浅谈统计质量控制概述

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浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制

浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制

浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制发布时间:2022-06-22T06:44:02.834Z 来源:《科技新时代》2022年6期作者:王密锋[导读] 在“互联网+”信息化背景下,医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据,卫生统计工作应与时俱进,融入互联网大数据中。

本文将结合相关的统计数据进行分析,重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究,探讨卫生统计数据质量的重要性,更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题,寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。

王密锋韶山市银田镇卫生院 411302摘要:在“互联网+”信息化背景下,医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据,卫生统计工作应与时俱进,融入互联网大数据中。

本文将结合相关的统计数据进行分析,重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究,探讨卫生统计数据质量的重要性,更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题,寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。

关键词:卫生统计数据;质量管理与控制一、引言真实、准确、及时、完整的统计数据能够为医院中长期战略发展目标的制定提供数据支撑,能预测医院运行效果,提高绩效目标管理。

同时错误的、不真实的统计数据将会影响医院的决策方向,因此保障卫生统计数据的真实性、准确性、及时性、完整性,防范和惩治统计造假,是医院统计工作的首要任务。

二、卫生统计数据质量卫生统计数据,即国家卫生部卫生统计网络直报包括《医疗卫生机构月报、季报、年报》、《收入费用表》、《卫生人力基本信息调查表》、《医疗设备调查表》、《住院病案首页》等报表,数据来源于医疗3.0门诊系统、医疗3.0住院系统、医院财务报表系统,医疗保险报销系统、收费系统,数据涉及医院多个方面,需要统计人员通过现代信息化手段有效收集,甄别数据信息。

卫生统计数据质量主要包括卫生统计服务质量和卫生统计工作质量的统计,是单位进行决策、监督、绩效考核的重要依据。

卫生统计服务质量指卫生统计服务效果,包含医院门诊总费用、门诊人次、次均费用,住院费用、出入院人数、住院次均费用、住院日均费用、治愈率、病死率、床位使用率、病床周转次数、药品收入与治疗收入的比率、医院总收入、总费用等。

农业专业统计数据质量控制办法[五篇范例]

农业专业统计数据质量控制办法[五篇范例]

农业专业统计数据质量控制办法[五篇范例]第一篇:农业专业统计数据质量控制办法农业专业统计数据质量控制办法一、适用范围1.对象:农业统计调查。

2.内容:包含农林牧渔业生产活动相关报表。

3.指标:本办法所指的统计数据农作物播种面积、单产、总产量;农产品价格及中间消耗;主要畜禽产品出(存)栏量;农林牧渔业产值及发展速度等农业统计调查主要指标。

4.时期:农林牧渔业生产季节、季度、年度。

二、质量管理(一)数据采集数据采集要严格执行国家、省制定的统计调查制度所规定的指标涵义、计算方法、调查表式,按照经批准的统计调查制度规定的时间、范围、方法,采集有关农业统计数据。

全面统计报表。

主要包含各项农作物播种面积和产量季节报、畜牧业生产情况、农林牧渔业产值、增加值。

全面统计报表数据要确保数据来源为制度规定来源,由于农林牧渔业产值、农林牧渔业增加值表由多项指标综合计算,以下对农林牧渔业产值数据采集规范统一:农林牧渔业总产值、增加值及发展速度由农产品产量、农产品价格、农产品价格缩减指数、农产品中间消耗率核算取得。

(1)农产品产量:农产品产量须采用方法制度规定的法定数据。

要求以抽样调查定案的数据,必须使用抽样调查定案数。

其余数据采用省统计局和有关部门认定的统计数据。

(2)农产品价格:按照市统计部门报省核准后下发的农产品生产价格。

特殊农产品价格必须反映当地的实际情况。

(3)农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率:按照州统计部门报省核准后下发的农产品价格缩减指数和农产品中间消耗率。

(二)数据审核1.资料完整性审核。

报表调查范围是否全面,调查单位是否完整,调查指标是否缺漏。

2.资料来源审核。

数据是否来源于制度规定的采集渠道,源头数据是否被擅自更改。

3.表间表内平衡关系审核。

严格按照制度报表规定的平衡关系进行审查,保证各项指标平衡关系正确。

计算机审核时,必要性审核出现错误的内容必须查实纠正或做解释说明,其他错误类型应核查确认并进行说明。

浅谈对供应商的质量控制

浅谈对供应商的质量控制

浅谈对供应商的质量控制供应商质量控制是企业在采购过程中对供应商产品质量进行管理和控制的一项重要工作。

通过对供应商的质量控制,企业可以确保采购到的产品符合质量要求,提高产品质量稳定性,降低质量风险,提升企业的竞争力。

一、供应商质量控制的重要性供应商质量控制对企业的产品质量和企业形象具有重要影响。

一个优秀的供应商可以提供稳定的产品质量、及时的交货和良好的售后服务,而一个质量不稳定的供应商可能导致企业生产线的停滞、产品质量问题的频发以及售后服务的不及时等一系列问题。

