统计数据质量影响因素分析论文
统计学分析论文统计学数据分析
统计学分析论文统计学数据分析统计学分析论文篇1浅析加强统计学习提高统计分析水平【关键词】统计分析统计学习企业提高一、统计分析的重要性和作用完整的统计分析工作，通常都是通过综合运用统计数据进行统计分析工作，统计工作的作用是非常突出的，它可以充分发挥统计信息的咨询和监督职能，提高统计服务质量水平。
从而使统计分析在统计工作中占据着非常重要的地位。
从某种意义上说，统计分析的水平，在一定程度上可以反映一个单位的统计工作水平，是衡量一个单位统计水平的重要标志，对一个单位的统计分析有重要的阶段性作用。
通过统计分析，统计部门可以发挥优势，发挥与统计部门相关的整体功能的发挥，可以发现统计工作中的新问题，然后进行改革和创新统计工作，可以锻炼和培养出具有高素质的统计专业队伍力量，在统计工作中创造新优势，形成核心竞争力，人才一直是企业竞争的关键因素，综合力量的对比，最终也体现到人才的竞争上面，因此，对于统计工作来说也是一样，要重视对统计专业人才的培养，这样才能保证统计分析工作的正常进行。
二、统计分析技术统计分析技术的核心在于是不是有突破，即：研究的内容是新的，方法也是新的。
这里的统计分析技术强调的是创新，新的内容，新的方法，新的理念，等等，只有创新才能进行发展，才会有新的突破。
要求的新的内容：要定量分析，把握好经济发展的脉搏，对统计分析技能进行分析和了解，提高预警，预测能力，了解政策取向，在新的形势下，我们必须增加可以反映统计时间的因素，在统计分析中，时间要素很重要，有时候会对结果产生很大的影响。
四句话级别上做文章，抓迹象，看趋势，了解主要矛盾进行定量分析，了解自然现象的统计分析新方法的应用。
统计分析的过程应注意的一些问题。
垂直指数对比，各种相关的目标，反映客观经济现象是好还是坏，大小，速度等，揭露矛盾，找出差距，然后对经济现象进行比较分析。
通过国家，区域经济类型之间的所属单位之间的在同一时间不同的相关指标的具体比较分析。
论文中的数据质量控制与分析方法
论文中的数据质量控制与分析方法数据质量在科研和学术领域中至关重要。
为确保研究的可靠性和准确性，研究人员需要对数据进行严格的质量控制和分析。
本文将介绍论文中常用的数据质量控制与分析方法，以帮助研究人员在写作过程中有效处理数据。
1. 数据质量控制方法一项有效的数据质量控制方法可确保数据的准确、完整和一致性。
以下是一些常用的数据质量控制方法：1.1 数据清洗数据清洗是指对数据进行检查和清理，以排除错误、缺失和重复数据。
在论文中，研究人员可以使用不同的工具和技术来清洗数据，例如使用数据清洗软件、编写脚本或使用数据清洗算法。
通过数据清洗，研究人员可以确保数据的质量和准确性。
1.2 数据验证数据验证是指对数据进行验证和验证确保其准确性。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来验证数据，例如交叉验证、逻辑验证和外部验证。
通过数据验证，研究人员可以在报告结果时保持数据的一致性和正确性。
1.3 数据整合数据整合是指将来自不同来源的数据合并成一个完整的数据集。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来整合数据，例如使用数据库管理系统或编写数据整合脚本。
通过数据整合，研究人员可以将来自不同来源的数据集合并到一个统一的数据集中，以便进行分析和研究。
2. 数据质量分析方法数据质量分析是指对数据进行分析和评估，以确定数据的质量和可靠性。
以下是一些常用的数据质量分析方法：2.1 缺失值分析缺失值是指在数据集中缺少某些观测值或属性。
在论文中，研究人员可以使用不同的方法来分析和处理缺失值，例如删除缺失值、填补缺失值或使用缺失值处理算法。
通过缺失值分析，研究人员可以更好地理解数据中缺失值的原因，并确定适当的处理方法。
