SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 28
Descargar para leer sin conexión
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Tarmo J¨uristo, Kristjan Lepik, Mihkel Solvak, Sten Tamkivi,
Daniel Vaarik, Kristjan Vassil
Andmed kogus: Turu-uuringute AS
November 18, 2015
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Subsection 1
Tajutud probleem
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Tegelikud numbrid hetkel
Eesti andis algselt n˜ousoleku vastu v˜otta 150-200 pagulast,
septembris 2015 m¨a¨arati Euroopa Liidu poolt Eestile veel 373
pagulast, ehk hetkel teadaolevalt kokku 573 pagulast (edaspidi
EL-i kvoot)
Statistikaameti info alusel r¨andas Eestisse 2014.a. sisse 3904
inimest
Seega on EL-i pagulaskvoodi ja Eesti iga-aastase sisser¨ande
suhe 0.15 ehk ¨uhe tavasisser¨andaja kohta tuleks 0.15 pagulast
v˜oi ¨umberp¨o¨oratult 7 tavasisser¨andaja kohta tuleks 1 pagulane
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Tegelikud numbrid hetkel
Eesti pagulaskvoot v˜orrelduna sisser¨andega Eestisse 2014.a.
3904
573
05001000150020002500300035004000
Nr
Sisseränne 2014Pagulaskvoot
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Tegelikud numbrid hetkel
2014.a. v¨aljaantud t¨ahtajalised elamisload r¨andeliigi kaupa vs.
rahvusvahelise kaitse ehk varjupaigataotlused (allikas:
www.politsei.ee)
1387
1237
508
893
35
157
050010001500
Arv
Pereränne Töötamine Välisleping Õppimine Ettevõtlus Varjupaigataotlus
Tähtajalised elamisload (2014) Varjupaiga-
taotlused
(2014)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuring ja eesm¨ark
Tasakaalustamaks enamasti arvamusele toetuvat avalikku debatti
t˜oenditega, tellisime Turu-Uuringute aktsiaseltsist k¨usitluse Eesti
elanike t¨anastest hoiakutest pagulasprobleemi suhtes
Uuring viidi l¨abi vahemikus 7.-20. oktoober 2015, Turu-uuringute
aktsiaseltsi poolt, seega enne Pariisi terroriakte
Tegemist on esindusliku juhuvalimiga. N¨aost-n¨akku toimunud
ankeetk¨usitluse k¨aigus intervjueeriti 993 inimest
Uuringus k¨usisime vastajatelt, kui palju pagulasi on nende arvates
Eestile Euroopa Liidu poolt m¨a¨aratud, kui suur on Eesti ¨uldine
sisser¨anne ning millised on inimeste hinnangud sellele, milliseid
sisser¨andajaid ja kui palju Eesti peaks vastu v˜otma
Lisaks esitasime k¨usimuse inimeste hoiakute kohta samasooliste
kooseluseaduse kohta, saamaks aru, kas viimaste aastate suuremad
polariseerivad k¨usimused jaotavad inimesi sarnastesse leeridesse
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: tajutud r¨anne
Keskmiselt arvatakse, et sisser¨anne Eestisse on 1588 inimest,
tegelikult oli 2014.a. 3904 ehk 2.5 korda suurem
Tegelik: 3904 (2014)
051015
Protsent
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: tajutud kvoot
Keskmiselt arvatakse, et EL-i pagulaste kvoot Eestile on 588
inimest, tegelikult on 573 ehk umbes 3% v˜orra v¨ahem
Tegelik:573
01020304050
Protsent
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang EL-i poolt Eestile ettenähtud
pagulaste hulgale (logaritmitud skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: tajutud suutlikkus
Keskmiselt arvatakse, et Eestile oleks j˜oukohane vastu v˜otta 315
pagulast. 25% vastanutest arvab samas, et vastu ei peaks v˜otma
¨uhtegi pagulast.0510152025
Protsent
0 2 5 14 50 150 500 2000 10000
Vastaja hinnang kui palju pagulasi oleks Eestile jõukohane
(logaritmitud skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: sisser¨andet¨u¨upide aktsepteerimine
Suure enamuse arvates peaks vastu v˜otma ˜oppimise (92.5% jah v˜oi
pigem jah) ja perekonna liitmise (81.0% jah v˜oi pigem jah)
eesm¨argil sisser¨annanuid. Juba v¨ahem t¨o¨otamise eesm¨argil tulnuid
(62.5% jah v˜oi pigem jah) ja enamus ei toeta varjupaigataotlejate
