Puoluekannatus ja virhemarginaalit

Alma Media ja Yle julkistivat joulukuun lopulla peräkkäisinä päivinä puolueiden kuntavaalikannatusta koskevat mielipidemittauksensa. Tietoykkönen Oy:n Almalle toteuttaman kyselyn haastattelut tehtiin 9.–18.12., Taloustutkimus taas toteutti Ylen kyselyn 7.–28.12. Puolueiden kannatusprosentit kummassakin kyselyssä on lueteltu alla olevassa taulukossa.

Yle Alma Media
SDP 21,2 % 20,1 %
keskusta 20,3 % 19,5 %
kokoomus 17,4 % 17,1 %
vihreät 13,3 % 11,2 %
PS 9,4 % 11,6 %
vasemmistoliitto 7,6 % 8,8 %
RKP 4,9 % 4,5 %
KD 3,6 % 3,7 %
muut 2,3 % 3,5 %

Puolueiden kannatuksissa on havaittavissa pieniä eroja kyselyiden välillä. Huolimatta siitä, että mielipidemittausten aikavälit poikkeavat hieman toisistaan, Alman kyselyn aikaväli mahtuu kokonaan Ylen kyselyn ”sisään”. Voisi kuvitella, että liki samaan aikaan tehdyt mielipidemittaukset antaisivat melko tarkalleen samat kannatuslukemat kullekin puolueelle. Näin ei kuitenkaan ole. Mistä se johtuu?

Vastaus kysymykseen löytyy tietenkin mielipidemittausten virhemarginaalista. Mutta mitä virhemarginaali oikeastaan tarkoittaa ja miten sitä pitäisi tulkita?

Virhemarginaali ja luottamusväli

Otetaan lähempään tarkasteluun ne kaksi puoluetta, joiden kannatuslukemissa ero Ylen ja Alma Median kyselyiden välillä on suurin: poliittisen spektrin vastakkaisilta laidoilta löytyvät vihreät ja perussuomalaiset.

Ylen kyselyssä vihreät on neljänneksi suurin puolue selvällä erolla viidenneksi suurimpaan puolueeseen perussuomalaisiin. Alma Median kyselyssä puolueet taas ovat lähes tasoissa, mutta perussuomalaiset johtaa vihreitä täpärästi.

Molempien kyselyiden ilmoitettu virhemarginaali on ±2,4 prosenttiyksikköä. Tarkoittaako tämä, että esimerkiksi vihreiden todellinen kannatus voi Ylen kyselyn mukaan olla yhtä hyvin mikä hyvänsä luku välillä 10,9–15,7 % ja Alma Median mukaan välillä 8,8–13,6 %? Ei tarkoita.

Ensin lienee hyvä hieman avata, mikä on virhemarginaalin määritelmä. Tilastotieteellisin termein ilmaistuna mielipidemittauksen virhemarginaali on sama asia kuin 95 prosentin luottamusvälin (engl. confidence interval) puolikas. Tämä tarkoittaa siis sitä, että mikäli tutkimuksen otos on harhaton (tästä lisää artikkelin loppupuolella) puolueen todellinen kannatus on 95 prosentin todennäköisyydellä jollain kohtaa vaihteluväliä, joka ulottuu virhemarginaalin verran ilmoitetusta prosenttiluvusta kumpaankin suuntaan.

Kyselyn virhemarginaali lasketaan seuraavalla kaavalla:

Kaavassa p merkitsee puoluekannatuksen tai muun mittauksen kohteena olevan asian suhteellista osuutta desimaalilukuna (esim. vihreiden kannatus Ylen kyselyssä = 0,133) ja n kyselyyn vastanneiden määrää eli otoskokoa. 1,96 tulee kaavaan taas siitä, että 95 prosentin vaihteluvälin äärirajat ovat ±1,96 keskihajonnan etäisyydellä keskiarvosta.

Suoraan kaavasta ilmenee kaksi merkittävää virhemarginaalia koskevaa seikkaa:

  1. Populaation eli perusjoukon, siis koko tutkimuksen kohteena olevan ryhmän koko ei vaikuta virhemarginaaliin. Voi tuntua epäintuitiiviselta, että puolueiden kannatuksen selvittämiseksi koko Suomessa (5,5 milj. as.) tai pelkästään vaikkapa Lappeenrannassa (73 000 as.) tarvitaan yhtä suuri otos saman virhemarginaalin saamiseksi. Mikäli otoskoko on hyvin lähellä populaation kokoa, näin ei itse asiassa olekaan, mutta useimmissa käytännön tilanteissa sama otos tuottaa mielipidemittauksessa yhtä suuren virhemarginaalin, oli tutkimuksen kohteena sitten 50 miljoonan tai 50 000:n kokoinen ihmisjoukko.
     
  2. Erisuuruisilla kannatusluvuilla on eri virhemarginaalit. Tämä merkitsee sitä, että mielipidemittauksen ilmoitettu virhemarginaali pätee sellaisenaan vain yhteen vertailussa mukana olevista puolueista (yleensä suurimpaan niistä). Luvun virhemarginaali on sitä suurempi, mitä lähempänä 50 prosenttia se on. Niinpä pienempien puolueiden kohdalla todellinen marginaali on ilmoitettua pienempi.

Ylen kyselyyn vastasi 1 946 henkilöä, joista 57,6 % eli 1 121 kertoi puoluekantansa. Alma Mediaa varten haastatelluista 1 500 henkilöstä kantansa ilmaisi 70,8 % eli 1 062. Näillä luvuilla saadaan yllä esitettyä kaavaa käyttäen laskettua seuraavat virhemarginaalit kullekin puolueelle:

Yle (n = 1 121) Alma Media (n = 1 062)
SDP ±2,4 % ±2,4 %
keskusta ±2,4 % ±2,4 %
kokoomus ±2,2 % ±2,3 %
vihreät ±2,0 % ±1,9 %
PS ±1,7 % ±1,9 %
vasemmistoliitto ±1,6 % ±1,7 %
RKP ±1,3 % ±1,2 %
KD ±1,1 % ±1,1 %
muut ±0,9 % ±1,1 %

Todellinen arvo voi olla myös virhemarginaalin ulkopuolella

On huomionarvoista, että virhemarginaalin laskemiseen käytetty luottamusväli on 95, ei suinkaan 100 prosenttia. Todellinen arvo voi siis löytyä myös virhemarginaalin ulkopuoleltakin. Yksittäisen puolueen kannatuksen tapauksessa tämän todennäköisyys on vain 5 %, mutta koska yhdestä mielipidemittauksesta ilmenee 9 eri numeroa  – 8 puolueen kannatusprosentit sekä ryhmä ”muut” – todennäköisyys sille, että ainakin yksi niistä on pielessä virhemarginaalia enemmän on 37 %. Todennäköisyys sille, että ainakin yksi joko Ylen tai Alma Median luvuista on virhemarginaalia kauempana todellisuudesta on jo 60 %, ja on lähestulkoon varmaa (todennäköisyys 99,6 %), että ainakin yksi Ylen vuoden aikana julkaisemista 12 mielipidemittauksista sisältää vähintään yhden kannatuslukeman, jonka todellinen arvo on virhemarginaalin ulkopuolella.

Yllä olevassa kuviossa on kuvattu se vaihteluväli jolle vihreiden ja perussuomalaisten todellinen kannatus Ylen ja Alma Median kannatusmittausten mukaan sijoittuu. Tavallinen, 95 prosentin luottamusväliin perustuva virhemarginaali on kuvattu täytettynä laatikkona, lisäksi katkoviivalla on osoitettu 99,7 prosentin luottamusväli (±3,0 keskihajontaa), jonka sisältä oikea arvo löytyy jo lähes varmasti.

Parikin prosenttiyksikköä on aika iso heitto kun puhutaan kymmenen prosentin tietämissä pyörivistä luvuista. Kuten ylempänä kuvatusta laskukaavasta ilmenee, virhemarginaalia olisi mahdollista pienentää otoskokoa kasvattamalla. Miksi näin ei tehdä mielipidemittausten tulosten tarkentamiseksi? Syy on yksinkertainen: raha. Virhemarginaalin puolittaminen vaatisi otoskoon nelinkertaistamista ja kustannukset kasvaisivat samassa suhteessa. Noin tuhannen vastaajan otos on vuosikymmenten saatossa päätetty tarkkuudeltaan median käyttöön riittäväksi kun otetaan huomioon myös mittausten teettämisen kustannus.

Lisäksi on syytä huomioida, että kaikki arvot virhemarginaalin sisällä eivät ole yhtä todennäköisiä. Virhemarginaalin olessa ±2,0 prosenttiyksikköä todellinen arvo on 68 prosentin todennäköisyydellä korkeintaan yhden prosenttiyksikön päässä keskiarvosta.

Alla oleva kuvio esittää vihreiden ja perussuomalaisten kannatuslukujen todennäköisyysjakauman. Todennäköisyys sille, että todellinen kannatusluku osuu kuvion keskellä olevalle tummennetulle alueelle on kussakin tapauksessa n. 4 % ja pienenee siitä etäännyttäessä. Kuvioelementtien kärjet kuvaavat 99,7 prosentin luottamusväliä.

Tämäkään kuvio ei silti vielä anna kovin hyvää vastausta siihen, mikä puolueiden todellinen kannatus on. Ylen yhden puolueen kannatukselle antama, kuviossa tummennettu todennäköisin arvo on aivan Alma Median todennäköisyysjakauman äärilaidalla ja päinvastoin.

