统计数据质量控制
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法引言概述：在现代社会中，统计数据的质量对于决策和分析至关重要。
然而，由于数据的来源和处理过程的复杂性，数据质量问题经常出现。
为了确保准确性和可靠性，采取一系列的控制办法是必要的。
本文将介绍统计数据质量控制的四个方面，包括数据收集、数据处理、数据存储和数据传输。
一、数据收集1.1 数据源选择：选择可靠的数据源是确保数据质量的第一步。
数据源的可靠性包括数据的来源、采集方法和数据采集者的专业素养。
合适的数据源应具备数据完整性、准确性和时效性等特点。
1.2 数据采集过程控制：在数据采集过程中，应采取一系列的控制措施，以确保数据的质量。
这些措施包括：制定明确的数据采集标准和规范，培训数据采集人员，建立数据采集的监控机制等。
1.3 数据验证和清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行验证和清洗。
验证的目的是检查数据的准确性和一致性，清洗的目的是去除数据中的错误和冗余。
这可以通过数据比对、异常值检测和逻辑关系验证等方法来实现。
二、数据处理2.1 数据预处理：在数据处理之前，需要进行数据预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理的主要任务包括：数据去重、缺失值填充、数据转换和数据标准化等。
2.2 数据分析方法选择：在进行数据分析时，需要选择合适的数据分析方法。
不同的数据分析方法适用于不同的数据类型和问题类型。
选择合适的数据分析方法可以提高数据分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析结果验证：在得到数据分析结果后，需要进行结果验证。
结果验证的目的是检查分析结果的合理性和可信度。
这可以通过与实际情况对比、交叉验证和敏感性分析等方法来实现。
三、数据存储3.1 数据库设计：在进行数据存储时，需要进行数据库设计。
数据库设计的目标是确保数据的安全性、一致性和可访问性。
合理的数据库设计可以提高数据存储的效率和可靠性。
3.2 数据备份和恢复：为了防止数据丢失和意外情况的发生，需要进行数据备份和恢复。
数据备份的频率和方式应根据数据的重要性和变动性来确定。
统计数据质量控制制度
统计数据质量控制制度引言概述：统计数据质量控制制度是为了保证统计数据的准确性、可靠性和可比性而建立的一套规范和流程。
它对于各个领域的统计工作都具有重要意义。
本文将从数据收集、数据处理、数据存储、数据发布和数据保护五个方面，详细阐述统计数据质量控制制度的内容和要求。
一、数据收集1.1 数据来源的选择：统计数据的质量直接受到数据来源的影响，因此在数据收集阶段，应该选择可靠的数据来源。
这包括政府部门、企事业单位、调查问卷、抽样调查等多种途径，要确保数据来源的合法性和可信度。
1.2 采样设计：在进行统计调查时，采样是常用的方法。
为了保证数据的代表性和准确性，采样设计是十分重要的。
合理的采样方法和样本容量的确定可以减小抽样误差，提高统计数据的质量。
1.3 数据采集流程：建立规范的数据采集流程可以保证数据的一致性和完整性。
这包括数据采集的时间、地点、方式、人员等方面的规定，确保数据的准确性和及时性。
二、数据处理2.1 数据清洗：在数据收集后，需要进行数据清洗，即去除异常值、缺失值等不符合要求的数据。
数据清洗是保证数据质量的重要步骤，可以提高数据的准确性和可靠性。
2.2 数据校验：在数据处理过程中，需要对数据进行校验，确保数据的正确性和一致性。
常用的校验方法包括逻辑校验、范围校验、关系校验等，可以发现数据错误和异常情况。
2.3 数据整合：在数据处理的最后阶段，需要将各个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性。
数据整合可以消除重复数据、合并相同数据、填补缺失数据等，提高数据的可比性和可用性。
三、数据存储3.1 数据库管理：建立统一的数据库管理系统，对统计数据进行规范的存储和管理。
数据库应具备数据安全性、数据完整性和数据可访问性等特点，确保数据的安全和可靠性。
3.2 数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失和损坏。