(39% jah v˜oi pigem jah) vastuv˜omist.
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus
Eesti tegelikku sisser¨annet hindab madalamaks kui see tegelikult on
93% vastanutest, aga EL-i kvooti hindab suuremaks kui see
tegelikult on 15% vastanutest. +/- 25% kaugusele ˜oigetest
numbritest j¨a¨ab oma hinnangutes 3.4% vastanutest. Eksitakse
tunduvalt rohkem Eesti sisser¨ande hindamisel
Tegelik: 573
Tegelik: 3904
3.4% inimesi on oma
hinnangus +/- 25% kaugusel
õigetest numbritest
251450150500200010000100000
VastajahinnangEUpooltEestileettenähtud
pagulastehulgale(logaritmituskaala)
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitu skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus
Y-telg n¨aitab kui mitu korda suuremaks hindab inimene tajutud EL-i
kvooti tajutud r¨andest. N¨aiteks, 10 ¨utleb, et inimese arvates on EL-i kvoot
10 korda suurem kui tema taju Eesti sisser¨andest. X-telg n¨aitab vastaja
hinnangut sisser¨andele. Me n¨aeme, et mida v¨aiksemaks peab inimene Eesti
sisser¨annet, seda suuremaks peetakse m¨a¨aratud pagulaste osakaalu
sisser¨andest (vt selgitust j¨argmisel slaidil).
Tegelik: 0.15
0102030405060
SuheEL/Eesti(vastajahinnagEL-ikvoodile
jagatudvastajahinnangugaEestisisserändele)
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala)
lowess sobitus
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus
Eesti sisser¨ande suhe EL-i kvooti on 0.15 ehk EL-i kvoot on
ligi 7 korda v¨aiksem kui Eesti sisser¨anne 2014. aastal
Inimeste arvamus antud suhtesse varieerub vahemikus 0 kuni
130 ja on keskmiselt 2.95
Ehk siis arvatakse, et EL-i kvoot on ligi 3 korda suurem
tegelikust sisser¨andest, samas kui EL-i kvoot on reaalsuses 7
korda v¨aiksem tegelikust sisser¨andest
Kuni 12% pakub, et suhe on 0.15 v˜oi alla selle, kuni 57%
pakub, et suhe on 1 v˜oi alla selle ja seega 43% arvab, et ELi
kvoot on suurem kui Eesti praegune sisser¨anne
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: suutlikkus ja tajutud r¨anne
Mida suuremaks peetakse Eesti hetke sisser¨annet, seda suuremaks
peetakse Eestile j˜oukohast pagulaste arvu. Seega mida t¨apsemalt
hinnatakse Eesti tegelikku sisser¨annet, seda suuremaks pagulaste
vastuv˜otmise v˜oimekust peetakse
Lineaarne sobitus
kui jõukohane > 0
Lineaarne sobitus
kui jõukohane >=0
251450150500200010000100000
Vastajahinnangkuipaljupagulasioleks
Eestilejõukohane(logaritmitudskaala)
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Uuringu tulemused: suutlikkus ja tajutud kvoot
Mida suuremaks peetakse EL-i poolset kvooti, seda suuremaks
peetakse Eestile j˜oukohast pagulaste arvu
Lineaarne sobitus
kui jõukohane > 0
Lineaarne sobitus
kui jõukohane >=0
251450150500200010000100000
Vastajahinnangkuipaljupagulasioleks
Eestilejõukohane(logaritmitudskaala)
2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000
Vastaja hinnang EL-i poolt Eestile ettenähtud
pagulaste hulgale(logaritmitud skaala)
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Subsection 2
V˜oimalik seletus
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel
J¨argmiseks vaatame, missugused tegurid seletavad inimeste
hoiakut pagulaste suhtes
V¨aljundtunnuse loomiseks kasutame ankeedist k¨usimust
”J¨attes k˜orvale selle, kui palju pagulasi m¨a¨aratakse Eestile
Euroopa Komisjoni poolt, kui palju oleks Teie arvates Eestile
j˜oukohane pagulasi vastu v˜otta?”
Kodeerime tunnuse (y), mis v˜otab v¨a¨artuseks 1 kui vastaja
mainis vastuseks nullist erineva arvu ja 0 kui vastaja m¨arkis
oma vastuseks 0. Tunnus m˜o˜odab seda, kas inimesed peavad
Eestile j˜oukohaseks pagulaste vastuv˜otmist v˜oi mitte.
ln Pr(y=1)
1−Pr(y=1) = β0 + β1rahvus + β2korgharidus +
β3tootab + β4sissetulek + β5vanus + β6mees + β7vaba +
