统计数据质量漫谈

一、如何评价统计数据质量 统计数据不能用"真假"来衡量或判断其质量的好坏或高低.高质量的统计数据至少应具有这样几个特征:一是可用性,就是说统计数据是否是人们所关心的信息产品.比如说全国有一千万人喜欢老虎,显然这是一个统计数据,而且假定这个数据是千真万确的,但几乎没人对此信息感兴趣,那么这个数据就没有价值,也就谈不上是高质量的统计数据了.     

大数据背景下统计数据质量影响因素分析

统计数据质量作为统计工作的命脉,其内涵演变经历了以“准确性”为核心向以“用户需求”为核心的转变.大数据背景下,统计数据质量的提升迎来了最好的时代,统计数据质量将更加注重“用户需求”.基于此,文章通过构建大数据背景下统计数据质量的影响因素概念模型,从流程、技术和管理三个维度系统分析了统计数据质量的影响因素.     

政府统计数据质量的实证检验分析

随着统计数据质量内涵的扩展,准确性已不再是衡量质量优劣的唯一标准,还需综合考虑影响统计数据质量的各种因素,进行整体优度检验.文章从政府统计数据的分布规律入手,基于2007年全国31个省、市的40项总量指标,采用K-S检验法验证社会经济总量指标的时数正态分布规律,并采用正态分布异常点的识别方法对异常数据进行识别,进而对政府统计数据质量作出综合评价.     

关于提高统计数据质量的几点思考

统计数据质量是统计工作的“生命线”。数据质量的好坏,不仅直接影响以此为依据的决策正确性与管理科学性,而且还直接影响了统计机构的权威性。随着经济全球化进程的加快和信息网络技术的推广应用,各行各业对统计信息的需求越来越广泛,对统计数据质量也提出越来越高的要求。一、统计数据质量的内涵人们对统计数据质量的认识先后经历了两个阶段,一是狭义认识阶段。这一阶段,在人们的一般观念中,提高统计数据质量就是提高数据的准确性,统计误差越小越准确,数据质量就越高。在20世纪80年代以前,统计界基本上是以提高数据准确性为出发点,从数理…     

关于提高统计数据质量的几点思考

一、确立全新的统计数据质量观,是提高统计数据质量的前提统计数据质量是一个具有丰富内涵的综合性概念。高质量的统计数据应具有以下几方面的特征。1、准确性特征。准确性指观测值与未知的真值之间的接近程度,是传统统计数据质量概念所考虑的主要问题,是统计数据质量的基础和核心内容,通常用统计误差来衡量。完全准确的误差测量经常受到成本的限制,有时甚至是不可能的,所以实践中人们通常所关心的关键的问题是误差是否将到了用户可以接受的地步。2、可比性特征。可比性是指同一项目的统计数据在时间上和空间上的可比程度。它要求统计的概念…     

政府统计数据质量的影响因素分析

随着我国经济的发展以及国际政治经济地位的提高,政府统计数据的用户越来越多,数据质量问题越来越受关注。影响统计数据质量的因素可分成技术因素和非技术因素两类。本文从技术和非技术两个方面分析了我国政府统计数据质量不容乐观的原因。     

统计数据质量及其评估方法

现代社会中信息已经成为生产力的要素之一,统计信息在决策中的作用越来越大,而科学的决策又依赖于准确可靠的统计数据。随着质量观念的变化,人们对统计数据质量概念的认识也从狭义向广义转变,成为一个具有丰富内涵的综合性概念,要求从多维度的综合性角度来衡量统计数据质量。因     

统计产品与质量管理

统计数据质量是衡量统计工作的一个重要标志。统计数据质量优化是当前统计改革的一个重要目标，是统计数据能否取信于社会、统计部门的工作能否得到社会理解、承认的关键，也是统计部门的信息主体作用能否得到充分发挥一个关键所在。数据质量：换个角度看问题 统计数据作为统计工作的产品，与其他行业的产品一样，也应该注重质量问题，这一点在统计部门还没有取得共识，没有得到足够重视。主要的表现在以下几个方面： 1.统计部门的工作人员，包括统计部门的领导，还没有形成统计数据也是产品的观念。要提高统计数据质量，首先要更新观…     

基于匹配性的宏观经济统计数据质量的评估

在宏观经济统计数据中,GDP(国内生产总值)是一项重要的总量指标,故其数据质量也一直备受关注.文章以数据匹配性为立足点,选择了GDP这一宏观经济统计数据作为研究对象,分别从结构匹配性、空间匹配性、时间匹配性几个维度建立了统计数据质量评估模型,分别评估了各维度下的GDP数据质量,以求更加客观、真实地考察GDP统计数据质量,从而为宏观经济数据质量评估方法的进一步完善与改进提供一定的借鉴.     

如何提高统计的地位

一、统计地位下降的原因 首先,统计数据作为统计产品,它的质量如何,直接关系到用户对产品的满意度,进而关系到统计品牌的声誉问题.早在大跃进时代,亩产上万斤的神话的出现到破灭,人们对统计数据开始产生质疑,统计的地位也一落千丈.可见,统计数据的准确性是统计的灵魂,它的不可靠,是造成统计在人们心目中地位下降的关键原因.     