2.2 异常值分析异常值是指在数据集中与其他观测值明显不同的异常观测值。
在论文中，研究人员可以使用不同的统计方法和技术来识别和处理异常值，例如箱线图、散点图和异常值检测算法。
通过异常值分析，研究人员可以排除异常值对数据分析的影响，以获得更准确的结果。
统计方面论文优秀范文参考
统计方面论文优秀范文参考统计学工作是一项注重数据的准确、及时的基础性工作，是各级政府制定经济决策的重要依据。
下文是店铺为大家整理的关于统计方面论文的内容，欢迎大家阅读参考!统计方面论文篇1浅议金融稳健统计与金融监管摘要：我国商业银行资本充足率估计偏高，因此影响了对金融稳定性的衡量。
本文讨论了在金融危机背景下我国应如何从金融监管的角度应对商业银行资本充足率偏低的问题。
近些年来，随着市场经济的深入发展，中国的财政金融体制发生了巨大的变化，加入WTO后，中国面临着金融风险相互传递所带来的风险。
这对于构建稳健的金融体系造成了前所未有的挑战。
一、金融稳健统计在衡量金融稳定性中的地位：20世纪90年代以来，金融风暴在全球经济体系中造成了巨大的危害性。
随着金融业趋向全球化，全球金融市场之间的联系和依赖加强，金融风险在国家之间相互转移、扩散的趋势也在增强。
此时，在国际化的背景下，金融稳健统计成为了新时期维护国家经济稳定、提高金融体系稳定性的必然要求。
在货币与金融统计中，对金融稳定性的审慎分析包括金融监管统计和金融稳健统计。
其中，金融监管统计是从微观层面上，对单个金融机构的风险进行监管和统计，衡量的是个体风险;而金融稳健统计则是从宏观层面上，对各个金融机构的集体行为对宏观经济运行产生的影响进行分析和统计，衡量的是整个金融体系的风险，即系统风险。
金融稳健统计，是一个国家检测宏观金融风险、维护金融稳定的重要工作。
其核算基础是《国民经济核算》《国际会计准则》和《巴塞尔协议》，在对金融机构业务经营、信用状况的监控方面，金融稳健统计遵循审慎性原则，坚持《巴塞尔协议》中的CAMELS标准，它包括五项考核指标，即：资本充足状况，资产质量，收益与利润状况，流动性和对市场的敏感程度。
金融稳健统计涉及的统计对象包括存款机构部门、非银行金融机构、企业部门、住户部门、金融市场和房地产市场。
其中，对一国金融稳定影响最大的当属存款机构部门。
论文写作中的数据统计与分析
论文写作中的数据统计与分析数据统计和分析在论文写作中扮演着重要的角色。
它们为研究者提供了有力的证据和客观的结论，帮助读者更好地理解论文的主题和目的。
本文将探讨论文写作中数据统计与分析的重要性，并介绍一些常用的统计方法和工具。
一、数据统计的重要性数据统计是论文写作中不可或缺的一部分。
通过统计数据，研究者可以从大量的信息中提取有用的内容，找出规律和趋势，丰富论文的内容。
数据统计有助于提供定量的证据，增加论文的可信度，并为结论的建立提供有力支持。
数据统计和分析还能够帮助研究者更好地解释研究结果。
通过分析数据，研究者可以将数据与论文的研究目的相联系，解释数据的意义和影响，使读者对论文的结论有更清晰的认识。
二、常用的统计方法和工具1. 描述性统计描述性统计是描述和总结数据的一种方法。
它通过提供简洁的统计量（如均值、中位数、标准差等），来描述数据的分布和趋势。
描述性统计常用于论文中对样本进行描述、对实验结果进行总结等方面。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是指通过可视化手段（如图表、图像等）来概括和揭示数据的特征和规律。
这种方法可以帮助研究者从数据中发现新的见解和趋势，提供启示和思路，并为后续的统计分析提供基础。
3. 相关分析相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关性。
通过测量变量之间的相关程度，研究者可以了解它们之间的关系，并在论文中加以解释。