备份数据应存储在安全的地方，备份频率和备份策略需要根据数据的重要性和更新频率来确定。
3.3 数据权限管理：对不同的用户和角色设置不同的数据访问权限，确保数据的安全和隐私。
统计数据质量控制制度
统计数据质量控制制度一、背景介绍统计数据在现代社会中扮演着重要的角色，对于政府决策、经济发展、社会管理等方面具有重要意义。
为了保证统计数据的准确性和可靠性，建立一套完善的统计数据质量控制制度是必要的。
二、目的和意义1. 确保统计数据的准确性和可靠性，提高数据的质量水平；2. 为政府决策提供可靠的数据支持，推动经济社会发展；3. 保证统计数据的一致性和可比性，提高数据的使用价值；4. 加强统计数据管理和监督，防止数据造假和失真。
三、制度内容1. 统计数据收集规范a. 确定数据收集的时间、地点、对象和方式；b. 制定数据收集的流程和标准，明确数据收集的责任和权限；c. 建立数据收集的档案管理制度，确保数据的完整性和可追溯性。
2. 统计数据处理规范a. 制定数据处理的流程和标准，确保数据的准确性和一致性；b. 设立数据处理的质量控制点，进行数据的校验和核对；c. 建立数据处理的纠错机制，及时发现和纠正数据错误。
3. 统计数据发布规范a. 制定数据发布的时间表和频率，确保数据的及时性；b. 设立数据发布的审核机制，确保数据的准确性和可靠性；c. 建立数据发布的标准和格式，提高数据的可读性和可理解性。
4. 统计数据监督检查a. 设立数据监督检查的机构和岗位，明确责任和权限；b. 定期进行数据监督检查，发现问题及时整改；c. 建立数据监督检查的记录和报告，形成监督检查的闭环。
5. 统计数据质量评估a. 制定数据质量评估的指标体系和方法，确保评估的科学性；b. 定期进行数据质量评估，发现问题并提出改进措施；c. 建立数据质量评估的报告和反馈机制，形成持续改进的循环。
四、实施步骤1. 制定统计数据质量控制制度的方案，并征求相关部门和专家的意见；2. 组织编制统计数据质量控制制度的具体内容和实施细则；3. 开展统计数据质量控制制度的培训和宣传，提高相关人员的意识和能力；4. 逐步推行统计数据质量控制制度，对各项数据进行规范管理；5. 定期评估统计数据质量控制制度的实施效果，进行必要的改进和完善。
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法引言概述：统计数据质量控制是确保数据准确性和可靠性的重要手段，它对于各行各业的决策和分析都具有重要意义。
本文将从数据收集、数据清洗、数据验证、数据分析和数据报告等五个大点阐述统计数据质量控制的相关办法和方法。
正文内容：1. 数据收集1.1 确定数据采集目标：明确需要收集的数据类型和数据范围。
1.2 选择合适的数据收集方法：根据数据类型和采集目标，选择合适的数据收集方法，如问卷调查、实地观察、实验研究等。
1.3 设计合理的数据采集工具：确保数据采集工具的可靠性和有效性，避免数据采集过程中的误差和偏差。
2. 数据清洗2.1 数据预处理：对原始数据进行去重、去噪、填充缺失值等处理，确保数据的完整性和一致性。
2.2 异常值处理：通过统计方法检测和处理异常值，避免异常值对数据分析结果的影响。
2.3 数据格式转换：将数据转换为统一的格式，便于后续数据分析和报告。
3. 数据验证3.1 数据完整性验证：检查数据是否完整，包括缺失值、重复值等。
3.2 数据一致性验证：检查数据之间的逻辑关系是否一致，如时间序列数据的时序关系等。
3.3 数据准确性验证：通过与现实情况的对比，验证数据的准确性，排除数据错误和虚假数据。
4. 数据分析4.1 数据探索性分析：通过可视化和统计方法对数据进行探索，发现数据的分布、趋势和关联等。
4.2 统计模型建立：基于数据分析的目标，选择合适的统计模型进行建立和验证，得出可靠的结论。
4.3 数据模式挖掘：通过数据挖掘技术，发现数据中的隐藏模式和规律，为决策提供支持。
5. 数据报告5.1 结果呈现：将数据分析结果以图表、报告等形式进行呈现，使得结果更加直观和易于理解。
5.2 结论解释：对数据分析结果进行解释和说明，确保决策者对结果的理解和认同。
5.3 数据质量评估：对数据质量进行评估，包括数据准确性、一致性、完整性等方面的评估，为后续数据质量改进提供依据。
总结：统计数据质量控制的办法包括数据收集、数据清洗、数据验证、数据分析和数据报告等五个方面。
