las in centralt i den egna kommunen utan skickas direkt från t ex skolor till uppgiftsinsamlare. 4.Kommunerna får möjlighet att använda kommundatabasen och analysverktyget för webbaserad kommunikation och lagring av statistik och prognoser som baseras på andra periodbegrepp än år t ex månad, kvartal eller tertial. De ovan skisserade möjligheterna bör övervägas vid en framtida konstruktion och upphandling av databasen. Dessa möjligheter bidrar till att öka kommundatabasens, verksamhetsstatistikens och räkenskapssammandragets värde som en omfattande kunskapskälla för kommuner och andra med intresse av verksamhet. Med denna ökade nytta kommer även kvaliteten i databasen och nyckeltalen att öka. Exempel på presentationer av uppgifter i kommundatabasen Välkommen till Kommundatabasen! VERKTYG FÖR ANALYS OCH JÄMFÖRELSER Klicka på knappen före verksamheten Förskoleverksamhet 1 - 5 år Skoleverksamhet 6 - 15 år Gymnasieskola 16 - 19 år Stöd och behandling för barn och unga Stöd och behandling för vuxna Vård och omsorg om äldre – Insatser enligt LSS och Vård och omsorg om äldre – särskilt boende Förskoleverksamhet 1 - 5 år Jämför med andra kommuner i förskoleverksamhet %: Förskoleverksamhet 1 - 5 år Jämför med andra kommuner i förskoleverksamhet %: Förskoleverksamhet 1 - 5 år Jämför med andra kommuner i förskoleverksamhet %: Förskoleverksamhet 1 - 5 år Jämför med andra kommuner Andel inskrivna barn i åldern % Antal inskrivna barn i åldern i förskoleverksamhet %: - regi varav förskola varav familjedaghem Tidplan för införande, utveckling och utvidgning av databas mm. I bilagan redovisas tidpunkt, delprojekt och aktivitet. Beträffande delprojekten gäller följande förkortningar: Benchmarking och tvärsektoriella studier Snabbare inrapportering och presentation Igångsättning av kommundatabasen mm Utvidgning av databasen. Utredningen överlämnas till regeringen. Regeringen beslutar om inrättande av kommundatabas enligt för- Personal söks till kansliet Arbetar bl.a. med vidareutveckling av provi- soriskt system att användas för presentation av verksamheten 2000 Arbete med systembeskrivning inför upphandling av fullskaligt data- Information och instruktioner till samtliga kommuner om databasen. Samråd och samverkan med sektorsmyndigheterna och Svenska Samarbete med SCB om hur uppgifterna skall göras tillgängliga för Råd utses och börjar arbeta. Överföring av färdig statistik från befintliga insamlingar till kom- Successiv publicering i den kommunala databasen så snart uppgifter influtit och det är tekniskt möjligt (under detta första år i den provi- soriska databasen). Bilaga 8 SOU 2001:75 Kansliet tar fram webblösning för redovisning av benchmarkin- Upphandling för detta inleds. ring av kriterier för goda benchmarkingexempel. Inventering av befintliga kvalitetsnyckeltal. Inventering av befintliga redan framtagna uppgifter och nyckeltal. Information till kommunerna angående plattformen för benc- Samråd och samarbete med kommunförbunden, sektorsmyndig- heterna och andra intressenter kring kvalitetsnyckeltal. Samarbete med och berörda sektorsmyndig- heter samt andra intressenter. Översyn av inrapporteringssystemen till RS och statistikansvariga Kansliet arbetar med de förslag som presenterats i utredningen. I vissa fall bildas projektgrupper En arbetsgrupp med 5-6 kommuner och berörda sektorsmyndig- heter engageras för att ta fram kvalitetsnyckeltal inom de verksam- hetsområden som finns i den kommunala databasen. Insamling av exempel från kommuner. 1 – 3 arbetsgrupper med olika landsting och berörda sektorsmyn- digheter engageras för att ta fram nyckeltal inom planerade nya Kansliet och projektgrupperna initierar samarbete med syste- mleverantörerna för att utforma och testa nya rutiner och ny teknik vid inrapporteringen av underlag. En utgångspunkt kan vara den idéskiss som utredningen beskriver om uppgiftsinlämning och Databasen, innehållande nyckeltal , tillgänglig på nätet i färdigt skick. Första publicering av exempel på genomförd benchmarking. Nya kvalitetsnyckeltal presenteras. Nyckeltal inom berörda områden fastställs. SOU 2001:75 Bilaga 8 Avisering till kommuner och andra uppgiftslämnare vad som avses samlas