常用的相关分析方法包括相关系数、散点图等。
4. 回归分析回归分析是一种用于探索和建模变量之间关系的方法。
它可以帮助研究者确定自变量对因变量的影响程度，并为后续的预测和解释提供依据。
回归分析常用的方法有线性回归、多元回归等。
5. 统计软件工具在数据统计和分析中，使用统计软件工具可以更高效地进行数据处理和分析。
常见的统计软件包括SPSS、Excel、R等，它们提供了丰富的统计功能和方法，可帮助研究者处理大量的数据和进行复杂的分析。
三、数据统计与分析的注意事项在进行数据统计和分析时，需要注意以下几点：1. 数据质量：确保数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失值对结果的影响。
学术写作中的数据分析技巧运用统计方法提升论文质量
学术写作中的数据分析技巧运用统计方法提升论文质量学术写作是研究者和学者交流研究成果的重要方式，而数据分析则是支撑学术写作的关键环节之一。
本文将讨论在学术写作过程中运用数据分析技巧和统计方法来提升论文质量的重要性以及具体应用。
一、引言在学术研究中，数据分析是理解研究现象、验证研究假设和支持结论的根本手段之一。
通过运用适当的统计方法，研究者可以更加客观地分析和解读数据，从而提高论文的可信度和说服力。
二、数据预处理在进行数据分析之前，数据预处理是必不可少的一步。
数据预处理包括数据清洗、变量选择和缺失值处理等。
通过数据清洗，我们可以剔除异常值和错误数据，保证数据的准确性。
变量选择则能够帮助我们筛选出重要的变量，减少不必要的分析工作。
而缺失值处理则可以解决数据集中存在的缺失值问题，以确保数据完整性和准确性。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，有助于读者更加直观地理解数据和研究结果。
在学术写作中，数据可视化可以用来呈现实证结果、趋势分析和比较分析等。
例如，使用柱状图、折线图或散点图来展示数据分布、变化趋势和相关性分析等，这样可以使读者更加清晰地理解论文中的数据。
四、描述统计分析描述统计分析是对数据集整体进行统计和描述的方法。
在学术写作中，描述统计分析用于总结和描述数据的基本特征，如均值、标准差和频数等。
通过描述统计分析，研究者可以对数据进行初步的分析和解读，并为后续的统计分析提供基础。
五、推论统计分析推论统计分析是通过对样本数据进行统计推断，来推断总体特征和相关关系的方法。
在学术写作中，推论统计分析常用于研究假设的检验和参数估计。
例如，通过假设检验来验证研究假设的有效性，或者使用回归分析来估计变量之间的关系和影响程度等。
通过推论统计分析，可以为研究者提供更加可靠和有说服力的结论。
六、回顾与讨论在学术写作的结尾，研究者需要对数据分析的结果进行回顾和讨论。
回顾和讨论部分应该与引言中提出的研究问题和目标相对应，并结合推论统计分析的结果进行分析和解读。
中国统计数据质量分析
中国统计数据质量分析改革开放以来，随着人们对统计数据质量重要性的认识逐步加深，中国统计数据质量存在的各种问题也越来越受到关注。
现在，中国统计数据质量依然面临诸多挑战，包括如何与国际接轨、建立有效的质量管理体系等。
从统计数据质量内涵、存在的问题、产生的原因、改进办法等几个方面加以了论述。
标签：统计数据;质量;问题;改进办法1 背景随着社会对统计数据的关注度越来越高，公共政策和公共治理对统计数据的依赖越来越重，公众对统计数据的要求也越来越高的同时，对统计数据的质疑之声此起彼伏。
湖北省统计局副局长、中南财经政法大学财税学院教授、博士生导师，叶青指出：房价、地方GDP之和大大高出全国核算数据、城镇职工平均工资统计范围太窄、城镇登记失业率不反映真实失业率等，都让老百姓对统计数据心生迷雾。
为了加强对政府统计数据质量的研究，推动统计数据质量的提高，在2011年7月份，中国统计学会召开“政府统计数据质量”专题研讨会。
