2. Data en methode

Voor dit artikel zijn de volgende bronnen gebruikt: de Kwartaalenquête ziekteverzuim, de Nationale Enquête Arbeidsomstandigheden en de Enquête beroepsbevolking.

Kwartaalenquête ziekteverzuim (KVZ)

De Kwartaalenquête ziekteverzuim geeft informatie over de hoogte van het ziekteverzuim bij bedrijven en instellingen in Nederland. Het onderzoek wordt gedaan met een gestratificeerde steekproef. De enquête wordt elk kwartaal afgenomen bij 25 duizend bedrijven en instellingen met personeel die behoren tot de particuliere bedrijven of de overheid. De waargenomen ziekteverzuimpercentages worden per bedrijf gewogen met het aantal werknemers van het bedrijf. Daarna wordt het aantal waargenomen bedrijven in een steekproefcel (de groep van soortgelijke bedrijven) opgehoogd naar het totaal aantal bedrijven in de steekproefcel.

Gegevens uit de Kwartaalenquête ziekteverzuim zijn beschikbaar vanaf het eerste kwartaal van 1996.
De gegevens worden een kwartaal na afloop van een verslagkwartaal gepubliceerd en zijn volgtijdelijk vergelijkbaar. De cijfers over het laatste verslagjaar zijn voorlopig. Meer informatie over het onderzoek staat in de onderzoeksbeschrijving van het ziekteverzuim, kwartaalenquête vanaf 1996 (CBS, 2024b). Cijfers over het ziekteverzuimpercentage naar bedrijfstak en grootteklasse per kwartaal en jaar zijn te raadplegen op: StatLine - Ziekteverzuimpercentage; bedrijfstakken (SBI 2008) en bedrijfsgrootte (CBS, 2024c).

Nationale Enquête Arbeidsomstandigheden (NEA)

De gegevens over de achtergrondkenmerken van werknemers, het individuele ziekteverzuimpercentage, verzuimduur, werkgerelateerd verzuim en verzuimklachten in dit artikel komen uit de Nationale Enquête Arbeidsomstandigheden (NEA) van CBS en TNO. Het doel van dit onderzoek is het in kaart brengen van arbeidsomstandigheden, -ongevallen, -inhoud, -verhoudingen en -voorwaarden van werknemers in Nederland. De brutosteekproef bedroeg in 2023 ruim 175 duizend werknemers van 15 tot 75 jaar die in Nederland wonen en werken. Hiervan vulden circa 62 duizend werknemers een geldige internetvragenlijst in. De waarneming voor de NEA vindt jaarlijks plaats van eind september tot en met december. De steekproef wordt door middel van poststratificatie gewogen naar geslacht, leeftijd, bedrijfstak, herkomst, regio, stedelijkheid en onderwijsniveau. In de onderzoeksbeschrijving van de NEA 2023 (CBS, 2024d) staat een gedetailleerde beschrijving van de onderzoeksopzet.

Vanaf het verslagjaar 2022 verschilt de wijze waarop gegevens voor de NEA zijn verzameld en verwerkt op enkele punten van eerdere verslagjaren. Daardoor zijn de cijfers vanaf 2022 niet in alle gevallen vergelijkbaar met de cijfers tot en met 2021. Meer details staan in de Bijlage.

Verschillen tussen NEA en KVZ

Er bestaan tussen de NEA en de KVZ doorgaans geringe verschillen in de uitkomsten over het ziekteverzuimpercentage. Deze kunnen te maken hebben met verschillen in de manier waarop de gegevens worden verzameld. Zo zijn de bronnen gebaseerd op twee onafhankelijke steekproeven en verschillen de beschreven populaties enigszins in de leeftijdsafbakening en herkomst van werknemers. De NEA beschrijft bijvoorbeeld geen werknemers die in Nederland werken en in het buitenland wonen, terwijl dit in de kwartaalenquête wel het geval is. Verder verschillen de vraagstellingen: de kwartaalenquête vraagt naar het ziekteverzuimpercentage, terwijl de NEA vraagt naar verzuim- en arbeidsduur, waaruit in het verwerkingsproces het ziekteverzuimpercentage wordt afgeleid. Tenslotte is de NEA is een enquête onder werknemers en de kwartaalenquête onder bedrijven. Respondenten in de NEA kunnen verzuim anders interpreteren dan bedrijven in de kwartaalenquête.

Enquête beroepsbevolking (EBB)

De cijfers over de samenstelling van bedrijfstakken naar het geslacht en de leeftijd van werknemers zijn gebaseerd op de Enquête beroepsbevolking (EBB) van het CBS. Het doel van de EBB is internationaal vergelijkbare cijfers te maken over de beroeps- en niet-beroepsbevolking van 15 tot 90 jaar, waarbij de relatie tussen mens en arbeidsmarkt centraal staat. Op basis van dit onderzoek kunnen kenmerken van personen in verband worden gebracht met hun situatie op de arbeidsmarkt. In de onderzoeksbeschrijving van de EBB is meer informatie te vinden over de onderzoeksopzet.

Indeling naar bedrijfstak

De in dit artikel beschreven bedrijfstakken zijn ingedeeld conform de Standaard Bedrijfsindeling (SBI) 2008. Op basis van de KVZ worden alle bedrijfstakken op hoofdniveau getoond (1 digit), op basis van de NEA zijn enkele bedrijfstakken samengevoegd. Daar zijn twee redenen voor: allereerst zijn in de NEA niet voor alle kenmerken bij elke afzonderlijke bedrijfstak jaarlijks voldoende waarnemingen beschikbaar om statistisch betrouwbare informatie op te baseren. Daarnaast was het omwille van de presentatie wenselijk om het aantal te tonen bedrijfstakken enigszins te beperken. Dat is in dit onderzoek alleen gedaan wanneer de bedrijfstakken op het belangrijkste kenmerk, het ziekteverzuimpercentage, niet te veel van elkaar afwijken.

Multivariate analyse achtergrondkenmerken en bedrijfstak

In paragraaf 5.2 wordt verder ingegaan op de samenhang tussen geslacht en leeftijd en het ziekteverzuim naar bedrijfstak met behulp van een negatief-binomiale regressieanalyse. Dit is een multivariate methode die rekening houdt met de kenmerkende scheve verdeling van het ziekteverzuimpercentage van werknemers. Zo is er een grote groep werknemers die in het afgelopen jaar helemaal niet verzuimde: in 2023 was dat 49 procent. En van de groep die wel verzuimde, ging het bij het merendeel van de werknemers om een gering aantal dagen. Van een zogenoemde standaardnormale verdeling is bij het ziekteverzuimpercentage dan ook geen sprake, waardoor een lineaire regressie minder geschikt is.

Daarom is er bij dit onderzoek voor gekozen om een negatief-binomiale regressie uit te voeren. Deze analyse is vergelijkbaar met een Poisson-regressie, al gaat deze laatste methode ervan uit dat het gemiddelde en de variantie dicht bij elkaar liggen (Hilbe, 2011). Bij het ziekteverzuimpercentage is dat echter niet het geval, omdat de variantie aanmerkelijk groter is dan het gemiddelde. Dat wordt ook wel overdispersie genoemd. Een negatief-binomiale regressie is in dat geval een voor de hand liggende keuze, omdat deze methode beter geschikt is voor dit soort data.