β8sde + β9irl + β10kesk + β11ekre + ε
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudeli tulemus 1
0.169
0.177
0.171
-0.021
0.001
-0.015
0.092
0.046
-0.012
-0.043
-0.172
eestlane
kõrgharidus
töötab
sissetulek
vanus
mees
vaba
sde
irl
kesk
ekre
-0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400
Keskmised marginaalefektid logit-mudelist
1
Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks
tunnuse kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks
Reformierakonna toetajad
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudeli selgitus 1
Juhul kui efekti seost n¨aitava punkti k¨ulgedel olevad jooned
l¨abivad vertikaalset 0 joont, ei ole antud seos statistiliselt
oluline (usaldusnivool 0.05)
Numbreid ise v˜oib lugeda nii - k˜orgharidus 0.177 t¨ahendab
n¨aiteks, et k˜orgharidusega inimesel on 17.7% suurem
t˜oen¨aosus arvata, et Eestile on j˜oukohane pagulaste
vastuv˜otmine kui mitte k˜orgharidusega inimesel
Ekre -0.172 t¨ahendab aga, et EKRE valinud vastajal on 17.2%
v¨aiksem t˜oen¨aosus arvata, et Eestile on j˜oukohane pagulaste
vastuv˜otmine kui Reformierakonna pooldajatele
Kokkuv˜ottes v˜oib ¨oelda, et pagulaste vastuv˜otmist toetavad
eestlased, k˜orgharitud, t¨o¨otavad, madalama sissetulekuga
inimesed. Erakondlikust valikust n¨aeme, et EKRE toetajad on
pagulaste vastuv˜otmise vastu v˜orreldes reformierakonna
pooldajatega. Teiste erakondade toetajad siin ei erine.
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudeli selgitus 2
T¨aiendavalt leidsime, et EKRE toetajate vastuseis ei ole
¨uhesugune k˜oikides vanuser¨uhmades (vt. j¨argmine slaid)
Ilmneb, et noored EKRE toetajad on pagulaste vastu, samas
kui vanemad EKRE toetajad suhtuvad pagulastesse sama
positiivselt kui teiste erakondade toetajad
EKRE sees paistab olevat selles k¨usimuses generatsioonide
l˜ohe, meenutame et EKRE on Rahvaliidu baasil moodustatud
erakond, kelle vanem toetajaskond on konservatiivne
maainimene, kuid mitte niiv˜ord pagulaste vastane. Selles
valguses ei ole ka otstarbekas k¨asitleda EKREt ¨ulem¨a¨ara
¨uhtsena pagulask¨usimuses
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudeli selgitus 2
0.2.4.6.81
Tõenäosus(Eestileonjõukohanepagulaste
vastuvõtmine1/0)
15 25 35 45 55 65 75 85 95
Vanus
Teiste erakondade toetaja
EKRE toetaja
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Seos kooseluseaduse teotamisega
Mudelis 1 n¨ahtud seoseid oleme n¨ainud varem ¨uhe teise
v¨aljundi anal¨u¨usimisel, nimelt hiljuti Eesti ¨uhiskonda
polariseerunud kooseluseaduse toetamise puhul
Ka seal ilmnes sarnane profiil: kooseluseadust toetasid
nooremad k˜orgharidusega, eestlased
Tundub, et need kaks teemat, pagulased ja kooseluseadus,
polariseerivad Eesti ¨uhiskonda sarnaseid jooni m¨o¨oda
K¨aesoleva anal¨u¨usi aluseks olevas k¨usitluses k¨usiti ka, kas
inimesed peavad kooseluseadust ˜oigeks
Seega saame v˜orrelda samade tegurite m˜oju suhtumises
pagulastesse ja ka polariseerinud kooseluseadusesse
J¨argmisel slaidil toodud mudel n¨aitab neid tegureid k˜orvuti,
mudel erineb vaid v¨aljundtunnuses
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel 22
0.169
0.177
0.171
-0.021
0.001
-0.015
0.092
0.046
-0.012
-0.043
-0.172
0.220
0.139
-0.003
0.003
-0.006
-0.087
0.002
0.035
0.045
-0.050
-0.157
eestlane
kõrgharidus
töötab
sissetulek
vanus
mees
vaba
sde
irl
kesk
ekre
-0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400
Keskmised marginaalefektid logit-mudelist
Eestile on pagulaste vastuvõtmine jõukohane
Samasooliste kooselu seadustamine on õige otsus
2
Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks
tunnuse kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks
Reformierakonna toetajad
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Sisser¨andet¨u¨upide vastuv˜otmine
