CBS Statistieken, uitkeringsaffaire, uithuisplaatsingen

Deze saga zet zich voort met een nieuwe publicatie van het CBS, https://www.cbs.nl/nl-nl/achtergrond/2023/05/onzekerheidsmarges-onderzoek-toeslagenaffaire-en-jeugdbescherming. Nou ja, het kwam uit anderhalf maand geleden. Ik was met andere dingen bezig …

Hierbij een eerste indruk. Er worden nu betrouwbaarheidsintervallen bepaald en men ziet meteen dat de statistische onzekerheid enorm is. Natuurlijk, worden deze berekeningen gebaseerd op statistische veronderstellingen, en die zijn altijd betwistbaar. Maar op zijn minst kunnen ze geinterpreteerd worden op een pure beschrijvend-data manier als een gevoeligheids analyse. Een brede interval laat zien dat als de data een klein beetje anders was, het antwoord totaal anders zou zijn geweest. We weten zo wie zo dat er allerlei foutbronnen zijn; we weten dat de gegevens in de data bestanden van rijksinstellingen heel ver kunnen afliggen van de ervaringen van de burgers; dat ze afhangen van allerlei definities en afspraken die hun oorsprong hebben in bureaucratische administraties.

Een belangrijke resultaat is het plaatje hieronder, waarbij statistische onzekerheidsmarges toegevoegd zijn aan een plaatje uit de eerste (en omstreden) CBS rapport. Figuur 6.1.1.

Ik heb de “kleine letters” en de “nog kleinere kleine letters” meegenomen, niet om te lezen, maar om te laten zien dat er een hele technisch verhaal bijhoort.

De eerste indruk is dat het lijntje in het midden ongeveer plat is. Dus: de nare ingreep (gedupeerd zijn) in jaar “nul” geen sterke effect heeft. Men ziet over meerdere jaren een lichte toename bij dezelfde 4000 gezinnen van maatregelen van jeugdbescherming wat, zo te zien, beste toevallig had kunnen zijn. De hypothese van “geen impact” kan niet verworpen worden op grond van deze cijfers.

Maar, dat is niet de enige mogelijke uitleg van het plaatje, en die is net zo min te verwerpen. Dat hobbeltje in de grafiek zou ook “echt” kunnen zijn, en bovendien veroorzaakt door de klap wat de belastingdienst in “jaar nul” uitdeelde. Het ziet eruit als een stijging van een half procent per jaar, over meerdere jaren. De meest aannemelijke schatting is dat 20 tot 30 (of zelfs meer) echte dubbele slachtoffers zijn; dubbele slachtoffers in de zin dat gedupeerd zijn door de uitkeringsschandaal werkelijk leidde tot een uithuisplaatsing wat anders niet zou zijn gebeurd.

Het echte effect is gedempt en uitgesmeerd door alle tekortkomingen van het onderzoek. De conclusie moet zijn: het zijn zeker tientallen en mogelijk zelfs honderd.

Overigens, zou ik graag een keer een extra cijfer willen hebben waardoor ik de statistische onzekerheid in het verschil in hoogte van deze twee waardes (blaue en groen) zou kunnen evalueren.

Er zijn ruwweg 4000 gedupeerden en die zijn gepaard één op één met vergelijkbare niet-gedupeerden. We hebben feitelijk te maken met rond de 4000 matched pairs. Het CBS weet van elk lid van elk paar of een jeugdbescherming actie plaatsvond. We hebben feitelijk 4000 waarnemingen van paren, elk waarvan een van de vier waardes kan aannemen (0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1); noem deze twee gevallen (x, y). Een “1” betekent uit een huisplaatsing (of iets dergelijks), een “0” betekent geen uithuisplaatsing. We zijn geinteresseerd in de gemiddelde van de x‘en minus de gemiddelde van de y‘s. Dat is hetzelfde als de gemiddelde van alle (xy) waarden; elk ervan is gelijk aan –1, 0, of +1. Ik zou graag het 2×2 tabel willen zien van aantallen van elk van de vier mogelijke gesamenlijke uitkomsten (x, y). Ik zou de standaard afwijking willen uitrekenen van de (xy) waarden. Dit zou ons inzicht geven in de mate van success van de matching: als het goed is, zouden we een positieve correlatie zien tussen de uitkomsten van de twee groepen. Een correlatie van +1 zou impliceren dat de uitkomst volledig bepaald is door de matching variabelen, dat zou betekenen: gedupeerd zijn maakte werkelijk niks uit. Kom’ns op, CBS!

Leave a ReplyCancel reply

Exit mobile version
%%footer%%