构建政府统计数据质量管理体系的思考

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政务数据质量管理方法

政务数据质量管理方法

政务数据质量管理方法

政务数据的质量直接关系到政府决策和公众利益,因此政务数据质量管理是政府重点关注的事项之一。那么如何进行政务数据质量管理呢?

一、数据采集阶段

政务数据采集是政务数据质量管理的起点。政府需要定义数据指标、采集规范等,并监测数据采集质量。具体步骤如下:

1.了解采集数据的来源和数据类型,明确采集的数据是否准确、完整、规范。

2.建立数据采集模板或数据录入平台,确保数据采集规范和流程,防止采集错误、漏洞和重复采集。

3.对数据采集过程实施监控和管理,制定采集质量评估标准,保证数据采集的准确性、可靠性和时效性。

二、数据处理阶段

政府需要对采集到的数据进行处理和整合,以确保数据质量。具体步骤如下:

1.建立数据清洗标准和规则,对采集的数据进行清洗和整理,防止数据纰漏和错误。

2.对数据进行统计分析,检查数据分布和变化趋势,保证数据的有效性和实用性。

3.整合政务数据,将数据按照一定规则和标准进行整合,建立数据仓库,方便政府重要决策的制定。

三、数据发布和使用阶段

政府需要将处理好的数据发布出去,并确保数据被准确、合理和规范地使用。具体步骤如下:

1.建立数据发布规范和政府信息公开标准,确保数据发布的及时性和实用性。

2.对发布的数据进行技术加密和安全管理,保证数据的安全和保

密性。

3.建立数据使用规范和流程,防止数据被滥用或不当使用,确保数据的质量和可靠性。

综上所述,政务数据质量管理是政府重点关注的事项,需要建立全面的数据管理体系和规范流程,以确保数据的准确、完整、可靠和实用。

关于提高统计数据质量的现状与思考措施

关于提高统计数据质量的现状与思考措施

关于提高统计数据质量的现状与思考措施

作者:胡杨

来源:《商情》2018年第05期

[摘要]随着国家统计法制化建设进程有序推进,加上国家统计四大工程全面铺开,对于各层级统计工作提出了更高的要求。新形势下统计信息更加复杂,统计难度进一步加大,给统计工作带来了很大的挑战,只有不断加强统计数据质量管理,采取有效的措施解决当前影响统计数据质量方面的问题,才能从源头上不断务实统计基础,进而为行业发展提供更加全面准确可靠的统计数据,更好地为决策发展奠定基础。本文对当前统计数据质量的影响因素进行了深入分析,并提出了具体的完善措施,仅供参考。

[关键词]统计工作数据统计质量现状因素措施

统计数据质量是整个统计工作的重要决定因素,加强统计数据质量管理贯穿于整个统计工作中,更是做好统计工作的基础和重中之重。统计数据质量包括多个评价指标,比如统计数据的全面性、准确性、客观性和及时性等,所以要结合实际情况,找出统计数据质量较差的原因,严格遵守统计工作原则,才能不断夯实统计工作基础,更好地维护统计工作的权威性。

一、统计数据质量的现状

当前随着大数据时代全面来临,现代化信息技术不断发展,越来越多的领域引入计算机互联网技术,各类信息日益庞杂,给政府统计工作也带来了很大的难度。统计数据质量相对较差,整体推进效率较低,加上受到统计人员能力和素质的影响,导致统计数据质量和实际标准要求相差很多,急需要引导高度重视。

二、影响统计数据质量的因素分析

统计数据质量水平影响整个统计工作质量,国家统计部门为了全面提高统计水平,做了大量的工作,也出台了一系列的措施来规范和提高统计管理水平,以期通过开展统计管理,从而将反映社会经济发展的基本情况的统计工作通过统计报表等真实全面客观地反映出来,但是当前统计数据质量仍然相对较差,个别部门统计数据失真问题依然存在。归根结底,还是要从影响统计数据质量的因素入手进行分析和排查。