1. 提高产品质量稳定性:供应商质量控制可以确保供应商提供的产品符合企业的质量要求,从而提高产品的质量稳定性。

通过建立供应商质量管理体系,企业可以对供应商进行全面的质量评估和监控,及时发现和解决潜在的质量问题,确保产品质量的稳定性。

2. 降低质量风险:供应商质量控制可以降低企业的质量风险。

通过对供应商的质量管理和监控,企业可以及时发现和解决供应商的质量问题,避免因质量问题导致的产品召回、客户投诉和品牌形象受损等风险。

3. 提升企业竞争力:供应商质量控制可以提升企业的竞争力。

优秀的供应商可以提供高质量的产品,匡助企业提高产品的竞争力。

通过与供应商建立长期稳定的合作关系,企业可以获得供应商的技术支持和创新能力,从而提升产品的技术含量和附加值,增强企业的市场竞争力。

二、供应商质量控制的具体措施供应商质量控制需要采取一系列的具体措施,以确保供应商提供的产品符合企业的质量要求。

1. 供应商评估和筛选:企业在选择供应商时应进行全面的评估和筛选。

可以通过对供应商的企业资质、生产能力、质量管理体系、技术水平等方面进行评估,筛选出符合企业要求的供应商。

2. 合同约定质量要求:在与供应商签订合同时,应明确约定产品的质量要求。

可以通过编写详细的产品质量规范、技术要求和检验标准等文件,确保供应商清晰了解企业的质量要求,并按照要求进行生产和交付。

3. 供应商质量管理体系:企业可以要求供应商建立和实施质量管理体系,以确保供应商的质量管理能力和水平。

浅谈统计方法在工业生产管理中的应用

浅谈统计方法在工业生产管理中的应用

浅谈统计方法在工业生产管理中的应用知识经济时代,“统计”一词频频出现在人们的视野中,无论是报纸、杂志,还是电视、网络都随处可见,比如GDP、CPI 等都属于统计范畴,在现代工业生产管理中,统计的应用更为突出,并且在工业生产中发挥着十分重要的作用。

文章从工时统计、产品质量控制、设备维修保养、节能降耗等方面对统计学的方法在工业生产管理中的应用进行了详细介绍。

统计方法指的是收集、整理、分析和解释统计数据,根据统计数据反映的问题给出结论的一种方法。

现代工业生产管理各个方面都涉及到统计,一般来说,统计分析能力越高的企业,管理水平也要更高一些,它不仅确保了企业产品的数量,同时帮助企业寻找节能、挖掘潜能,统计分析能力的不断提高,会帮助企业逐渐进入良性发展渠道,不断扩大企业生产规模,提高经济效益,为企业提高竞争力和实现可持续发展奠定了基础。

1 工时统计对产品生产按照品种分工序采用工时统计,能够通过对同一品种进行多批次工时分析,能够掌握其标准批的合理工时,并且可以对各道工序进行细化,通过工时分析能够掌握在某段时间内产品生产是否正常进行,一旦发现问题及时与车间进行沟通,第一时间将问题解决。

企业生产最基础也是最重要的数据就是工时定额,企业生产计划的制定、职工绩效的考核、生产成本的计算以及生产能力的预测等都以工时定额为基础。

如果某道工序对设备的依赖度并不高,那么需要对员工的准备时间、经验等进行分析,工时定额分析在流水线设备中的应用主要集中在设备维修时间、开关机时间、运转速度、人员配备等方面[1]。

每种产品的生产和加工都不是一道工序就可以完成的,而是需要多道工序共同配合才能生产出好的产品。

工作人员只有做到对产品的所有工序做到了然于胸,再结合每月生产进度情况表,根据“日”对各道工序进行分解,对应批次进行生产,才能控制全月生产进度。

统计方法的应用使得制定的生产计划更准确,工序衔接得更加顺畅,生产调度也更加科学、精准。

2 产品质量控制统计技术能够对已获得数据进行充分利用,帮助企业做出正确决策,生产出满足用户需求的高质量产品。

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

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
经 营 与 管 理
浅 谈 如 何构 建 统 计 数 据 质 量 控制 体 系
魏 天 玉
( 河北省 木 兰围场 国有 林场 管理局 , 河北 承德 0 8 5 ) 6 4 0 摘要: 数据 质量 是统计 工作 的 生命 线 , 因此 , 当加 强统 计数 据 质 量控 制 , 数 据 收集 、 据 整 理 、 应 从 数 数据 报 告 等全 过 程加 强对 统计 数据 的质 量控 制 , 保证 统计 数据 的有 效性 。本 文笔 者 以对 统计 数 据 质 量控 制概 述 的 分析 为基 础 , 提 出构建 统计 数据 质量控 制 的标 准 , 最后 , 者根 据对 当前 影响 我 国统 计数 据 质量 因素 的分析 指 出完善 统 计数 据 质 量 笔
计工 作 的首要 环 节 , 能够 首 先 决 定 统计 数 据 的好 坏 , 理 的 合 设计 统计 指标 体 系及 合理 的确 定 统计 方 法 能 够 显 著影 响统 计数 据 的质量 ; 统计 资料整 理 阶段 出现差 错也 会影 响 统计 数
据质 量 , 果基 础资 料不准 确 , 会影 响统 计结 果 的适 用性 。 如 就

浅谈统计数据质量的影响因素及其控制

浅谈统计数据质量的影响因素及其控制
状 况 和 正 确 认 识 现 象 的 总 特 征 , 终 也 难 以 得 出 现 最
象 变 化 的规 律 。
劳 , 任 心 下 降 , 经 验 或 随 意 填 报 数 据 。⑧ 指 标 体 责 凭 系 与 计 算 方 法 不 一 致 。 如 在 核 算 工 业 产 值 时 , 家 例 国 调 查 队 、 小 企 业 局 、 方 经 济 调 查 队 3家 都 在 进 行 中 地
表 现 为 3个 方 面 : 统 计 执 法 力 度 不 强 , 计 部 ① 统 门 缺 乏 对 统 计 过 程 严 格 的 监 督 与 制 约 , 计 部 门 的 统 地 位 处 于 相 对 弱 势 。 ② 统 计 部 门 的 工 作 任 务 过 于 繁 重 , 计 人 员 疲 于 应 付 的 数 据 形 成 的 误 差 。 员 配 置 统 人 的 “ 三 角 式 ” 得 县 及 以 下 的 每 个 统 计 人 员 都 要 负 倒 使 责 多 个 专 业 。过 于 繁 重 的 任 务 导 致 统 计 人 员 工 作 疲