in för . Värden tas fram (där så är möjligt) och läggs in i databasen. Information till landsting och andra berörda uppgiftslämnare om vad som hämtas in med avseende på . I den tekniskt nya databasen läggs fastställda nyckeltal in, där så är möjligt med värden . Idégrupp kring tvärsektoriella studier bildas. Deltagare från kansliet, kommunförbunden, kommuner, sektorsmyndigheter forskning- Förslag till hur tvärsektoriella studier löpande skall bedrivas pre- Konkreta exempel presenteras. Inventering av befintliga redan framtagna uppgifter och nyckeltal. Samarbete med och berörda sektors- myndigheter samt andra intressenter. 1 – 3 arbetsgrupper med 6-8 kommuner och berörda sektorsmyn- digheter engageras för att ta fram nyckeltal inom tänkta områden. Nyckeltal inom berörda områden fastställs. Information till kommuner och andra berörda uppgiftslämnare om vad som avses hämtas in för . I den tekniskt nya databasen läggs fastställda nyckeltal in, där så är möjligt med värden för 2001-2003. Insamling och överföring av värden (2003) påbörjas. Insamling och överföring av värden (2003) påbörjas. Successiv publicering av uppgifter i kommundatabasen. Successiv publicering av uppgifter i kommundatabasen. Inventering av befintliga redan framtagna uppgifter och nyckeltal. Samarbete med och berörda sektors- myndigheter samt andra intressenter. 1 – 3 arbetsgrupper med 6-8 kommuner och berörda sektorsmyn- digheter engageras för att ta fram nyckeltal inom tänkta områden. Nyckeltal inom berörda områden fastställs. Information till kommuner och andra berörda uppgiftslämnare om vad som avses hämtas in för . Bilaga 8 SOU 2001:75 I den tekniskt nya databasen läggs fastställda nyckeltal in, där så är möjligt med värden för 2001-2004. Insamling och överföring av värden (2004) påbörjas. Successiv publicering av uppgifter i kommundatabasen. Inventering av befintliga redan framtagna uppgifter och nyckeltal. Samarbete med och berörda sektorsmyndig- heter samt andra intressenter. 1 – 3 arbetsgrupper med landstingsrepresentanter och berörda sek- torsmyndigheter engageras för att ta fram nyckeltal inom tänkta Nyckeltal inom berörda områden fastställs. Information till landsting och andra berörda uppgiftslämnare om vad som avses hämtas in för . I den tekniskt nya databasen läggs fastställda nyckeltal in, där så är möjligt med värden för 2001-2005. Insamling och överföring av värden (2005) påbörjas. Successiv publicering av uppgifter i kommundatabasen. Insamling och överföring av värden (2006) påbörjas. Successiv publicering av uppgifter i kommundatabasen. De verksamhetsutvidgningar som redovisas i ovanstående tidplan är följande: Skola och barnomsorgsverksamhet, vård och omsorg om äldre, omsorg om funk- tionshindrade samt individ- och familjeomsorg. Första året med komplett och Databasen utökas med finansiella nyckeltal. Delar av landstingens verksamhet förs in i den kommunala databasen. Databasen utökas med övriga primärkommunala verksamheter (räddningstjänst, renhållning, vatten- och avloppsverksamhet, biblioteksverksamhet, miljö- och hälsoskyddsfrågor, bygglov etc.) Databasen utökas med primärkommunernas frivilliga verksamheter (fritids- och kulturverksamhet, gator och vägar, park m.m.). Resterande delar av landstingens verksamhet förs in i den kommunala databasen. Utredningen för fortsatt utveckling av en databas m.m. (Fi 2000:8) Förslag till frågeblanketter m.m. avseende kvalitetsnyckeltal i kommundatabas () levererar härmed rubricerat uppdrag. Avrapportering består av en PM med ett avsnitt som beskriver uppläggning av brukarundersökningar i kommunerna, underlag för upphandling av sådana undersökningar samt frågeblanketter avse- ende de kommunala verksamheterna förskola, grundskola och äldreomsorg. En teknisk beskrivning av den rekommenderade analysmodellen bifogas. Materialet har tidigare översänts elektroniskt. SCB:s kontaktperson i detta ärende är , tfn . SCB:s Kvalitetsmodell med Nöjd – Kund – Index (NKI) Modell med skräddarsydda frågor Varje undersöknings frågor (indikatorer) fastställs i samarbete med beställaren så att man kan få en modell som är skräddarsydd för beställarens verk-samhet. Modellen kan således