大会征集论文内容以政府统计数据质量为主题，主要涉及统计数据质量内涵、质量评估、影响因素、改进途径、数据质量控制方法等不同角度。
大会专家学者分别从理论研究成果、工作经验介绍以及前人研究成果的系统总结等各个方面对中国政府统计数据质量进行了探讨。
2 文献回顾金勇进（2010）从统计数据质量控制与评估技术方法、统计数据质量管理体系建立等方面进行了理论研究。
技术方法包括：测量误差的统计分布和检验研究，抽样误差以及非抽样误差理论研究，缺失数据的统计处理方法研究，汇总数据的误差理论研究等。
中国从1993年改用SNA国民经济核算体系，以及2002年加入GDDS以来，中国统计数据质量标准越来越与国际接轨，但是差距也是存在的。
IMF的数据质量评估框架（QDAF）为统计数据质量进行定性评估提供了一种方法，其主要内容包括五个维度：质量的先决条件、诚信的保证、方法的健全性、准确性与可靠性、适用性。
在我国，统计数据质量除了受到统计制度、核算水平等方面因素的影响外，缺少一个全面适用的统计数据的质量评估标准也是不可忽视的原因（常宁，2004）。
统计学论文(数据分析)
统计学论文(数据分析)统计学论文(数据分析)引言概述:统计学论文是一种重要的学术研究形式，它通过收集、整理和分析数据来揭示数据背后的规律和趋势。
数据分析是统计学论文的核心内容，它可以帮助我们了解数据的特征、关系和趋势，从而为决策提供科学依据。
本文将从数据收集、数据清洗、数据分析方法、结果解释和结论总结五个方面，详细介绍统计学论文中的数据分析过程。
一、数据收集:1.1 选择合适的数据源：在进行数据分析之前，首先需要确定数据的来源。
可以从公共数据库、调查问卷、实验记录等多种渠道获取数据。
1.2 确定数据采集方法：根据研究目的和数据特点，选择合适的数据采集方法。
可以采用观察、实验、调查等方法收集数据。
1.3 确保数据的可靠性和有效性：在数据收集过程中，应注意确保数据的可靠性和有效性。
可以通过多次观察、重复实验、合理设计问卷等方式提高数据的质量。
二、数据清洗:2.1 数据筛选和去除异常值：在数据分析之前，需要对数据进行清洗，筛选出符合研究目的的数据，并去除异常值，以保证数据的准确性和可靠性。
2.2 数据缺失值处理：在数据收集过程中，可能会出现数据缺失的情况。
对于缺失值，可以采用插补方法或者删除缺失数据的方式进行处理。
2.3 数据标准化和转换：为了方便数据的比较和分析，可以对数据进行标准化和转换。
常见的方法包括z-score标准化、对数转换等。
三、数据分析方法:3.1 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行整体描述和总结的方法。
可以通过计算平均值、标准差、频数等指标，来了解数据的分布和变异情况。
3.2 探索性数据分析：探索性数据分析是通过可视化和图表分析等方法，发现数据中的模式和关系。
可以使用散点图、箱线图、直方图等图表来展示数据的特征。
3.3 推断性统计分析：推断性统计分析是通过对样本数据进行推断，来推断总体的特征和关系。
可以使用假设检验、方差分析、回归分析等方法进行推断。
四、结果解释:4.1 解释分析结果：在数据分析完成后，需要对分析结果进行解释。
影响统计数据质量原因探析论文
影响统计数据质量的原因探析摘要统计数据是经济社会发展的晴雨表，统计数据质量是统计工作的生命。
随着我国社会主义市场经济体系的建立和完善，经济领域呈现经济利益多元化、经济格局多样化、经济统计现代化的趋势，对统计数据的质量要求越来越高，与此同时，国内外社会各界对统计数据的质量也越来越关注。
本文从调查对象配合程度、统计力量和投入、政绩考核、现行统计方法制度等因素对统计数据质量的影响进行了简要分析。