Viimaks tegime ka v˜ordlevad mudelid eri r¨andet¨u¨upi alusel
saabuvate inimeste vastuv˜otmise kohta
Inimestel paluti ¨oelda, kas teatud t¨u¨upi sisser¨andajaid peaks
vastu v˜otma v˜oi mitte (kus ‘peaks vastu v˜otma’ ja ‘pigem
peaks vastu v˜otma’ kodeeriti hinnanguks ‘jah’ (1) ning
kategooriad ‘pigem ei peaks vastu v˜otma’ ja ‘ei peaks vastu
v˜otma’ kodeeriti hinnanguks ‘ei’ (0).
Selle alusel loodi neli binaarset tunnust, kas peaks vastu
v˜otma t¨o¨o jaoks tulija (1-jah; 0-ei), perekonna ¨uhinemiseks
tulija (1-jah; 0-ei), ˜oppimise eesm¨argil tulija (1-jah; 0-ei) ja
varjupaiga taotleja (1-jah; 0-ei),
J¨argmisel slaidil on toodud nende nelja v¨aljundi mudelid
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel 33
0.154
0.033
-0.065
-0.000
0.161
0.065
0.202
0.285
-0.048
0.026
-0.058
0.028
-0.080
0.086
0.023
-0.097
-0.000
0.009
-0.023
0.043
0.060
-0.011
-0.085
0.006
0.166
-0.072
0.054
-0.007
-0.008
0.000
-0.000
-0.026
0.005
0.015
-0.050
-0.054
-0.038
0.098
-0.009
-0.102
-0.003
0.093
0.218
-0.037
0.066
0.016
0.144
0.007
0.098
-0.199
Hinnang EL-i kvoodile
Hinnang Eesti sisserändele
Mees
Vanus
Eestlane
Linn
Keskharidus
Kõrgharidus
Kesk
IRL
SDE
Vabaerak
EKRE
-0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400
Keskmine marginaalefekt (logit mudelid)
Töö Perekond Õppimine Varjupaik
3
Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks tunnuse
kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks Reformierakonna toetajad
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel 3 selgitus
Eelk˜oige eristuvad inimesed suhtumises t¨o¨o jaoks tulijatesse,
teiste r¨andet¨u¨upide puhul on statistilisi seoseid v¨ahem
N¨aeme, et mida suuremaks peetakse EL-i kvooti, seda
suurema t˜oen¨aosusega pooldatakse t¨o¨o, perekonna v˜oi
˜oppimise eesm¨agil tulija vastuv˜otmist, aga varjupaigaotlejate
vastuv˜otmise toetamisel vahet pole
Mehed pooldavad v¨ahem kui naised perekonna ¨uhinemiseks
tulijate ja varjupaigataotlejate vastuv˜otmist
Eestlased pooldavad rohkem t¨o¨o jaoks tulijate vastuv˜otmist
Linnas elavad inimesed pooldavad rohkem pagulaste
vastuv˜otmist, muud r¨andet¨u¨ubid ei eristu
Nii kesk- kui k˜orgharitud pooldavad pigem t¨o¨o jaoks tulijate
vastuv˜otmist kui p˜ohiharidusega, muude r¨andet¨u¨upide alusel
erisusi ei ole
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel 3 j¨atk1
L¨ahemal graafilisel vaatlusel n¨aeme, et kui t¨o¨o, pere ja ˜oppimise
eesm¨argil toimuva sisser¨ande osas vanuselist erinevust pole, siis
varjupaiga taotlejate vastu on vanemad inimesed.0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
20 40 60 80 100
Vanus
Töö
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
20 40 60 80 100
Vanus
Perekond
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
20 40 60 80 100
Vanus
Õppimine
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
20 40 60 80 100
Vanus
Varjupaik
Pagulasprobleemist empiiriliselt
Mudel 3 j¨atk3
P¨o¨orates ka r¨andet¨u¨upidesse suhtumisel eraldi t¨ahelepanu EKRE
toetajatale, n¨aeme et noored EKRE toetajad on selgelt
varjupaigatoatlejate vastuv˜otmise vastu. Teiste r¨andet¨u¨upide puhul
sellist vanuselist vahet EKRE sees ei ole.
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
15 25 35 45 55 65 75
Vanus
muu erakonna toetaja EKRE toetaja
Töö
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
15 25 35 45 55 65 75
Vanus
muu erakonna toetaja EKRE toetaja
Perekond
0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
15 25 35 45 55 65 75
Vanus
muu erakonna toetaja EKRE toetaja
Õppimine 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91
Tõenäosuspooldadavastuvõtmist
15 25 35 45 55 65 75
Vanus
muu erakonna toetaja EKRE toetaja
Varjupaik

