统计数据准确性评估方法分类及适用性的研究

　　【摘要】选择合适的统计数据准确性评估方法，能够保证评估结论的可信度。基于此，本文阐述了两种常见的统计数据准确性的分类方法，包括针对总量数据评估方法与针对分类数据的评估方法，同时，将这两种分类方法进行比较，来得出不同的数据分类方法的实用性。通过论述以上内容，为数据统计人员提供一些参考。
　　【关键词】统计数据；数据评估；事后调查评估
　　我国经济的发展进步，使得一些新统计方法应用到数据统计中。由于数据统计调查内容多、处理过程较为复杂，影响了统计数据的准确性。因此，为了保证相关数据的精准性，需要构建一个评估体系，来评估数据分类方法及适用性，促进统计数据的准确性和实践的规范化，进而解决国内外对我国统计数据质量的质疑。
　　一、统计数据准确性的分类方法
　　（一）总量数据评估方法
　　1。分类方法的逻辑规则
　　数据的产生者和使用者对数据总量统计方法存在着差异。数据生产者对于数据的评估目标是中心环节，是以保障公布数据的准确性为主要目的，而数据的使用者是以数据分析的准确性为目的。这样一来，分类方法的逻辑规则就具有很大的影响。我国的数据统计系统中，各级的数据指标都存在着一定的内在逻辑，比如，期末的存量和期初存量和，国民收入要小于GDP总数等。可以使用这些逻辑关系来验证衡量指标的精准性。由于这种分类方法具有多重指标的要求，因此，当总数据小于分项数据的和，说明分项数据存在着误差，产生这样的误差原因是统计制度，在数据评估和数据审核过程中出现错误，使得总量数据逻辑出现问题。
　　2。参数比对
　　反应数据指标活动主要是通过稳定关联性和协同变化的规律，分析指标信息，能够得出基本的经验数据。使用这些参数来作为指标评定的参数，如果指标的比例偏离经验参数，说明评定方法的准确性存在的误差问题。比如在经济核算领域，经济内部结构和三次产业占总GDP的比值，或者是人均GDP占全国的次位等内容，在一定情况下，这些数值都是相对稳定的。因此，通过对比参数，能够初步确定数据精准性。
　　但是这种方法存在着一定的缺陷：第一，即使是评估的参数没有产生变化，也无法排除数据不准确的问题；第二，经验参数使用的范围有限，如果客观事实产生变化，无法确保惯用参数的精准性，也就保证不了评估结果的精准性。
　　3。指标变动对比
　　指标变动对比作是经验参数比对的一种变形方法，指标变动比对法需要和待评估指标保持很好的互动。作为评估参照标准，可以按照其变动的趋势，来评估指标的准确性。比如工业能源量增长率与经济总量增长速度，应保持高度正相关的指标，如果两个指标之间的变化趋势出现较大偏差，可以确定经济增长数据存在统计误差〔1〕。
　　（二）分类数据的评估方法
　　1。统计数值分布检验
　　掌握统计指标的个体数据分类汇总数据，从汇总数据的特定概率来进行分配，可以将个体数据的具体分布形态与特定分布进行比较，如果二者趋于一致，则表明统计数据是准确的；若二者不一致，则认为统计数据存在误差。按照特定的概率分布形态来估计，或者源于理论上的推断，能够计算出数据规模的，如产量大小、数量多少等。
　　该方法要求个体或分类统计数据服从特定概率分布，但在很多情况下，数据的先验分布是未知的，或者无法用任何一种理论统计分布来整合，因此应用范围受到限制。另一方面，即使统计数据确实符合特定分布，也不能排除全部个体存在系统性数据偏差的可能性。因此，该种方法仍未完全被接受，并且数据的检验过程也很困难，但就数据准确性来看，这种方法具有很好的操作性。
　　2。基于是事后调查的偏差评估