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法引言概述：统计数据质量控制是确保数据准确性和可靠性的关键步骤，它对于正确的决策和有效的分析至关重要。
本文将介绍统计数据质量控制的五个部分，包括数据收集、数据清洗、数据验证、数据分析和数据报告。
每个部分将详细阐述三个小点，以提供专业的指导。
一、数据收集1.1 确定数据需求：明确统计目的和所需数据类型，确保数据收集的目标明确。
1.2 选择合适的数据源：根据数据需求选择合适的数据源，确保数据的来源可靠和准确。
1.3 设计数据收集方法：根据数据类型和数据源的特点，设计合适的数据收集方法，包括问卷调查、实地观察、抽样调查等。
二、数据清洗2.1 数据去重：排除重复的数据记录，确保每条数据只出现一次，避免对结果产生干扰。
2.2 数据筛选：根据数据质量要求，筛选出符合条件的数据，排除异常值和错误数据。
2.3 数据转换：对数据进行格式转换和标准化处理，确保数据的一致性和可比性。
三、数据验证3.1 数据完整性验证：检查数据是否完整，包括缺失值、空值等情况，确保数据的完整性。
3.2 数据准确性验证：通过与其他数据源的对比或逻辑验证，检查数据的准确性和一致性。
3.3 数据一致性验证：对于多个数据源的数据，进行一致性验证，确保数据的一致性和可信度。
四、数据分析4.1 数据探索性分析：通过可视化和统计方法，对数据进行探索性分析，了解数据的分布和趋势。
4.2 数据关联性分析：通过相关性分析和回归分析等方法，研究数据之间的关联性和影响因素。
4.3 数据模型建立：基于数据分析结果，建立合适的数据模型，用于预测和决策支持。
五、数据报告5.1 数据可视化：通过图表、图像等方式，将数据结果可视化，提高数据传达的效果和可理解性。
5.2 数据解释和分析：对数据结果进行解释和分析，提供专业的见解和结论。
5.3 数据报告撰写：根据需求，撰写符合规范和准确的数据报告，确保数据的有效传达和应用。
结论：通过以上五个部分的控制办法，可以有效提高统计数据的质量，确保数据的准确性和可靠性。
统计数据质量控制制度
统计数据质量控制制度一、背景介绍统计数据质量控制制度是为了确保统计数据的准确性、可靠性和一致性而制定的一系列规范和流程。
统计数据在政府决策、经济分析、社会研究等方面具有重要意义，因此，保证统计数据的质量是至关重要的。
二、目的统计数据质量控制制度的目的是确保统计数据的准确性、可靠性和一致性，提高数据质量，为决策提供可靠的数据支持。
三、适用范围本制度适用于所有从事统计数据收集、处理和发布的相关部门和人员。
四、数据质量控制措施1. 数据采集1.1 确定数据采集的目的和内容，并制定相应的调查问卷或采集表。
1.2 培训数据采集人员，确保他们了解采集方法和要求。
1.3 建立数据采集质量控制机制，包括数据采集过程中的监督、检查和纠错。
2. 数据处理2.1 建立数据处理流程，明确数据处理的各个环节和责任人。
2.2 制定数据清洗和校验规范，确保数据的准确性和一致性。
2.3 建立数据处理质量控制机制，包括数据处理过程中的监督、检查和纠错。
3. 数据分析3.1 确定数据分析的目的和方法，并制定相应的分析流程。
3.2 建立数据分析质量控制机制，包括数据分析过程中的监督、检查和纠错。
3.3 对数据分析结果进行验证和核实，确保结果的可靠性和准确性。
4. 数据发布4.1 确定数据发布的形式和内容，并制定相应的发布规范。
4.2 建立数据发布质量控制机制，包括数据发布过程中的监督、检查和纠错。
4.3 对发布的数据进行定期审核和更新，确保数据的时效性和可靠性。
五、质量控制监督机制1. 建立统计数据质量控制监督机构，负责对统计数据质量控制制度的执行情况进行监督和评估。
2. 定期组织对数据采集、处理、分析和发布过程进行质量抽查，发现问题及时纠正。
3. 建立数据质量评估体系，对统计数据的质量进行定量评估和监测。
六、培训和沟通1. 对相关人员进行数据质量控制培训，提高其数据处理和分析能力。
2. 定期组织数据质量控制经验交流会议，分享经验和教训。
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法标题：统计数据质量控制办法引言概述：统计数据在各行各业中起着重要的作用，对于数据的质量控制尤为关键。