Más contenido relacionado

Destacado

5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at WorkGetSmarter
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...DevGAMM Conference
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationErica Santiago
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellSaba Software
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageSimplilearn
 
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...Palo Alto Software
 
9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free VacationWeekdone.com
 
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from PrinceI Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from PrinceEmpowered Presentations
 

Destacado (20)

5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy Presentation
 
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them wellGood Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
Good Stuff Happens in 1:1 Meetings: Why you need them and how to do them well
 
Introduction to C Programming Language
Introduction to C Programming LanguageIntroduction to C Programming Language
Introduction to C Programming Language
 
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
The Pixar Way: 37 Quotes on Developing and Maintaining a Creative Company (fr...
 
9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation9 Tips for a Work-free Vacation
9 Tips for a Work-free Vacation
 
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from PrinceI Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
I Rock Therefore I Am. 20 Legendary Quotes from Prince
 

Pagulasprobleemist empiiriliselt

  • 1. Pagulasprobleemist empiiriliselt Pagulasprobleemist empiiriliselt Tarmo J¨uristo, Kristjan Lepik, Mihkel Solvak, Sten Tamkivi, Daniel Vaarik, Kristjan Vassil Andmed kogus: Turu-uuringute AS November 18, 2015
  • 3. Pagulasprobleemist empiiriliselt Tegelikud numbrid hetkel Eesti andis algselt n˜ousoleku vastu v˜otta 150-200 pagulast, septembris 2015 m¨a¨arati Euroopa Liidu poolt Eestile veel 373 pagulast, ehk hetkel teadaolevalt kokku 573 pagulast (edaspidi EL-i kvoot) Statistikaameti info alusel r¨andas Eestisse 2014.a. sisse 3904 inimest Seega on EL-i pagulaskvoodi ja Eesti iga-aastase sisser¨ande suhe 0.15 ehk ¨uhe tavasisser¨andaja kohta tuleks 0.15 pagulast v˜oi ¨umberp¨o¨oratult 7 tavasisser¨andaja kohta tuleks 1 pagulane
  • 4. Pagulasprobleemist empiiriliselt Tegelikud numbrid hetkel Eesti pagulaskvoot v˜orrelduna sisser¨andega Eestisse 2014.a. 3904 573 05001000150020002500300035004000 Nr Sisseränne 2014Pagulaskvoot
  • 5. Pagulasprobleemist empiiriliselt Tegelikud numbrid hetkel 2014.a. v¨aljaantud t¨ahtajalised elamisload r¨andeliigi kaupa vs. rahvusvahelise kaitse ehk varjupaigataotlused (allikas: www.politsei.ee) 1387 1237 508 893 35 157 050010001500 Arv Pereränne Töötamine Välisleping Õppimine Ettevõtlus Varjupaigataotlus Tähtajalised elamisload (2014) Varjupaiga- taotlused (2014)
  • 6. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuring ja eesm¨ark Tasakaalustamaks enamasti arvamusele toetuvat avalikku debatti t˜oenditega, tellisime Turu-Uuringute aktsiaseltsist k¨usitluse Eesti elanike t¨anastest hoiakutest pagulasprobleemi suhtes Uuring viidi l¨abi vahemikus 7.-20. oktoober 2015, Turu-uuringute aktsiaseltsi poolt, seega enne Pariisi terroriakte Tegemist on esindusliku juhuvalimiga. N¨aost-n¨akku toimunud ankeetk¨usitluse k¨aigus intervjueeriti 993 inimest Uuringus k¨usisime vastajatelt, kui palju pagulasi on nende arvates Eestile Euroopa Liidu poolt m¨a¨aratud, kui suur on Eesti ¨uldine sisser¨anne ning millised on inimeste hinnangud sellele, milliseid sisser¨andajaid ja kui palju Eesti peaks vastu v˜otma Lisaks esitasime k¨usimuse inimeste hoiakute kohta samasooliste kooseluseaduse kohta, saamaks aru, kas viimaste aastate suuremad polariseerivad k¨usimused jaotavad inimesi sarnastesse leeridesse
  • 7. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: tajutud r¨anne Keskmiselt arvatakse, et sisser¨anne Eestisse on 1588 inimest, tegelikult oli 2014.a. 3904 ehk 2.5 korda suurem Tegelik: 3904 (2014) 051015 Protsent 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala)