Useamman mielipidemittauksen tulosten yhdistäminen

Usein tarkin tulos saadaan kun kahden tai useamman mielipidemittausten sisältämä tieto yhdistetään ja muodostetaan aineistosta uusi kuvio. Tähän on olemassa erilaisia tapoja. Maailmalla toimii useita mielipidemittausten tulosten yhdistelyyn erikoistuneita verkkosivustoja, joita kutsutaan mielipideaggregaattoreiksi (engl. poll aggregator). Ne ovat kehittäneet monimutkaisia, erilaisia paino- ja korjauskertoimia hyödyntäviä menetelmiään tarkoitukseen. Tunnetuin aggregaattoreista lienee FiveThirtyEight, jonka käyttämä malli pyrkii huomioimaan mm. joidenkin tutkimuksia tuottavien organisaatioiden taipumuksen systemaattisesti liioitella republikaanien tai demokraattien kannatusta. (Suomessa julkaistaan mielipidemittauksia niin harvakseltaan, ettei niiden aggregoinnista ole kehittynyt omaa journalismin lajiaan kuten esimerkiksi USA:ssa.)

Yllä olevassa kuviossa mielipidemittausten tulokset on yhdistetty kyselyiden vastaajamäärällä painotettuna, ilman muita kertoimia ja laskettu lopuksi uudet virhemarginaalit yhdistetyn vastaajamäärän mukaan. Laskelman perusteella vihreät olisi siis perussuomalaisia suositumpi, joskaan ei aivan yhtä pitkällä kaulalla kuin Ylen kyselyn alkuperäisten lukujen valossa. Tässä kaikkien puolueiden yhdistetyt luvut:

SDP 20,7 %
keskusta 19,9 %
kokoomus 17,3 %
vihreät 12,5 %
PS 10,3 %
vasemmistoliitto 8,2 %
RKP 4,7 %
KD 3,6 %
muut 2,9 %

Yhdistämiseen käyttämäni laskukaavat ovat hyvin yksinkertaisia:

jne.

Tällaisia yksinkertaisia kaavoja käyttäen laskelman tekeminen on helppoa, ja vaikka sillä onkin puutteensa verrattuna mielipideaggregaattorien käyttämiin hienostuneempiin malleihin, laskelman tulos kertoo kuitenkin puoluekannatuksesta enemmän kuin yksittäinen mielipidemittaus. Kun tämä ei ole tämän vaikeampaa, ihmettelen kyllä vähän, miksi media ei Suomessa vaikuta yhtään kiinnostuneelta tekemään puoluekannatuslaskelmia jotka perustuisivat useampaan kuin yhteen mielipidemittaukseen!

Virhemarginaali antaa liian ruusuisen kuvan mielipidemittauksen luotettavuudesta

Edellä esitetyissä laskelmissa ja mielipidemittauksen tutkimuksen virhemarginaalista puhuttaessa ylipäänsäkin lähdetään implisiittisesti siitä oletuksesta, että tutkimuksen otos on harhaton (engl. unbiased) tai ainakin, että otoksen mahdollinen vinouma on pystytty jollain tavalla oikaisemaan. Näin harvemmin todellisuudessa on.

Harhattomuus tarkoittaa sitä, että ainut tekijä joka vaikuttaa siihen, kenet populaatiosta poimitaan mielipidemittauksen tutkimusotokseen on sattuma. Jos nostamme erivärisiä palloja sisältävästä valtavasta pussista 1 121 palloa ja niistä 133 on vihreitä, voidaan virhemarginaalin laskentakaavaa käyttäen helposti selvittää, että kaikista pussissa olevista palloista on 95 prosentin todennäköisyydellä vihreitä 11,3–15,3 % (13,3 ± 2,0). Virhemarginaali kuvaa siis otantavirhettä (engl. sampling error), eli sitä, että satunnaisotantaan osuu harvoin aivan täsmälleen populaation sisäistä jakaumaa kuvaava joukko kohteita.

Mielipidemittauksiin vastaavat ihmiset eivät kuitenkaan ole yhtä helppo tutkimuskohde kuin pallot, vaan otantavirheen lisäksi tulosta vääristävät erilaiset otosharhat (engl. sampling bias):

  • Tutkimukseen ei ole käytännössä mahdollista poimia satunnaista joukkoa kaikista äänestysikäisistä suomalaisista, vaan otanta joudutaan tekemään esimerkiksi arpomalla haastateltavat numeropalveluun rekisteröityjen puhelinnumeroiden joukosta. Tutkimuksen otantakehikko (engl. sampling frame) on tällöin ne suomalaiset, joilla on julkinen puhelinnumero. Se ei ole täsmälleen sama joukko kuin kaikki äänestysikäiset suomalaiset, mistä johtuen kyselyyn sisältyy peittovirhe (coverage error).
  • Osalla suomalaisista on käytössään useampi kuin yksi puhelinnumero, joten heidän valikoitumisensa puhelinnumeroista arpomalla muodostettuun otokseen on keskimääräistä todennäköisempää. Jotkut taas voivat esimerkiksi vuorotyön vuoksi olla tutkimuksentekoaikana huonosti tavoitettavissa puhelimitse, jolloin heidän valikoitumisensa otokseen on vähemmän todennäköistä. Tällaisten syiden vuoksi puhelimitse tehtävään mielipidemittaukseen sisältyy myös valikoitumisharha (engl. selection bias).
  • Kaikki tutkimukseen valitut eivät syystä tai toisesta halua vastata kyselyyn. Varsinkin verkkokyselyissä vastauskato on yleensä iso ongelma ja sen aiheuttama vinouma (engl. non-response bias) potentiaalisesti suuri.

Otantavirheen ja erilaisten otosharhojen lisäksi tulosta vääristää vielä vastausharha (engl. response bias), joka on kattotermi erilaisille syille, joiden vuoksi osallistujien antamat vastaukset kyselyyn eivät aina täysin vastaa sitä, miten he todellisuudessa ajattelevat tai toimivat. Kaikki eivät esimerkiksi halua myöntää haastattelijalle kannattavansa rasistiseksi väitettyä puoluetta. Toisaalta haastateltava saattaa vastata eri kysymykseen kuin mikä häneltä on kysytty, esimerkiksi kuntavaalikannatusta koskevassa kyselyssä siihen, mitä puoluetta hän äänestäisi eduskuntavaaleissa.

Otantavirhe aiheuttaa mielipidemittauksen tuloksiin epätarkkuutta, jota voi pienentää otoskokoa kasvattamalla. Vinoutunut otos ja vastausharha sen sijaan vääristävät tuloksia usein tavoilla, joiden korjaaminen ei ole näin yksinkertaista. Jos esimerkiksi jonkin puolueen kannattajissa on enemmän vuorotöissä käyviä kuin muiden, tämän puolueen kannattajista valikoituu otokseen helposti todellista kannatusta pienempi osuus ja tämä vääristää puolueen kannatuslukuja.

Mielipidemittausten tekijät pyrkivät korjaamaan otosharhan aiheuttamaa virhettä esimerkiksi käyttämällä yksinkertaisen satunnaisotannan sijaan ositettua otantaa eli kiintiöpoimintaa (engl. stratified sampling), jolla huolehditaan siitä, että kaikkiin merkittäviin sosioekonomisiin ryhmiin (esim. miehet ja naiset, suomen- ja ruotsinkieliset) kuuluvien määrä otoksessa vastaa heidän osuuttaan väestössä. Tällaisista korjaavista toimista huolimatta mielipidemittausten tuloksiin sisältyy aina ilmoitetun virhemarginaalin lisäksi edellä mainittujen tekijöiden yhteenlasketun vaikutuksen aiheuttama metodologinen virhemarginaali. Termin kehittäjä Nate Silver arvioi yhdysvaltalaisissa mielipidemittauksissa sen olevan tavallisesti samaa suuruusluokkaa kuin tavallisen otantavirhemarginaalinkin. Tämä tarkoittaa, että karkeasti arvioiden yksittäisen mielipidemittauksen todellinen virhemarginaali voi olla kaksinkertainen ilmoitettuun nähden.

Tarinan opetus

Mielipidemittausten tuloksiin sisältyy runsaasti epävarmuutta. Todellinen virhemarginaali voi metodologiset tekijät huomioonottaen isoimpien puolueiden osalta olla kaksinkertainen tutkimuksen tekijän ilmoittamaan verrattuna ja osa todellisista kannatusluvuista voi löytyä jopa tämän laajemman virhemarginaalin ulkopuolelta. Niinpä reilusti virhemarginaalin sisään mahtuvat muutokset puolueiden kannatuksessa tai erot niiden keskinäisessä suosiossa ovat todennäköisemmin sattuman aiheuttamaa kuin merkki mistään todellisesta ilmiöstä, eikä niillä ole juurikaan uutisarvoa. Parempi käsitys puolueiden kannatuksesta saadaan, kun useampien mielipidemittausten tulokset yhdistetään.

Maarten Lambrechtsin mainio Rock ’n Poll -sivusto auttaa hahmottamaan, miten paljon otantavirhe vaikuttaa mielipidemittausten tuloksiin. Jokaisen politiikan toimittajan kannattaisi vilkaista sitä ennen kuin kirjoittaa uutisena, miten jonkin puolueen kannatus on muuttunut 0,4 prosenttiyksikköä edellisestä vertailusta.

Uusi ulkoasu, uudet kujeet

Informaatiomuotoilu.fi on saanut uuden vuoden kunniaksi uuden ulkoasun. Jotkin vanhemmat kirjoitukset saattavat näyttää vähän erikoisilta ja muitakin pieniä ulkoasuvirheitä saattaa vielä paljastua. Mikäli löydätte virheitä, vinkatkaa niistä tähän alle kommentteihin, Twitterissä tai sähköpositse: juuso@informaatiomuotoilu.fi / jonatan@informaatiomuotoilu.fi. Uutta sisältöä on luvassa ensi viikolla 6.