关于统计数据质量问题的思考

统计数据是政府宏观决策和企业微观决策的基础和依据,数据质量高低直接影响着统计的信息、咨询、监督三大职能的发挥,数据质量是统计工作的生命,当前统计数据质量下降问题严重,已引起全社会的广泛关注.许多统计工作者对于如何提高统计数据质量纷纷发表了自己的观点,但对于什么是统计数据质量这一关键性问题却很少探讨,而且很多人都把统计数据质量与统计调查数字的准确性等同起来,认为两者完全一致,笔者认为这种认识过于片面和简单.统计调查数字的准确性是决定统计数据质量高低的重要因素,但并不是唯一因素,严格地讲,统计数据的质量并不等同于统计调查数字的准确性,统计数据质量是一个综合性的概念,应该从多个不同的角度来全面地认识.     

浅谈如何提高统计数据质量

提高统计数据质量是统计工作的中心任务之一,在"三个提高"中,提高统计数据质量是核心,是重中之重。基于确保统计数据质量,本文从加强统计工作的流程管理暨统计设计、统计调查、统计数据整理和统计数据发布四个阶段,系统地提出各阶段的质量控制标准与数据质量控制技术,以达到全面提高统计数据质量的要求。     

统计数据质量问题剖析

统计数据质量是衡量统计工作的核心指标,统计信息质量的高低直接影响和决定着数据的可利用性。当前,统计数据质量存在匹配性不够、及时性不足、可比性不强等问题。基层部门统计职能偏弱、统计方法制度改革严重滞后以及政绩考核、利益驱动等主客观因素,成为影响其质量的主要因素。建议从树立理念、提高统计方法科学性、加强制度及法制建设、培养人才等方面入手,以提高统计数据质量。     

统计数据质量与用户满意度：测评量表设计与实证研究

 针对政府统计数据质量评估问题,综合若干国家统计部门与国际组织对统计质量的定义,确立政府统计数据质量维度体系;进而参照国际货币基金组织的“数据质量评估框架”设计具体的用户满意度测评量表。基于该量表的问卷调查结果显示,量表具有良好的测量信度与效度。研究中提出的八项质量维度可以充分反映政府统计数据质量的不同侧面,可以有效解构用户满意度的特征;用户对各质量维度的重要性认知、用户专业技术职务、对统计数据的依赖程度以及搜集渠道的选择等,与其满意度之间亦表现出明显的关联模式。     

欧洲统计系统用户满意度调查的经验及启示

欧洲统计系统在日常统计数据质量管理中突出用户导向原则,将用户对于统计数据产品的质量感知视为重要的质量信息来源。用户满意度调查成为欧洲统计系统质量改进活动的基础,通过统一规划与独立实施相结合,将用户调查与其他数据质量评估方法进行系统整合,从而确保了用户调查的规范性、可行性与有效性。文章认为,在现阶段,用户满意度调查在评估与改进统计数据质量方面的作用尚未有效发挥,仍有很大的改进空间。     

统计数据质量监控和评估方法研究(下)

从探索建立上海市统计系统数据质量监控和评估体系方法角度出发,结合统计"四大工程"建设和一套表工作的实施,对统计数据质量监控的管理从统计设计、统计培训等五个阶段提出了工作要求和方法。目前统计数据质量评估的方法有历史数据对比分析、趋势性对比分析等。为进一步完善统计数据质量监控和评估体系,建议提高统计数据质量的监控和评估效果、建立健全下级统计机构的数据质量考核机制等。     

统计数据质量评估与完善探讨

对统计数据质量的评估与完善一般是在统计数据产生之后进行的。由于现行统计体制、统计方法制度、统计工作方式、统计指标体系还存在较大缺陷,致使一些关系经济发展全局的、涉及利害关系的、衡量工作成绩的统计数据容易出现程度不同的脱离实际的偏差。因此建立卓有成效的统计数据质量的评估与完善系统十分重要。从目前看,我国普遍采取的统计数据质量评估办     

基于内部民调的地方统计数据准确性及影响因素研究

当前作为衡量经济和社会发展状况的统计数据的准确性已成为社会大众关注的焦点问题之一。以政府统计工作者为对象调查其对地方统计数据准确性及影响因素的判断,结果表明:当前中国各地统计数据质量总体比较可靠,但是一些地区统计指标的数据准确性较低,"水分"较大,领导干预是影响统计数据质量第一因素。     

政府统计数据质量管理的国际准则

政府统计数据质量管理除了因各国具体的国情不同而在领导和组织的方式上有所差异外,在共同的技术层面上,各国政府统计机构越来越认同或遵循一系列国际准则.这些国际准则都在一定程度上影响着政府统计数据质量及其管理,它们主要分为三个层次,第一个层次是有关统计核算的国际准则,其中主要有<国民经济核算体系>(SNA)、<国际收支手册>(BOP)、<政府财政统计手册>(GFS)和<货币与金融统计手册>(MFS)等,它们给一国宏观经济统计数据的编制提供了理论基础和方法论基础;第二个层次是有关统计数据公布的国际准则,具体包括<数据公布通用系统>(GDDS)和<数据公布特别标准>(SDDS)两个,它们主要对统计数据生产和公布质量方面的规范性进行技术阐释;第三个层次是有关统计数据质量评估框架的国际准则,即IMF制定的统计数据质量评估框架,简称DQAF,它提供了对统计数据质量进行定性评估的基本方法.下面将对这三个层次的国际准则中与政府统计数据质量管理相关的内容分别加以介绍和说明.     

关于经济统计数据质量检测的探讨

文章从统计学基本原理入手,通过费歇对孟德尔实验数据的质疑提出了统计学原理是检测统计数据质量的有力工具,然后探讨了检测经济统计数据质量的一些方法:抽样、通过经济指标之间的相互联系、通过总体与个体之间的关系等,期望能够有助于经济统计数据质量的进一步提高.