统计数据质量评估方法分析

杨磊

摘 要：统计数据作为一种统计语言，属于可行性比较高的统计方式，目前国内外的很多的学者对于数据统计质量问题评估方法还存在着很大的差距，特别是数学方法对数据统计的质量方面的研究。统计数据的质量问题是关乎到宏观经济的整体的发展，也直接的影响整个科学的研究，因此对于统计数据做出合理的评估，具有非常现实的意义。本文主要针对统计数据质量评估方法进行研究，以及从各个角度对数据统计进行评估。

关键词：统计数据；质量评估；方法分析

1 统计数据质量的意义

1.1 准确性

要求数据必须是准确的，具有可靠性的，能够成分的反应现实的一些情况的，具体指的是估算值和目标值之间存在的差距，统计的误差越小，数据的准确性也就越高，对于数据的准确性还包括所主要描述的数据以及表达准确性的一个数据的主要的来源，也是达到一致的最大的程度。

1.2 时效性

数据对于目前的研究来说都应该是最新的，具有一定的时效性。时效性是数据统计的最主要的一个方面，如果一个数据不能够在用户做出主要的决定之前，对于用户来说，数据是没有任何意义的。他们只是希望数据能够完整，也就是具有足够的深度和广度进行足够的调研的工作。

2 统计数据质量的评估方法

2.1 基于规则的逻辑性评估

逻辑性的评估是基于逻辑规则进行的各种专业的统计数据的资料，并且将这些资料集中在一起，并且需要在整体上对其进行检验是否平衡，是否符合逻辑上的特性。著名的学者归纳了几种有效的方法。首先就是差额平衡的方法，也就是观察各种具有增减关系的数据，看看最终的结果是否出现平衡，如果平衡的话，就符合整体的逻辑，否则就不符合整体的逻辑。其次，就是同项相等的方法，也就是指的是相同的指标之下能够表现出的数据是否是相等的，如果数据相等的话，就着证明符合整体的逻辑性。第三，相关平衡的方法，也就是指的是对于那些存在一定大于指标进行检查和研究，假若出现反常的话，就证明数据是错误的，也就不能够使用。最后，运用整体的生产和使用上的平衡的关系进行整体的评估，对于那些已经存在具有明显关系的系统指标，他的偏差就是在合理的范围之内。

这种逻辑上的评估的方法，能够运用整体的原始性的资料，也能够用在整体的数据汇总上，但是对于这种方式来说，也只是适用在存在逻辑关系的数据上，虽然能够运用数据的逻辑进行检验，但是在原始数据的非逻辑上却是很难实现比较准确的判断的。

2.2 基于相关性的逻辑评估

很多的社会现象在数量上存在着很多相互依存的关系，社会的经济现象发生变化的时候，另一个经济现象也会发生很大的变化，并且能够在一定的生产技术的条件之下，不断的反应各个指标之间的相对稳定的关系，但是相关性的逻辑评估最根本的方法就是在具体的相关性比较高的时候，各个指标之间的关系，能够在已知的正确的指标之中做出相对的具有评估的意见，也就是如果指标出現波动的情况，就能够实现初步的评估，指标也存在着一定的质量的问题，这种方法也是根据各个指标之间的关系，将部分的指标和总体性的指标进行相关的联系，也能够运用回归分析进行计量。

在使用这种统计方法进行统计的时候，需要注意一下几个方面的因素，首先就是相关的指标之间的关系也并非是永远稳定的，和被评估的数据相关联的统计上的数据也是非常的可靠的，和被评估的指标相关联的指标并不是只有一个，根据不同的关联的指标进行判断整体的数据评估质量，实际的质量评估并不是十分一致的，因此产生的争论也是非常大的。

2.3 主观评价法

对数据质量进行评价反映了数据的整体的效果，也反映了数据参与方的整体性需求，如果他们任务数据没有很大的可辨识度的话，就会直接性的影响总体的质量，导致数据参与的任何一方对于数据的评价都很难摆脱自身的限制，所以这些关于数据质量的评价很难能够达到一致性。比如，在实际的操作之中，如果提供数据的一方所提供的数据是最新的，但是用户却不认同这种观点，又或者是如果用户认为数据虽然很实际，但是很难真正的实现，所提供的数据还不能够同意这种整体性的评价，还没有一个很好的能够进行综合平衡的方法来进行整体性的研究。

2.4 客观评估方法

客观的评估时对数据质量内涵的一个量度，其中包括的内容和研究的内容没有很大的关系，主要独立研究的评估的原则，一个是从来不去考虑当前的研究目标的具体的要求[6]，其次就是从来不去考虑数据的整体性的关系，这个原则能运用其他的一些研究数据来进行质量评估。但是具体的研究目标评估要将商业严格的考虑在内。

3 结语

统计数据的质量越来越受到重视，并且能够产生在数据的每一个环节。所以，统计数据质量评估时一个非常复杂的问题。本文对数据统计的评估方法进行总结和评价，进而能够在一定的基础上对以后的研究有所帮助。

参考文献

[1] 成邦文，石林芬，杨宏进；统计数据质量检查与异常点识别的模型与方法[J]；系统工程；2001年03期

[2] 张新；蒋殿春；；中国经济的增长——GDP数据的可信度以及增长的微观基础[J]；经济学（季刊）；2002年04期

[3] 孟连，王小鲁；对中国经济增长统计数据可信度的估计[J]；经济研究；2000年10期

[4] 李卫东；刘延平；；我国统计数据质量问题的博弈分析[A]；北京市第十二次统计科学讨论会论文选编[C]；2003年

[5] 李选举，向书坚；失真数据的判别与估测模型[J]；中南财经大学学报；1999年01期

[6] 陶然；金勇进；；中国经济普查数据质量评估的改进与完善[J]；统计研究；2009年11期