Sivuston ylälaidan kuvana on muuten sisävesikartta Saimaalta vuodelta 1892. Se on osa Kansalliskirjaston Suomen karttoja ja kartastoja -kokelmaa.

Tieto näkyväksi -kirja on nyt myynnissä

Informaatiomuotoilu.fi-blogi perustettiin viisi vuotta sitten kirjaprojektin kylkiäiseksi. Paljon on ehtinyt noina vuosina tapahtumaan ja niin kirja kuin blogikin ovat vuosien varrella muuttaneet muotoaan moneen otteeseen. Sivusto on viettänyt hiljaiseloa viimeiset 1,5 vuotta tekijöiden monista kiireistä johtuen, mutta suurimpana syynä on ollut juuri kirjan kirjoittaminen, joka on vienyt merkittävän osan suunnittelutyöltä ja opettamiselta yli jääneestä ajastamme.

Tänään on se päivä kun kirja on lopulta valmis ja painettu. Se sai lopulta nimekseen Tieto näkyväksi vuodesta 2012 asti järjestämämme seminaarin mukaan. Kustantajana on Aalto ARTS Books ja kirja on nyt myynnissä kustantajan verkkokaupassa. Jälleenmyyjille kirjaa saadaan ensi viikolla. Kirjan johdantoluku on vapaasti ladattavissa.

Nyt kun kirja on valmis, myös blogissa alkaa vähitellen tapahtua. Sivusto saa uuden ilmeen loppualkuvuodesta ja alamme jälleen tuottaa myös sisältöä siihen. Tästä myöhemmin lisää. Sitä odotellessa kuulumisiamme voi seurata mm. täällä:

https://www.facebook.com/koponenhilden/
https://twitter.com/koponenhilden
https://www.instagram.com/koponenhilden/

dsc03090-juuso-koponen

Lisäkommentteja perussuomalaisten maahanmuuttoraportista käytyyn keskusteluun

Eilen julkaistua kirjoitustani perussuomalaisten ajatushautomon Suomen Perustan julkaisemasta, maahanmuuton vaikutuksia julkiseen talouteen käsittelevästä raportista Maahanmuutot ja Suomen julkinen talous on luettu ja jaettu kiitettävästi. Tätä kirjoittaessa sivulatauksia on kertynyt yli 12 000, millä määrällä juttu yltää blogimme historian luetuimmaksi. Maahanmuutto aiheena kiinnostaa mitä ilmeisimmin enemmän kuin vaikkapa Suomen karttakuvan kehitys. :)

Keskustelua kirjoituksesta on käyty mm. alkuperäisen artikkelin kommenttiosiossa. Raportin laatinut Samuli Salminenkin esitti joitakin kriittisiä huomautuksia tekemistäni tulkinnoista. Keskustelun sävy on ollut paikoin kipakka, mutta toistaiseksi jokseenkin asiallinen. Tänään Yle Uutiset teki myös nettijutun, jossa Salmiselta pyydettiin kommentteja esittämiini väitteisiin.

Käydyn keskustelun perusteella tulin siihen tulokseen, että on ehkä hyvä yrittää vielä tiivistää ja selkeyttää esittämiäni näkemyksiä, koska tuntuu että Salminenkaan ei aivan ole ymmärtänyt mihin kritiikkini kärki kohdistuu. Lisäksi kommenttiosiossa käydyn keskustelun myötä havaitsin erään minulta aiemmin huomaamatta jääneen seikan, joka vaikuttaa olennaisesti analyysiin.

Keskeneräisenä julkaistu selvitys on altis tulkintavirheille

Raportti on julkaistu ilmeisen keskeneräisenä. Vielä pari päivää ennen sen julkaisua perussuomalaisten Facebook-sivuilla julkaistiin video, jossa arveltiin, että torstaina joudutaan näyttämään eläinvideoita, koska selvitys ei valmistu ajallaan. Ilmeisesti paine saada jotain ulos johti siihen, että laajempi kokonaisuus pilkottiin kahteen osaan (raportin kakkososaa lupailtiin torstain tilaisuudessa julkaistavaksi tällä viikolla).

Ensimmäinenkään osa ei vaikuta aivan loppuun asti hiotulta. Esimerkiksi: ”Kaikki tutkimukseni merkittävimmät ja pääasialliset tulokset on on saatu 20–62-vuotiaista. 7–70-vuotiaiden vertailu oli sellainen kokeilu ja valmistelua elinkaarimallia varten”, sanoo Salminen Ylen haastattelussa. Hän on kuitenkin päättänyt otsikoida tätä kokeilua käsittelevän luvun ”Tulokset”, joten ei välttämättä ole pelkästään lukijan vika jos tämä erehtyy luulemaan, että nimenomaan tuo 7–70-vuotiaiden vertailu olisi tutkimuksen ydinainesta.

Jos tutkija itse olisi malttanut pitäytyä työikäisten vertailussa eikä ottaa 63–70-vuotiaita mukaan muutenkin kokonaisuudessa irralliselta tuntuvaan tutkimuksen lukuun 7, olisin ehkä minäkin lähestynyt aihetta toiselta kantilta. Nyt julkaistussa tekstissä on kaksi metodologisesti ja ikärajaukseltaan toisistaan poikkeavaa osiota, joiden keskinäinen suhde jää lukijalle epäselväksi ja altistaa väärintulkinnoille. (Tästä lisää tuonnempana.)

Alkuperäisessä kirjoituksessani oli kaksi pääpointtia:

  1. Koko aikusväestöä tarkasteltaessa Suomessa syntyneiden vaikutus julkiseen talouteen on huonompi kuin maahanmuuttajien
  2. Laskentatapa, joka tuottaa koko aikusväestön nettovaikutukseksi julkiseen talouteen –31,6 miljardia euroa kun todellisuudessa julkisen talouden alijäämä oli tarkasteluvuonna vain 2 miljardia on virheellinen

Käyn ne seuraavassa läpi Salmisen esittämän kritiikin valossa.

Koko aikuisväestöä tarkasteltaessa saadaan eri tuloksia kuin vain työikäisiä tarkasteltaessa

Salminen kritisoi tekemääni analyysiä Ylen haastattelussa näin: ”Koposen tekemässä vertailussa on myös se virhe, että hän on ottanut mukaan työikäisiä ja ei-työikäisiä.” Ei se ole mikään virhe, vaan toinen pääpointeistani.

Salmisen laskelma osoittaa – jos se on oikein tehty (ks. alempaa) – että työikäisen väestön keskuudessa maahanmuuttajien vaikutus julkiseen talouteen on huonompi kuin kantaväestön. Tätä en ole kiistänyt. Tämän tuloksen kiistämisen täytyisi perustua alkuperäisen datan uudelleenanalysoimiseen, ja kuten Salminen itse haastattelussa totetaa, hänellä on ollut käytössään ”rekisteriaineisto, jota ei ole ulkopuolisilla henkilöillä”. En ole ammatiltani tutkija, ja vaikka olisinkin, tällaisen analyysin tekemiseen menisi paljon enemmän aikaa kuin pääsiäsen pyhien luppohetket. Tulemme varmasti näkemään tulevaisuudessa erilaisia analyysejä työikäisten maahanmuuttajien aiheuttamista kustannuksista jotka joko vahvistavat tai kumoavat nyt julkaistun raportin tiedot, mutta minä jouduin olosuhteiden pakosta rajaamaan tarkasteluni sellaisiin kysymyksiin, joista on valmista dataa saatavilla.

Minun pointtini ei ollut, että työikäisten maahanmuuttajien tase olisi välttämättä jotain muuta kuin mitä Salminen sanoo, vaan nimenomaan että koko aikuisväestön tase on kantaväestöllä huonompi Salmisen omilla luvuilla laskettuna, koska kantaväestön ikärakenne on epäedullisempi kuin maahanmuuttajilla. Tämä selviää hyvin yksinkertaisella laskutoimituksella: otetaan Salmisen tutkimuksesta sivulta 82 löytyvästä taulukosta ulkomaalaisten ja suomalaisten nettovaikutukset henkeä kohden ja kerrotaan Tilastokeskuksen tietokannasta löytyvillä henkilömäärillä kotimaisten ja vieraiden kielten puhujien joukossa. Tämä luku voidaan vielä jakaa ihmisten kokonaismäärillä, jolloin saadaan keskimääräinen vaikutus henkeä kohden.

”Tämän henkilön kritiikin mukaan vertailuun voitaisiin ottaa vaikka mielivaltainen joukko 0–50-vuotiaat”, kritisoi Salminen Ylen haastattelussa. Eikä voitaisi. ”Kaikki aikuiset” ei ole mielivaltainen joukko. 