只有确保数据的准确性和可靠性，才能有效地支持决策和分析工作。
本文将介绍统计数据质量控制的一些方法和办法。
一、数据收集阶段的质量控制1.1 确保数据来源可靠在数据收集阶段，首先要确保数据的来源是可靠的。
只有数据来源可靠，才能保证收集到的数据是真实有效的。
1.2 设定数据收集标准在数据收集过程中，需要设定明确的数据收集标准，包括数据的格式、单位、精度等，以确保数据的一致性和准确性。
1.3 进行数据采样检查在数据收集过程中，可以进行数据采样检查，通过抽样的方式检查数据的准确性和完整性，及时发现问题并进行修正。
二、数据清洗阶段的质量控制2.1 去除异常值在数据清洗阶段，需要去除数据中的异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
2.2 处理缺失值对于数据中的缺失值，需要进行合理的处理，可以通过插值等方法填补缺失值，以避免对数据分析造成影响。
2.3 检查数据完整性在数据清洗过程中，需要检查数据的完整性，确保数据没有遗漏或错误，以保证数据的完整性和准确性。
三、数据分析阶段的质量控制3.1 使用合适的统计方法在数据分析阶段，需要根据数据的特点选择合适的统计方法，确保数据分析的准确性和有效性。
3.2 进行数据验证在数据分析过程中，需要进行数据验证，确保数据的准确性和可靠性，避免出现错误的分析结果。
3.3 进行数据可视化通过数据可视化的方式展现数据分析结果，可以直观地呈现数据的特点和规律，提高数据分析的效果和可信度。
四、数据报告阶段的质量控制4.1 编制数据报告在数据报告阶段，需要编制清晰、准确的数据报告，包括数据的分析结果、结论和建议，确保数据报告的完整性和准确性。
4.2 审核数据报告在编制数据报告后，需要进行审核，确保数据报告的准确性和可靠性，避免出现错误或遗漏。
4.3 定期更新数据报告数据报告需要定期更新，及时反映最新的数据情况，确保数据报告的时效性和有效性。
统计数据质量控制办法
统计数据质量控制办法引言概述：统计数据在现代社会中具有重要的作用，它们用于决策制定、政策评估和资源分配等方面。
然而，统计数据的质量对于保证其有效性和可靠性至关重要。
为了确保统计数据的准确性和可信度，需要采取一系列的质量控制办法。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析、数据报告和数据存储五个方面，详细阐述统计数据质量控制的方法。
一、数据收集1.1 选择合适的样本：在进行数据收集时，需要确保样本的选择具有代表性。
采样方法应该是随机的，并且样本量应该足够大，以确保结果的可靠性。
1.2 设计有效的问卷或调查表：在进行问卷调查或访谈时，应该设计有效的问卷或调查表，并确保问题的表述准确清晰。
此外，还应该避免主观偏见和引导性问题的出现。
1.3 保证数据收集的准确性：在数据收集过程中，应该确保数据的准确性。
可以通过培训调查员、使用标准化的数据收集工具和进行数据验证等方式来提高数据的准确性。
二、数据处理2.1 数据清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行清洗。
这包括检查数据的完整性、去除异常值和处理缺失值等。
清洗后的数据能够减少错误和噪声，提高数据的质量。
2.2 数据转换：在进行数据处理时，可能需要对数据进行转换。
例如，可以进行数据标准化、数据离散化或数据归一化等处理，以便更好地进行数据分析和比较。
2.3 数据集成：如果需要使用多个数据源进行分析，需要将这些数据进行集成。
在数据集成过程中，需要解决数据格式不一致、数据冗余和数据一致性等问题，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据分析3.1 选择合适的统计方法：在进行数据分析时，应该选择合适的统计方法。
不同的问题可能需要不同的统计方法，例如，描述性统计、推断统计或回归分析等。
选择合适的统计方法能够提高数据分析的准确性和可信度。
3.2 进行数据可视化：数据可视化是一种有效的数据分析方法。
通过使用图表、图形和地图等可视化工具，可以更直观地展示数据的特征和趋势，帮助人们更好地理解和解释数据。
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位，包括租赁和商务服务业、居民服务和
其他服务业、娱乐业等；另一类是非营利