般会 出现误差 , 计 数据也就不真 实 。 统
其他 资料 的总称 。 众 所 周 知 , 年 来 随 着 社 会 各 个 阶 层 对 审 计 的 近 越 来 越 关 注 , 计 数 据 弄 虚 作 假 的情 况 层 出 不 穷 , 统 统 计 数 据 的 失 真 面 临 社 会 的 问 责 。统 计 是 国家 实 行 科 学 决 策 现 代 化 管 理 的 一 项 重 要 基 础 工 作 , 观 上 关 宏 系 着 国计 民 生 。笔 者 从 四个 方 面 来 谈 影 响 统 计 数 据
或 半 手 工 状 态 。就 算 配置 了 计 算 机 也 只是 进 行 汇 总 和 指标 计算来 减少工 作 量 , 没 有在 真正 意义上采 并 用 先 进 的 网络 技 术 和 计 算 机 技 术 。统 计 分 析 一 般 是 事 后 分 析 , 计 预 测 被 柬 之 高 阁 , 应 有 的作 用 没 有 统 其 发 挥 。 此 可 见 , 阶 段 的 统 计 分 析 与 统 计 手 段 严 重 由 现 制 约 着 我 国 统 计 的发 展 。

浅谈提高统计数据质量的措施

浅谈提高统计数据质量的措施

浅谈提高统计数据质量的措施摘要:提高统计数据质量是统计工作的永恒主题,要在明确什么是统计数据质量的基础上,针对影响统计数据质量的因素,采取有效措施,最大限度地保证提高数据的质量,确保统计职能的发挥。

关键词:问题;因素;措施统计数据质量问题是衡量统计工作的核心指标。

尤其是我国加入WTO,与世界经济接轨的今天,社会各界对统计信息的需求量越来越大,对统计信息质量的要求也越来越高。

统计信息质量的高低直接影响和决定着统计信息的可利用性,统计数据质量低将会直接导致错误的决策。

1 统计数据质量中存在问题统计数据失真,统计制度不够完善是造成统计数据失真的内在因素,表现在:统计部门内部各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一;专业间统计方法改革不同步;统计范围、口径的理论值与实际值存在出入有时还比较大;统计与财会在核算周期上还存在一些差异,并且在统计数据质量管理上各级统计管理部门在统计执法过程中力度不够,对统计过程缺少制约与监督,对统计数据缺乏校验与复查的有力措施。

统计数据库设计时需求不明确,缺乏远见。

数据库与文件管理系统的重要区别之一在于不仅存放数据,而且存放数据之间的相关性。

相关性不仅表现在数据依存的时间、地点、类型和名称等原始属性上,还会在数据的转移过程中产生再生的相关性。

搜集数据阶段使用的方法不正确,应用需求不明确等都会影响数据完整性和准确性。

统计数据处理手段发展不平衡,数据处理手段出现从基层的手工操作到省、国家一级政府统计数据处理的高度信息化。

就地域而言,占全国70%以上的地方统计数据处理是手工操作或半手工操作,速度慢、效率底,可靠性差,这与统计的及时性要求不相符合。

统计所反映的当前经济现象的真实性难以确定。

统计人员队伍素质不高,基层统计工作薄弱,统计手段落后,统计人员素质比较低,基层统计队伍不稳定都影响了统计数据质量。

2 影响统计数据质量问题的因素统计数据质量理论及其控制技术与政府统计实践脱节,各种统计数据质量控制技术在我国的实际统计工作中的研究和应用不多,对于经常性统计数据质量控制,主要是采用事后的分析评估和挤水分的方法,而事前的分类预防控制不多,建立误差模型进行分析的也不多,所应用的仅有的一些事后质量控制技术和统计数据质量管理的组织活动没有实现很好的结合,虽然指定了主要统计数据质量的评估方法,但具体方法的应用、由哪些部门负责以及这些部门的质量责任、职权和义务并不明确。

浅谈统计数据质量控制方法和建议

浅谈统计数据质量控制方法和建议

浅谈统计数据质量控制方法和建议作者:高晟垚来源:《科学与财富》2020年第36期党的十九大以来,党中央国务院开始日益注重统计工作的开展,习主席对统计工作给出了进一步的指示,中央相继出台了关于统计工作的重要文件,对健全统计数据质量责任制、依纪依法惩处弄虚作假等进行了全面部署,为更好地服务宏观决策和经济高质量发展奠定了条件。

积极提升统计数据质量,达成统计资讯的系统、精准、真实、高效,是现阶段统计工作中十分关键的一大任务。

一、认识统计数据质量控制的重要意义统计数据是将用户想调查的某个领域的有关资讯,以数据的方式进行梳理,是统计工作活动中所获得的体现我国经济与社会状况的数字信息与有关其它信息的综合称呼。

统计数据是对现象进行测量的结果。

而统计数据质量,即对所梳理的此类数据的确认度。

所以,统计数据质量的好坏显得尤为重要。

统计对我国生产力、社会进步的地位十分关键,统计数据为国家宏观调控与合理决策管理的主要参考。

实施国家管控机制与治理水平当代化,应当有客观精准、完善及时的统计数据提供帮助,改进以数据说话、以数据决策、以数据管控、以数据革新的机制。

在统计工作中应尤其关注数据的真实性与可信度,积极利用统计数据为我国经济的发展而服务,而这就要求统计数据必须可靠、可信。

全方位提高统计数据的质量与办事效率,制造出与客观实际相吻合的统计产品,为统计事务的立足点与终点,是检测统计改革与建设效果的核心标准,还是许多统计单位的首要职责。

二、提高统计数据质量的方法和建议1、建立统计工作责任体系提高统计数据质量,首先要迅速完善责任制与问责制,界定主体责任、监督等责任,设立全面、可追踪、严肃问责的防范与处理统计不真实的责任体系。