Nähdäkseni käyttämääni laskentatapaa kohtaan voidaan esittää kaksi perusteltua vasta-argumenttia:

  1. Tutkimuksen eläkeläisille lasketut luvut on laskettu 20–62-vuotiaille eläkeläisille, joten niitä ei voi käyttää yli 62-vuotiaiden eläkeläisten nettovaikutuksen arvioimiseen. Tämä on tietenkin periaatteessa ihan totta, mutta vanhempien eläkeläisryhmien nettovaikutus lienee pikemminkin 20–62-vuotiaita eläkeläisiä voimakkaammin negatiivinen pitempään kerrytetyn ja siten suuremman työeläkkeen, sekä suremman sairaanhoito- ja hoivapalvelujen tarpeen vuoksi. (20–62-vuotiaiden eläkeläisten ryhmässä on siis yli 62-vuotiaiden ryhmää enemmän ennenaikaiselle eläkkeelle jääneitä, joille ei ole kertynyt yhtä paljon työeläkettä kuin täyden työuran tehneille, ja vähemmän vanhustenhoidon palveluita tarvitsevia.) Jos käyttämäni laskentatapa siis vääristää tuloksia, se vääristää niitä luultavasti maahanmuuttajien kannalta epäedullisempaan suuntaan.
  2. Lasten jättäminen pois laskuista vääristää lukuja, koska lapset aiheuttavat julkisen talouden näkökulmasta vain kuluja ja maahanmuuttajilla on enemmän lapsia kuin kantaväestöllä. Tämäkin on sinänsä totta, mutta vaikutus on pieni. Laskisin mielelläni luvut koko väestölle, lapset mukaan luettuna, mutta se ei ole mahdollista käytössäni olevalla datalla. Lasten vaikutus ei ole kovin merkittävä, sillä itse asiassa ero ulkomaalaisten ja suomalaisten lapsimäärässä ei ole kovin suuri. Kotimaisten kielten puhujista 16,4 % on 0–14-vuotiaita, vieraiden kielten puhujista 18,0 %; eroa siis vain 1,6 %-yksikköä. (Vertailun vuoksi voidaan todeta, että eläkeläisiä on kotimaisten kielten puhujista 25,0 % ja vieraskielisistä 4,3 %; ero 20,7 %-yks.) Valistuneena arvauksena uskallan myös heittää, että yhden eläkeläisen nettovaikutus selvästi suurempi kuin yhden lapsen.

Salmisen laskutapa tuottaa absurdeja tuloksia

Kun Salmisen työikäiselle väestölle laskemat luvut laajennetaan koskemaan koko aikuisväestöä, saadaan koko väestön nettovaikutukseksi julkiseen talouteen –31,6 miljardia euroa.

Salminen kritisoi käyttämääni laskentatapaa blogin kommenttiosiossa näin:

Koponen esittää tutkimuksen sivun 82 keskiarvot oikein tekstissään. Jotta keskiarvoista saadaan oikeat summaluvut, ne pitää kuitenkin kertoa oikeilla henkilölukumäärille. Sivun 82 taulukon oikeat henkilölukumäärät on esitetty tutkimuksen liitetaulukossa 1 sivulla 97. Kertomalla sivun 82 taulukon keskiarvot liitetaulukon 1 henkilölukumäärillä päästään oikeisiin summalukuihin. Sen sijaan kertomalla sivun 82 taulukon keskiarvot joillain mielivaltaisilla henkilölukumäärillä, päästään sen sijaan ”absurdeihin lukuihin”, kuten Koponen tekee tekstissään.

Sivulla 82 ovat siis henkeä kohden lasketut nettovaikutukset ja sivulla 97 työikäisten (20–62-vuotiaiden) määrät. Tehdään Salmisen mieliksi laskelma, jossa sivun 82 luvut kerrotaan todellakin sivun 97 luvuilla.

Ensin ulkomailla syntyneet:

Opiskelijat Työlliset Työttömät Eläkeläiset Muut
henkeä 17 672 120 830 21 249 4 293 41 747
euroa/hlö –13 465 € +2 742 € –17 594 € –26 692 € –8 734 €
yhteensä –238,0 milj. € +331,3 milj. € –373,9 milj. € –114,6 milj. € –364,6 milj. €

Ulkomailla syntyneiden nettovaikutuksen loppusummaksi tulee –759,7 miljoonaa euroa, eli tuo paljon puhuttu 700 miljoonaa, joka näkyy kohteliaasti hieman pyöristetyn pienemmäksi perussuomalaisten puheissa.

Sitten suomalaiset. Jostain syystä suomalaisten kokonaismääriä eri ryhmissä ei sivun 97 taulukosta ilmene, vaan ainoastaan tutkimusotokseen sattuneiden määrät. Mutta eipä hätää, Tilastokeskuksen tietokannasta Väestö pääasiallisen toiminnan, sukupuolen, iän (1-v) ja vuoden mukaan 1987–2013 voidaan poimia kaikkien Suomessa asuvien määrät kohorteittain. Otetaan siis sieltä 20–62-vuotiaiden määrät vuonna 2011 ja vähennetään edellisestä taulukosta ilmenevät ulkomaalaisten määrät, niin saadaan suomalaisten luvut:

Opiskelijat Työlliset Työttömät Eläkeläiset Muut
henkeä 142 333 2 128 977 224 453 217 068 124 378
euroa/hlö –17 017 € +5 337 € –12 568 € –24 254 € –11 242 €
yhteensä –2 422,1 milj. € +1 1362,4 milj. € –2 820,9 milj. € –5 264,8 milj. € –1 398,3 milj. €

Suomalaisten yhteenlasketuksi nettovaikutukseksi saadaan –543,7 miljoonaa euroa.

Tämä on aivan yhtä absurdi lopputulos kuin alkuperäisen laskelmani –31,6 miljardia euroa, koska se tarkoitaa että työikäisen väestön nettovaikutus on kokonaisuutena negatiivinen (yht. –1,3 miljardia). Koska julkisen talouden sektoritilinpidon loppusumma oli vuonna 2011 –2 miljardia, ja pelkästään perus- ja esiopetuksen menot, muista lapsien aiheuttamista kustannuksista puhumattakaan olivat 2,5 miljardia, tämä tarkoittaisi, että yli 62-vuotiaiden eläkeläisten pitäisi maksaa keskimäärin enemmän veroja kuin mitä he saavat eläkkeitä ja julkisia palveluja, jotta summat menisivät tasan. Näin ei todellakaan ole, kuten jokainen hyvin ymmärtää.

On siis ilmeistä, että Salmisen käyttämä laskentatapa on pielessä, koska se hukkaa merkittävän osan tuloista johonkin.

Laskelma ei huomioi työnantajan eläkemaksuja

Blogin kommenttiosiossa käydystä keskustelusta hoksasin lopulta yhden merkittävän tuloerän, joka on laskelmasta jätetty pois: työnantajan eläkemaksut. Koska tutkimuksen 7-luvussa (joka on siis nimetty ”Tulokset”) sanotaan ”olen ottanut julkisen talouden nettovaikutuksia laskiessani mukaan tulopuolelle myös työnantajien maksamat eläkevakuutusmaksut”, oletin tietysti yksinkertaisena ihmisenä, että nämä eläkemaksut olisi huomioitu myös edeltävissä luvuissa, joissa arvioidaan nettovaikutuksia yksilötasolla. Näin ei tarkemmalla lukemisella kuitenkaan ole. Sivulla 25 tosiaan sanotaan:

Tutkimuksen ensimmäisessä osassa (toteutuneet julkisen talouden tulot ja menot) ei ole ilman erillistä mainintaa mukana työnantajien maksamia pakollisia eläkevakuutusmaksuja, sillä ne ovat tutkimuksen määritelmien kannalta hankalia, sillä niitä ei peritä henkilöiltä (palkansaajilta) itseltään. Lisäksi tutkimuksen ensimmäisessä osassa keskityn lähinnä työikäisten, 20–62-vuotiaiden väestöjen tutkimiseen, jolloin mukana on suurin osa työeläkejärjestelmän henkilöiltä saamista tuloista, muttei toisaalta menopuolta maksettujen eläkkeiden muodossa.

Pahoittelen, etten ensimmäisellä lukemisella havainnut tätä rajausta vaan erheellisesti kuvittelin, että työnantajan eläke- ja sosiaaliturvamaksut olisi otettu mukaan julkisen sektorin tuloina. Työeläkeyhtiöt luetaan Suomessa budjettitalouden näkökulmasta julkiseen sektoriin ja nämä maksut ovat jo määritelmällisestikin osa verokiilaa, joten Salmisen tekemä ratkaisu on poikkeuksellinen, ja riittää jo yksinään selittämään tuon ulkomaalaisten 759,7 miljoonan euron negatiivisen nettovaikutuksen.

Paljonko työeläke- ja sosiaaliturvamaksujen jättäminen pois vääristää tuloksia?

VATT:n raportista Maahanmuutajien integroituminen Suomeen ilmenee (kuvio 6b), että maahanmuuttajien keskimääräiset palkka- ja yrittäjätulot aikuista (15–70 v.) kohden olivat suuruusluokkaa 13 500 €/v. Tämä tarkoittaa yhteensä noin 3 miljardin summaa, josta voidaan arvioida maksetun Salmisen laskelmista puuttuvia eläke- ja sosiaaliturvamaksuja suunnilleen… 750 miljoonaa euroa!

Korostettakoon vielä, että vaikka työnantajan sosiaaliturvamaksut huomioitaisiin laskelmassa, alkuperäisestä n. 30 miljardin heitosta väestön laskennallisen nettovaikutuksen ja toteutuneen julkisen sektorin alijäämän välillä ne selittäisivät vain n. 17 miljardia. Vielä puuttuu 13 miljardia. Raportissa käytetty laskentatapa tuottaisi siis edelleen aivan liian synkkiä lukuja, vaikka sitä korjattaisiin huomioimaan kaikki verokiilan osat julkisen sektorin tuloina, kuten tietenkin pitäisi.

Kun kerran yhteisesti kulutetut hyödykkeetkin on pystytty jyvittämään eri väestöryhmille, niin eiköhän myös sellaiset tulotkin voida ottaa mukaan laskelmaan, joita ei pystytä suoraan kohdistamaan. Luontevaa olisi vaikka vähentää nämä tulot yhteisesti kulutetuista menoista ennen menojen jyvitystä.

tl;dr

Suomalaissyntyisten vaikutus julkiseen talouteen on henkeä kohden huonompi kuin maahanmuuttajien johtuen erilaisesta väestörakenteesta.