  • 8. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: tajutud kvoot Keskmiselt arvatakse, et EL-i pagulaste kvoot Eestile on 588 inimest, tegelikult on 573 ehk umbes 3% v˜orra v¨ahem Tegelik:573 01020304050 Protsent 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang EL-i poolt Eestile ettenähtud pagulaste hulgale (logaritmitud skaala)
  • 9. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: tajutud suutlikkus Keskmiselt arvatakse, et Eestile oleks j˜oukohane vastu v˜otta 315 pagulast. 25% vastanutest arvab samas, et vastu ei peaks v˜otma ¨uhtegi pagulast.0510152025 Protsent 0 2 5 14 50 150 500 2000 10000 Vastaja hinnang kui palju pagulasi oleks Eestile jõukohane (logaritmitud skaala)
  • 10. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: sisser¨andet¨u¨upide aktsepteerimine Suure enamuse arvates peaks vastu v˜otma ˜oppimise (92.5% jah v˜oi pigem jah) ja perekonna liitmise (81.0% jah v˜oi pigem jah) eesm¨argil sisser¨annanuid. Juba v¨ahem t¨o¨otamise eesm¨argil tulnuid (62.5% jah v˜oi pigem jah) ja enamus ei toeta varjupaigataotlejate (39% jah v˜oi pigem jah) vastuv˜omist.
  • 11. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus Eesti tegelikku sisser¨annet hindab madalamaks kui see tegelikult on 93% vastanutest, aga EL-i kvooti hindab suuremaks kui see tegelikult on 15% vastanutest. +/- 25% kaugusele ˜oigetest numbritest j¨a¨ab oma hinnangutes 3.4% vastanutest. Eksitakse tunduvalt rohkem Eesti sisser¨ande hindamisel Tegelik: 573 Tegelik: 3904 3.4% inimesi on oma hinnangus +/- 25% kaugusel õigetest numbritest 251450150500200010000100000 VastajahinnangEUpooltEestileettenähtud pagulastehulgale(logaritmituskaala) 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitu skaala)
  • 12. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus Y-telg n¨aitab kui mitu korda suuremaks hindab inimene tajutud EL-i kvooti tajutud r¨andest. N¨aiteks, 10 ¨utleb, et inimese arvates on EL-i kvoot 10 korda suurem kui tema taju Eesti sisser¨andest. X-telg n¨aitab vastaja hinnangut sisser¨andele. Me n¨aeme, et mida v¨aiksemaks peab inimene Eesti sisser¨annet, seda suuremaks peetakse m¨a¨aratud pagulaste osakaalu sisser¨andest (vt selgitust j¨argmisel slaidil). Tegelik: 0.15 0102030405060 SuheEL/Eesti(vastajahinnagEL-ikvoodile jagatudvastajahinnangugaEestisisserändele) 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala) lowess sobitus
  • 13. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: taju ja tegelikkus Eesti sisser¨ande suhe EL-i kvooti on 0.15 ehk EL-i kvoot on ligi 7 korda v¨aiksem kui Eesti sisser¨anne 2014. aastal Inimeste arvamus antud suhtesse varieerub vahemikus 0 kuni 130 ja on keskmiselt 2.95 Ehk siis arvatakse, et EL-i kvoot on ligi 3 korda suurem tegelikust sisser¨andest, samas kui EL-i kvoot on reaalsuses 7 korda v¨aiksem tegelikust sisser¨andest Kuni 12% pakub, et suhe on 0.15 v˜oi alla selle, kuni 57% pakub, et suhe on 1 v˜oi alla selle ja seega 43% arvab, et ELi kvoot on suurem kui Eesti praegune sisser¨anne
  • 14. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: suutlikkus ja tajutud r¨anne Mida suuremaks peetakse Eesti hetke sisser¨annet, seda suuremaks peetakse Eestile j˜oukohast pagulaste arvu. Seega mida t¨apsemalt hinnatakse Eesti tegelikku sisser¨annet, seda suuremaks pagulaste vastuv˜otmise v˜oimekust peetakse Lineaarne sobitus kui jõukohane > 0 Lineaarne sobitus kui jõukohane >=0 251450150500200010000100000 Vastajahinnangkuipaljupagulasioleks Eestilejõukohane(logaritmitudskaala) 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang Eesti sisserände hulgale (logaritmitud skaala)
  • 15. Pagulasprobleemist empiiriliselt Uuringu tulemused: suutlikkus ja tajutud kvoot Mida suuremaks peetakse EL-i poolset kvooti, seda suuremaks peetakse Eestile j˜oukohast pagulaste arvu Lineaarne sobitus kui jõukohane > 0 Lineaarne sobitus kui jõukohane >=0 251450150500200010000100000 Vastajahinnangkuipaljupagulasioleks Eestilejõukohane(logaritmitudskaala) 2 5 14 50 150 500 2000 10000 100000 Vastaja hinnang EL-i poolt Eestile ettenähtud pagulaste hulgale(logaritmitud skaala)