关键词统计数据质量原因中图分类号：f273 文献标识码：a国家计生委公布《省级人口个案库数据质量评测结果》，20个省2000～2009年出生人口总数与人口计生统计报表数据相比高出12%。
近一两年，因统计数据的差异引来各方关注的案例不在少数，“房价上涨率之争”、“地方gdp之和大于全国”、“失业率到底是多少”、“工资风波”……一连串的疑问让统计数据的质量引起大家的怀疑，统计数据的公信力遭受考验。
影响统计数据质量的原因很多，也很复杂。
随着改革开放的深入和经济的快速发展，各种利益主体日益多元化，各种思想观念错综复杂，各种经济行为多种多样，调查对象的配合意识日趋淡薄，采集真实数据越来越困难。
即使获得了真实的数据，但由于政绩考核等因素，难以完全避免外部干扰从而使最终的统计数据面临失真的可能。
从统计工作流程来看，统计指标体系不完善，统计数据的采集、审核、传输、处理、汇总、评估、发布等各个环节的质量管理不到位，调查手段不够先进、调查人员的质量意识不够强、体制机制不够完善、法律法规不够健全等，所有这些因素最终都会体现在统计数据的质量上，严重制约统计数据质量的提高。
具体来说影响统计数据质量的原因主要有以下几点：一、调查对象配合程度下降统计工作的首要环节是数据采集，即从企业(法人单位或产业活动单位)和家庭收集单个个体的资料，然后再进行处理汇总。
如果调查对象的第一手资料有误差，最终的数据就难以准确。
可见，调查对象的配合是至关重要的。
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统计数据质量影响因素分析论文一、当前统计数据质量存在的主要问题（一）统计调查对象虚报、瞒报、少报，当前以少报、瞒报为主。
今年4月份，我局对24家工业企业上报数据进行了质量检查，发现少报产值的企业就有7家，少报产值2221万元,户均少报产值317万元；而同期多报产值的企业只有3家，多报产值295万元,户均多报产值98万元。
剔除企业多报产值,加上企业少报产值,企业共少报产值1926万元,占24家企业原上报产值28.1%,户均少报产值80万元。
（二）政府统计调查尤其是县、镇两级政府统计力量不足，存在漏统现象（三）统计部门地位不高，抗干扰整体能力不强（四）统计过程中缺乏统一质量监控标准和依据，反映在基层填报人员更换频繁，台帐、原始记录不全，历史资料混乱，原生性和再生性差错层出不穷（五）数出多门情况时有发生，也是造成数据质量不实的原因之一。
如在2002年我市抽查的19个镇中，发现有9个镇的2002年政府工作报告（或党委工作报告）使用的统计数据与统计年报数据不一致，镇政府工作报告（或党委工作报告）所使用的统计数据普遍高于统计年报数据，占被检镇的47.4%。
二、原因统计数据质量存在问题的原因是复杂和多方面的。
既有内在原因，又有外在原因：（一）内在原因1、现行统计管理体制滞后。
现行我国统计管理体制实行的是“统一领导、分级负责”的办法，统计部门作为地方政府的一个职能部门、人员、编制、经费以及任免都由地方政府决定，而地方领导干部的升降，在一定程度上系于体现在政绩的统计数字上；地方统计部门领导的升降完全由地方决定，这样的统计体制，客观上强化了行政对统计数字的干预，统计部门和统计人员难以独立地行使统计监督的职权。
2、统计调查方法制度改革滞后。
改革开放以来，统计为适应形势的发展，统计方法制度进行了一系列的改革。
如恢复和建立农产量抽样调查和农村住户收支调查；推行了城市居民住户收支调查；先后开展了社会商品零售价格指数、居民消费价格指数、生产价格指数；用SNA体系取代了MPS体系等等。
但遗憾的是：改革统计生产关系，解决统计生产力的过程中，统计无论是体制还是方法制度基本没有实质性进展，仅限于修修补补。
3、报表指标种类繁多，调查项目之间重复。
现在的统计报表和指标不说多如牛毛恐怕也离不远了。
从长期统计工作实践特别是近年来的实际统计工作中，不知是因为适应形势所累，还是在这经济转轨时期本身就是不可逾越的障碍，确实使人感到统计改革有违原来的初衷。
