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經濟師考試中級經濟基礎輔導資料：統計數據搜集方法與質量

一、統計數據搜集的方法

(一)搜集第一手統計數據的方法

搜集調查對象的原始數據，常用的方法有直接觀察法、報告法、采訪法等。任何一種調查都必須采用一定的調查方法去搜集原始數據，即使調查的組織形式相同，其調查方法也是可以不同的。應根據調查目的與被調查對象的具體特點，選擇合適的調查方法。

(1)直接觀察法。直接觀察法是指調查人員到現場對調查對象進行觀察點數和計量，以取得原始數據的過程。我國的農產量抽樣調查常用這種方法。

(2)報告法。報告法是我國統計調查中常用的方法，一般由統計機構將調查表格分發或利用網絡傳送給被調查者，被調查者則根據填報的要求將填好的調查表發同。在被調查單位有健全的原始記錄和核算制度、統計基礎較好的條件下，利用報告法能夠有效地取得數據。我國現行的統計制度采用的就是這種方法。

(3)采訪法。采訪法是根據被調僉者的答復來搜集統計數據，這種方法又分為口頭詢問法和被調查者自填兩種。口頭詢問法是由調查人員對被調查者逐一采訪，當面填答。被調查者自填法，即調查人員把調查表交給被調查者，向被調查者說明填表的要求和方法，并對有關注意事項加以解釋，由被調查者按實際情況一一填寫，填好后交給調查人員審核并收回。

(4)登記法。登記法是由有關的組織機構發出通告，規定當事人在某事發生后到該機構進行登記，填寫所需登記的材-料。如我國的人口出生和死亡的統計以及流動人1：2的統計，就是采用規定當事人到公安機構登記的方法。

(5)電話訪問法。電話訪問是調查人員通過電話向被調查者詢問、交談以獲得所需資料。該方法在西方國家是一種普遍使用的調查方法。目前，在國外流行的有中心控制電話訪談法和電腦輔助電話訪談法(CATI)。在我國，隨著電子計算機系統的普及，電話訪問系統將會日益完善并得到廣泛的應用。

(6)網絡調查法。隨著互聯網的普及，傳統的調查方法都可以和網絡結合，形成網絡調查。

(7)試驗設計法。試驗設計法是用于搜集測試某一新產品、新工藝或新方法的使用效果的數據的方法。利用試驗設計搜集數據，必須在控制的條件下進行試驗并在試驗過程中搜集數據。一般的，對于可以通過科學試驗取得數據的，采用試驗設計法;而對于無法通過科學試驗獲得數據的，例如社會經濟現象，則應用大量觀察法。

任何一種搜集原始數據的方法都有各自的優點和缺點，以及各自的應用條件，一項調查采用何種方法搜集統計數據要根據社會經濟現象的特點和自身的客觀條件來決定。

(二)搜集第二手數據的方法

對于大多數研究工作者和實際工作者來說，直接進行調查往往是不可能的，。通過各種渠道獲取現成的第二手數據，是十分重要而有效的手段。第二手統計數據的主要來源有公開的出版物、未公開的內部調查等。

在我國，公開出版或報道的社會經濟統計數據主要來自國家和地方的統計部門以及各種報刊媒介。如中國統計出版社出版的《中國統計年鑒》《中國統計摘要》《國際統計年鑒》《中.國人口統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國社會統計年鑒》，各省(自治區、直轄市)的地方統計年鑒和各部門的專業統計年鑒，統計資料匯編和統計公告等。世界各國、聯合國及許多國際組織都定期出版各種統計年鑒，提供各種統計數據。此外，報紙、雜志、廣播、電視、歷史文獻及著作，也是獲得第二手數據的重要渠道。尤其隨著因特網的飛速發展，我們可以通過網絡更加方便快捷地獲取廣泛的第二手數據。

一些由于受公開發表篇幅限制或保密等原因未公開發表的內部調查的數據，特別是調查的原始數據，是非常寶貴的第二手數據資源。通過與原調查單位進行合作，并注意保密及合理使用等問題，可以充分發揮這些第二手數據的作用。

利用間接來源的統計數據，必須注意幾個問題。首先要.評估第二手數據的可用價值。有些歷史資料盡管保存完好，但現實已發生變化;可能無法用來說明新的現實問題。無法找到原始的調查背景資料，或數據保存不完全，數據缺失過多，都會降低第二手數據的使用價值。其次，要注意指標的含義、口徑、計算方法是否具有可比性，避免誤用和濫用。隨著社會經濟的發展，統計制度會發生相應的改變，統計指標的名稱可能未變，但含義、口徑、計算方法卻發生了變化。在使用不同時期的統計數據時，要考慮進行必要的調整，保證可比性。再次，注意彌補缺失數據和進行質量檢查。不完整的歷史數據，要根據需要和可能設法進行適當的補充;存在問題的數據，要及時剔除或糾正。最后，引用統計數據時，一定要注明數據來源，既方便他人查找核對，也是尊重他人勞動成果和知識產權的要求。

二、統計數據的質量

(一)統計數據的誤差及誤差的來源

搜集統計數據是統計研究的第一步，如何保證統計數據的質量是數據搜集階段應重點解決的問題，因為統計數據質量的好壞直接影響到統計分析結論的客觀性與真實性。為確保統計數據的質量，在數據的搜集、整理、分析等各階段都應盡可能減少誤差。統計數據的誤差通常是指統計數據與客觀現實之間的差距，誤差有登記性誤差和代表性誤差兩類。

登記性誤差是調查過程中由于調查者或被調查者的人為因素所造成的誤差。調查者所造成的登記性誤差主要有：調查方案中有關的規定或解釋不明確導致的填報錯誤、抄錄錯誤、匯總錯誤等。被調查者造成的登記性誤差主要有：因人為因素干擾形成的有意虛報或瞞報調查數據，這種誤差在統計調查中應予以特別重視。從理論上講，登記性誤差是可以消除的。

代表性誤差主要是指在用樣本數據進行推斷時所產生的隨機誤差。其產生的原因主要有：抽取樣本時沒有遵循隨機原則;樣本結構與總體結構存在差異;樣本容量不足等等。這類誤差通常是無法消除的，但事先可以進行控制或計算。

(二)統計數據的質量要求及檢查

數據的質量包括多方面的含義，而不僅僅是指數據本身的準確性或誤差的大小。就一般的統計數據而言，可將其質量評價標準概括為六個方面①精度，即最低的抽樣誤差或隨機誤差;②準確性，即最小的的非抽樣誤差或偏差;③關聯性，即滿足用戶決策、管理和研究的需要;④及時性，即在最短的時間里取得并公布數據;⑤一致性，即保持時間序列的可比性;⑥最低成本，即在滿足以上標準前提下，以最經濟的方式取得數據。

現在，人們對統計數據的質量提出了越來越高的要求，當我們搜集統計數據時，在調查方案的設計、數據的搜集、數據的處理與分析的各個環節中，都應注意保證數據的質量，以得出切合實際的客觀結論。

通過各種渠道將統計數據搜集上來之后，首先應對這些數據進行加工整理，使之系統化、條理化，以符合分析的需要。數據整理通常包括數據的預處理、分類或分組、匯總等幾個方面的內容，它是統計分析之前的必要步驟。數據的預處理是數據整理的先前步驟，是在對數據分類或分組之前所做的必要處理，包括數據的審核、篩選、排序等。

（責任編輯：中大編輯）

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