”Ohälsa” på kartan

Om ni inte redan märkt det så gillar jag statistik och kartor. Då är man speciellt lycklig eftersom det finns tillgänglig statistik i stort sett överallt. I detta inlägg är det statistik om ”ohälsa” från Försäkringskassan som ligger under luppen.

Skärmbild_2017-09-03_14-22-11.png

Utan att veta vad det egentligen handlar om så låter just ”ohälsa” som ett intressant område, där det som sagt finns statistik i tabellformat att ladda ner.

Som vanligt sparar jag om Excel-filen till CSV med Libre Office och efter inläsning i QGIS skapar jag ett virtuellt attribut som jag kan koppla till mitt geodatalager med kommuner från SCB. I det här fallet fanns kommunkoden i inledningen av ett textfält, vilket enkelt kunde användas för ett nytt textfält med enbart själva koden.

För att inte omedvetet lägga en värdering i vad ett högt eller lågt ohälsotal innebär så kommer jag inledningsvis inte bry mig så mycket om vad det betyder. Jag bara konstaterar att en del kommuner har högre siffror än andra…

Skärmbild_2017-09-03_14-48-37

När fördelningen av värden ser ut som de gör här så kan man med gott samvete använda ett intervall baserat på standardavvikelse. Jag gillar ”Jenks” så den använder jag här.

För att färdigställa en ”produkt” så letar jag nu reda på lite information om vad värdena står för och plockar in lite texter och logotyper som tydligt berättar vad det är för data.

ohälsotal.jpg

(Klicka på kartan ovan för full upplösning)

Nu har jag inte valt dessa data för att i princip upprepa det jag gjorde förra veckan med Migrationsverkets data. I de data jag hämtat här så finns det nämligen data från olika år på ett enhetligt och enkelt sätt. Därför tänkte jag prova lite tidsserier med dessa data.

Jag började med att hålla mig till de senaste 10 åren och vid en granskning av dessa data så stod det klart att värdena varierar lite, eller ganska mycket, från år till år. Det betyder att jag måste välja ett intervall som fungerar för alla år.

Skärmbild_2017-09-03_15-23-26.png

Jag väljer en indelning i ”Pretty Breaks” med intervall i steg om 5. Det viktiga är att jag tillämpar denna stil (och indelning) på samtliga år.

Detta är inte svårare än att kopiera stilen från det lager jag utgår ifrån, markera samtliga övriga lager, högerklicka och välja ”Klistra in stil”. Väldigt smidigt. Nu blev det ju så att jag inte behövde göra detta, eftersom jag bara exporterade samma layout med uppdatering i mellan, så det räcker att byta ”källa” för en stil och göra förändringarna i layouten.

Hur skall detta sedan presenteras? Tja det går att göra som en bildserie, men varför inte en animation som GIF?

För detta ändamål skapar jag en enkel layout som jag exporterar bilder från döpta efter årtal. Det som jag ändrar mellan bilderna är texten för årtal och vilket lager som är aktivt. Bilderna exporteras i rimligt ”låg” upplösning som jpg.

Skärmbild_2017-09-03_15-57-13.png

I Gimp så öppnar jag alla bilder som lager i ett och samma projekt genom att använda Ctrl + Alt + O (eller via menyn). På detta sätt så öppnas inte varje bild för sig, utan som sagt som lager. Animationsordningen kommer att vara nedifrån och upp i lagerlistan, så sortera bilderna i den ordning du vill ha dem.

Sedan är det bara att välja ”Exportera” eller Ctrl + E. Ange bara önskad sökväg och filnamn, tänk bara på att ange ”gif” som filändelse.

Skärmbild_2017-09-03_16-00-25

I den efterföljande dialogen kryssar man i ”Som animation” och det går även att justera tidsmellanrum mellan bilderna.

ohälsa

I ett sent skede så lade jag till statistik från 2001 och frammåt i serien och då kompenserade jag inte för data som eventuellt hamnade utanför intervallet. Tillsammans med Haparanda så är det Ljusnarsberg som ligger högst i tabellen varje år jag har med. Medan det är kommuner som Danderyd, Täby och Lomma (med flera) som hamnar på låga värden. Om du är intresserad av mer exakta värden, och var din kommun hamnar så kan du hämta dessa data själv. Mer intressant ur ett samhällsperspektiv är kanske varför det ser ut som det gör…

Annonser

Taggar:, ,

Kommentera

Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in:

WordPress.com Logo

Du kommenterar med ditt WordPress.com-konto. Logga ut / Ändra )

Twitter-bild

Du kommenterar med ditt Twitter-konto. Logga ut / Ändra )

Facebook-foto

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Logga ut / Ändra )

Google+ photo

Du kommenterar med ditt Google+-konto. Logga ut / Ändra )

Ansluter till %s

%d bloggare gillar detta: