浅谈统计数据质量控制.

浅谈卫生统计网络直报系统数据质量管理与控制发布时间：2022-06-22T06:44:02.834Z 来源：《科技新时代》2022年6期作者：王密锋[导读] 在“互联网+”信息化背景下，医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据，卫生统计工作应与时俱进，融入互联网大数据中。

本文将结合相关的统计数据进行分析，重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究，探讨卫生统计数据质量的重要性，更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题，寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。

王密锋韶山市银田镇卫生院 411302摘要：在“互联网+”信息化背景下，医院的发展和决策离不开高质量的卫生统计数据，卫生统计工作应与时俱进，融入互联网大数据中。

本文将结合相关的统计数据进行分析，重点针对卫生统计数据质量管理与控制工作进行研究，探讨卫生统计数据质量的重要性，更好的发现卫生统计数据质量中存在的问题，寻求提高卫生统计数据质量管理与控制的有效措施。

关键词：卫生统计数据；质量管理与控制一、引言真实、准确、及时、完整的统计数据能够为医院中长期战略发展目标的制定提供数据支撑，能预测医院运行效果，提高绩效目标管理。

同时错误的、不真实的统计数据将会影响医院的决策方向，因此保障卫生统计数据的真实性、准确性、及时性、完整性，防范和惩治统计造假，是医院统计工作的首要任务。

二、卫生统计数据质量卫生统计数据，即国家卫生部卫生统计网络直报包括《医疗卫生机构月报、季报、年报》、《收入费用表》、《卫生人力基本信息调查表》、《医疗设备调查表》、《住院病案首页》等报表，数据来源于医疗3.0门诊系统、医疗3.0住院系统、医院财务报表系统，医疗保险报销系统、收费系统，数据涉及医院多个方面，需要统计人员通过现代信息化手段有效收集，甄别数据信息。

卫生统计数据质量主要包括卫生统计服务质量和卫生统计工作质量的统计，是单位进行决策、监督、绩效考核的重要依据。

卫生统计服务质量指卫生统计服务效果，包含医院门诊总费用、门诊人次、次均费用，住院费用、出入院人数、住院次均费用、住院日均费用、治愈率、病死率、床位使用率、病床周转次数、药品收入与治疗收入的比率、医院总收入、总费用等。

