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安全评价资料、数据管理的基本要求
安全评价资料、数据采集处理方面，应当遵循以下原则：首先应保证满足全面、客观、具体、准确的要求;其次应尽量避免索取不必要的资料，避免给企业带来不必要的麻烦。评价数据的分析处理的基本内容有：
(1)数据的收集
数据收集是安全评价最关键的基础工作，所收集的数据要以满足安全评价所需为前提。数据收集要做好协调工作，尽量保证收集到的数据全面、客观、具体、准确。
(2)数据范围
数据收集的范围，以确定的评价边界为限，兼顾与评价项目联系的接口。
(3)数据内容
数据的内容一般分为：人力与管理数据、设备与设施数据、物料与材料数据、方法与工艺数据、环境与场所数据。
(4)数据来源
被评价单位提供的设计文件、生产系统实际运行状况和管理文件等;其他法定单位提供
的测量、检测、检验、鉴定、检定、判定或评价的结果或结论等;评价结果或其委托的检测单位，通过对被评价项目或可类比项目实地检查、检测、检验得到的相关数据以及通过调查、取证得到的安全技术和管理数据;相关的法律法规、标准、规范、事故案例、材料或物性数据及救援知识。
(5)数据真实性和有效性控制
对收集到的数据应注意以下几个方面：收集到的数据资料，要对其真实性和可信度进行评估，必要时可以要求资料提供方书面说明资料来源;对用作类比推理的资料，要注意类比双方的相关程度和资料获得的条件;代表性不强的资料不能用于评价;引用反映现状的资料数据必须是有效数据。
(6)数据汇总及数据统计
通过现场检查、检测、检验及访问，得到大量的数据资料。首先将数据资料分类汇总，在对数据进行处理，保证其真实性、有效性和代表性，经数理统计数据整理成可以与相关标准比对的格式，采用能说明实际问题的评价方法，得出评价结果。
(7)数据分类
定性检验结果;定量检测结果;汇总数据;检查记录;照片、录像等。
(8)数据结构(格式)
汇总类;检查表类;定量数据消除纲量加权变成指数进行分级评价;引用类以及其他数据格式等。
(9)数据处理
在数据处理时应注意以下几种数据特性：
①概率;
②显著性差异。
(10)“异常值”和“未检出”的处理 ①“异常值”的处理;
②“未检出”的处理; ③检测数据质量控制; ④安全评价的数据处理。
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