应彻底提升对领导统计数据的考评力度,这就要求地方统计局负责人积极落实自己的职责,同时地方责任人如果有问题也应对问责负责,应改进政绩考评指标,使政绩考评变得更为公正、客观,对统计有误、不够真实的情况,需根据法律制度而问责。

浅谈如何提高统计数据质量

浅谈如何提高统计数据质量

浅谈如何提高统计数据质量随着世界经济的快速发展和变革,精确、全面和及时的统计工作对于国家、企业等都具有不可忽视的作用。

统计数据质量是统计工作的生命线,准确可靠的统计数据是国家、企业进行科学决策和科学管理的重要依据。

本文在阐述统计数据质量影响因素的基础上,分析了当前统计工作中存在的主要问题,并提出了提高统计数据质量的相关对策。

【关键词】统计数据质量提高随着我国市场经济体制的建立和发展,统计信息作为社会经济信息的重要组成部分,在社会经济生活中发挥着不可替代的作用,准确可靠的统计数据是社会经济活动的指南和检测经济活动好坏的一项重要指标。

统计工作是获取经济运行的客观数据、分析和认识经济发展的客观态势、发现宏观经济发展趋势的重要手段,是进行科学决策和科学管理的重要依据。

因此,提高统计数据和统计资料的真实性和准确性,保障统计数据质量是一项重要且必要的工作。

一、影响统计数据质量的因素在经济全球化的大背景下,随着各方面对基础数据和统计分析的需求不断扩大,统计工作的重要性也日益突出。

获得高质量且能满足各方需求的统计数据是统计工作的最终目标,统计数据的准确性、及时性、真实性和有效性决定着统计质量的高低。

影响统计数据质量的因素主要包括以下几点:一是数据统计不全,即数据遗漏、资料不全等问题,如果数据统计不全,那么就不能完整地反映研究对象的整体状况和总体特征,也就无法发现研究对象真实的变化规律;二是数据统计失真,其主要体现在三方面——指标涵义和统计方法存在差异导致的统计失真,受利益驱动虚报和隐瞒统计资料导致的统计失真,由于调查对象不负责,漏填、乱报等所导致的统计失真;三是统计分析和统计手段落后,特别是在基础统计工作上,部分统计工作仍处于手工和半手工的状态,计算配置了计算机也没有在真正意义上采用先进的网络技术和计算机技术,先进的统计分析和统计手段的作用未能真正发挥;四是统计制度不完善,包括统计执法力度不强,缺乏严格的过程监督和制约机制,统计部门人员配置不合理,统计人员任务繁重,数据误差频次扩大,同时由于指标体系和计算方法的不一致,在多家共同统计的情况下往往会导致数据不尽相同,影响统计数据公信力。

数据治理系列5:浅谈数据质量管理

数据治理系列5:浅谈数据质量管理

数据治理系列5:浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值,并最终为企业赢得经济效益。

”——以上内容摘自百度百科。

笔者观点:“数据质量管理不单纯是一个概念,也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统,更不单纯是一套管理流程,数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。

通过有效的数据质量控制手段,进行数据的管理和控制,消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。

在数据治理过程中,一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。

一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题:•数据真实性:数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务,真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂,是一切管理工作的基础,是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。

•数据准确性:准确性也叫可靠性,是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据,不可靠的数据可能会导致严重的问题,会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。

•数据唯一性:用于识别和度量重复数据、冗余数据。

重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素,也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。

•数据完整性:数据完整性问题包括:模型设计不完整,例如:唯一性约束不完整、参照不完整;数据条目不完整,例如:数据记录丢失或不可用;数据属性不完整,例如:数据属性空值。

不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低,也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。

•数据一致性:多源数据的数据模型不一致,例如:命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。

数据实体不一致,例如:数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。

浅谈统计数据质量控制

浅谈统计数据质量控制

浅谈统计数据质量控制作者:秦小玲来源:《科学与财富》2016年第15期摘要:统计数据质量是统计工作的生命线,提高统计数据质量是统计工作的永恒主题。

统计数据质量的好坏决定统计信息的有用性,高质量的统计数据才能正确反映社会经济发展的实际情况。

本文从影响统计数据质量的因素进行分析,对控制统计数据质量的方法进行了浅析。

关键词:数据质量;统计;控制;方法随着改革的不断深入和经济社会的快速发展,各级政府部门和企业领导对统计信息的需求量越来越大,对统计信息质量的要求也越来越高。

准确及时、真实可靠的统计数据,对于各级领导制定科学的决策,合理组织生产经营活动,发挥着愈来愈大的参谋助手作用,提高统计数据质量必须贯穿统计工作的全过程。

一、影响统计数据质量的因素1、统计数据失真一是在不同行业或规模的单位会计和统计存在着很大的核算差异,计算口径、周期也不尽相同,而且很多指标很难从正常渠道获得,这些只能依靠统计人员自己关于统计制度的理解进行估算,往往出入很大。

二是由于受到各种利益驱动,导致虚报、捏造数据和漏报统计数据资料时有发生。

当统计与企业利益最大化相冲突时,为谋取局部利益,谎报企情、虚报业绩。

例如一些调查对象怕泄露自己的实底有意虚报或瞒报统计数据,故意不提供真实的统计资料,对销售收入、利润、工资总额等进行瞒报。

另外由于近些年我国考核各级政府的政绩主要通过经济指标,各级政府为了完成上级任务,层层定指标、下计划,一些地方或部门为显示政绩则不顾实际情况,盲目追求高指标,造成统计数据虚假。