karaktäriseras som en tom struktur upp- byggd kring en matematisk modell, vars variabelinnehåll konkreti- seras i samarbete med beställaren. Ett undantag finns dock: de rela- tivt standardiserade tre indikatorer (frågor) som ligger till grund för måttet på totalkvaliteten (dvs. på NKI). Dessa tre indikatorer utgörs av frågor om: x hur nöjd man är med verksamheten dess helhet x hur väl verksamheten uppfyller ens förväntningar x hur verksamheten är jämfört med en ideal sådan. Dessa tre indikatorer bildar tillsammans NKI, som är en s.k. latent variabel och som ingår i den s.k. inre modellen (se figur på nästa sida) tillsammans med ett antal andra latenta variabler i form av kvalitetsfaktorer och eventuella mål- och resultatvariabler. Latenta variabler mäts via indikatorer Kvalitetsfaktorerna och indikatorerna fastställs i dialog med beställaren. Vanligen mäts en kvali-tetsfaktor med 3–5 indikatorer. Antalet beror på hur komplex och omfattande en kvalitetsfaktor är och kan därför i vissa fall innehålla betydligt fler än 5 indikatorer. Indikatorerna måste täcka respektive faktors område och bör vara så konkreta och åtgärdsrelevanta som möjligt. Indikatorerna mäter vanligen olika aspekter eller delar av en kvalitetsfaktors område snarare än att de utgör alternativa mått på samma sak. Det se-nare kan dock sägas karaktärisera de tre ovan nämnda standardiserade indikatorer som mäter totalkvaliteten i form av NKI. Modellen lyckas vanligen förklara 60–av variationen mellan kunderna när det gäller deras uppfattning om totalkvaliteten (NKI). Förklaringsgraden mäts med måttet R2. NKI är centrum i modellen –dels ett sammanfattande mått på en verksamhet, sedd ur kun- dernas perspektiv, och är därmed viktig övergripande infor- mation lämplig att följa över tiden –dels det nav som analysmodellen kretsar kring genom att NKI står för just totalkvaliteten för den studerade verksamheten. Det som finns i respektive undersöknings frågeformulär är de s.k. indikatorerna (delfrågorna) som i sin tur ligger till grund för de olika latenta variablerna i modellen. Kunderna eller användarna får via frågeformuläret redovisa sin bedömning av de olika indika- torernas kvalitet. Varje indikator mäts vanligen på så sätt att kun- den får betygsätta den del av verksamheten som indikatorn ifråga mäter (ange hur nöjd man är med den) på en skala från 1 till 10, där 1 är det lägsta och sämsta värdet och 10 det högsta och bästa. Modellen illustreras i den stora figuren på nästa sida. Den inne- håller tre delar: a) en mätmodell i x, b) en mätmodell i y samt c) en inre sambandsmodell i [ och K (de sex stora ovalerna). x1, x2.x12 samt y1, y2y4 (vita mindre ovaler) symboliserar modellens indi- katorer, dvs. de frågor som finns i frågeformuläret. Underlaget för att beräkna kvalitetsfaktorernas (de latenta variab- lernas) indexvärden består av de respektive indikatorer som kun- derna betygsatt på 10-gradiga skalor. För varje indikator beräknar metoden en vikt. Dessa vikter kan ses som regressionskoeffi- cienter. Med hjälp av dessa vikter byggs kvalitetsfaktorn upp som ett vägt medelvärde av respektive faktors indikatorer. Bestäm- ningen av dessa vikter sker i ett iterativt förfarande med hjälp av s.k. minsta kvadratanpassning. Kriteriet för val av vikter är att få skattade indikatorvärden som är så lika de observerade värdena som möjligt. En mera teknisk beskrivning ges i . (1973, se nedan). Den matematisk-statistiska lösningen ger också mått på den effekt som en förändring av respekti-ve kvalitetsfaktors betygsindex för- väntas ha på totalkvaliteten, dvs. Detta innebär således att vi för varje kvalitetsfaktor dels vet vilket betygsindex den fått av kunderna, dels vet vilken effekt en förändring av dess betygsindex bör medföra för indexet för totalkvaliteten (NKI). Detta effektmått erhålles således via modellberäkningarna utan att vi ställt någon fråga om kvalitetsfaktorernas betydelse eller effekt. Frågeformuläret har därmed kunnat reduceras påtagligt som man får ett mer relevant, tydligt och tolkbart effektmått. Hur går då detta till? Hur beräknas effektmåtten? Effektmåtten erhålls som sagt utan att kunderna tillfrågas om dem. Det existerar därmed