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　　統計數據的質量評價

　　1.統計數據質量

　　統計數據的質量，就是統計數據符合客觀實際的程度，即數據的準確性。廣義地講，是指一個指標體系的一系列數據符合于相互聯系、不斷發展的客觀實際的程度，包括全面性、系統性和準確性。

　　2.統計誤差

　　(1)按誤差的性質分為偶然性誤差與系統性誤差。偶然性誤差是偶然發生的，不具有傾向性，數據可能被夸大，也可能被縮小，可以互相抵消;系統性誤差則具有傾向性，即偏向一方，所以又叫做偏差。它會造成數字失真，危害性很大。

　　(2)按誤差的來源分為調查誤差與代表性誤差。調查誤差是在采集原始資料中發生的差錯，在各種調查中都可能發生;代表性誤差則是抽樣調查所特有的，即被抽選的一部分單位對于總體的代表性大小的問題。

　　(3)按誤差產生的原因分為無意識誤差與有意識誤差。無意識誤差往往是調查人員水平低或被調查者粗心等原因造成的;有意識誤差則是為了某種目的而歪曲事實、虛報瞞報。有意識誤差往往會造成系統性誤差，對數據質量及其使用危害極大。

　　(4)按誤差產生的階段分為設計階段誤差、調查階段誤差、整理階段誤差。其中調查階段誤差往往是造成誤差的主要因素。

　　3.統計數據質量的評價方法

　　對統計數據的質量進行評估的方法主要有：

　　(1)現場抽查評價法。主要用在大規模的重要調查之后，具體辦法是由上級機關抽取一定數量的樣本單位，派出素質較高的調查人員到現場重新調查，將調查結果進行核對。發現差錯后。同原調查員一起核實，確定誤差率。

　　(2)統計數據的內部一致性評價法和外部一致性評價法。內部一致性評價法，即將本次調查所得的相關數據之間、局部數據與綜合數據之間，進行一致性評價。

　　(3)邏輯關系評價法。邏輯關系評價法是將不同統計數據依照其邏輯關系進行比較及評價。

　　(4)應用結果評價法。即根據統計資料被使用之后所發生的正面或負面效應來評價數據質量的方法。實踐證明，統計數據被使用后造成的結果，對其準確性的評價是最有權威的。

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