Jos rajataan tarkastelu vain työikäiseen väestöön, saattaa hyvin olla juuri niin kuin Salminen sanoo, eli että työikäisten maahanmuuttajien nettovaikutus on työikäistä kantaväestöä huonompi ja joidenkin maahanmuuttajryhmien erittäinkin huono. Tämä on itsessään kiinnostava tulos, jolla on myös poliittisia implikaatioita.

Salmisen laskelmasta puuttuu kuitenkin merkittävä tulopuolen menoeriä, mm. työnantajan eläkevakuutusmaksut, jonka vuoksi esimerkiksi Matti Putkosen useaan kertaan toistama väite maahanmuuttajien aiheuttamista 700 miljoonan vuosittaisista kuluista ei pidä paikkaansa.

Perussuomalaisten maahanmuuttoraportin loppusummat perustuvat silmänkääntötemppuun

Perussuomalaisten ajatushautomon laatiman selvityksen loppupäätelmä nojaa tarkoitushakuiseen väestörajaukseen, jolla vanhimmat ikäryhmät siivotaan pois tilastoista. Kun tarkasteluun otetaan aikusväestö kokonaisuudessaan, kantaväestön nettovaikutus julkiseen talouteen on raportin omilla luvuilla laskettuna maahanmuuttajia huonompi.

Perussuomalaisten ajatushautomo Suomen Perusta julkaisi ennen pääsiäistä maahanmuuton vaikutuksia julkiseen talouteen käsittelevän raportin Maahanmuutot ja Suomen julkinen talous. Tutkimus pyrkii selvittämään maahanmuuttajien aiheuttamat ”julkisen talouden nettovaikutukset”, eli paljonko jää loppusummaksi kun eri maahanmuuttajaryhmien tuottamasta taloudellisesta hyödystä vähennetään aiheutetut kustannukset.

Aivan alkajaisiksi täytyy kiittää raportin laatinutta Samuli Salmista hänen tekemästään mittavasta työstä. Selvitys lienee tähän mennessä yksityiskohtaisin Suomessa tehty yritys arvioida maahanmuuton kokonaiskustannuksia. Metodologisesti se on varsin läpinäkyvä ja helposti sellaisenkin henkilön arvioitavissa, joka ei ole kvantitatiivisen yhteiskuntatutkimuksen asiantuntija (esim. allekirjoittanut).

Harmi kyllä, tutkimuksen loppupäätelmänä mm. raportin julkistustilaisuudessa esitetty arvio – maahanmuutto kokonaisuutena aiheuttaa Suomelle 700 miljoonan vuosittaiset kustannukset, kun taas kantaväestön nettovaikutus henkeä kohden on lähellä nollaa – on saatu aikaiseksi tilastollisella silmänkääntötempulla.

Ikärajaus kaunistelee suomalaissyntyisten lukuja

Tutkimuksen alkuosassa käsitellään 20–62-vuotiaiden, ulkomailla syntyneiden aiheuttamaa nettovaikutusta henkeä kohden viidessä eri ryhmässä: työlliset, työttömät, opiskelijat, eläkeläiset ja muut. Luvussa 7 tarkastellaan eri maahanmuuttajaryhmien kokonaisvaikutusta ikäryhmässä 7–70-vuotiaat. Jälkimmäisessä tarkastelussa ovat mukana myös toisen polven maahanmuuttajat, eli ne joilla on ainakin yksi ulkomailla syntynyt vanhempi.

Tutkimuksessa käytetyistä ikärajauksista varsinkin 7–70 vuotta on epätavallinen, ja ongelmallinen kahdesta syystä:

Tilastokeskuksen avoimista aineistoista ei ole mahdollisuutta tehdä poimintaa etnisen taustan mukaan eri pääasiallisen toiminnan ryhmiin (opiskelijat, työlliset jne.) kuuluvien määristä näillä ikärajauksilla, eivätkä ne ole muissakaan suomalaisissa tutkimusjulkaisuissa kovin yleisiä. Yleisemmin käytetyn ikärajauksen (vaikkapa 15–64-vuotiaat) soveltaminen tekisi tutkimuksen tuloksista paremmin vertailukelpoisia muihin tilastoihin ja tutkimustietoon.

Varsinainen silmänkääntötemppu piilee kuitenkin siinä, että ikähaitarin katkaiseminen asteikon yläpäästä kaunistelee suomalaistaustaisten nettovaikutusta ulkomaalaistaustaisiin verrattuna dramaattisesti.

Suomessa asuu yli 1,1 miljoonaa yli 62-vuotiasta suomea, ruotsia tai saamea äidinkielenään puhuvaa, kun taas vieraskielisistä vain n. 10 000 kuuluu tähän ikäryhmään. Yli 70-vuotiaiden osalta vastaavat luvut ovat 620 000 ja 4 000. Käytännöllisesti katsoen kaikki yli 70-vuotiaat ovat eläkeläisiä ja raportin lukujen mukaan juuri eläkeläisten nettovaikutus julkiseen talouteen on kaikkein voimakkaimmin negatiivinen.

Eräs painavimmista työperäisen maahanmuuton puolesta esitetyistä argumenteista on, että Suomen väestö vanhenee jatkuvasti ja eläkeläisten määrä suhteessa työikäisiin kasvaa huolestuttavasti. Jättämällä laskuista 620 000 eläkeläistä tämä näkökulma saadaan kätevästi ohitettua, mutta kovin älyllisesti rehellisenä tällaista lähestymistapaa ei voi pitää.

Uusi laskelma perustuu raportin omiin lukuihin

Raportin sivulta 82 löytyy taulukko, jossa on laskettu kymmeneen suurimpaan maahanmuuttajaryhmään (syntymävaltion perusteella) kuuluvien julkisen talouden nettovaikutukset henkeä kohden:

Opiskelijat Työlliset Työttömät Eläkeläiset Muut
Somalia –21 208 € –2 998 € –17 740 € –32 609 € –15 945 €
Irak –15 462 € –4 174 € –20 842 € –21 786 € –14 944 €
Ruotsi –14 905 € 3 954 € –20 032 € –31 933 € –14 228 €
Ent. Jugoslavia –13 630 € 765 € –17 874 € –22 560 € –11 698 €
Turkki –11 953 € 1 048 € –15 974 € –18 005 € –9 225 €
Thaimaa –10 913 € –2 326 € –16 332 € –30 125 € –8 712 €
Ent. Neuvostoliitto –12 089 € 2 191 € –17 615 € –23 700 € –8 443 €
Viro –12 630 € 2 309 € –18 041 € –28 223 € –6 612 €
Kiina –10 473 € 3 374 € –13 710 € –26 723 € –5 089 €
Saksa –11 817 € 8 516 € –15 095 € –20 904 € –4 708 €
Kaikki ulkomaat –13 465 € 2 742 € –17 594 € –26 692 € –8 734 €
Suomi –17 017 € 5 337 € –12 568 € –24 254 € –11 242 €

Yhdistin tämän taulukon henkilöä kohden lasketut luvut Tilastokeskuksen avoimiin tietoihin eri ryhmiin kuuluvien määristä siten, että kaikki 15 vuotta täyttäneet otetaan mukaan. Laajensin tarkastelun samalla kaikkiin ulkomaalaisryhmiin ja selvitin, miten suomalaiset kunnat sijoittuisivat suhteessa niihin. Kunnista kerrotaan myös kuntatyyppi tilastollisen kuntaluokituksen mukaan ja perussuomalaisten kannatus viime kunnallisvaaleissa (2012). Näin syntynyt interaktiivinen visualisointi löytyy alta. (Visualisointi ei välttämättä näy oikein kaikilla vanhemmilla selaimilla.)

Haluan vielä erikseen korostaa, että kaikki visualisoinnin tiedot perustuvat perussuomalaisten omassa maahanmuuttoselvityksessä esitettyihin lukuihin (taulukko yllä) ja Tilastokeskuksen avoimiin aineistoihin.


Grafiikassa on sinisellä värillä korostettu ne kunnat, joissa perussuomalaisten kannatus oli kunnallisvaaleissa vähintään 20 %. (Kynnysarvoa voi muuttaa vasemman alakulman säätimellä.) Kansallisuus- ja kieliryhmistä korostettuina näkyvät ne, joille on Suomen Perustan selvityksessä laskettu omat luvut. Muiden ryhmien nettovaikutus on laskettu ”kaikki ulkomaat” -rivin lukujen perusteella.

Kun tarkasteluun otetaan koko 15 vuotta täyttänyt väestö, havaitaan että vieraskielisten vaikutus julkiseen talouteen on perussuomalaisten käyttämällä laskentatavalla negatiivinen (−5 804 €  henkeä kohden), mutta kotimaisten kielten puhujien vaikutus on vielä tätäkin negatiivisempi (−7 039 €). Koko eläkeläisväestön ottaminen mukaan tarkasteluun mielivaltaisen 70 vuoden ylärajan soveltamisen sijaan kääntää siis selvityksen alkuperäisen tuloksen päälaelleen: maahanmuuttajien vaikutus julkiseen talouteen on positiivisempi kuin suomalaissyntyisten.

Täsmennys 6.4. klo 16:55: 70 vuoden ikäraja ei ole täysin mielivaltainen, vaan ilmeisesti juontuu käytetystä aineistosta (Tilastokeskuksen yhdistetty työntekijä-työnantaja-aineisto, FLEED), joka sisältää vain 15–70-vuotiaat. Kun aineiston perusteella on kuitenkin pystytty laskemaan nettovaikutus henkeä kohden myös eläkeläisille ja etenkin kun yli 70-vuotiaita maahanmuuttajia Suomessa on vain n. 4 000, olisi jonkinlainen estimaatti voitu ja pitänyt tehdä myös yli 70-vuotiaiden ryhmälle.