性单位，包括科研和地质勘查业、文教体
卫社会保障和社会福利业、公共管理和社
会组织等。主要依据工资的增长速度进行
速度倒推，同时按占第三产业的比重和全
省的行业比重进行总量控制。
专业领域数据评估机制
建立专业领域数据评估机 制，对各市相关的基础数据进 行评估审核，以确保省市基础 数据的衔接一致。
• 对于波动较大的极端值要进行重点监控， 要对相关基础数据进行严格评估，对使用 的相关系数进行多年度的对比分析判断， 从而避免特异值的产生。
五个行业实行下管一级
•
农 林 牧 渔 业
规 模 以 下 工 业
交 通 运 输 仓 储 邮 政 业
房
社
地
会
服
产
务
业
业
下管一级的联审办法（A）
• 农林牧渔业
除了利用增加值率进
量之和（即铁路旅客周转量+公路旅客周转
量/10+民航旅客周转量/13.7）
（可用其经济普查后的结构比例趋势，结合占全省行业 的比重进行总量控制。）
• 房地产业
按其占第三产业的
比重和占全省行业的比重进行总量控制。
下管一级的联审办法（C）
• 社会服务业
根据社会服务业的经济
活动特点，归纳为两类：一类是营利性单
统计数据质量的依法监管
• 依法监管是提高统计数据质量的保障
• 各级统计部门根据统计法赋予的职责，对统计数 据质量进行检查和监督，并对统计违法行为进行 法律追究。
• 要建立健全统计执法检查制度 • 广泛开展法律宣传，加大违法案件曝光力度 • 加强业务培训，提高统计执法人员素质 • 专业人员发现违法线索，要及时告知统计执法人
• 县级统计机构是把好源头数据质量的重要 关口，要严格执行国家统计局有关县级统 计机构统计基础工作规范的要求，认真履 行统计调查和数据质量评估的工作程序和 工作职责，建立统计台帐，严格审核程序， 定期组织抽查，确保统计数据质量。
营造确保统计数据质量的氛围
• 各级统计部门都要认真履行工作职责，科 学把握统计数据质量，要在全社会营造维 护统计严肃性、确保统计数据质量的（GDP）核算
• GDP是国民经济统计中最主要的总量指标， GDP核算是数据质量控制的重点环节之一。 对市、县GDP数据质量控制，实行评估和会 审制度。从2006年起，山西省正式推行联 管联控新机制，对GDP数据质量实行新的全 方位、多层次的控制办法。
GDP核算联管联控办法
• 即：核算牵头、专业联管、省市联控，以 普查数据为依据，以联审和评估为手段， 下算、下管办法相结合，构建全省国民经 济核算科学、规范、协调、有序的工作机 制。
晋城市统计系统网上办公系统
• 网上办公系统登录界面 • 网上办公系统主界面 • 网上办公系统工作流程界面
工作流程示意图
报表审批流程
科员
科长
分管领导
局长
报省局
统计专报流程
科员
科长
分管领 导
综合科
局长
请示报告流程
科室研究提出
分管领导
局长
数据审核反馈流程
科室预审－重要数据须经评估
县级统计局
数据审核结果反馈流程示意
• 进度数据审核结果反馈
实行工作流程规范化 管理的效果
• 通过实行工作流程规范化管理，有效地解 决了一些岗位和环节存在的随意性和不规 范问题，对各个环节的工作质量和时间均 提出了明确的规定，弱化了人为因素，强 化了规则要求，显著地加强了日常工作的 规范化管理，工作效率和质量显著提高。
晋城市数据质量管理措施
统计数据质量控制
张志兴
《山西省统计数据质量控制办法》介绍 晋城市统计数据质量管理措施
《办法》出台的重要意义
《山西省统计数据质量控制办法》 从政府的高度对全省统计数据质量提出控 制监督措施，是山西省严格控制统计数据 质量的一项重大举措，必将对进一步规范 统计行为，不断完善管理制度，提高统计 数据质量产生重要的推动作用。
行控制外，还要从粮食产量、农民收入的
增长速度进行验证。
• 规模以下工业
除了利用增加值率进
行监控外，还要从其占全部工业的比重入
手，与以往年度的比例、经济普查年度的
比例进行比较分析，从而确定其相对客观
的比重。
下管一级的联审办法（B）
• 交通运输仓储邮政业
交
通运输换算周转量＝各种运输方式的货运
周转量之和+各种运输方式的标准客运周转
9 14
15 16
17 19
24 30
33 35
36 40
41 42
（（
信（
－条五
条第第－－－（－第－－ ）十
43 46
）
47 48
－
－ 条
条 ）
条 ）
条 ）
31 32
第 －
条 ）
20 23
－
条 ）
条 ）
条 ）
条 ）
条）
条条
）