关于如何在大数据时代促进统计工作高质量发展的思考

关于如何在大数据时代促进统计工作高质量发展的思考

关于如何在大数据时代促进统计工作高

质量发展的思考

摘要:随着大数据时代的到来,统计工作迎来了新的机遇和挑战。统计工作

必须紧跟时代发展的步伐,转变思想观念,创新工作思路。新时期,应抓住大数

据时代带来的机遇,以大数据思维方式,来引领新时期统计工作发展方向,努力

提高大数据在统计工作中的应用水平,促进统计工作高质量发展。本文主要对大

数据时代下促进统计工作高质量发展进行了分析和探讨,希望能够为我国经济社

会的发展提供一些参考和借鉴。

关键词:大数据时代;统计工作;高质量发展

前言

当前我国已经进入了大数据时代,随着科学技术的不断进步,大数据技术在

各行各业中都有了广泛的应用,尤其是在统计工作中,大数据技术的应用可以有

效提高统计工作的效率和质量。大数据技术在统计工作中的应用,可以帮助统计

工作人员收集、整理、分析大量的数据,让统计工作人员能够更加便捷地了解和

掌握社会经济发展情况,促进了统计工作质量的提高。因此,在大数据时代下,

开展统计工作要充分利用互联网技术和现代信息技术,这样才能满足社会发展需求。

一、大数据对统计工作的挑战

(一)传统统计方式与大数据之间的矛盾

传统的统计方式已经不能适应大数据时代的发展需求,传统的统计数据信息

已经不能满足大数据时代的数据要求,其需要的是更全面、更准确、更及时的数据,这就需要我们改变传统统计方式,通过大数据技术对原始数据进行分析处理,提取有用信息。例如利用大数据技术可以对海量历史数据进行整理和分析,从而

发现规律,发现问题。同时,大数据技术也可以帮助我们更好地进行数据管理、

挖掘和应用。然而,这种以大数据为基础的统计方式对传统统计方法和统计手段

完善统计数据质量控制体系巡视整改方案

完善统计数据质量控制体系巡视整改方案

完善统计数据质量控制体系巡视整改方案

一、背景介绍

统计数据在现代社会中具有重要意义,对于政府决策、经济发展、

社会管理等方面起着决定性作用。然而,近年来一些统计数据存在着

质量问题,给数据的可靠性和有效性带来了挑战。为了解决这一问题,我们需要完善统计数据质量控制体系,确保数据的准确性和可信度。

二、巡视整改方案

1. 建立数据采集规范

为了保证统计数据的准确性,首先需要建立数据采集规范。这包括

明确数据采集时间、地点和方法,并规定数据采集人员的资质和操作

规程。此外,还应制定数据采集流程,确保数据采集的全程可追溯,

杜绝数据造假等行为。

2. 强化数据录入质量控制

数据录入环节是统计数据质量控制的重要环节。为确保数据录入质量,可以采取以下措施:

(1)明确数据录入标准和要求,包括数据格式、单位、精度等,

避免数据录入错误。

(2)建立数据录入稽核机制,对数据录入过程进行抽样检查,及

时发现和纠正错误录入的数据。

(3)加强录入人员培训,提高其对数据质量重要性的认识,提升

录入技能。

3. 加强数据核对环节

数据核对环节是确保统计数据质量的重要环节。为此,应采取以下

措施:

(1)设立专门的数据核对岗位,由专人负责数据核对工作,确保

数据的准确性和一致性。

(2)建立数据核对流程,包括对数据的逻辑关系、计算公式等进

行核对,以避免错误数据的传递和累积。

(3)制定数据核对标准和纠错机制,对发现的错误数据及时修正,并记录纠错过程。

4. 强化数据质量监控

为了及时掌握数据质量情况,需要建立数据质量监控机制。具体措

施包括:

(1)建立数据质量评估指标体系,通过数据质量评估指标对数据

统计数据质量年度工作计划

统计数据质量年度工作计划

统计数据质量年度工作计划

一、引言

统计数据质量是指统计数据的准确性、完整性、一致性和时效性。统计数据在政府决策、

科研、经济管理等方面具有重要作用,因此必须确保数据质量的高水平。为了提高统计数

据质量,制定一份年度工作计划是必要的。

本文将重点介绍统计数据质量年度工作计划的内容,包括工作目标、工作内容、工作流程

和工作措施等方面。

二、工作目标

1. 提高统计数据的准确性。准确性是统计数据质量的基本要求,需要通过加强数据采集、

整理和验证等环节,确保数据的真实性和可靠性。

2. 确保统计数据的完整性。完整性是指统计数据包含了所要统计的全部个体或现象。需要

采取措施,防止数据缺失或遗漏,保证数据的完整性。

3. 保持统计数据的一致性。一致性是指在不同层次、不同时间、不同地点得到的统计数据

是一致的。需要建立统计数据的编码标准和规范,确保数据的一致性。

4. 提高统计数据的时效性。时效性是指统计数据能够及时反映所要统计的现象或个体的变化。需要加强数据的采集和处理速度,缩短数据发布的时间间隔,提高数据的时效性。

三、工作内容

1. 建立统计数据质量管理体系。建立统计数据质量管理体系是保证数据质量的基础工作。

需要明确数据质量管理的组织结构和职责分工,制定数据质量管理的制度和流程,推动数

据质量管理工作的落实。

2. 加强数据采集和整理工作。数据采集和整理是确保数据准确性和完整性的重要环节。需

要加强对数据采集过程的监控,提高数据采集人员的专业素养和操作技能,确保数据的有

效采集和准确整理。

3. 强化数据质量验证和核查。数据质量验证和核查是确保数据准确性和一致性的重要手段。需要建立数据质量验证和核查的标准和方法,定期对统计数据进行验证和核查,及时发现