浅谈提高统计数据质量的措施
统计数据质量的提高是当今社会发展、经济建设最重要的成果之一。

如何提高统计数据质量，成为当前政府、企业、学术界等各界关注的焦点问题。

首先，统计机关应该提高统计数据的重要性和权威性，限制统计数据过多地被不法使用，采取有效措施来保护统计数据。

其次，统计机构应该积极开发和应用最新技术，建立和完善完善的整合和保护体系，以保障统计数据的准确和及时性。

此外，统计机构应该加强针对统计调查操作和统计数据发布的监管，以保护统计数据的安全性和权威性。

同时，统计机构也应该加强数据发布的信息服务，为关注的用户提供及时的统计信息，以及统计报告的完善服务，以保证统计数据的客观性和可靠性。

此外，社会各界应该提升对于统计数据的认识，加强对统计数据使用的管理，并加大对统计数据不正当使用的打击力度，以保护统计数据的正确性。

此外，社会各界应该增强参与统计调查的热情，坚持发言和报道真实、客观、准确的统计数据，以保护公众对统计数据的信心。

最后，学术界应该加大对统计数据质量控制的研究，评估统计调查方法的准确性和可靠性，以及针对统计数据不同用户群体的特定应用，加强数据质量检验的管理。

总之，统计数据质量控制是一个复杂而完美的过程，要提高统计数据质量，就要从政府、企业、学术界以及民众等不同层次上采取有
效的措施，形成良好的统计数据质量管理框架。

唯有如此，才能保证统计数据的准确性、可靠性和权威性，从而为政府的经济社会发展、企业发展和民众生活提供重要的服务。

统计数据质量控制制度标题：统计数据质量控制制度引言概述：统计数据在各行各业中起着重要的作用，对于决策和规划具有重要意义。

然而，数据的质量直接影响到统计结果的准确性和可信度。

为了保证数据的质量，建立统计数据质量控制制度是至关重要的。

一、数据采集1.1 确定数据来源：首先要确保数据的来源是可信的，数据采集的源头必须是可靠的机构或者系统。

1.2 设定数据采集标准：建立数据采集的标准和流程，确保数据采集的一致性和准确性。

1.3 采用自动化技术：利用现代化的自动化技术来进行数据采集，减少人为干预，提高数据采集的效率和准确性。

二、数据存储2.1 确保数据安全：建立完善的数据存储系统，包括数据备份和加密等措施，确保数据的安全性。

2.2 规范数据存储格式：统一规范数据的存储格式，方便数据的管理和检索。

2.3 设定数据存储周期：根据数据的重要性和敏感性，设定不同的数据存储周期，确保数据的及时性和完整性。

三、数据处理3.1 制定数据处理流程：建立数据处理的标准流程，包括数据清洗、转换和整合等环节，确保数据处理的准确性和完整性。

3.2 进行数据质量检验：在数据处理的过程中，要进行数据质量检验，包括数据的一致性、完整性和准确性等方面。

3.3 引入数据质量工具：可以借助数据质量工具来进行数据的监控和分析，及时发现数据质量问题并进行处理。

四、数据分析4.1 制定数据分析标准：建立数据分析的标准和方法，确保数据分析的准确性和可靠性。

4.2 进行数据分析验证：在数据分析的过程中，要进行数据的验证和对照，确保数据分析结果的一致性和正确性。

4.3 制定数据分析报告：对于数据分析结果，要制定详细的数据分析报告，清晰地呈现数据的分析结果和结论。

五、数据监控5.1 建立数据监控机制：建立数据监控的机制，对数据的采集、存储、处理和分析等环节进行监控和检查。

5.2 定期数据质量评估：定期对数据的质量进行评估和检查，发现问题及时进行整改和改进。

浅谈统计数据质量控制方法和建议作者：高晟垚来源：《科学与财富》2020年第36期党的十九大以来，党中央国务院开始日益注重统计工作的开展，习主席对统计工作给出了进一步的指示，中央相继出台了关于统计工作的重要文件，对健全统计数据质量责任制、依纪依法惩处弄虚作假等进行了全面部署，为更好地服务宏观决策和经济高质量发展奠定了条件。

积极提升统计数据质量，达成统计资讯的系统、精准、真实、高效，是现阶段统计工作中十分关键的一大任务。

一、认识统计数据质量控制的重要意义统计数据是将用户想调查的某个领域的有关资讯，以数据的方式进行梳理，是统计工作活动中所获得的体现我国经济与社会状况的数字信息与有关其它信息的综合称呼。

统计数据是对现象进行测量的结果。

而统计数据质量，即对所梳理的此类数据的确认度。

所以，统计数据质量的好坏显得尤为重要。

统计对我国生产力、社会进步的地位十分关键，统计数据为国家宏观调控与合理决策管理的主要参考。

实施国家管控机制与治理水平当代化，应当有客观精准、完善及时的统计数据提供帮助，改进以数据说话、以数据决策、以数据管控、以数据革新的机制。

在统计工作中应尤其关注数据的真实性与可信度，积极利用统计数据为我国经济的发展而服务，而这就要求统计数据必须可靠、可信。

全方位提高统计数据的质量与办事效率，制造出与客观实际相吻合的统计产品，为统计事务的立足点与终点，是检测统计改革与建设效果的核心标准，还是许多统计单位的首要职责。

二、提高统计数据质量的方法和建议1、建立统计工作责任体系提高统计数据质量，首先要迅速完善责任制与问责制，界定主体责任、监督等责任，设立全面、可追踪、严肃问责的防范与处理统计不真实的责任体系。

应彻底提升对领导统计数据的考评力度，这就要求地方统计局负责人积极落实自己的职责，同时地方责任人如果有问题也应对问责负责，应改进政绩考评指标，使政绩考评变得更为公正、客观，对统计有误、不够真实的情况，需根据法律制度而问责。

数据治理系列5：浅谈数据质量管理“数据质量管理是对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。

数据质量管理的终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。

”——以上内容摘自百度百科。

笔者观点：“数据质量管理不单纯是一个概念，也不单纯是一项技术、也不单纯是一个系统，更不单纯是一套管理流程，数据质量管理是一个集方法论、技术、业务和管理为一体的解决方案。

通过有效的数据质量控制手段，进行数据的管理和控制，消除数据质量问题进而提升企业数据变现的能力。

在数据治理过程中，一切业务、技术和管理活动都围绕这个目标和开展”。

一、数据质量问题盘点接下来我们盘点下企业一般都会遇到哪些数据质量问题：•数据真实性：数据必须真实准确的反映客观的实体存在或真实的业务，真实可靠的原始统计数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者进行正确经营决策必不可少的第一手资料。

•数据准确性：准确性也叫可靠性，是用于分析和识别哪些是不准确的或无效的数据，不可靠的数据可能会导致严重的问题，会造成有缺陷的方法和糟糕的决策。

•数据唯一性：用于识别和度量重复数据、冗余数据。

重复数据是导致业务无法协同、流程无法追溯的重要因素，也是数据治理需要解决的最基本的数据问题。

•数据完整性：数据完整性问题包括：模型设计不完整，例如：唯一性约束不完整、参照不完整；数据条目不完整，例如：数据记录丢失或不可用；数据属性不完整，例如：数据属性空值。

不完整的数据所能借鉴的价值就会大大降低，也是数据质量问题最为基础和常见的一类问题。

•数据一致性：多源数据的数据模型不一致，例如：命名不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。

数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。

浅谈统计质量控制摘要:统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是企业实施精细化管理的有效手段之一，也是质量管理非常重要的基础工作。

