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统计数据的质量评价
1.统计数据质量
统计数据的质量，就是统计数据符合客观实际的程度，即数据的准确性。广义地讲，是指一个指标体系的一系列数据符合于相互联系、不断发展的客观实际的程度，包括全面性、系统性和准确性。
2.统计误差
(1)按误差的性质分为偶然性误差与系统性误差。偶然性误差是偶然发生的，不具有倾向性，数据可能被夸大，也可能被缩小，可以互相抵消;系统性误差则具有倾向性，即偏向一方，所以又叫做偏差。它会造成数字失真，危害性很大。
(2)按误差的来源分为调查误差与代表性误差。调查误差是在采集原始资料中发生的差错，在各种调查中都可能发生;代表性误差则是抽样调查所特有的，即被抽选的一部分单位对于总体的代表性大小的问题。
(3)按误差产生的原因分为无意识误差与有意识误差。无意识误差往往是调查人员水平低或被调查者粗心等原因造成的;有意识误差则是为了某种目的而歪曲事实、虚报瞒报。有意识误差往往会造成系统性误差，对数据质量及其使用危害极大。
(4)按误差产生的阶段分为设计阶段误差、调查阶段误差、整理阶段误差。其中调查阶段误差往往是造成误差的主要因素。
3.统计数据质量的评价方法
对统计数据的质量进行评估的方法主要有：
(1)现场抽查评价法。主要用在大规模的重要调查之后，具体办法是由上级机关抽取一定数量的样本单位，派出素质较高的调查人员到现场重新调查，将调查结果进行核对。发现差错后。同原调查员一起核实，确定误差率。
(2)统计数据的内部一致性评价法和外部一致性评价法。内部一致性评价法，即将本次调查所得的相关数据之间、局部数据与综合数据之间，进行一致性评价。
(3)逻辑关系评价法。逻辑关系评价法是将不同统计数据依照其逻辑关系进行比较及评价。
(4)应用结果评价法。即根据统计资料被使用之后所发生的正面或负面效应来评价数据质量的方法。实践证明，统计数据被使用后造成的结果，对其准确性的评价是最有权威的。
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