Manner-Suomen kunnista vain noin kymmenesosa on nettovaikutukseltaan asukasta kohden vieraskielisten keskiarvoa parempi. Niistä kunnista, joissa perussuomalaisten kannatus oli kunnallisvaaleissa vähintään 20 % ei yksikään yllä vieraskielisten ryhmien keskitasolle ja vain yhden (Kaustinen) nettovaikutus on suomenkielisten keskitasoa positiivisempi.

Onko oikein arvottaa kuntia näin suoraviivaisesti pelkän asukasta kohden lasketun taloudellisen hyödyn mukaan? Pitäisikö eläkeläiset ja perussuomalaisten kannattajat ajaa pois maasta talouslukuja rumentamasta? Ei pitäisi. Ihmisarvoa tai vaikkapa kansallismaiseman arvoa ei mitata rahassa, eikä rahallinen mittari aina huomioi kunnolla kaikkea välineellistäkään hyötyä. Hyvin yksinkertaisena esimerkkinä jälkimmäisestä mainittakoon eläkeläisten apu lastenlasten hoidossa – tällä on hyvin konkreettinen merkitys kansantalouden kannalta, mutta sen täsmällinen hinnoittelu on työlästä, eikä sitä siksi yleensä laskelmissa huomioida.

Myöskään pakolaisia ei Suomeen oteta siksi, että he hyödyttäisivät julkista taloutta, vaan koska on oikein auttaa hädänalaisia. Perhesiteiden kautta maahamme tulevat taas ovat ennen kaikkea jonkun läheisiä ja vasta toissijaisesti työvoimaa ja veronmaksajia. Toki on järkevää pyrkiä hyödyntämään maassa jo asuvien taloudellinen potentiaali, mutta sitä tuskin voimme muuttaa, että juuri maahan saapuneet pakolaiset ovat julkisen talouden näkökulmasta vastakin menoerä. Ja mitä sitten? Niin ovat sairaat ja vanhuksetkin. Ei se tarkoita, että nämä ihmisryhmät pitäisi jättää oman onnensa nojaan.

Selvityksessä käytetty laskentatapa tuottaa absurdeja tuloksia

Työperäisen maahanmuuton kohdalla kysymys taloudellisista vaikutuksista on relevantti, eikä se toki merkityksetön ole muidenkaan maahanmuuttajaryhmien osalta. Harmillisesti on kuitenkin todettava, että perussuomalaisten selvitys ei anna maahanmuuton kustannuksista tai hyödyistä kunnollista kuvaa, koska käytetty laskentatapa on selvästi virheellinen.

Lähes kaikki etniset ryhmät jäävät raportin lukujen mukaan nettovaikutukseltaan selvästi pakkasen puolelle kun myös yli 70-vuotiaat otetaan mukaan laskelmaan. Ainut ryhmä, joka pääsee rimaa hipoen plussalle on Saksan kansalaiset (+12 €). Selvityksen lukujen perusteella voidaan laskea, että 15 vuotta täyttäneiden kotimaisten kielten puhujien yhteenlaskettu nettovaikutus julkiseen talouteen on –30,4 miljardia ja vieraskielisten –1,2 miljardia.

Tämä tarkoittaa sitä, että kaikkien Suomessa asuvien 15 vuotta täyttäneiden yhteenlaskettu nettovaikutus julkiseen talouteen on –31,6 miljardia. Tulos on täysin absurdi ja kertoo, että laskentatapa on pahasti pielessä. Julkisen sektorin alijäämä vuonna 2011 oli todellisuudessa vain 2 miljardia euroa. Käytetty laskentatapa hukkaa siis johonkin melkein 30 miljardia laskelman plussapuolelle kuuluvia eriä (tai liioittelee menoja).

Tästä n. 7 miljardia koostunee laskelmasta tietoisesti pois jätettyjen verojen kuten yhteisö-, kiinteistö-, perintö- ja varainsiirtoverojen osuudesta, mutta ne huomioidenkin laskelmaan jää ammottava aukko. Koko väestön yhteenlasketun nettovaikutuksen pitäisi suunnilleen vastata julkisen talouden sektoritilinpidon loppusummaa (–2 miljardia). Kun otetaan huomioon, että 0–14-vuotiaat tuottavat julkiselle sektorille pääosin menoja, yhteenlasketun nettovaikutuksen pitäisi yli 15-vuotiaiden osalta olla luultavasti jopa jonkin verran plussan puolella. Jos tuloja tai menoja ei pystytä kohdistamaan väestöryhmittäin, ne pitäisi jakaa koko väestön kesken jossain soveliaassa suhteessa, kuten tutkimuksessa on tehty esimerkiksi välillisten verojen ja kollektiivisesti kulutettujen palveluiden (esim. maanpuolustuksen) kohdalla, eikä jättää kokonaan pois, kuten nyt on tehty.

Lisäys 7.4. klo 12:02: Vaikuttaa siltä, että selvityksessä ei ole huomioitu työnantajan eläke- ja sosiaaliturvamaksuja ainakaan 20–62-vuotiaiden henkilöä kohden lasketuissa summissa. Tämä selittäisi noin 17 miljardia tuosta 31,6 miljardin aukosta. Rajaus on todella erikoinen, koska jos maksetut eläkkeet on kuitenkin laskettu mukaan menopuolelle niin totta kai eläkemaksut kuuluvat tulopuolelle. Se, että ne maksaa nimellisesti työnantaja, ei poista sitä että eläkemaksut ovat normaalimääritelmän mukaan osa verokiilaa.

20–62-vuotiaiden maahanmuuttajien ryhmässä työllisiä on selvityksen lukujen mukaan n. 120 000. Raportista ei ilmene, millainen maahanmuuttajien keskimääräinen palkkataso on, mutta tässä nopea laskelma siitä, paljonko työnantajan eläke- ja sosiaaliturvamaksuja tämän suuruiselta ryhmältä kertyisi eri keskimääräisillä kuukausipalkoilla:

• 1 500 €/kk: n. 550 milj. €/v.
• 2 000 €/kk: n. 750 milj. €/v.
• 2 500 €/kk: n. 900 milj. €/v.
• 3 000 €/kk: n. 1,1 mrd €/v.

Väite maahanmuuton 700 miljoonan vuosikuluista julkiselle sektorille näyttää siis perustuvan siihen, että laskelmassa on jätetty osa julkisen sektorin tuloista (eläke- ja sosiaaliturvamaksut) huomioimatta.

Vaikuttaa lähestulkoon siltä, että selvitystä varten on ensin kehitetty laskentatapa, jolla saadaan maahanmuuton kokonaisvaikutus painettua varmasti miinukselle, ja kun on huomattu, että se painaa suomalaissyntyisten loppusumman vielä maahanmuuttajiakin pahemmin pakkaselle, on korjausliikkeenä leikattu vanhimmat ikäluokat tarkastelusta pois. Tuskinpa tutkimuksen laatija sentään aivan näin häikäilemättömän tarkoitushakuisesti on toiminut, mutta kyllä lukujen käsittely pönkittää perussuomalaisten maahanmuuttopoliittista agendaa voimakkaammin kuin mihin niiden objektiivinen tarkastelu mielestäni antaisi aihetta.

Metodologia ja lähteet

Lopuksi vielä muutama sana itse tekemistäni valinnoista ja käytetyistä aineistoista.

Aineistoni ovat perussuomalaisten kannatuslukuja lukuun ottamatta samalta vuodelta (2011) kuin alkuperäisen selvityksen luvut. Kunnallisvaalien 2012 tulos valikoitui aineistoksi vuoden 2011 eduskuntavaalien sijaan, koska kunnallisvaaleissa vaalitulos on helposti saatavissa kunnittain kun taas eduskuntavaaleissa kuntakohtaiset tulokset pitäisi työläästi koostaa äänestysaluekohtaisia tietoja yhdistellen.

Suomen Perustan selvityksessä maahanmuuttotausta on määritelty henkilön tai hänen vanhempiensa syntymämaan mukaan. Tätä tietoa ei Tilastokeskuksen avoimista aineistoista löydy, joten olen käyttänyt visualisoinnissa sen sijaan tietoa pääasiallisesta toiminnasta kansallisuuden ja kielen mukaan. Kansallisuus vastannee siedettävällä tarkkuudella ensimmäisen sukupolven maahanmuuttajan syntymämaata ainakin tuoreemmissa maahanmuuttajaryhmissä ja kieli vuorostaan kertoo likimääräisesti ensimmäisen ja toisen sukupolven maahanmuuttajien kokonaismäärän (sikäli kun kieli voidaan yhdistää yksittäiseen taustamaahan).

Niiden etnisten ryhmien osalta, joille raportissa on laskettu omat luvut (taulukko s. 82), olen käyttänyt näitä lukuja. Muiden osalta laskelman pohjana ovat olleet ”kaikki ulkomaat” -ryhmän luvut. Kielten osalta olen hyödyntänyt tietoa Suomessa asuvien eri kielten puhujien alkuperämaista; esimerkiksi suurin osa Suomen albaniankielisistä on kotoisin entisestä Jugoslaviasta vaikka kieltä puhutaan myös Albaniassa, joten tämän kieliryhmän laskelmassa on käytetty entisen Jugoslavian lukuja. Sen sijaan esimerkiksi arabian puhujat ovat kotoisin useista eri taustamaista, joten tämän ryhmän osalta laskelma perustuu ”kaikki ulkomaat” -ryhmän lukuihin. Tästä säännöstä hieman poiketen ruotsinkielisille on käytetty Suomessa syntyneiden lukuja ja saksankielisille Saksassa syntyneiden. Ruotsin kansalaisille sen sijaan on käytetty Ruotsissa syntyneiden lukuja.