完善统计数据质量管理提高统计工作准确性巡视整改方案

完善统计数据质量管理提高统计工作准确性巡视整改方案

完善统计数据质量管理提高统计工作准确性

巡视整改方案

完善统计数据质量管理,提高统计工作准确性巡视整改方案

近年来,统计数据在政府决策、经济分析和社会管理中的作用日益

凸显。然而,一些统计数据的质量问题也不容忽视,给统计工作带来

了一定的挑战。为了提高统计工作的准确性和可靠性,我们迫切需要

完善统计数据质量管理。本文将从监督管理、人员培训和技术支持三

个方面提出针对性的巡视整改方案。

一、加强统计数据的监督管理

1. 建立完善的内部控制机制

内部控制是确保统计数据质量的基础。各级统计部门应加强对统计

工作流程的管理,建立起以责任制为核心的管理机制,明确各部门、

各岗位的职责和权限,并加强对统计数据的全面监控和核查,确保数

据采集、录入、统计和发布过程的准确性和一致性。

2. 强化外部监督机制

外部监督机制可以有效避免统计数据造假等不正当行为的发生。在

巡视整改方案中,建议建立独立的统计数据审核机构,对采集的数据

进行随机抽样核验,并定期公开抽查结果。同时,建立举报机制,鼓

励社会各界积极参与到统计数据质量监督中来,及时发现和纠正问题。

二、加强统计人员的培训和考核

1. 加强统计法律法规培训

统计工作涉及的法律法规繁多,统计人员需要有扎实的法律基础知识和法律运用能力。针对不同层级的统计从业人员,制定培训计划,提供针对性的法律法规培训,提高他们的法律素养,确保统计工作符合相关法律法规。

2. 加强数据分析和处理技能培训

数据分析和处理是统计工作的核心环节。统计人员需要掌握数据采集、清洗、整理和分析的方法和技巧。通过举办培训班、开展案例分析等形式,提高统计人员在数据分析和处理方面的能力,减少统计数据错误的发生。

浅谈如何提高财政统计数据质量

浅谈如何提高财政统计数据质量

浅谈如何提高财政统计数据质量

财政统计数据质量的提高对于政府的决策制定和社会经济发展具有重

要意义。高质量的财政统计数据能够提供准确和可靠的信息,为政府制定

有效的财政政策和推动经济增长提供支持。下面将从以下几个方面论述如

何提高财政统计数据的质量。

首先,建立完善的财政统计数据收集和管理体系是确保数据质量的基础。政府应制定相关制度和标准,明确财政统计数据的收集和管理责任。

同时,建立统一的财政统计数据分类和编码体系,确保各个单位在数据报

送过程中使用相同的标准,避免出现统计数据不一致的情况。此外,建立

合理的数据收集和审核机制,避免漏报、误报和错报等情况的发生。

其次,加强对数据质量的监督和评估是提高财政统计数据质量的重要

手段。政府应建立财政统计数据的质量评估体系,定期对各级单位的数据

质量进行评估,并对评估结果进行公开和通报。同时,加强对数据报送单

位的日常监督,及时发现和纠正数据错误和不一致的问题。此外,政府还

应加强与统计专业机构和行业协会的合作,借鉴其经验和方法,提高数据

质量的科学性和可靠性。

最后,加强对财政统计数据的公开和透明是提高数据质量的重要途径。政府应建立财政统计数据的公开和透明制度,及时发布财政统计数据,向

社会公众公开财政收入、支出和债务等信息,增加数据的可信度和公信力。同时,政府还应加强对数据的解读和分析工作,提供权威和专业的数据解

读报告,帮助公众更好地理解和应用财政统计数据。

总之,提高财政统计数据的质量是一个系统工程,需要政府、统计机

构和数据报送单位共同努力。建立完善的数据收集和管理体系,加强对数

提高民政统计数据质量的研究与思考

提高民政统计数据质量的研究与思考

提高民政统计数据质量的研究与思考

民政统计数据是反映社会福利领域情况的重要依据,它直接关系到政府决策和民生改善。但是,目前在民政统计数据质量上存在一些问题,如数据不准确、不全面、不及时等,影响了数据的应用价值。为了提高民政统计数据质量,需要进行系统的研究和思考,本文