inga effektmått på individnivå, utan effektmåtten är sam- bandsmått på gruppnivå för kunderna, dvs. ett mått på kunderna som grupp. Effektmåtten erhålles simultant för alla kvalitetsfaktorer via ett ekvationssystem, vars lösning bygger på linjär regression. Förenklat kan ett effektmått åskådliggöras som i figur 2, där den vertikala axeln mäter totalkvaliteten (NKI) med skalan 0–100 och den hori- sontella axeln mäter t.ex. kvalitetsfaktorn tillgänglighet med samma skala. Varje punkt i diagrammet symboliserar svaret från en kund i undersökningen. För varje kund kan vi således se ett värde för kundens bedömning av tillgängligheten och ett värde för kundens bedömning av totalkvaliteten mätt med NKI. Punkterna bildar här tillsammans ett mönster som kan sammanfattas av den linje som går genom punktsvärmen och som modellen beräknat så, att i princip summan av de lodräta avstånden från respektive punkt till linjen är så liten som möjligt. Linjens anpassning till punkterna kallas för linjär regression. Varje sådan linje har en riktning (vinkeln v) som mäts med den s.k. riktningskoefficienten som är A/B. Detta mått är en s.k. regressionskoefficient, vilket är exakt detsamma som en kvalitetsfaktors effektmått. Ju brantare linjen är, desto större effekt har kvali-tetsfaktorn i fråga. En faktor med en linje som är nästan parallell med den våg- räta axeln har därför ett lågt effektvärde. Ett effektmått på 0 kan också erhållas om sambandet mellan en kvalitetsfaktor och total- kvaliteten NKI ser ut som i figur 3 nedan. Till en sådan diffus bild av kundsvar som i figur 3 ovan kan ingen linje anpassas. Tolkbart – inte enbart rangordning Effektmåttet ger inte enbart en rangordning av kvalitetsfaktorerna efter effekt. Måttet är också direkt tolkbart. Dess innebörd är att om man enligt exemplet i figur 2 lyckas öka tillgänglighetens be- tygsindex med B enheter, så kan man förvänta sig att totalkvalite- ten, som den upplevs av kunderna, kommer att öka med A enheter. (De effektmått vi anger i våra rapporter är multiplicerade med 5 vilket innebär att om en kvalitetsfaktor ökar sitt betygsindex med 5 enheter, förväntas totalkva-liteten (NKI) öka med just det angivna effektmåttets storlek.) Modellen ger en tydlig och åtgärdsrelevant infor-mation och är sparsam när det gäller antalet frågor. Resultaten från den inre modellen kan samman-ställas i en s.k. åtgärdsmatris som i figur 4 nedan. Faktorer som hamnar i kvadrant I och II – i syn-nerhet de i kva- drant II – är de som bör prioriteras i förbättringsarbetet, eftersom de har högre effekt på kundernas bedömning av totalkvaliteten. Faktorer i kvadrant III och IV behöver däremot inte prioriteras, men deras standard bör bibehållas. En kvalitetsfaktors effektmått sammanhänger nämligen med den betygsnivå den har vid mät- ningen.Ett lågt effektmått får absolut inte tolkas som att kvalitets- faktorn i fråga är av liten betydelse för verksamheten. Ett lågt effektmått innebär att med den standard som kvalitetsfaktorn i fråga har vid mätningen, saknar den samband med hur kun-derna bedömer totalkvaliteten. På en klart lägre betygsnivå kan samma faktor däremot ha en stor förväntad effekt på NKI, och oavsett betygsnivå kan den alltid vara av central betydelse för tjänsten eller produkten ifråga. Att modellens effektmått har just dessa egen- skaper är av stort värde när man söker en optimal prioritering för sitt förbättringsarbete. Våra beräkningar av betygsindex och effektmått redovisas med konfidensintervall (felmarginaler) på 95-procentsnivån. Felmargi- nalerna täcker dels den osäkerhet som sammanhänger med att det är modellbaserade skattningar, dels den osäkerhet som kan bero på att en undersökning baseras på ett urval av kunder. (1973) Nonlinear iterative partial least squares (NIPALS) modelling: Some current developments in multivariate analysis, P.R. Krishnaiah, ed., : Academic Press, Inc., pp. C, Särndal C-E and . (1977). Foundations of Inferece in Survey Sampling. , Hackl , . , Robustness of Partial least-squares method for estimating latent variable quality structures, , Vol. 26, No. (1992). A national customer satisfaction barometer: the Swedish experience, , 56. Om