三是由于统计在企业中地位偏低,企业中几乎没有专职的统计人员,统计意识淡薄,而统计员对统计数据的不重视,也导致各种统计数据、信息填报错误。

2、调查对象配合度差。

随着统计制度改革的不断深入,统计调查对象越来越复杂,被调查者受文化水平、法律意识、统计知识的限制,配合度很低。

调查对象不重视统计调查,而不负责任的填报统计数据,瞒报、迟报、不报、漏填、乱报或不按要求填报信息现象比较普遍,导致基层统计资料的收集尤显困难。

浅谈工程质量的统计方法

浅谈工程质量的统计方法

浅谈工程质量的统计方法张韵(绵阳职业技术学院建筑工程系,四川,绵阳621000)摘要:现目前在建筑工程中质量控制的统计方法有七种,可以分为调查表法、分层法、排列图法、因果图法、直方图法、控制图法、相关图法,从统计方法的适当使用不但可以发现施工过程种是否出现了异常,而且通过分析出现异常的原因,并针对该异常可以采取有效的措施解决问题,从而使工程正常继续的进行,这样可以严格控制施工时间以及施工的成本。

关键词:建筑工程质量的统计方法;排列图统计方法;因果分析图法;直方图法0 前言现目前在建筑工程中质量控制的统计方法有七种,可以分为调查表法、分层法、排列图法、因果图法、直方图法、控制图法、相关图法,从统计方法的适当使用不但可以发现施工过程种是否出现了异常,而且通过分析出现异常的原因,并针对该异常可以采取有效的措施解决问题,从而使工程正常继续的进行,这样可以严格控制施工时间以及施工的成本。

近些年来随着施工技术的不断改进,还总结出了新的建筑工程质量统计的方法,我们称为“新七种”方法,不管是什么方法都是为了确保工程质量,从而控制施工时间以及工期,保证工程的不出现过大的偏差。

1排列图统计方法的使用1.1排列图法的用途有的工程采用排列图法进行统计可以有效的寻找影响质量主次因素,实际工程的应用中,按收集数据的累计频率可分为A 类为(0%-80%)、 B 类为(80%-90%)、 C类为(90%-100%)三个部分,A类因素称为主要的因素,B类因素称为次要的因素,C类因素称为一般的因素。

1.1.1 排列图法统计方法先在实际情况中去收集整理数据,然后根据整理的数据来绘制排列图,最后判断哪些为A类因素,哪些为B类因素,哪些是C类因素。

1.1.2 工程数据的收集我以一个实际案例来进行介绍,一建筑工程进行主体施工,一定阶段时进行梁施工的质量统计,分别检查了六个项目,检查的不合格项目的总频数为150,我们计算出各个项目的频率以及累计频率,见表1。

统计数据质量控制制度

统计数据质量控制制度

统计数据质量控制制度标题:统计数据质量控制制度引言概述:统计数据质量控制制度是指为了确保统计数据的准确性、可靠性和完整性而建立的一套管理规范和流程。

在当今信息化的社会环境下,各行各业都需要依赖统计数据来进行决策和规划,因此建立健全的数据质量控制制度显得尤为重要。

本文将从数据采集、数据处理、数据存储、数据传输和数据分析等方面介绍统计数据质量控制制度的相关内容。

一、数据采集1.1 确定数据来源:确保数据来源可靠、合法,避免数据源的失真和误导。

1.2 设定数据采集标准:建立数据采集的标准化流程和规范,明确数据的采集方式、频率和内容。

1.3 进行数据验证:对采集的数据进行验证和核对,确保数据的准确性和完整性。

二、数据处理2.1 数据清洗:对采集的数据进行清洗和去重,排除异常数据和重复数据,保证数据的干净和准确。

2.2 数据转换:将原始数据进行格式转换和标准化处理,以便后续的数据分析和应用。

2.3 数据质量监控:建立数据质量监控机制,定期检查数据处理过程中是否存在错误和问题,及时进行修正和调整。

三、数据存储3.1 数据备份:建立数据备份和恢复机制,确保数据的安全性和可靠性。

3.2 数据权限管理:对数据进行权限管理和访问控制,保护数据的机密性和私密性。

3.3 数据归档:对历史数据进行归档和整理,释放存储空间,同时确保数据的长期保存和可追溯性。

四、数据传输4.1 安全传输:确保数据在传输过程中的安全性和完整性,采用加密和认证等技术手段。

4.2 数据传输速度:优化数据传输速度,提高数据传输效率,避免数据传输过程中的延迟和丢失。

4.3 数据传输监控:建立数据传输监控系统,实时监测数据传输状态和性能,及时发现和解决问题。

五、数据分析5.1 数据分析方法:选择合适的数据分析方法和工具,确保数据分析结果的准确性和可信度。

5.2 数据分析报告:编制数据分析报告,清晰地呈现数据分析结果和结论,为决策提供参考依据。

5.3 数据分析效果评估:对数据分析的效果进行评估和验证,及时调整和改进数据分析方法和流程。

统计数据质量控制体系构建

统计数据质量控制体系构建

浅谈统计数据质量控制体系构建中图分类号:f270 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2013)09-000-01摘要统计数据的质量主要指统计数据的准确性。

准确可靠的统计数字,是进行科学决策和科学管理的重要依据。

针对目前有些统计数据失实的现象,本文就该现象产生的原因进行了简要的分析,并针对这些现象提出了相应的措施,为了使基础建设部门统计进一步与国际接轨,增强统计数据的国际可比性,有必要对我国加强统计分析工作,构建统计数据质量控制体系进行系统深入的研究。

