统计数据的质量控制

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1、统计数据的质量控制统计数据的质量控制统计数据的质量控制统计数据的质量控制统计数据的质量控制统计数据的质量控制　　统计数据质量是统计工作的“生命”。数据质量的好坏，将直接影响以此为依据的政府或企业决策的正确性和科学性。从总体上来看，我国现有的统计数据，基本上还是能够反映客观实际的。但是，随着社会主义市场经济的不断发展，一方面，社会各界对统计信息需求越来越广泛，对其质量提出了更高要求；另一方面，由于经济结构日益复杂化，再加上体制转化过程中经济秩序混乱，人为干扰增多，搞准统计数据的难度也就日益增大。对此，我们必须有清醒的认识，始终不渝地把提高统计数据质量问题，摆到统计工作的首要位置，并采取综合治

2、理措施，切实抓紧抓好。一、科学界定和把握统计数据质量的基本内涵1、关于统计数据质量的含义所谓“统计”是“将原始数据整理转化为二次加工数据或信息的一个过程”。而“质量”是指“产品、体系或过程的一组固有特性满足顾客和其他相关方要求的能力”(ISO9000：2000定义)。所以，统计数据的质量，可以理解为“数据的一组品质标志满足用户需求的能力的综合”。在给出的定义中，质量的主体是数据，质量的客体是用户，质量控制的本质就是主体满足客体的能力的综合。如果统计数据质量的概念是片面的或残缺的，那么一切统计数据质量的控制方法或改革思路，都可能与提升统计数据质量“南辕北辙”，这也是强调科学界定统计数据质量基

3、本内涵的原因所在。2、从三个基本原则上把握统计数据质量的内涵一是适用性：是指收集的统计信息是否有用、是否符合用户的需求。统计信息是要为政府、企业以及社会各阶层服务的一种“商品”。客观需要要求统计信息也要像“商品”那样花色品种繁多，来满足人们的需要。因此在开展统计调查之前，必须了解用户的需求，使统计信息最大化地满足用户，来保证统计信息的适用性。二是准确性：主要是指统计估算与目标特征值即“真值”之间的差异程度。实际上所谓“真值”是不可知的，一般通过分析抽样误差、范围误差、计数误差、不回答率、加工整理差错、模型设计误差等影响数据准确性的各个因素，测算统计估算值的变动系数、标准差、曲线吻合度、假设

4、检验偏差等，将统计误差控制在一个可以接受的置信区间内，以保证统计信息的准确性。三是及时性：主要是指调查基准期与统计数据发布时间的间隔时间。及时性就是要求统计信息调查部门把计算机辅助调查系统、计算机加工处理系统、电子数据交换系统等新的信息技术手段应用到统计调查、加工整理和数据传输中去，缩短调查基准期与数据结果发布时间的间隔时间。另外应预先公布各项统计数据发布日期，并按时发布数据，建立和规范统计信息发布制度，使用户及时掌握使用统计信息。此外，统计数据质量还包括了可比性、可衔接性、可取得性、可解释性、客观性、健全性、有效性、减轻调查负担等其它八个原则。需要强调的是，统计数据质量的11个原则，分别

5、从用户、生产者和被调查者三个角度提出来的，它们之间既密切联系，又存在某种矛盾和冲突。如在准确性和及时性、准确性和有效性等方面之间均存在不同程度的冲突。即使对同一个统计数据，不同用户也会提出不同的质量要求，有的可能偏重准确性，有的可能偏重及时性。因此，统计机构需要在统计数据质量各个方面之间不断进行权衡、选择和折中，以达到一个最佳平衡点，来满足用户需求。这就决定了统计数据质量不是一个绝对的、而是相对的属性概念。二、常见的统计数据质量问题及分析1、数据不实、甚至弄虚作假。这是最常见的统计数据质量问题，也是危害最为严重的数据质量问题。这类统计数据完全是虚构的杜撰的，毫无事实根据。造成统计数据虚假的

6、因素多种多样，比如，有意虚报，瞒报统计数据资料，指标制定不严密，统计制度不完善，不配套等。2、指标数值背离指标原意。这是由于统计工作者对指标的理解不准确，或者是因为指标含义模糊，指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题，表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容，数据与指标原意出现走样，面目全非。3、数据的不可比性。它是指同一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。此外，常见的统计数据问题还有计算错误、笔误等。造成这些问题的原因主要是：一是统计观念缺乏创新，统计手段和方法不科学，造成统计数据的及时性、准确性、权威性“弱化”，指导决策和服务

7、管理的职能作用“淡化”。二是统计基础工作薄弱。有些基层单位不重视统计工作，统计机构或并或撤，统计人员随意更换，或兼任其他多项工作，使之身兼数职，造成统计人员一心多用，严重影响统计工作质量。部分企业单位的基础核算资料、原始记录、统计台帐不健全。甚至有的根本没有原始记录、统计台帐，统计数据缺乏可靠的依据。个别企业原始记录、统计台帐不完善、不规范，凭印象填报数据，有的甚至连报表都没有，靠工作人员估报，统计数据随意性较大，这就更