frågeblanketter och datainsamling Svenskt Kvalitetsindex (SKI), ett konsortium bestående av i , SIQ), samt SCB har gjort årliga mätningar av Nöjd-Kund- Index (NKI) för olika branscher, bland annat för olika delar av offentlig verksamhet. Mätningarna baseras på utprovad vetenskap- lig teknik som används internationellt bland annat inom EU och . Modellen har tillämpats vid mätning av offentlig sektor i . Jämförelsetal i form av NKI finns således både nationellt och internationellt. I inleddes ett projekt i vilket Statskontoret tillsammans med SCB provar Nöjd-Kund-Index-modellen som postenkät för mätning av hur medborgare och brukare (kunder) bedömer olika delar av den offentliga sektorn. Målet är att skapa ett system för regelbundna riksmätningar. Den multivariata modellanalys som kan genomföras på ett statistiskt material med data som erhållits med hjälp av här presen- terade frågeblanketter bör redovisas i form av: 1)Diagram. En åtgärds- eller prioriteringsmatris med tydliga anvis- ningar på vad som bör prioriteras i ett förbättringsarbete. 2)Tabell med indexvärden för respektive kvalitetsfaktor. 3)Tabell el. a)betygsmedelvärde per delfråga, b)svarens fördelning efter lågt betyg (1-4), medelbetyg (5-7) och högt betyg (8-10) per fråga. Vidare bör partiellt bortfall redovisas per fråga. Bilagan innehåller kortversioner av frågeblanketter för mätning av kundernas eller brukarnas bedömning av tre kommunala verksam- heter (förskola, grundskola och äldreomsorg). Frågeblanketterna bör kompletteras med bakgrundsfrågor (om kön, ålder m.m.) vilka av utrymmesskäl utelämnats i denna bilagas exempel. Frågorna är utprovade och har använts i flera större undersök- ningar. I var och en av de tre modellerna förklarar kvalitetsfakto- rerna av skillnaderna bland brukarna vad gäller deras bedömning av verksamhetens totalkvalitet. SCB rekommenderar att respektive frågeblankett används i sin helhet varvid komplett modellanalys och utarbetande av åtgärds- matris blir möjlig. Även om man väljer att enbart använda de tre i respektive fråge- blankett avslutande helhetsfrågorna (med fet stil) kan man erhålla ett jämförbart NKI-värde för respektive verksamhet. Frågeblanketten är ej utformad för att beskriva äldreomsorgen för de personer som enbart har bostad i äldreboende utan att erhålla någon form av hjälp. Frågeblanketten är inriktad på hjälp- insatser och saknar frågor om bostadens utrustning och funktion. Total- eller urvalsundersökning? Komplett modellanalys kräver minst 250 observationer för att acceptabel precision på effektmåtten skall kunna uppnås. En faktors effektmått anger vilken förändring man kan förvänta sig på den av brukarna upplevda totalkvaliteten (NKI) om faktorns betygsindex förbättras eller försämras. Redovisning av resultat på lägre nivå, t.ex. enskilda förskolor, kan göras trots att man då inte har tillgång till 250 observationer. Det görs då genom att effektmåtten beräknas på ett grupperat material innehållande flera förskolor. Den enskilda förskolan er- håller sedan för sin modellanalys från gruppanalysen härledda effektmått kombinerade med egna index. Om man i en kommun anser det viktigt att förbättringsarbetet baseras på helt egna undersökningsresultat för varje enhet är total- undersökningar ofta det enda alternativet. Undantag utgörs av verksamheter med förhållandevis stora enheter som grundskolor för vilka kravet på redovisning av hur föräldrar eller elever bedömer skolan kan tillgodoses med urvalsundersökningar per skolenhet. Enkla tumregler för urvalsstorlekar kan inte anges. Av tabellen nedan framgår hur felmarginalerna varierar beroende på såväl urvalsstorlek (n) som det totala antalet brukare (N). Det totala antalet brukare ingår i tabellen med tre för kommunala verk- samheter i medelstora kommuner realistiska storlekar (500, 1 000 och 2 000). Tabellens felmarginaler avser procentenheter när den i urvalet beräknade egenskapen gäller för av de svarande vilket är den procentnivå vid vilken osäkerhets- eller felmargi- nalerna blir störst. Tabellens n avser antal svarande vilket är det- samma som urvalsstorleken om alla svarar. Vanligtvis har man ett bortfall på i undersökningar av detta slag.