原来国家统计改革一直讲的都是要精简报表、精简指标，理顺工作关系，尽量减少或避免数出多门，最终目的是要减轻基层负担、提高统计数字质量。
然而现在同一指标在统计局内部重复布置，你抄我的、我抄你的、互相核对打架的现象始终没有能够得到有效的解决，从而造成许多重复劳动和资源浪费。
与时同时，政府综合统计制度与部门统计制度调查项目内容之间重复。
如：农业耕地面积、农业机械化情况、畜牧业生产情况、种植业产品产量、企业集团统计、建筑统计、批发零售贸易统计、房地产统计、固定资产投资统计、乡镇企业统计等。
就部门统计之间而言，同一指标多个部门调查的现象时有发生。
如粮食产量指标，农业局、粮食局、统计局都调查；投资指标，改革与发展局、经贸局、统计局、建设局都调查；出生人口指标，公安部门、计生局、统计局都搞。
就政府综合统计部门内部各专业制度而言，重复统计内容有：农村乡卡调查，综合乡卡调查数字抄农村乡卡数等。
另外，由于各项制度组织主体不同，造成不同统计制度需要时对一调查重复布置，也形成了部分统计内容重复调查现象。
（二）外在原因1、《统计法》作用有限。
《统计法》的颁布实施，对统计违法现象的认定和处罚都有明确的规定，对净化统计环境起到了积极作用。
但是，由于基层统计力量的薄弱和统计数字与政绩的关系，统计法的作用受到极大限制，近些年县级政府综合统计部门进行的统计执法大检查“雷声大、雨点小”，不足以震慑统计违法者。
2、统计部门人力、经费、物资投入不足制约统计数字质量的提高。
虽然统计部门与过去比现在统计力量、经费投入得到了一些加强，但是与当前统计任务比还不适应。
特别是在县镇两级的统计工作中这个问题特别严重。
比如，镇级只有一名兼职统计人员，一方面要完成镇中心工作，另一面又要应付统计的调查任务，“顶上千条线，底下一根针”，不管上边有多好的想法和做法都得基层去完成，基层是统计数字的源头。
目前，我市各县统计局工作人员一般只有15—20人，在统计工作量不断增加情况下，县级统计部门完成现行18个专业报表任务己穷于应付。
人力、物力、经费不足，是严重影响统计数字质量的一个很重要的因素。
3、客观环境的变化，对统计数字质量产生了很大影响。
从客观外界条件看，一方面统计调查环境迅速的变化确实给统计工作带来许多困难。
统计数“正规”来源渠道越来越窄，在企业改制中许多国有、集体企业，通过股份制、拍卖、兼并重组，原有的统计机构和人员变化或撤消，获取资料的正常渠道不存在了。
由于市场经济的运行，调查量剧增，与当前统计管理体制和统计方法制度不适应。
另一方面，全社会对统计信息需要的数量、质量都提出更新更高的要求，社会需要的“缺口”很大，有一些数字根本没有。
不需要的，要上一大堆，都在躺着睡大觉。
所以统计方法制度要进行重大调整改革。
4、被调查者合作程度降低，影响了统计数字质量。
经济改革的深入，使得统计调查对象越来越复杂。
原来主要调查对象都是组织、有管理的单位，现在是面对千家万户全社会。
在市场经济条件下，形成利益多元集团，由于利益的驱使，使得各种各样的被调查对象总是千方百计地保守自己的“秘密”，出现瞒报、少报统计数字的现象十分严重。
5、基层统计人员积极性无法调动性。
三、建议要有效提高统计数据质量，必须从影响质量的根本着手，提高质量才能持久。
（一）改革现行的统计管理体制。
最好能实行垂直领导，使政府统计部门地位更加超脱。
若近期未能实行垂直管理，则要从5个方面加强统计活动的独立性：一是抓住国家启动修改统计法的有利时机，通过立法进一步确定和加强现行的国家、省、地、县四级统计调查体系进行统计活动的超脱性、独立性地位。
二是进一步加强镇级统计工作，将镇级统计真正纳入政府统计工作序列，使镇级统计工作实体化。
三是现行“下管一级”的思路要向整个统计调查体系的深度和广度拓展。
在可能的情况下，编制、人员、经费等都可以下管一级。