关键词统计数据准确性质量一、统计工作的意义统计工作是通过搜集、汇总、计算统计数据来反映事物的面貌与发展规律的。

统计信息有两个鲜明的特点,一是数量性。

即通过数字揭示事物在特定时间特定方面的数量特征,帮助我们对事物进行定量乃至定性分析,从而做出正确的决策。

正因为如此,统计信息正越来越多地和其他信息结合在一起,如情报信息、商品信息等。

二是综合性。

世间一切事物都具有普遍联系。

统计信息从整体上看涉及国民经济各个行业,社会、文化、科技各个领域和人民生活的各个方面;也涉及宏观与微观的各个领域和环节。

利用统计信息,不仅可以对事物本身进行定量定性分析,而且可以对不同事物进行有联系的综合性分析,既可横向对比,也可总结历史预测未来。

二、统计数据质量的主要问题及成因分析(一)统计数据不全是指调查单位出现遗漏,原因是所列项目的资料没有搜集齐全,不符合统计资料完整性的要求。

区或者企业统计力量不足,存在漏统现象,也是造成数据不全原因之一。

数据不全,就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象的总体特征,最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断。

(二)统计数据失真表现在:一是各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一;专业间统计方法改革不同步;统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大;统计与财会在核算周期上还存在一些差异。

二是虚报,瞒报统计数据资料。

浅谈统计数据质量控制问题

浅谈统计数据质量控制问题

浅谈统计数据质量控制问题肖伟东方电气集团东方电机有限公司公司办【摘要】统计工作的生命在于统计数据的准确性,统计数据质量的高低直接影响和决定着统计信息的可用性。

因此加强统计数据质量控制。

强化统计数据准确、及时、全面性对企业的决策和发展有十分重要的意义。

本文结合自身工作实践,阐述了统计数据质量控制的意义、分析了统计数据存在的问题及原因,并提出了相应对策。

【关键词】统计数据问题及原因质量控制统计作为认识社会的有力武器,具有信息、咨询和监督三大职能。

而统计信息职能又是保证统计咨询和监督职能得以有效发挥的基础。

随着世界经济一体化进程的加快,企业的成败,取决于信息获取、识别、处理、转换、传递的准确、及时与全面性。

企业要想在国际、国内激烈的市场竞争中求得生存与发展,必须要有一个健全、高效的信息系统,以满足企业经营决策和管理所需的各种内外信息。

统计工作的生命在于统计数据的准确性,数据质量的高低直接影响和决定着统计信息的可用性。

因此强化统计数据的质量控制,实现统计数据的准确、及时、全面性对企业的决策和发展有十分重要的意义。

下面就统计数据质量问题浅谈一些自己的看法。

一、统计数据质量控制的意义企业统计目的是为企业经营决策、管理提供统计信息。

在市场经济条件下,企业经营决策极具风险,而风险大小由不确定性程度决定。

不确定性又与信息的准确性和及时性直接相关,信息愈准确、及时,不确定性愈低,反之,亦然。

准确性的要求是第一位,是统计工作的生命。

它决定着统计资料的可用性和价值的高低,是衡量统计数据质量的标志。

准确、可靠的统计数据,有利于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而做出科学的决策和调控。

而有水分、失实的统计数据,将会误导决策和管理者,对企业的发展将会造成重大损失。

因此统计工作者必须本着对本职工作高度负责的精神,以统计数据为对象,以消除统计数据差错为目标,千方百计搞准统计数据,为企业的经营决策提供有价值的信息,以达到统计数据质量控制的目的。

浅谈统计数据质量

浅谈统计数据质量

浅谈统计数据质量统计是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动.是国家实行科学管理的一项重要基础工作。

是党和国家认识国情、国力、制定国策、计划编制的重要依据。

在我国,统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。

统计数据是统计工作的直接成果,统计数据质量如何将直接影响着计划的编制及决策。

例如:我国从1953年至2000年的5次人口普查资料;单位:亿人这一统计数据,反映了不同时间我国人口总规模,显示了我国人口基数过大、增长速度过快的基本国情。

为此,国家做出了控制人口增长、提高人口素质的一项基本国策。

再如:2002年,我国接待入境旅游者达到9791万人次,比上年增长10%。

旅游业总收入5566亿元人民币,比上年增长11.4%,其中国际旅游收入1688亿元人民币,增长14。

6%,国内旅游收入3878亿元人民币、增长10.1%。

2003年,我国旅游业虽然受到非典疫情的严重影响,但全年入境旅游者仍达到9166万人次。

这一统计数据具体地描述了我国旅游业的发展势头,说明旅游业作为国民经济新的增长点、正进入全面加速发展且势头非常强劲。

再如:曾在2011年10月20几日,辽视第一时间曾报道了(德国出现一个是统计数据错报500多万欧元.引起了调整).这个数据是少报的,虽然没说造成经济损失,但是误导着决策并带来了不可挽回的国内、国际影响.这些足以说明,利用统计数据来说明社会经济现象的发展状况、揭露矛盾、预测未来及计划的编制、科学决策。

不仅生动形象,而且具有较强的说服力。

明确了统计数据的不可替代作用。

尽管如此, 在统计实际工作中仍存在着统计数据质量低、可靠性差的问题.那么,产生这些问题的主要原因是:1行政干预、官僚、形式主义及政绩考核片面化为了显示所谓的政绩,少数人在扩大了的私心驱使下,大搞形式主义,采取所谓“政绩”考核来决定一个干部的荣辱升降,其结果导致少数干部不实事求是,为追求所谓的“政绩”,在统计数据上弄虚作假,通过虚报、瞒报、伪造、篡改统计数据等手段,放大成绩,达到升官发财的目的。

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浅谈统计质量控制摘要:统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是企业实施精细化管理的有效手段之一,也是质量管理非常重要的基础工作。

