Undersköterskor i Sydsverige får 8,8 procent högre lön 2024
Undersköterskor inom vård- och specialavdelning i Sydsverige har fått en löneökning på 8,8 procent från 2023 till 2024. Medellönen i Sydsverige steg från 31 800 till 34 600 kronor per månad. Det är en av de största regionala förändringarna i yrket detta år.
Publicerad:
Av:
Yrkesatlas data-pipeline
Källa:
SCB Lönestrukturstatistik 2024
Senaste året (2024)
Högst – Västsverige
36 000 kr
stigande, +5,9 %mot riket
Lägst – Norra Mellansverige
32 100 kr
fallande, −5,6 %mot riket
Rikssnitt
34 000 kr
34 600 anställda
Premie-gap
+12,1 %
3 900 kr/mån
Figur 1 · Löneutveckling per storregion
Medelmånadslön per NUTS 2-region 2014–2024
Färgade linjer markerar regionerna som driver huvudfyndet (Sydsverige); övriga regioner ligger med i grått som referens. Streckad linje är rikssnittet.
25 tkr 30 tkr 35 tkr 40 tkr
2014 2016 2018 2020 2022 2024
Västsverige
Övre Norrland
Stockholm
Östra Mellansverige
Småland med öarna
Mellersta Norrland
Norra Mellansverige
Sydsverige
Riket (yrke)
Medelmånadslön för Undersköterskor, vård- och specialavdelning per NUTS 2-region 2014–2024
Västsverige betalar undersköterskor i vård- och specialavdelning i genomsnitt 36 000 kronor per månad 2024. Det är 5,9 procent högre än rikets medellön på 34 000 kronor. Regionen har därmed den högsta lönen för yrket i landet.
Norra Mellansverige har lägst lön
I Norra Mellansverige är medellönen för undersköterskor 32 100 kronor per månad 2024. Det är 5,6 procent under rikssnittet. Regionen har därmed den lägsta lönen för yrket bland alla regioner.
Lönegapet mellan regionerna är stort
Skillnaden i medellön mellan Västsverige och Norra Mellansverige är 3 900 kronor per månad 2024. Det motsvarar ett lönegap på 12,1 procent. Detta visar på betydande regionala skillnader inom yrket.
Medelmånadslönen gick från 31 800 kr till 34 600 kr.
2
Spann 2024: Västsverige högst, Norra Mellansverige lägst
36 000 kr i toppen, 32 100 kr i botten. Båda mot rikssnittet 34 000 kr.
3
Regionalt premie-gap: 12,1 %
3 900 kr/mån mellan högsta och lägsta region.
Belagt
Det här går artikeln att läsa mot
5 programmatiskt detekterade observationer användes
direkt som underlag för texten. Övriga 11 bifogas
fällbara nedan av transparens – om någon vill verifiera ett tal i
texten ska det gå att hitta här.
Härledd vy · metric_yrke_regional_avvikelse · Byggs deterministiskt från rådata
Komplett claim-lista med exakt tabell + kolumn per siffra finns
i sektionen Belagt ovan.
Citera artikeln
APA-format
Yrkesatlas. (23 maj 2026). Undersköterskor i Sydsverige får 8,8 procent högre lön 2024. https://yrkesatlas.se/analys/underskoterskor-vard-och-specialavdelning-regioner-2024
Datan i analysen är från SCB och fri att använda enligt SCB:s villkor.
Texten i analysen är publicerad under CC BY 4.0 – citera oss vid
återanvändning.
Metodik
Så här räknar vi och vad språkmodellen gör
Prosan på den här sidan är skriven av en språkmodell (gpt-4.1-mini-2025-04-14).
Modellen fick inga fria händer – den valde formuleringar runt
16 faktauttalanden som detekterats
programmatiskt från SCB:s lönestrukturstatistik. Varje numeriskt
påstående i texten är automatiskt verifierat mot dessa faktauttalanden;
en text som innehöll en siffra som inte gick att belägga skulle ha
avvisats.
Datan kommer från SCB:s lönestrukturstatistik (tabellpaket AM0103,
regional NUTS 2-uppdelning). Vi tar SCB:s rådata, normaliserar den i
en SQLite-databas och bygger om metric_yrke_regional_avvikelse
som en härledd vy varje gång ny data kommer in. Hela kedjan är
deterministisk – samma SCB-rådata in ger samma siffror ut.
Steget mellan SCB-data och text görs i tre lager. Först plockar
deterministisk SQL ut alla siffror som rör yrket. Sedan kör
regelbaserade detektorer mot dessa fakta och producerar en lista av
claims – t.ex. "Stockholm är högst betalande region",
"premie-gapet är X procent", "region Y har växt med Z procent". En
regelbaserad prioriterare väljer vilken claim som blir artikelns
huvudvinkel. Allt detta görs utan språkmodell.
Först därefter får språkmodellen en lista av claims och instruktioner.
Modellen får INTE introducera nya siffror, regioner eller orsakssamband
– den får bara välja vilka av claims:en som bär texten och formulera
dem på svenska. Innan publicering kör en verifieringssvit som
extraherar alla numeriska påståenden ur den genererade texten och
kontrollerar att varje siffra matchar någon claim. Hittas en siffra
som inte kan beläggas kasseras texten och en ny genereras. Hela
request/response från varje AI-anrop sparas i en intern audit-trail
för spårbarhet.
Vi gör inte intervjuer för analysen, ger inga prognoser och påstår inga
orsakssamband (varför Stockholm betalar mest, vad som driver gapet,
vart utvecklingen är på väg). Allt sådant kräver primärrapportering
eller modellering vi inte har data för. Det vi har är siffrorna –
och det är det texten begränsar sig till.
Sajten finansieras av Google AdSense – inga annonscookies sätts innan du valt.
Besöksstatistiken är kakfri (självhostad Umami) och sparar inget om din webbläsare.
Se vilka cookies som sätts.