就此问题进行分析,探讨如何提高民政统计数据质量。

一、加强数据采集管理

数据采集是民政统计中的一个重要环节,直接关系到数据的准确性和真实性。因此,

要加强数据采集的管理,采用科学、规范的方法,确保数据的采集全面、准确、及时。具

体措施如下:

(1)建立科学的数据采集体系,规范数据采集流程,制定标准化的调查表和问卷,

提高数据采集质量。

(2)健全数据检核机制,制定数据检核规范,建立数据审核组,对采集到的数据进

行质量控制,确保数据的准确性。

(3)新增电子数据采集方式,加强信息化建设,利用互联网、手机短信等方式,方

便快捷地获取数据,提高数据采集效率和准确度。

二、完善数据处理与分析

数据处理与分析是民政统计中的另一个重要环节,通过对数据的加工与分析,可以得

到更加准确的结果,为政府决策提供支持。因此,要完善数据处理与分析,下面是具体措施:

(1)建立科学的数据存储体系,增强数据的可读性和可操作性,为数据处理打下坚

实的基础。

(2)开展数据挖掘和数据分析,通过统计分析软件和数据挖掘技术,对采集到的数

据进行分析和挖掘,得出更有说服力的结论和建议。

(3)加强数据发布和共享,建立便捷的数据共享平台和对外接口,提高数据的透明

度和可信度,为社会各界提供参考和使用。

加强数据统计管理

加强数据统计管理

加强数据统计管理

数据统计管理是管理工作中的重要组成部分,它关乎到决策制定、资源配置、工作分配等方面,因此很有必要加强数据统计管理。本文

将分步骤阐述如何加强数据统计管理。

一、建立完善的数据统计制度

首先,要想加强数据统计管理,就必须先建立完善的数据统计制度,

即建立一套科学、规范的数据统计体系,制定相关标准和方法,贯彻

执行,并积极推广。这可以通过建立数据采集、存储、分析、应用的

标准流程来实现,让数据的精确性、完整性、及时性得到保障。

二、建立数据质量管理体系

数据质量是数据统计管理工作的核心,所以建立数据质量管理体系是

至关重要的一步。要加强数据质量管理工作,需要在数据采集、处理、存储、分析和使用等方面制定完善的质量措施和监控指标,确保数据

的准确性、合法性和安全性,为数据决策提供坚实的数据基础。

三、提升数据分析能力

数据分析能力是决策能力的核心,因此需要加强对数据分析的培训和

技术支持以提升我们的能力。通过对数据的分析,可以快速掌握全局

情况、研究分析趋势、识别问题、制定解决方案,推动决策的科学化、精准化和高效化。

四、加强数据保密工作

数据保护是大前提,特别是个人隐私和国家关键数据等信息,这需要

提高员工的数据保护意识,加强数据保密工作力度。建立信息安全管

理制度,设置权限和安全机制,彻底杜绝信息泄露的可能,保障米中

国家和个人信息的安全。

五、完善数据共享和交流机制

为了有效利用数据,加强数据共享和交流机制十分必要。应该在内部

途径,把数据分享出去串联各个工作部门收集反馈,用于制定决策。

这不仅可以促进流程协调,还可以避免重复劳动,提高工作效率。

统计数据分析体系中的问题与对策

统计数据分析体系中的问题与对策

统计数据分析体系中的问题与对策

[提要]统计数据分析体系中统计数据是最关键的组成部分,统计分析的可信程度主要决定于统计数据所具有的准确性与合理性程度。由统计数据对比分析出来的结论要具有说服力,必须保障统计数据的质量。这也就意味着我们在统计数据时要在范围及口径以及计算方法上,在时间层面上能够有机地进行衔接,要建立可靠的统计数据质量控制体系,保障统计数据的真实性。本文从统计数据主要存在的问题与管理对策进行探讨与分析,以期为统计数据质量的改善提供有益的思路。

关键词:统计数据;质量控制;质量体系

当前,社会对统计数据的诸多质疑经常性引起大家的广泛关注,比如2012年4月国家统计局发布数据称:2012年3月份,全国居民消费价格总水平同比上涨3.6%。某门户网站有相关调查显示,63.7%的网民对此无感或者表示有出入并表示质疑。在我国已算高度严谨的统计数据尚且遭受质疑,可见统计数据当前存在有诸多的问题。其首要问题就是统计数据的质量可靠性。统计数据分析体系中统计数据是最关键的组成部分,统计分析的可信程度主要决定于统计数据所具有的准确性与合理性程度。由统计数据对比分析出来的结论要具有说服力,就必须要保障统计数据的质量。这也就意味着我们在统计数据时要在范围及口径以及计算方法上、在时间层面上能够有机地进行衔接,要建立可靠的统计数据质量控制体系来保障统计数据的真实性。

