中级经济师考试经济基础教材知识点第二十二章（4）.doc

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中级经济师考试经济基础教材知识点第二十二章（4）四、统计数据的质量（一）统计数据的误差及误差的来源搜集统计数据是统计研究的第一步，如何保证统计数据的质量是数据搜集阶段应重点解决的问题，因为统计数据质量的好坏直接影响到统计分析结论的客观性与真实性。为确保统计数据的质量，在数据的搜集、整理、分析等各阶段都应尽可能减少误差。统计数据的误差通常是指统计数据与客观现实之间的差距，误差有登记性误差和代表性误差两类。登记性误差是调查过程中由于调查者或被调查者的人为因素所造成的误差。调查者所造成的登记性误差主要有：调查方案中有关的规定或解释不明确导致的填报错误、抄录错误、汇总错误等。被调查者造成的登记性误差主要有：因人为因素干扰形成的有意虚报或瞒报调查数据，这种误差在统计调查中应予以特别重视。从理论上讲，登记性误差是可以消除的。代表性误差主要是指在用样本数据进行推断时所产生的随机误差。其产生的原因主要有：抽取样本时没有遵循随机原则；样本结构与总体结构存在差异；样本容量不足等等。这类误差通常是无法消除的，但事先可以进行控制或计算。（二）统计数据的质量要求及检查数据的质量包括多方面的含义，而不仅仅是指数据本身的准确性或误差的大小。就一般的统计数据而言，可将其质量评价标准概括为六个方面①精度，即最低的抽样误差或随机误差；②准确性，即最小的的非抽样误差或偏差；③关联性，即满足用户决策、管理和研究的需要；④及时性，即在最短的时间里取得并公布数据；⑤一致性，即保持时间序列的可比性；⑥最低成本，即在满足以上标准前提下，以最经济的方式取得数据。现在，人们对统计数据的质量提出了越来越高的要求，当我们搜集统计数据时，在调查方案的设计、数据的搜集、数据的处理与分析的各个环节中，都应注意保证数据的质量，以得出切合实际的客观结论。通过各种渠道将统计数据搜集上来之后，首先应对这些数据进行加工整理，使之系统化、条理化，以符合分析的需要。数据整理通常包括数据的预处理、分类或分组、汇总等几个方面的内容，它是统计分析之前的必要步骤。数据的预处理是数据整理的先前步骤，是在对数据分类或分组之前所做的必要处理，包括数据的审核、筛选、排序等。