  • 17. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel J¨argmiseks vaatame, missugused tegurid seletavad inimeste hoiakut pagulaste suhtes V¨aljundtunnuse loomiseks kasutame ankeedist k¨usimust ”J¨attes k˜orvale selle, kui palju pagulasi m¨a¨aratakse Eestile Euroopa Komisjoni poolt, kui palju oleks Teie arvates Eestile j˜oukohane pagulasi vastu v˜otta?” Kodeerime tunnuse (y), mis v˜otab v¨a¨artuseks 1 kui vastaja mainis vastuseks nullist erineva arvu ja 0 kui vastaja m¨arkis oma vastuseks 0. Tunnus m˜o˜odab seda, kas inimesed peavad Eestile j˜oukohaseks pagulaste vastuv˜otmist v˜oi mitte. ln Pr(y=1) 1−Pr(y=1) = β0 + β1rahvus + β2korgharidus + β3tootab + β4sissetulek + β5vanus + β6mees + β7vaba + β8sde + β9irl + β10kesk + β11ekre + ε
  • 18. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudeli tulemus 1 0.169 0.177 0.171 -0.021 0.001 -0.015 0.092 0.046 -0.012 -0.043 -0.172 eestlane kõrgharidus töötab sissetulek vanus mees vaba sde irl kesk ekre -0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400 Keskmised marginaalefektid logit-mudelist 1 Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks tunnuse kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks Reformierakonna toetajad
  • 19. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudeli selgitus 1 Juhul kui efekti seost n¨aitava punkti k¨ulgedel olevad jooned l¨abivad vertikaalset 0 joont, ei ole antud seos statistiliselt oluline (usaldusnivool 0.05) Numbreid ise v˜oib lugeda nii - k˜orgharidus 0.177 t¨ahendab n¨aiteks, et k˜orgharidusega inimesel on 17.7% suurem t˜oen¨aosus arvata, et Eestile on j˜oukohane pagulaste vastuv˜otmine kui mitte k˜orgharidusega inimesel Ekre -0.172 t¨ahendab aga, et EKRE valinud vastajal on 17.2% v¨aiksem t˜oen¨aosus arvata, et Eestile on j˜oukohane pagulaste vastuv˜otmine kui Reformierakonna pooldajatele Kokkuv˜ottes v˜oib ¨oelda, et pagulaste vastuv˜otmist toetavad eestlased, k˜orgharitud, t¨o¨otavad, madalama sissetulekuga inimesed. Erakondlikust valikust n¨aeme, et EKRE toetajad on pagulaste vastuv˜otmise vastu v˜orreldes reformierakonna pooldajatega. Teiste erakondade toetajad siin ei erine.
  • 20. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudeli selgitus 2 T¨aiendavalt leidsime, et EKRE toetajate vastuseis ei ole ¨uhesugune k˜oikides vanuser¨uhmades (vt. j¨argmine slaid) Ilmneb, et noored EKRE toetajad on pagulaste vastu, samas kui vanemad EKRE toetajad suhtuvad pagulastesse sama positiivselt kui teiste erakondade toetajad EKRE sees paistab olevat selles k¨usimuses generatsioonide l˜ohe, meenutame et EKRE on Rahvaliidu baasil moodustatud erakond, kelle vanem toetajaskond on konservatiivne maainimene, kuid mitte niiv˜ord pagulaste vastane. Selles valguses ei ole ka otstarbekas k¨asitleda EKREt ¨ulem¨a¨ara ¨uhtsena pagulask¨usimuses
  • 21. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudeli selgitus 2 0.2.4.6.81 Tõenäosus(Eestileonjõukohanepagulaste vastuvõtmine1/0) 15 25 35 45 55 65 75 85 95 Vanus Teiste erakondade toetaja EKRE toetaja
  • 22. Pagulasprobleemist empiiriliselt Seos kooseluseaduse teotamisega Mudelis 1 n¨ahtud seoseid oleme n¨ainud varem ¨uhe teise v¨aljundi anal¨u¨usimisel, nimelt hiljuti Eesti ¨uhiskonda polariseerunud kooseluseaduse toetamise puhul Ka seal ilmnes sarnane profiil: kooseluseadust toetasid nooremad k˜orgharidusega, eestlased Tundub, et need kaks teemat, pagulased ja kooseluseadus, polariseerivad Eesti ¨uhiskonda sarnaseid jooni m¨o¨oda K¨aesoleva anal¨u¨usi aluseks olevas k¨usitluses k¨usiti ka, kas inimesed peavad kooseluseadust ˜oigeks Seega saame v˜orrelda samade tegurite m˜oju suhtumises pagulastesse ja ka polariseerinud kooseluseadusesse J¨argmisel slaidil toodud mudel n¨aitab neid tegureid k˜orvuti, mudel erineb vaid v¨aljundtunnuses