一、统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念

有关国际组织和各国统计机构为满足用户需要,确定了统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念。统计数据分析体系中统计数据质量的相关理念主要指的是统计数据信息对用户要求满足的程度,主要是指准确性、可比性、适用性、可衔接性、方法专业性、及时性、客观性、可取得性、可解释性、有效性、健全性等。

浅谈如何构建统计数据质量控制体系

浅谈如何构建统计数据质量控制体系
统计 工 作 的有效性 。
1统 计数 据质 量控 制 的介绍 .
过各种 途径 掌握 可靠 的 基础 数 据 , 证 统 计 数据 真 实 可靠 、 保 内容完 整 。适 用性 又称 为一 致性 , 是指 数据 的收 集是 否 与企 业统 计调查 目标 相一 致 , 统计 部 门收集 的数 据前 应 当确 定统 计 内容 , 明确 统计 口径 , 据 统 计 内容 及 统计 目标 选取 合 适 根

理、 统计 分析 等各个 过 程加 强 对 数 据质 量 控 制 , 高 统计 数 提
据质 量 。
二 、 建 统 计 数 据 质 量 控 制 的 标 准 构
统计数 据质 量控 制 的标 准是 统计 数据应 当满 足 的要求 ,
只有 统计数 据满 足这 些标准 , 才能保证 统计 数据 的 可靠性 及 相关 性 。统 计数 据质 量控制 是一 个全 过程 的控制 , 在数 据收 集过 程 、 数据处 理 过程及 数据公 布过 程都应 该促 使 数据 满足
性 , 别 是 在 社 会 主 义 市 场 经 济 不 断 发 展 的 今 天 , 何 大 型 特 任
统 计数 据 的整理过 程是 统计 的核心 过程 , 计数 据 的整 统
理 应 当采取合 理 的统计 方法对 统计 基础数 据进 行 整理 分析 ,
在 这个过 程统 计数 据 应 当满 足 可靠 性 及 可 比性 。可靠 性 是 指 收集 的统计 数据 满 足客 观 性 、 用 性 及 准确 性 等 标 准 , 适 统 计基 础数 据是 可靠 的 , 信 赖 的 , 说 明数 据 收 集是 数 据 处 可 这 理 的基础 , 只有 真实准 确 的基础数 据才 能保证 数据 整理 工 作 的有 效性 。可 比性是 指 统计 数 据 在 时 间上 和 空 间上 具 备 可 比性 , 就要 求统 计 内容 在 不 同 的时 间上 应 当保 持一 致 性 , 这 同 时不 同地 区应 当使用 统 一 的统 计 口径 等 , 计 口径 、 算 统 计

