统计误差成因及其对策分析

　　摘要：统计误差产生的原因十分复杂，误差种类繁多，因而，统计误差的控制是一项非常复杂的工程。为此，我们必须对统计误差的种类及产生原因进行全面深入的分析，并在此基础上建立一个具有标本兼治、防控结合的统计误差控制系统，以达到全面控制统计误差的目的。
　　关键词：统计；误差；成因；对策
　　一、统计误差的成因
　　1。统计设计误差。此类误差是指统计的设计者和组织者对统计的目的、总体、总体单位，统计内容、统计指标、统计方法、统计制度等设计不完善、不科学而导致的。产生这种现象的原因可能是多方面的，有可能设计者带有较强的主观意愿，对问题的设置存在有意无意的诱导、遗漏、顺序不当、文字晦涩难懂、方案设计不周、取样方法设计不当，估计方法设计偏差、保管设计差错等。
　　2。统计调查误差。统计调差误差是指在统计调查阶段由于调查者和被调查者工作配合失误，导致调查结果不能绝对反映真实情况，我们将这种调查所得的统计数字和调查总体实际数量之间的差别成为统计调查误差。
　　根据产生误差的过错方可将其分为由调查者引起和被调查者引起；而根据误差的产生的性质将其分为登记误差和代表性误差。
　　2。1由调查者引起的登记误差往往来自于调查人自身素质不高、专业性不强，对问题的理解脱离了调查的目的，或者出于主观原因故意进行诱导，在调查过程中减少提问的问题、提问方式不当、结果记录错误等。另外，调查者有意识的弄虚作假、虚报瞒报也会产生此类误差。这种登记误差属于一种过失性误差，责任应由调查者负责。
　　由调查者引起的代表性误差成因较为复杂，在需要进行测量或者计量的调查过程中，不精确的测量或计量工具导致测量结果与实际结果偏差属于此类误差。
　　除此之外，代表性误差发生在非全面调查中。非全面调查用总体中的一部分单位数据推断总体数量数据，因此在抽样过程中可能会产生两类误差：一是在随机抽取样本时破坏了随机原则，或者在重点或典型调查中缺少对重点和典型单位的定性分析；这样抽取出来的样本与真实数据相差较大。
　　2。2由被调查者引起的误差一般来自于被调查者的个性差异或者对于调查的重视程度不同而导致的，一般被分为回答误差和无回答误差。回答误差是指被访者差异较大、或者出于个人原因在回答敏感问题时有所隐瞒或回避造成；无回答误差是指被调查者无法配合调查者，对于所提的问题不予回答，因此无法获得数据造成。
　　3。统计整理误差。获得原始数据后，将对数据进行分组、汇总等处理，使得数据系统化和条理化，以能基本反映总体的特征为目的。因此，数据统计整理过程具有较高的技术含量，技术型工作较多，在整理过程中由于工作失误或者技术处理不当而导致的误差，称为统计整理误差。
　　3。1由工作失误引起的误差包括有：对原始资料审核不力，不能及时准确发现、纠正调查资料的错误。在数据输入时出现粗心大意而导致的输入错误，汇总资料时登记错误和计算错误，对于现在多采用的计算机系统不熟悉等等。
　　3。2由技术处理不当而导致的误差主要是由统计分组不当或者变量数列编制不正确引起的。统计分组方式不当会引起界限不清导致的数据归组差错，在统计工作中，即便是同一性质或者同组数据由于分组不同，可能会产生完全不同的结论，因此在数据整理时要特别注意。
　　二、统计误差对策分析
　　1。加强统计宣传教育，提高社会群体对统计工作重要性的认识。大力宣传统计工作在国家决策、施政和管理中的重要作用，使得公众懂得如何向统计机关如实反应情况，提供可靠准确的统计数据是公民的义务。
　　2。健全统计法制，加强统计司法。为了保证统计工作的真实和科学性，需要将统计工作纳入法制范畴，严格按照国家颁布的《统计法》展开统计工作，可以尽量避免行政干预等外部因素影响，对于出于私利而无视国法弄虚作假的行为要给与相应的惩罚。
　　3。加强统计方法的基础性研究和应用研究。基础工作是提高统计质量的基本保证，通过相关理论和应用研究以完善统计分析方法，从统计的设计阶段就加以控制，减少因统计方法本身的不完善而引起的统计误差。
　　4。完善统计调查方法体系。调查方法和计算方法和科学性是保证准确搜索到准确和全面资料的关键。面对统计对象和范围的不断拓宽，调查对象日益复杂，统计需要在传统的处理信息方法的基础上加以改进，采用多种调查手段方法并用的方式，减少调查过程中的原发性错误。
　　5。加强统计技术手段的改进。随着统计工作的现代化进程发展，统计技术手段和种类日益丰富，尤其是计算机技术在统计工作中的广泛运用大大提高了统计工作的效率和质量。因此加强技术改进可使得统计标准化，有利于减少统计工作的再发性错误。
　　6。加强统计队伍的建设。无论是调查、整理和分析都是由相关统计人员完成，因此统计人员的业务水平和职业道德是至关重要的。一方面是加强统计人员的技能培训，提高专业工作能力，另一方面加强相关人员的职业道德教育，使每一个统计工作人员形成实事求是的工作作风，能够自觉抵制弄虚作假的行为，将统计数据的真实性视为统计工作的生命。
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