  • 23. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel 22 0.169 0.177 0.171 -0.021 0.001 -0.015 0.092 0.046 -0.012 -0.043 -0.172 0.220 0.139 -0.003 0.003 -0.006 -0.087 0.002 0.035 0.045 -0.050 -0.157 eestlane kõrgharidus töötab sissetulek vanus mees vaba sde irl kesk ekre -0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400 Keskmised marginaalefektid logit-mudelist Eestile on pagulaste vastuvõtmine jõukohane Samasooliste kooselu seadustamine on õige otsus 2 Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks tunnuse kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks Reformierakonna toetajad
  • 24. Pagulasprobleemist empiiriliselt Sisser¨andet¨u¨upide vastuv˜otmine Viimaks tegime ka v˜ordlevad mudelid eri r¨andet¨u¨upi alusel saabuvate inimeste vastuv˜otmise kohta Inimestel paluti ¨oelda, kas teatud t¨u¨upi sisser¨andajaid peaks vastu v˜otma v˜oi mitte (kus ‘peaks vastu v˜otma’ ja ‘pigem peaks vastu v˜otma’ kodeeriti hinnanguks ‘jah’ (1) ning kategooriad ‘pigem ei peaks vastu v˜otma’ ja ‘ei peaks vastu v˜otma’ kodeeriti hinnanguks ‘ei’ (0). Selle alusel loodi neli binaarset tunnust, kas peaks vastu v˜otma t¨o¨o jaoks tulija (1-jah; 0-ei), perekonna ¨uhinemiseks tulija (1-jah; 0-ei), ˜oppimise eesm¨argil tulija (1-jah; 0-ei) ja varjupaiga taotleja (1-jah; 0-ei), J¨argmisel slaidil on toodud nende nelja v¨aljundi mudelid
  • 25. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel 33 0.154 0.033 -0.065 -0.000 0.161 0.065 0.202 0.285 -0.048 0.026 -0.058 0.028 -0.080 0.086 0.023 -0.097 -0.000 0.009 -0.023 0.043 0.060 -0.011 -0.085 0.006 0.166 -0.072 0.054 -0.007 -0.008 0.000 -0.000 -0.026 0.005 0.015 -0.050 -0.054 -0.038 0.098 -0.009 -0.102 -0.003 0.093 0.218 -0.037 0.066 0.016 0.144 0.007 0.098 -0.199 Hinnang EL-i kvoodile Hinnang Eesti sisserändele Mees Vanus Eestlane Linn Keskharidus Kõrgharidus Kesk IRL SDE Vabaerak EKRE -0.400 -0.200 0.000 0.200 0.400 Keskmine marginaalefekt (logit mudelid) Töö Perekond Õppimine Varjupaik 3 Erakonnaeelistuse nominaalsel tunnusel peab regressioonanal¨u¨usis ¨uks tunnuse kategooria j¨a¨ama v˜ordlusaluseks, antud anal¨u¨usis on selleks Reformierakonna toetajad
  • 26. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel 3 selgitus Eelk˜oige eristuvad inimesed suhtumises t¨o¨o jaoks tulijatesse, teiste r¨andet¨u¨upide puhul on statistilisi seoseid v¨ahem N¨aeme, et mida suuremaks peetakse EL-i kvooti, seda suurema t˜oen¨aosusega pooldatakse t¨o¨o, perekonna v˜oi ˜oppimise eesm¨agil tulija vastuv˜otmist, aga varjupaigaotlejate vastuv˜otmise toetamisel vahet pole Mehed pooldavad v¨ahem kui naised perekonna ¨uhinemiseks tulijate ja varjupaigataotlejate vastuv˜otmist Eestlased pooldavad rohkem t¨o¨o jaoks tulijate vastuv˜otmist Linnas elavad inimesed pooldavad rohkem pagulaste vastuv˜otmist, muud r¨andet¨u¨ubid ei eristu Nii kesk- kui k˜orgharitud pooldavad pigem t¨o¨o jaoks tulijate vastuv˜otmist kui p˜ohiharidusega, muude r¨andet¨u¨upide alusel erisusi ei ole
  • 27. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel 3 j¨atk1 L¨ahemal graafilisel vaatlusel n¨aeme, et kui t¨o¨o, pere ja ˜oppimise eesm¨argil toimuva sisser¨ande osas vanuselist erinevust pole, siis varjupaiga taotlejate vastu on vanemad inimesed.0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 20 40 60 80 100 Vanus Töö 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 20 40 60 80 100 Vanus Perekond 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 20 40 60 80 100 Vanus Õppimine 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 20 40 60 80 100 Vanus Varjupaik
  • 28. Pagulasprobleemist empiiriliselt Mudel 3 j¨atk3 P¨o¨orates ka r¨andet¨u¨upidesse suhtumisel eraldi t¨ahelepanu EKRE toetajatale, n¨aeme et noored EKRE toetajad on selgelt varjupaigatoatlejate vastuv˜otmise vastu. Teiste r¨andet¨u¨upide puhul sellist vanuselist vahet EKRE sees ei ole. 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 15 25 35 45 55 65 75 Vanus muu erakonna toetaja EKRE toetaja Töö 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 15 25 35 45 55 65 75 Vanus muu erakonna toetaja EKRE toetaja Perekond 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 15 25 35 45 55 65 75 Vanus muu erakonna toetaja EKRE toetaja Õppimine 0.1.2.3.4.5.6.7.8.91 Tõenäosuspooldadavastuvõtmist 15 25 35 45 55 65 75 Vanus muu erakonna toetaja EKRE toetaja Varjupaik