依法统计提高数据质量的对策建议

依法统计提高数据质量的对策建议

依法统计提高数据质量的对策建议

标题:如何依法统计提高数据质量:对策建议与深度解析

在数据时代,数据质量对于各行各业都至关重要。然而,在数据统计中,我们常常会遇到虚假数据、重复数据等问题,这直接影响了数据

质量。依法统计提高数据质量成为了迫切需要解决的问题。在本文中,我们将深入探讨依法统计提高数据质量的对策建议,帮助您更好地理

解和应对这一挑战。

一、依法统计的重要性

在进行数据统计时,依法统计是至关重要的。只有依法进行统计,才

能保证数据的真实性、准确性和可靠性。依法统计可以有效防止统计

造假、篡改数据等不当行为,保障数据的合法性和可信度。依法统计

提高数据质量成为了当前数据统计工作的首要任务。

二、现行数据统计存在的问题

在实际工作中,我们经常会遇到一些数据统计存在的问题。部分统计

人员为了追求个人利益或是完成任务压力,可能会出现虚假统计、重

复统计等情况。另外,一些地方政府为了追求政绩,可能会对数据进

行人为篡改,导致数据失真。这些问题严重影响了数据质量,也损害

了统计依法依规的原则。我们需要有针对性地提出对策,解决这些问

题。

三、对策建议

1.建立健全的依法统计制度

要想提高数据质量,首先需要建立健全的依法统计制度。这包括建立

严格的数据统计流程、完善的数据统计标准、规范的数据统计程序等。只有在依法统计的基础上,才能保证数据的真实性和可靠性。

2.加强对统计人员的管理和培训

为了防止虚假统计、重复统计等行为的发生,我们需要加强对统计人

员的管理和培训。这包括严格审核统计人员的资质、加强对其行为的

监督和检查,并提供专业的培训,提高其统计意识和依法统计的能力。

完善统计数据质量提高统计分析能力巡视整改方案

完善统计数据质量提高统计分析能力巡视整改方案

完善统计数据质量提高统计分析能力巡视整

改方案

在当今信息化时代,统计数据的质量对于政府决策、企业经营和社

会发展具有重要影响。然而,由于统计工作的复杂性和人为因素的影响,统计数据的质量问题时有发生。为了完善统计数据质量,提高统

计分析能力,制定巡视整改方案势在必行。

一、建立严格的数据收集管理制度

要完善统计数据质量,首先需要建立严格的数据收集管理制度。这

包括完善数据获取的来源、方法和流程,明确数据的收集标准和准确

性要求。同时,制定明确的数据责任制,明确各个环节的数据负责人,保证数据的准确性和完整性。

二、加强统计人员的培训和素质提升

为了提高统计数据的质量,必须加强统计人员的培训和素质提升。

首先,要加强统计法律法规和统计学基础知识的培训,提高统计人员

对于统计工作的理解和把握。其次,要加强统计方法和技能的培训,

提高统计人员的分析能力和应对各种统计情况的能力。最后,要重视

统计职业道德和责任意识的培养,使统计人员具备公正、诚信和负责

的工作态度。

三、建立完善的数据质量评价体系

为了提高统计分析能力,应建立完善的数据质量评价体系。这包括

制定详细的数据质量评价指标,对各个环节的数据进行评价和监测。

同时,应建立数据质量反馈机制,及时发现和解决数据质量问题。在

数据采集过程中,可以引入第三方专业机构进行数据质量抽样检验,

确保数据的准确性和可靠性。

四、加强统计分析方法和技术的研究

为了提高统计分析能力,需要加强统计分析方法和技术的研究。传

统的统计分析方法已经不能满足当前复杂的统计需求,需要引入先进

的信息技术和大数据分析方法,提高统计分析的效率和准确性。此外,还需要加强对于统计模型的研究,发展新的统计分析方法,为政府决

统计数据质量监测和反馈机制完善

统计数据质量监测和反馈机制完善

统计数据质量监测和反馈机制完善在当今信息化社会,统计数据对于政府决策、社会管理和经济发展