　　事后调查评估是控制数据质量的主要手段，通过使用随机样本调查的方法，可以将调查的数据和原始数据进行对比，来评估两组数据之间的正确与否，如果数据无法对应，说明数据的可信度存在误差。比如在人口调查中，采用重复调查程序来判断抽样调查方法的误差。调查人员将工作分为两个部分，在实施调查的时候，需要对调查对象进行重复调查，并利用一些项目辅助手段，像电话调查的方法，进行提问，来开展对调查结果的数据精准性进行评估。设置在欧盟人口普查中，也通过事后抽样调查方法，对普查数据的准确性进行评估，以此估计人口普查数字的真实性。
　　事后调查的评估方法，可以将系统存的偏差归结于调查自身问题，因此，通过控制实施重复调查方法的条件，使得这种方法可以在标准环境下使用，进而获得准确的评价。但是在实际中，事后调查的结果真实性与否，却存在着一定的争议性，尤其是在社会调查中，由于社会调查的变数过多，情况复杂，无法控制环境的标准，导致事后调查的准确性被质疑〔2〕。
　　3。误差效应的测量及其模型构建
　　统计调查误差对于统计数据准确性的影响，体现在系统偏差和增大统计结果的不确定性方面。为了对统计调查误差效应进行测量评估，通常是采用重复调查或随机实验的方法，设置不同的问卷设计、调查方式等，然后比较调查结果，同时，也可以采用方差分析来估计具体的误差效应值。比如在进行我国农业普查的事后质量抽查数据过程中，对普查数据的可靠性进行了估计，通过对与农户的基本回答方差和平均总方差的计算，发现对调查估计最大的误差来自调查员误。
　　二、两种统数据准确性分类方法的实用性对比
　　通過对比上述两种方法，得出相关实用性信息：
　　（1）可行性。针对总量数据统计信息，评定标准是数据的生产者、使用者，二者全都需要依靠评估方法和相关的统计指标作为辅助资料，辅助资料要从原始数据中获得，同时要按照标准构造来灵活的核对活动复杂性。针对个体数据的可靠性评估，主要是明确数据的分配和评估方法，并基于事后调查，来判断原始数据的精准性，这样一来，就需要大量的资金投入，来控制数据生产者的质量，确保参数的准确性；
　　（2）有效性。当数据的生产者在数据进行汇总的过程中，要依据统计的内在逻辑对数据进行审核，来发现存在的问题，同时，数据使用者还可以基于调查研究领域的相关理论，进行系统建模，来分析统计数据是否超出正常水平。此外，通过对数据产生误差的原因进行控制，按照重复调查的误差参数，来评估数据的有效性，进而确保统计工作的质量；
　　（3）数据可靠性分析。上述两种方法如果无法评定数据统计的精准性，导致这种情况的原因有两个：第一，将实际的数据判定误差；第二，将误差数据判定为可靠。针对这两种数据评估分类方法而言，无法确定统计数据的精准性和可靠性，会使评价结果出现错误。针对数据的生产者而言，需要提升数据误差的辨别能力，来最大程度的降低数据的误差；针对数据的使用者而言，要利用事后调查方法，来进行评估，进而对误差机制进行控制，进一步降低数据评估的误差，提升精准性〔3〕。
　　三、结论
　　综上所述，通过总量数据和分类数据评估方法，能够提升统计数据的准确性。在此基础上，针对个体数据的可靠性评估主要是明确数据的分配和评估方法，并基于事后调查，来判断原始数据的精准性；同时，通过对数据产生误差的原因进行控制，按照重复调查的误差参数，来评估数据的有效性，进而统计工作的质量。因此，通过分布检验统计数值，应用事后调查的偏差评估方法，能够评估出统计数据的准确性。
　　【参考文献】
　　〔1〕吴春堂。影响统计数据准确性的因素及解决对策分析〔J〕。现代经济信息，2017（21）：101。
　　〔2〕孙红。统计数据准确性评估：方法分类及适用性分析〔J〕。统计与管理，2016（09）：1213。
　　〔3〕祝君仪。大数据时代背景下统计数据质量的评估方法及适用性分析〔J〕。中国市场，2015（29）：4142。