Lähteenä on käytetty Maahanmuutot ja Suomen julkinen talous -raportin lisäksi seuraavia Tilastokeskuksen avoimesta StatFin-tilastotietokannasta löytyviä aineistoja:

Koostetiedosto csv-muodossa löytyy täältä.

Kirjoitin myös jatkoartikkelin aiheesta.

Cartograms are hard

This cartogram, purporting to show the indebtedness of Eurozone countries, has been making the rounds on the internet. To me it mostly shows that making cartograms that can actually give the reader any relevent insights is hard, and should be left to specialists.

A cartogram is a map in which the size of the countries (or municipalities, states etc.) do not correspond to their geographical dimensions but instead are scaled according to a different variable, e.g. population. (Stricly speaking, a cartogram is not a map, but in layman’s terms it is.) Truly great cartograms exist, but in my experience, 99 per cent of the time cartograms muddle the data and don’t help gain insights.

This particular cartogram comes from a Deutsche Bank research report (p. 51). The report gives no source, nor any numbers in tabular form, nor even an explanation what the data being shown is. (“Sovereign debt” might mean a variety of things.) The different colors don’t seem to signify anything.

The worst feature of the map is that only Eurozone countries have been rescaled according to debt, whereas non-Eurozone countries (nearly half of the countries shown) retain their original size (but not shape, except for UK). Unless the reader knows all the 19 Eurozone countries by heart (and recognizes their distorted, unlabeled shapes on the map), she can only guess which countries’ sizes show relevant information and which do not.

Making the assumption that the data shown in the original cartogram is public sector liabilities minus assets, per capita (excluding social security funds for better comparability across countries) I downloaded the latest (Q1/2014) available data from Eurostat and created this simple horizontal bar chart.

Edit 23.3.: It would seem that this assumption is wrong. The data shown on the cartogram can’t be liabilities minus assets, whether or not social security funds are excluded, since the Eurostat numbers for those don’t match the relative sizes of the countries on the map. (For example, Belgium should make the top 2 in both cases, but is not in the top 10 of largest countries on the map.) Either the numbers are based on a different definition of sovereign debt, or are plain wrong. I’m guessing the latter, since I can’t imagine a definition of debt which would place Belgium very far from the top among European countries.

(I also collected the data into a single csv file for anyone wishing to create their own visualizations or analyses using the same data.)

Compare the bar chart and cartogram and decide for yourself which gives you more insights about the underlying data. I think the answer is pretty obvious.

Conflict: Student works from our course in Aalto 2014

Apologies for the long radio silence, it has been busy times! Just before Christmas, we finished another round of our long-running course Information Design  at Aalto University. Now the assignment for the main project was the following:

“Choose a subject that fits under the topic ‘conflict’. Study your subject and find a way to explain and represent it visually.”

The project started in the end of September and working continued throughout the course. Every student was to find their own way of approaching the topic and look for relevant data sets to work with. The challenge was to find a way of representing data relating to the chosen subject that would show both qualitative and quantitative (numerical) information. To allow for a variety of subjects the final presentation format was deliberately left rather open.

(click images to enlarge)

 

Ebola_in_the_News

Lisa Staudinger made this very detailed poster on how the news coverage of the ebola epidemic in a number of online newspapers corresponded to the number of cases and deaths. Key events that appear to drive media interest are marked on the graphs. At the bottom is a small multiples graphic comparing Google trends to media coverage. Lisa’s portfolio is at www.behance.net/LisaStaudinger

 

 

Mustafa_Armstrade
(Click the image to launch the interactive visualization)
Mustafa Saifee did an impressive job of visualizing global arms trade data with an interactive Sankey diagram created using the Javascript libraries Paper.js and D3. It is striking to note how few countries import big amounts of arms from both Russia and the United States, India being the major exception. Mustafa’s portfolio: mustafasaifee.com

 

 

Information Design Marija Erjavec_expanded

Marija Erjavec used Finnish food waste statistics to create a decision tree poster, that allows the reader to determine her or his average food waste and the amount of food wasted in different categories. Surprisingly, the amount of food waste appear to depend on if the buyer is male or female. Marija’s portfolio: www.behance.net/marijaerjavec

 

 

small-grid_18x24_un_1

Akbar Khatir’s poster is a timeline of the United Nations. It shows how the UN has expanded and the dynamics of the Security Council voting. One can amongst other things see the ebb and tide of council vetoes during the Cold War and a big increase in the total number of resolutions with the dissolution of the Soviet Union. On the left the Secretary Generals are listed. Akbar’s portfolio: cargocollective.com/akbar, contact via e-mail: akbar.khatir(at)gmail.com

 

 

Information design_maja tisel

Maja Tisel did a more artistic project on the conflict between daylight and night – evident in the long, dark winters in Finland. In addition to the poster, she made an interactive graphic in Paper.js based on the same data. It can be viewed here.

 

 

Tieto näkyväksi -seminaari 18.9., puhujina mm. Robert Simmon ja Stefanie Posavec

Tiedon kuvallista esittämistä yleistajuisesti käsittelevä Tieto näkyväksi -seminaari järjestetään tänä syksynä kolmatta kertaa. Tapahtuma-ajankohta on torstai 18.9. Edelliset kaksi seminaaria (2012, 2013) olivat molemmat menestyksiä, keräten kumpikin n. 600 osallistujaa.

Tämän syksyn puhujiksi on kiinnitetty NASAn Earth Observatoryssa työskentelevä Robert Simmon, freelance-suunnittelija Stefanie Posavec sekä The Economist -lehden Graham Douglas. Lisää puhujia ja tarkempia tietoja tapahtumasta julkistetaan elokuussa.

Liput tapahtumaan ovat myynnissä nyt ja early bird -hinnat (–25 %) ovat voimassa heinäkuun loppuun. Opiskelijoille tapahtuma on ilmainen, mutta vaatii ilmoittautumisen lipunmyyntijärjestelmän kautta.

Lisätietoja tapahtuman nettisivuilta ja Facebook-sivulta. Tervetuloa!

Are carbohydrates really the culprit behind the obesity epidemic?

Obesity is a global health problem. It is obiviously linked to diet in some way, but the exact nature of this link is the subject of volumes of research, and also of heated exchanges online. One school of thought, occasionally exhibiting quasi-religious tendencies in some of its advocates, claims that the obesity epidemic is mainly caused by our diet being too rich in carbohydrates from cereals and other such sources, as well as vegetable oils. As a solution, they advocate changing to a diet rich in animal fats, meat, eggs and so on.

Inspired by the coverage of a recent piece in The Lancet about rising obesity rates, as well as a somewhat uncritical book review in The Economist I decided to see myself if the publicly available data on obesity and diets could be tortured into confessing something on the issue.

I need to emphasize that this is not a scientific study. Describing the methods used as rigorous would be a stretch, to say the least. A few potential problems with the data and with my handling of it are outlined in the end of this article, and the list is by no means exhaustive. What this is, is a bit of light-weight data journalism that will hopefully inspire discussion and possibly more serious research into the data.

I used this WHO data on obesity (the same used by the Lancet authors), combined with agricultural statistics from FAO to see if the number of overweight and obese people in a country was correlated with the intake of various foods.

To capture the effect of changing diets, I used the data from several different years within a single country as separate data points where historical data was available. If you disagree with this choice, you can switch the view to show only the most recent data.

The end result is below, an interactive scatterplot that shows how the consumption of various foods correlates with the number of overweight and obese people in each country. The idea of the visual presentation is that the reader can look at the full dataset and not need to rely on single numbers such as averages or correlation coefficients.

In light of these numbers, there is no evidence that high cereal consumption is linked with obesity on a country level. If anything, the correlation between the share of overweight adults and cereal consumption is mildly negative (r = –0.18). With starchy roots (such as potato) there is no correlation whatsoever (r = 0.08).

The correlation between vegetable oils and overweight is moderate (r = 0.33), though not much greater than with the consumption of animal fats (r = 0.23). It should be noted, though, that the consumption of animal fats is very small in most non-Western countries, so not very many conclusions can necessarily be drawn from this comparison.

The strongest correlation in the data with the share of overweight adults is with meat consumption (r = 0.5). Not surprisingly, the correlation with sugar and sweeteners is also reasonably strong (r = 0.43).

The correlation with meat consumption and obesity is probably at least partially due to the fact that higher meat consumption is typical of higher living standards overall, which also often means a higher total calorie intake and less physical work. The existence of these types of confounding variables is amply demonstrated by the fact that the correlation of overweight with the consumption of fruits is also moderate (r = 0.32). Practically no one believes eating fruits makes you fat, so the explanation is probably that fruit intake is also simply correlated with higher living standards.

So what’s the take-home messge? I would interpret the data so that no single group of foods is responsible for the obesity epidemic by itself, certainly not cereals. This sort of population-level comparison using somewhat patchy data can hardly settle the matter by itself, but I would still argue that if cereals (and carbohydrates in general) were really so bad, there should be a sliver of the effect visible in the data even on this coarse level. Which there isn’t, as you can see.

The jury is still out on vegetable oils, but if we want to explain away the high correlation of meat consumption with the share of overweight adults, I would argue similar confounding factors are to be found here; the use of vegetable oils in the West has risen with the overall rise of living standards. So if you want to argue that the correlation of obesity with meat intake is spurious, the same should probably said of the clearly weaker correlation with vegetable oils – and vice versa.

The next step would be to compare the calorie intake from different kinds of foods instead of the absolute numbers (kg/capita/year), which could possibly help to overcome the fact that a rise in living standards affects both the total calorie intake and the mix of different types of foods consumed.

Potential sources of error

Apart the whole project being executed within the span of two working days, and by a designer with no scientific training to speak of, there are some specific details in the data and how it was processed that can be sources of error.