本文将结合我公司的质量控制现状,将就全面质量管理中的统计质量控制在工程中的运用,提出简单的看法,和大家交流。

关键词:统计质量控制、SQC、全面质量管理一、统计质量控制概述为了便于理解,本文先对统计质量控制做一个简要的概述。

(一)什么是统计质量控制统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是质量管理非常重要的基础工作,它利用现代统计学的先进方法,不但为过程控制提供了强有力的工具,同时也使过程控制的数据分析结果成为企业领导决策的主要信息依据。

(二)统计质量控制的内容统计质量控制的内容和方法很多,包括假设检验、试验设计(单因素、多因素)、测量系统分析、过程能力分析、回归分析、抽样、失效模式分析、以及一些非常重要的、经常用于质量控制的QC工具等等。

到了20世纪末,随着质量管理发展到更高的阶段,一些先进的管理手段和方法例如:JIT生产、六西格玛等都加入了统计质量管理的行列。

二、天源科创工程中心质量控制现状天源科创是一个新兴的公司,经过了几年扥发展,正在逐步壮大,目前也正处在快速发展的阶段。

但是,由于我们公司是个新兴的公司,因而在各方面还是存在一些不完善的环节。

在质量控制方面,我们工程中心的质量控制目前主要以比较原始的检验为主要手段。

其质量检验主要分为来料检验(IQC)、过程中质量检验(IPQC)和成品检验(FQC)三部分。

其中,来料检验(IQC)和过程中质量检验(IPQC)主要依靠分包单位和监理单位进行控制,而成品检验(FQC)主要依靠政府部门质检站负责。

质量管理,要求我们用事实说话、数据说话,因此,在质量管理中,大多需要用数据来支持决策,这就需要我们对工程施工中的信息、数据进行收集和整理,加以归类,为我们的决策提供支持。

在这方面,由于我们质量管理刚刚起步,因此,在质量信息和数据的收集和整理上,还不够完善。

在现代质量管理中,质量检验,只是非常基础的一部分,而高质量的质量管理,不仅仅需要做好质量检验方面的内容,还需要利用质量信息对工程施工的质量进行分析、改进和控制。

在这方面,由于我们公司处于刚刚起步的快速发展阶段,因而对于质量信息的统计,以及利用质量信息进行分析、改进的工作目前还处于真空,尚未加以应用。

三、天源科创工程中心质量控制中的问题进入公司几个月来,尤其是两次去项目现场出差的经历,让我接触到了工程中心程项目的质量控制。

特别是在建立体系、推行体系运行的过程中,我更是接触了工程质量控制上的很多内容。

从我目前接触的内容来看,我认为,我们天源科创工程中心的质量控制,存在以下几个方面的问题:(一)单纯依靠分包单位和监理单位,使项目部对工程质量的控制出现盲点在我们工程中心的工程施工质量控制中,主要以质量检验为主。

其中,来料检验(IQC)和过程中质量检验(IPQC)主要依靠分包单位和监理单位进行控制,而成品检验(FQC)主要依靠政府部门质检站负责。

其中,来料检验主要是原材料的检验,包括建筑材料(如石灰、水泥、骨料、混凝土、建筑砂浆等)、建筑辅助材料(如混凝土添加剂、砂浆添加剂、建筑用防冻剂等)以及工程设备原材料(如机组设备、电气设备等)。

这部分主要由分包单位和监理单位负责检验,需要取样的,则由检测实验室负责检测。

过程中检验,主要是对工程施工过程中的各个质量控制的环节进行检验,包括风机基础、升压站施工、风机吊装、电气施工、线路施工等等。

目前项目上的过程中检验也主要依靠分包单位和监理单位进行。

成品检验,主要是工程竣工后的验收,这部分内容,政府部门的质检部门会对竣工工程一句相关的国家标准进行验收。

当然,在整个过程中,项目部的专业工程师,有时也会充当质量检验员的角色,但是由于工作内容的原因,他们还要解决项目上其他方面的问题,因此,在这个问题上,项目部对工程质量的控制几乎是出现盲点,项目人员不能直接掌握工程的质量情况,而是间接通过分包单位和监理单位获得工程施工的质量情况,这样,使我们很难对工程的质量实现直接的控制,因而,一旦分包单位和监理单位出现失误,或者出现不负责任的情况,就很容易形成工程施工的质量缺陷,造成损失。

(二)工程质量检验无统一的标准在目前工程施工的检验中,尤其是对过程中的检验,没有一个统一的检验标准。

虽然目前,有相关的国家标准对电场的土建、电气等进行规范,但是从我在项目现场了解到的情况看,这些标准,是从火电场的建设上套用过来,并且在风机的吊装、风机基础的基础环安装等方面完全没有了相关标准。

因此,没有统一的相关的风电场建设质量检验标准对工程的质量进行控制。

(三)无质量数据信息的收集质量管理要用事实说话,用数据说话,它要求我们从现场采集质量信息,并对采集到的质量信息进行分析和处理,从而为我们的决策提供依据。

目前工程中心的质量信息采集工作还是真空状态,从现场反馈的质量情况只有质量月报,而没有大量的原始数据作为我们进行分析的基础。

因此,在质量数据信息的采集上,还是空白。

(四)无质量数据信息的分析、处理和应用质量信息采集后,还要对采集到的数据进行分析、处理,才能对我们的决策提供支持。

在这方面,我们同样是处于空白状态,还有待于我们进一步去完善。

(五)单纯依靠质量检验对质量进行控制,无法达到持续改进的目的持续改进,是质量管理八项基本原则之一,是质量管理中一个非常重要的内容。

因此,质量改进也是质量管理中必不可少的一项重要内容。

目前,在我们工程中心质量管理的现状中,还是处于主要依靠监理单位和分包商的质量检验对工程质量进行控制的阶段。

持续改进的工作还基本上没有做起来。

举例说明:一个工程在某处出现质量问题,我们现在还是单纯依靠事后措施,去纠正,而没有采取事前的措施,进行分析,改进,杜绝这种质量问题的发生。

此外,持续改进,不仅能应用于出现缺陷的环节,对于其他有能力改进,甚至是目前比较满意的环节,都是可以采用持续改进,来改善质量,提高顾客满意度的。

从当前的情况看,这方面还是我们要努力建立和完善的环节,还需要在以后的工作中,长期地利用各种质量管理的工具等来实现工程质量的持续改进。

四、建立统计质量控制方法在工程中心的质量管理工作中,虽然存在以上一些问题,但是我们已经在计划并且开始着手解决以上问题,在工程中心,建立统计质量控制方法,来完善工程中心的质量管理工作。