起着至关重要的作用。然而,由于数据质量问题的存在,统计数据的

准确性和可靠性备受质疑。为了保证统计数据的质量,完善统计数据

质量监测和反馈机制势在必行。

首先,我们需要建立一个全面的统计数据质量监测体系。这个体系

应包括多层次的监测指标和方法,用来评估统计数据的准确性、完整

性和一致性等方面的质量。例如,可以采用数据比对、抽样调查和复

核核查等手段,对不同层级的数据进行核实和验证。同时,还应开展

数据整合和分析工作,以发现潜在的数据问题和异常情况。

其次,我们需要建立一个有效的数据质量反馈机制。当发现数据质

量问题时,应及时向相关部门和人员反馈,以便及时纠正和改进。在

反馈过程中,应注重在保持数据安全和隐私的前提下,向相关单位提

供详细的问题描述和解决建议。与此同时,应建立一个统计数据质量

反馈的沟通平台,便于相关部门和机构之间的信息交流和互动。

此外,我们还需要加强对统计数据质量监测和反馈机制的管理和运行。一方面,相关部门和机构应加强对统计人员的培训和管理,提高

其专业水平和责任意识。另一方面,应建立一个统一的数据质量管理

机构,负责协调和监督数据质量相关工作的开展,以确保统计数据质

量监测和反馈机制的有效运行。

最后,要让统计数据质量监测和反馈机制发挥作用,需要广泛的社

会参与和监督。政府应加强对统计数据质量工作的信息公开和透明度,

接受社会各界的监督和评议。同时,应鼓励和支持独立的第三方机构

对统计数据质量进行评估和监测,以确保统计数据的真实性和可靠性。

关于提高基层统计数据质量的思考

关于提高基层统计数据质量的思考

格实施分级负责 的统计数据质量管理责任制度。同时加强业务培训 , 提 高基层统计人员的综合业务能力 。要真正提高基层人员 的综合素质 。 就 必须认真做好在职人员的的培训工作 , 使培训工作 目标化 、 制度化 , 最大 限度地提高基层 统计人员 的业 务 能力 、 理论 水平 、 职业道德 。针对 基层 统计人员在实际工作 中部分统计人员存 在对统计指标的理解不到位 、 大 多数统计人员的知识结构 与层次不能满足新形势下统计工作的新要求 , 培训时应注意: 培训对象上 向县 乡两级及基层调查 单位倾斜 ; 培训效果 上注重可操作性与实用性 , 使基层统 计人员能够学 以致用 , 达到预期 的 培训效果。只有加大培训的力度 , 乡及基层单位 的统计人员才能克服 县 专业范围与 自 身水平的限制 , 真正做好基层统计工作 。
要与统计执法有机结合起来 , 不断加大频率 、 加大力度 。 4 建立科学有效 的数据 质量评估体 系。统计数据质量 的监控与评 . 估是一项复杂的 、 长期的系统工程 , 可在政 府统计部 门内建立权威的效 据质量监控和评估 中心 , 建立健 全完善 的统 计数据产 品质 量管理体系 , 对统计数据生产全过程实行全面质量管理 , 提高统计数据的完整性和透
中 图 分 类号 : 8 文 献标 识码 : 文 章 编 号 :0 9— 0 7 2 1 )2- 16- 1 C A 10 4 6 (0 0 0 0 1 0

健全统计数据质量评估体系

健全统计数据质量评估体系

健全统计数据质量评估体系

统计数据质量的高低直接关系到政府决策、社会发展和公众利益。

健全的统计数据质量评估体系是保证数据真实准确以及提高决策的科

学性和效力的关键。本文将着重探讨如何建立健全的统计数据质量评

估体系,以保证数据的可靠性和有效性。

首先,一个健全的统计数据质量评估体系应该确保数据的积极主动

性和真实性。积极主动性意味着数据获取的及时性和全面性。为此,

政府部门可以建立强制性数据报送制度,要求各单位按时提交统计数据。同时,政府也要提供必要的资金和技术支持,保证数据的真实可靠。此外,为了防止数据篡改,数据采集和存储的过程应该具备高度