））
《办法》的科学性和创新性
《办法》由过去单纯的专业技术控制，扩展 为行政控制、制度约束、依法监管和责任 追究相结合的、全方位立体式全过程的控 制管理体系，是一个集全面性、系统性、 科学性和可操作性于一体的系统方案，是 对数据质量在监督和管理上的一大飞跃， 是山西统计业务建设上的一大创新。
数据质量的制度约束
• 制度约束是保障统计数据质量的依据。
• 各级各部门要通过建立健全完善的工作制度和专 业统计制度，对统计数据的采集、加工、整理等 过程进行规范。
• 要建立常设的数据质量控制领导机构 • 要建立健全质量控制办法、完善评估制度 • 要建立数据质量定期检查、调研制度 • 要健全审核制度和报送规定、严格审批手续 • 要健全原始记录和统计台帐
晋城市数据质量管理措施
• 之十：加强统计法 律宣传，提高各级 领导和全体公民的 统计法律意识，为 统计数据质量管理 提供监督和保障。
不妥之处，敬请批评！
晋城市数据质量管理措施 之四：
实行规范化流程控制
• 为了解决部分单位不同程度地存在的制度管理不 扎实问题，今年以来，我局组织业务骨干和技术 力量进行网上办公系统的研发和尝试，统一规划 ，架构通道，建成统一的业务工作平台。主要是 从工作全局着眼，把日常分散、零乱的工作按共 性和特点及内容分类归并，统一设置行政和业务 工作内容，细化详化工作环节，做到前后相接、 环环紧扣、流水作业、流程通畅。
晋城市数据质量管理措施
之八：全力推进基层统计基础建设工程
“四有”：有机构、有人员、有制度、有条 件
“四化”：统计管理制度化、统计业务流程 化、统计调查法制化、统计手段现代化
主要内容：夯实统计基础工作，规范统计 工作程序，依法实施统计调查，确保统计 数据质量
晋城市数据质量管理措施
• 之九：狠抓干部教育培训工作，全方位提 高统计人员的政治素质和业务素质 • 统计讲坛 • 科长讲堂 • 持证上岗培训 • 三级干部培训班
• 二、市局各科（室、队、中心）均对照各自的工 作实际，认真制定了本科（室、队、中心）、本 专业的数据质量审核评估办法，并在日常报表工 作中严格执行。
晋城市数据质量管理措施 之三：全面启动“在地统计”
晋城市人民政府《关于实施在地统计工作的决 定》（晋市政发[2007]7号文） 晋城市统计局《晋城市在地统计工作方案》（ 晋市统字[2007]2号文)
GDP数据具体评估办法
• 1、相关指标趋势评估法 • 2、动态趋势（经济周期）评估法 • 3、比重（例）趋势评估法
晋城市数据质量管理的措施
• 一、市统计局专门成立了数据质量评估小组，由 郭治琛局长亲自担任组长，抽调各主要业务科室 负责人及骨干力量，经常性地根据需要进行专项 数据质量评估，取得了较好的效果，保证了主要 数据的准确性。
员，并积极配合查处
数据质量的责任追究
• 责任追究是惩处统计数据质量问题的措施 • 违反《统计法》及相关规定导致统计数据
失实，要追究相关人员的行政及法律责任。 • 建立数据质量控制一把手负责制度 • 依法惩处统计违法违规行为 • 畅通举报渠道，发挥群众监督作用
把好源头数据质量的重要关口 －－县级统计机构
数据质量控制的系统规范性要求
数据质量既要从专业技术的层面进行控制，更 要从管理、监督等非技术层面进行约束，实行行 政控制、制度约束、依法监管和责任追究相结合 的系统规范的控制。
行
制
依
责
政
度
法
任
控
约
监
追
制
束
管
究
数据质量的行政控制
行政控制是保障统计数据质量的根本。 各级统计机构、各有关部门要依据《统计 法》和有关的法律、法规所赋予的职责， 通过行政措施对统计数据采集、加工全过 程进行严格的管理，从组织角度确保统计 数据生产过程中各环节的有机运转和合理 衔接。
• 之五：建立部门统计联席会议和通报制度 • 部门联席会议制度 • 部门数据通报制度 • 统计新闻发布制度
晋城市数据质量管理措施
• 之六：积极推进统计新技术的广泛应用 • 普及网上直报与超级汇总 • 大面积实施抽样调查
晋城市数据质量管理措施
• 之七：积极推进多种统计调查方式相结合 的方法，全面提高统计数据质量 • 定期报表 • 重点调查 • 典型调查 • 统计估算
《办法》的基本框架
GDP
附社劳劳人贸交能建工农 总（
则 （ 第
－
会 科 技
统 计
动 力 抽 样 调 查
动 统 计 （ 第
口 统 计 （ 第
易 统 计 （ 第
通 运 输 邮 电 通
源 统 计 （ 第