(一)对工程施工质量直接控制为了改变工程中心对工程质量的失控状态,需要对工程施工的质量进行直接控制。

总体来说,我们可以采取以下两种方式来控制:1、在项目部配置专职的检验员,负责对工程项目包括来料检验、过程中检验等进行质量控制,同时对监理单位和分包商的检验进行监督。

专职检验员从组织机构上隶属于质量技术部,在对工程质量直接控制的基础上,加大了对工程施工质量的控制力度。

2、项目部直接对施工质量进行控制。

项目部质检人员对包括来料检验、过程中检验等进行工程质量的监督检验。

通过检验,使工程中心、项目部对工程施工的质量直接进行控制。

(二)编制统一的工程施工过程质量检验表,统一检验项与检验标准仅仅有了对施工质量的检验是远远不够的,我们还需要为质量检验员编制统一的检验标准与检验表。

根据国家标准,我们需要将火电厂的建设验收规范套用过来,并加以修改,使之适用于我们风电场的建设。

除此之外,关于基础环、吊装等在火电厂建设规范里没有的内容,还需要我们同专业工程师进行协商、沟通,建立起这些内容的检验项和验收标准。

目前,这部分工作正在进行中,有望于9月初将编制好的风电场建设检验规范和检验表推广实行。

(三)建立质量数据信息采集系统解决了检验的问题之后,我们要提高我们的质量管理水平,加强对工程施工质量的控制力度,我们就需要建立起质量数据信息采集系统,将工程施工现场的质量数据和信息采集上来,并对其进行分析控制。

为了说明质量信息的采集,先介绍一下目前存在的几种采集方法:1、手工检测手工检测是质检人员使用手动量仪(如卡尺、千分表等)获取要求的质量数据,填写相应的质检单,然后用计算机输入工具(如键盘)将相应的质量数据输入计算机进行处理。

这种方法虽然费工费时,且易于出错,但由于操作简单、经济,且在目前情况下,企业的计量器具难以全部自动化和数字化,所以仍是目前获取质量信息的主要手段。

2、半自动检测半自动检测是质检人员使用具有电信号输出能力的量仪进行质检操作,检验结果通过量仪与计算机的接口,以人机交互方式直接输入计算机,不需要质检人员输入检测结果。

这种检测方法符合传统的作业习惯,又克服了手工检测易于出错的缺点,使用灵活方便,不受地点、条件限制,是一种很有发展前途的方法。

3、自动采集自动检测是用自动化量仪或设备(如坐标测量机)与计算机相联接,自动完成检验操作和数据获取的方法,其采集方式可以是在线,也可以是离线的。

这种检测方法精度高、自动化程度高、可靠性高,可完成各种复杂零件及复杂曲面零件的检测,但成本高。

使用受到设备和检测场所的限制,一般主要用于高精度、复杂结构、复杂曲面零件的检测。

从目前我公司的现状来看,手工检测采集还因该是常用且经济的方法,但是采用这种方法,需要我们控制信息的真实性和及时性。

因此,我们计划建立的质量信息采集系统为,由检验员检测,之后将检测到的数据,手工输入计算机。

数据的收集,一般以数据库的形式存储,将所有的采集的数据录入数据库,作为数据分析的基础备用。

以原材料数据库为例,建立原材料质量信息数据库,针对原材料的检验,对原材料需要采集的一些信息,例如批次、时间、数量、抽检数量、合格数量等。

如下图:同样过程中的质量信息的采集,也建立相应的数据库。

数据的采集,哪些数据要收集,哪些数据不需要收集也要有相应的策划。

例如:施工过程中一些重要的工程施工的工艺参数,施工过程中的质量缺陷,以及一些与产生缺陷或工程质量相关的数据信息,如原材料数据信息、工艺参数等等,这些都是我们数据采集系统进行数据采集的对象。

(四)通过对质量数据信息的分析和处理,加强对项目工程施工的质量控制采集到需要的质量信息,只有对其进行合理的分析和处理,才能得出正确的结论,对我们做出决策有所帮助,也只有合理地分析和处理,才能加强对工程质量的控制。

下面,本文将简单介绍几种分析控制方法。

1、过程能力分析过程能力:Process capability,简称PC。

是指过程加工质量方面(不是数量方面)的能力。

这种能力表现在过程稳定程度上。

过程的稳定程度越高,其质量特性值标准差越小,过程能力越强,相反,则越弱。

由于稳定过程的99.73%的产品质量特性散布在区间[µ-3σ,µ+3σ]内,所以定义:PC=6σ现代质量管理八项基本原则之一就是“以顾客为关注焦点”,所以过程能力必需以满足顾客的要求程度来衡量,用来衡量过程能力满足顾客要求程度的方法叫过程能力指数(Process capability index,PCI),常写作Cp.Cp=顾客要求/过程能力=(USL-LSL)/6σ=T/6σ从这个定义中可以看出,顾客要求T(公差范围)一般是不变的,在T不变的前提下,σ越小,则Cp的值越高,过程满足顾客要求的能力越强,反之,越弱。

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