FAO’s data shows the “food supply”, that is, the food theoretically available for human consumption, not the actual food intake. Factors such as wastage are not taken into account, and may vary from country to country.

WHO’s data on obesity is collected using methods and samples differing from country to country and may thus not be directly comparable. There were some examples in the data where a change in the numbers was clearly an artifact of the data collection process, not representative of the change in the facts on the ground; for example the share of overweight people dropping from 59.8 to 46.2 percent in a single year in Australia 2000–2001. In such cases the most recent data was assumed to be reliable, and the older data was discarded.

The selection of countries for which the data is available is much better representative of high-income Western countries than world’s other regions, which is bound to effect the overall picture.

Because the number of years for which historical data was available varied greatly between different countries, not all years for which data was available were used. A more balanced subset was instead attempted by picking only some years, far apart enough to exhibit clear changes in dietary patterns. The method used is extremely arbitrary, and probably effects the end result.

The final dataset used for the visualization was created with a custom Python script from messy original data by a non-programmer, a process which is a highly probable source of error. The final data was superficially examined for flaws (and the script corrected several times accordingly), but it has not been rigorously and thoroughly scrutinized in the way required for e.g. scientific publication and thus scripting errors remain a potential source of errors in the data. For those interested in assessing the data quality themselves, the processed data can be downloaded as a tsv file (which is similar to csv, except using tabs instead commas as separators) here.

Eurovaalien kovin kilpailu käytiin vihreiden ja demarien välillä

Eurovaalituloksen ensimmäisissä analyyseissä on noussut vahvasti esiin arvio, että viime eurovaaleihin nähden huonosti menestyneet vihreät menettivät ääniä ennen kaikkea hallitusvastuusta keväällä luopuneelle vasemmistoliitolle. Koko maan lukuja katsoessa tämä on houkutteleva tulkinta, olihan vasemmiston vaalivoitto suunnilleen vihreiden tappion suuruinen.

Ilmeisin selitys ei kuitenkaan välttämättä pidä paikkaansa tarkemman analyysin valossa. Jos vihreät olisivat menettäneet äänestäjiään ennen kaikkea vasemmistoliitolle, tämän pitäisi näkyä äänestysaluekohtaisessa tarkastelussa niin, että vihreiden tappio olisi suurin niillä alueilla joissa vasemmisto on onnistunut houkuttelemaan eniten äänestäjiä. Näin ei kuitenkaan näyttäisi olevan.

Tein vertailun sunnuntain eurovaalien ja vuoden 2012 kunnallisvaalien tuloksesta äänestysalueittain. (Vertailu edellisiin eurovaaleihin ei onnistu yhtä helposti, koska ainakaan vielä tätä kirjoittaessa oikeusministeriö ei ole julkaissut vuoden 2009 äänestysaluekohtaisia tuloksia yhtä kätevässä kootussa koneluettavassa muodossa kuin vuoden 2012 kuntavaaleista ja 2014 eurovaaleista on saatavilla. Tieto on sinänsä saatavilla ja ajan salliessa koitan myöhemmin ottaa sen mukaan analyysiin.) Satunnaisvaihtelun karsimiseksi otin mukaan vain sellaiset äänestysalueet, joilla molemmissa vaaleissa oli annettu yhteensä vähintään tuhat ääntä.

Käytin korrelaation mittarina helposti laskettavaa Pearsonin korrelaatiokerrointa, joka ei välttämättä ole paras mahdollinen tilastollinen analyysimenetelmä, mutta olen sen oheen tehnyt myös interaktiivisen grafiikan, jonka avulla lukija voi itse arvioida, kertovatko pelkät numerot koko totuuden vaalituloksesta.

Grafiikassa voi valita vaaka- ja pystyakselille yhden kahdeksasta isoimmasta eduskuntapuolueesta, muiden puolueiden yhteisen äänisaaliin tai yleisen äänestysaktiivisuuden. Akselien arvot ovat siis muutoksia puolueen kyseisen äänestysalueen äänistä saamassa prosenttiosuudessa vuoden 2012 kuntavaalien ja viime sunnuntain eurovaalien välillä. Renkaiden värit viittaavat vaalipiiriin. Tarkemmat tiedot äänestysalueesta saa viemällä hiiren sitä kuvaavan renkaan päälle.

Jos vaaka- ja pystyakselille valittujen puolueiden vaalituloksen välillä on vahva yhteys niin, että toinen on selvästi vienyt ääniä toiselta, äänestysalueita kuvaavien renkaiden muodostaman pistepilven pitäisi muodostua kuvion lävistäjän ympärille. Vaaka- tai pystysuuntainen pilvi viittaa siihen, ettei yhteyttä puolueiden vaalimenestyksen välillä ole. (Tällaista kuviotyyppiä kutsutaan parvikuvioksi.)

Vihreiden ja vasemmistoliiton vaalimenestystä kuvaava kuvio on voimakkaasti pystysuuntainen, joka tarkoittaa, että vihreiden ääniosuus on vaihdellut paljon edellisistä vaaleista äänestysalueesta riippuen, kun taas vasemmistoliitto on parantanut ääniosuuttaan keskimäärin melko tasaisesti eri puolilla maata. Vahvaa yhteyttä ääniosuuden muutoksien välillä ei näy, korrelaatiokerroin saa arvon r = –0,15 jota ei voi pitää kovin suurena.

Sen sijaan vihreiden ja SDP:n vaalimenestyksen välillä näkyy huomattavasti vahvempi yhteys, r = –0,48. Vihreiden menestys korreloi melko voimakkaasti myös äänestysaktiivisuuden muutoksen kanssa: r = –0,41. Nopea tulkinta on, että SDP on menettänyt äänestäjiään vihreille, mutta vihreät toisesta päästä nukkuvien puolueelle. (Korjaus: Ensimmäisessä versiossa tähän oli lipsahtanut ajatusvirhe. Jos vihreät olisi menettänyt ääniä ennen kaikkea äänestysaktiivisuuden laskun kautta, korrelaatiokertoimen pitäisi olla positiivinen. Nyt tilanne on päin vastoin niin, että vihreät ovat erityisesti menestyneet niillä äänestysalueilla joilla äänestysaktiivisuus laski paljon kuntavaaleihin verrattuna.) Muitakin potentiaalisia selityksiä luvuille varmasti löytyy, mutta selkeästi yhteys vihreiden ja demarien äänimenestyksen välillä on paljon vahvempi kuin vihreiden ja vasemmiston välillä.

Muiden puolueiden vaalituloksen väliltä ei löydy yhtä vahvoja yhteyksiä. Vahvimmat yksittäiset taisteluparit ovat RKP & kokoomus (r = –0,29) ja perussuomalaiset & kokoomus (r = –0,30). Mielenkiintoinen yllätys on myös vasemmistoliiton ja keskustan pieni kilvoittelu (r = –0,23). Vasemmiston tuore meppi Merja Kyllönen menestyi erinomaisesti juuri Pohjois-Suomessa ja kilpaili äänistä varmasti paljon esimerkiksi Paavo Väyrysen kanssa.

Grafiikassa on vielä pieniä teknisiä virheitä, mutta sen muodostama yleiskuva lienee oikea. Eri asia on kuinka pitkälle meneviä johtopäätöksiä lukujen perusteella voi vielä tehdä. Kuntavaalit ja eurovaalit ovat luonteeltaan erilaisia ja äänestäjät saattavat valita puolueensa näissä vaaleissa kovinkin eri perustein. Toimikoon tämä kuitenkin pienenä datajournalistisena keskustelunavauksena vaalituloksen syvempään analyysiin. Lukijoilla on myös epäilemättä paljon kommentteja valittuihin analyysimenetelmiin ja grafiikan toteutukseen, jotka koitan sitten parhaani mukaan huomioida sitten seuraavassa versiossa. :)

Lisäys 28.4.: Työkaluun on nyt lisätty mahdollisuus tarkastella aiemman ääniosuuden absoluuttisen muutoksen (%-yksikköä) myös äänimäärän absoluuttista muutosta (kpl) sekä ääniosuuden suhteellista muutosta (% suhteessa kuntavaaleihin). Absoluuttisten äänimäärien tarkastelu tarjoaa heikompia korrelaatioita kuin aiempi ääniosuuden muutos, mutta edelleen vihreiden vahvin korrelaatio säilyy nimenomaan demareihin ja vihreät on myös ainut puolue jonka kanssa SDP:n tuloksella on selvästi nollasta poikkeava negatiivinen korrelatio, vaikka kerroin onkin pieni (r = –0,26). Vihreiden ja vasemmistoliiton valtakunnallinen korrelaatio on edelleen heikko. Vihreiden vahvimmilla alueilla Helsingissä ja Uudellamaalla vasemmisto näyttäisi ehkä jonkin verran rokottaneen vihreiden tulosta, mutta vihreiden tappio absoluuttisissa äänissä mitattuna on suurempi kuin vasemmiston voitto.

(Huomautettakoon että absoluuttisen äänimäärien vertaaminen äänestysaktiivisuuteen – joka tässä on annettujen äänten määrän prosentuaalinen lasku kuntavaaleista, ei muutos prosenttiyksikköinä – ei anna järkeviä tuloksia, koska äänestysaktiivisuuden ja isojen puolueiden absoluuttisen äänimäärän korrelaatio on suuri ja pienten puolueiden pieni johtuen ihan siitä miten korrelaatio lasketaan.) Itse asiassa näin ei ole, vaan absoluuttisten äänimäärien vertailu äänestysaktiivisuuteen paljastaa että vihreät ja RKP kärsivät vähiten laskeneesta äänestysaktiivisuudesta, kun taas muiden puolueiden tulos korreloi positiivisesti äänestysaktiivisuuden muutoksen kanssa.