的安全性,确保数据的真实性和完整性。

其次,一个健全的统计数据质量评估体系应该具备统计数据的一致

性和准确性。统计数据的一致性是指不同统计指标之间的协调和一致性。为了保证统计数据的一致性,政府部门应该建立统一的数据分类

标准和统计口径,并严格执行。准确性是指数据的精确程度和可靠性,政府需要加强对数据采集和处理过程的监督和质量控制,确保数据的

准确性。

除了积极主动性、真实性、一致性和准确性外,一个健全的统计数

据质量评估体系还应该具备数据的可比性和时效性。可比性是指不同

时期、不同地区和不同单位之间的数据可以进行比较。为此,政府应

该建立统一的数据标准和统计方法论,并提供统计数据的详细解释,

使得数据分析和对比更加准确和可靠。时效性是指数据的更新速度和

及时性。政府部门应该加强数据采集和发布的频率,保证数据的时效性,以满足社会公众和决策者对最新数据的需求。

在建立健全的统计数据质量评估体系的过程中,还需要充分利用数

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➢ 《统计百科全书》
数据质量为“满足数据用户需求及预期程度” ,其内涵分解为目的 性、准确性、时效性、一致性与可比性、有用性及清晰性。
➢ 国际货币基金组织(IMF)
一个先决条件及保证诚信、方法健全性、准确性、可靠性、适用性 、可得性。
➢ 加拿大统计局(Statistics Canada)
目的性、准确性、及时性、可得性、可释性、一致性。
60、70年代后,旨在找出均方误差中占较大份额的组成部分,及减少的方法 (对子样本重复计量、交叉子样本的方法以及二者相结合的方法)
同期,也出现一些专项研究: 60年代,Warner提出对敏感性问题调查的随机化方法
第三阶段:20世纪70年代-现在
数据 准确 性的 研究 得以 深化
在准确推断上,出现了模型化推断理论以及模型辅助设计思想。
有的认为,统计数据质量指反映客观实际所达到的准确 程度,同时,还有时效性和适用性等要求。统计数据质 量与统计工作质量是两个不同的概念,统计数据为社会 服务的优劣程度是衡量统计工作质量的标准,不能作为 衡量统计数据本身质量的涵义。
有的认为,质量包括三方面的涵义:客观性、一致性与 目的性。
统计数据质量环图
➢ 政府统计数据管理体系:
统计数据质量控制技术体系 统计数据质量保证体系
➢ 结束语
准确性≠政府统计数据质量
➢ 统计数据质量是质量一般涵义与统计工 作及其结果具体相结合而产生的范畴。
➢ 人们对统计数据质量的认识经历了由浅 入深的过程。
统计数据质量研究的三个阶段 统计数据质量研究的主要内容 对统计数据质量涵义的界定
抽样调查与普查的争论(20世纪初期)
准确性与 抽样误差
抽样调查地位的确立(Kiar、Bowley)
Neyman的“可测的抽样设计” (奠定抽样技术基础,数据质量的里程碑)
准确性与非 抽样误差
Bowley (1915)有关就业和贫困问题的调查中的研究
30、40年代 美国普查局人口普查时对非抽样误差的研究 , 印度政府粮食产量估计时对非抽样误差的研 究。
(Oak Ridge统计数据质量专题研讨会)
复审、 设计及事前检验
收集 审查与编辑
质量评估 问题定位
分析
估算
或重新调查
目前有关国家、组织的研究
➢ 加拿大统计局,“数据质量手册” ➢ 国际货币基金组织,“数据质量评估框架
(DQAF)”
➢ 国际货币基金组织(IMF),统计数据发布通
用系统GDDS、SDDS
统计数据质量研究三个阶段进程
➢ 第一阶段(20世纪初-30、40年代),统计数据质量研 究是围绕调查数据的准确性,沿着两条思路展开的。
调查数据准确性与抽样误差 调查数据准确性与非抽样误差
➢ 第二阶段(20世纪40年代-70年代),统计数据质量的 研究是围绕建立统计调查误差综合模型以及由此展开的 专项研究展开的。
第二阶段(20世纪40年代-70年代)
调查误差模型是以整体的方式测定抽样误差和非抽样误差的影响
数据 准确 性与 综合 调查 误差 模型 研究
调查模型的研究最早始于40年代, 1946年汉森(Hansen)和赫维茨(Hurwitz)提出了无回答问题。
60年代,汉森和赫维茨等首次提出完整的调查误差模型。即 均方误差=测量误差+抽样误差+测量误差和抽样离差的协方差+偏差பைடு நூலகம்平方
美国、意大利、瑞典的农业普查中都进行了尝试
目前有关国家、组织的研究和一些专项研究
“统计数据质量“代表观点
➢ Dalenius 1983 年提出“质量测量向量”为:
Q(.)=(准确性、成本、保密性、相关性、时效性、详细性…),以此来测定
一项调查的适用性。
➢ 联合国统计局于1980年对官方统计资料提出的八项要求,实际也是对 统计数据质量特性的一个规定。
国外的代表性观点 国内的代表性观点
上世纪70年代“石油危机”后,促使人 们
对政府统计数据质量进行综合的控制。 Dalenius(1983),数据质量综合控制包括调查 设计控制和调查实施控制。调查实施控制分为预 防控制和过程控制。
统计数据质量管理及控 制体系研究成为热点
1988年4月美国田纳西Oak Ridge统计数据质量专题 研讨会上,提出统计数据质量环一般内容并就统计 数据质量控制达成共识。
做了专门研究, ➢ Charlton,“欧盟编辑 (Euredit)”课题,针对缺失数
在估计方法上,提出了广义回归估计量、校正估计量。 提高了设计精度,也有利于减少非抽样误差(如无回答误差和抽样 框误差)。
在方差估计上,出现了复杂样本的方差估计技术。
如:①平衡半样本方法,②刀切法与自助法等再抽样方法,③线性化 方法等
第三阶段:20世纪70年代-现在
统计数据质量由准确性 发展到更广泛的内涵,
➢ 欧盟统计局的,欧洲统计实践规范(ESCoP)等
目前一些专项研究
➢ Lyberg和Biemer《调查测量与过程质量》 1995年, ➢ Ferrer和Saygin《统计数据隐私》是对被调查者隐私
及数据库保密的专项研究, ➢ 联合国统计委员会,《数据编辑》专门是针对数据
处理的管理与控制, ➢ 欧盟统计局,《模型质量报告》对质量报告与声明
➢ 欧盟统计局(Eurostat)
目的性、准确性、及时性、可得性与清晰性、可比性、一致性、完整性 。
国内代表的观点
➢ 国内对统计数据质量内涵理解也有不同意见:
有的认为,统计数据质量指数据本身质量与统计数据为 社会服务的优劣程度。仅讨论统计数据质量涵义是不够 的,应把它放到统计工作的质量中来讨论。
➢ 第三阶段(20世纪70年代-现在),统计数据准确性的 研究继续深化,同时,质量的涵义扩大,对统计数据质 量研究发展到如何建立有效的保证、控制、评估体系。
一是统计数据准确性的研究得以深化 二是统计数据质量管理及控制成为政府统计研究的热点
统计 数据 准确

第一阶段(20世纪初-30、 40年代)
构建政府统计数据质量 管理体系的思考
主要观点
➢ 准确性≠数据质量:政府统计数据质量内涵十分 广泛
➢ 政府统计数据质量管理体系是政府统计体系的重 要组成部分。
➢ 政府统计数据管理体系总体框架和运行
总体框架包括统计数据质量控制技术体系和政府统计 数据质量保证体系两方面。
实施过程包括建立、实施、评审、及认证等3 个阶段 和17个步骤。
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