四是镇一级统计业务全部由镇一级独立完成，县级统计部门只对其进行业务指导和监督，通过各种手段，把好镇级统计数据关。
五是加强对全社会的统计管理职能，各级政府统计部门应加速业务职能为主向管理执法职能为主的转变过程，将自己从繁重的业务中解脱出来。
政府统计部门只干综合的统计业务。
如国民经济核算、基本单位名录库，全国性的普查等，能让部门搞的就让部门去搞，能让民间统计调查机构搞的就让他们去搞，对这些统计工作，政府统计部门主要抓管理，抓数据的评估与监督。
（二）明确政府统计职能。
当前，统计职能有不断被扩大的趋势，其结果是报表增多、指标增设、调查频率增快，造成基层穷于应付，也难以应付，最终是马虎应付，质量下降，走入恶性循环。
对此，应重新界定政府统计职能，我们认为政府统计职能就是为国家宏观调控经济、社会服务，其它能减少职能都应减少，非此职能工作能不参与的最好不参与。
（三）建议组织部门改革干部考核制度，完善干部管理体制。
统计实践告诉我们，现行干部考核制度和干部管理体制也是导致和助长统计数字造假的重要源头。
因此，应建议组织部门进一步改革干部考核制度，完善干部管理体制，按科学发展观要求对各级干部的进行全面考核、评价。
（四）改革现行统计方法制度。
统计制度方法与统计数据质量密不可分，当前制度方法应着重从三个方面进行改革：首先必须明确政府统计应收集那些资料，这是统计方法制度改革重点；其次建立一套符合我国国情的国民经济核算体系及适应科学发展观要求的统计指标体系，并且保证经确定的统计指标体系的全国统一和相对稳定，对指标的含义、统计口径、计算方法都必须做出说明和界定范围，同一指标不能有两种口径和随意变更。
第三是研究建立从我国实际出发的科学适用的统计调查方法体系，适当减少全面统计报表，推广抽样调查。
（五）加强统计执法力度。
要通过不断统计执法，让全社会都能认识、了解统计工作，正确认识统计工作，支持和配合统计工作，正确认识和使用统计统计数据。
一是要建立专门的统计执法队伍，国家成立执法总队，各省设立执法支队，地、县建立执法分队。
并开展全国或全省一盘棋的统计执法。
二是要建立人民法院对统计行政处罚予以强制执行的制度，把统计执法活动与人民法院的强制执行制度相衔接，与其他执法部门联合办案，形成合力，发挥行政执法的整体效能。
三是要加强统计执法检查的力度与频度，使统计执法检查工作日常化、规范化，要建立违法统计案件的举报制度。
（六）对统计工作全过程实行全面质量管理。
第一对每项统计调查要制定数据质量评价标准，应把现有数据质量的评估标准从准确性扩大到准确性、及时性、适用性三维的质量标准。
第二健全和完善数据质量管理体系。
建立必要的组织机构或相对独立的统计数字质量监督评价机构。
美国、英国、加拿大等国家的统计机构十分重视统计数字质量评价管理，都建立了专门的统计数字质量监督管理机构，来评价政府的统计数字。
这一方面值得我们借鉴学习。
第三采用多种形式开展质量管理，如定期开展数据质量情况调查和分析、邀请统计机构外部专家来评价等。
（七）加大对县及县以下统计部门的经费、人力投入。
现在基层统计力量、经费不足的问题、矛盾十分突出，县及县以下统计部门是统计数字质量的源头，数字源头不能保证，又怎能保证全过程的统计数字质量呢？因此，加大对基层经费、人力和计算机投入也是保证统计数字质量很重要措施。
（八）抓好统计队伍建设，营造统计文化。
统计事业的成败在于统计队伍的素质，作为统计工作最前线县、镇（街道）是整个统计体系中承上启下的关键环节。
因此，抓好抓实抓细县、镇两级统计基础工作，有利于把牢统计数字“入口”的质量关，做到不进假数。
同时积极探索文明向上的统计文化，使广大统计工作者明确提倡什么，反对什么，培养爱岗敬业，心系统计的主人翁精神。
（九）加快统计信息网络建设。
特别要加快县镇两级统计网络建设，采用计算机对统计信息进行处理、传输，提高统计数字质量。