本文将结合我公司的质量控制现状，将就全面质量管理中的统计质量控制在工程中的运用，提出简单的看法，和大家交流。

关键词：统计质量控制、SQC、全面质量管理一、统计质量控制概述为了便于理解，本文先对统计质量控制做一个简要的概述。

（一）什么是统计质量控制统计质量控制(SQC)是全面质量管理的一个重要组成部分,是质量管理非常重要的基础工作，它利用现代统计学的先进方法，不但为过程控制提供了强有力的工具，同时也使过程控制的数据分析结果成为企业领导决策的主要信息依据。

（二）统计质量控制的内容统计质量控制的内容和方法很多，包括假设检验、试验设计（单因素、多因素）、测量系统分析、过程能力分析、回归分析、抽样、失效模式分析、以及一些非常重要的、经常用于质量控制的QC工具等等。

到了20世纪末，随着质量管理发展到更高的阶段，一些先进的管理手段和方法例如：JIT生产、六西格玛等都加入了统计质量管理的行列。

二、天源科创工程中心质量控制现状天源科创是一个新兴的公司，经过了几年扥发展，正在逐步壮大，目前也正处在快速发展的阶段。

但是，由于我们公司是个新兴的公司，因而在各方面还是存在一些不完善的环节。

在质量控制方面，我们工程中心的质量控制目前主要以比较原始的检验为主要手段。

其质量检验主要分为来料检验（IQC）、过程中质量检验（IPQC）和成品检验（FQC）三部分。

其中，来料检验（IQC）和过程中质量检验（IPQC）主要依靠分包单位和监理单位进行控制，而成品检验（FQC）主要依靠政府部门质检站负责。

质量管理，要求我们用事实说话、数据说话，因此，在质量管理中，大多需要用数据来支持决策，这就需要我们对工程施工中的信息、数据进行收集和整理，加以归类，为我们的决策提供支持。

在这方面，由于我们质量管理刚刚起步，因此，在质量信息和数据的收集和整理上，还不够完善。

浅谈统计数据质量控制作者：秦小玲来源：《科学与财富》2016年第15期摘要：统计数据质量是统计工作的生命线，提高统计数据质量是统计工作的永恒主题。

统计数据质量的好坏决定统计信息的有用性，高质量的统计数据才能正确反映社会经济发展的实际情况。

本文从影响统计数据质量的因素进行分析，对控制统计数据质量的方法进行了浅析。

关键词：数据质量；统计；控制；方法随着改革的不断深入和经济社会的快速发展，各级政府部门和企业领导对统计信息的需求量越来越大，对统计信息质量的要求也越来越高。

准确及时、真实可靠的统计数据，对于各级领导制定科学的决策，合理组织生产经营活动，发挥着愈来愈大的参谋助手作用，提高统计数据质量必须贯穿统计工作的全过程。

一、影响统计数据质量的因素1、统计数据失真一是在不同行业或规模的单位会计和统计存在着很大的核算差异，计算口径、周期也不尽相同，而且很多指标很难从正常渠道获得，这些只能依靠统计人员自己关于统计制度的理解进行估算，往往出入很大。

二是由于受到各种利益驱动，导致虚报、捏造数据和漏报统计数据资料时有发生。

当统计与企业利益最大化相冲突时，为谋取局部利益，谎报企情、虚报业绩。

例如一些调查对象怕泄露自己的实底有意虚报或瞒报统计数据，故意不提供真实的统计资料，对销售收入、利润、工资总额等进行瞒报。

另外由于近些年我国考核各级政府的政绩主要通过经济指标，各级政府为了完成上级任务，层层定指标、下计划，一些地方或部门为显示政绩则不顾实际情况，盲目追求高指标，造成统计数据虚假。

三是由于统计在企业中地位偏低，企业中几乎没有专职的统计人员，统计意识淡薄，而统计员对统计数据的不重视，也导致各种统计数据、信息填报错误。

2、调查对象配合度差。

随着统计制度改革的不断深入，统计调查对象越来越复杂，被调查者受文化水平、法律意识、统计知识的限制，配合度很低。

调查对象不重视统计调查，而不负责任的填报统计数据，瞒报、迟报、不报、漏填、乱报或不按要求填报信息现象比较普遍，导致基层统计资料的收集尤显困难。

统计数据质量控制制度标题：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指为了确保统计数据的准确性、可靠性和完整性而建立的一套管理规范和流程。

在当今信息化的社会环境下，各行各业都需要依赖统计数据来进行决策和规划，因此建立健全的数据质量控制制度显得尤为重要。

本文将从数据采集、数据处理、数据存储、数据传输和数据分析等方面介绍统计数据质量控制制度的相关内容。

一、数据采集1.1 确定数据来源：确保数据来源可靠、合法，避免数据源的失真和误导。

1.2 设定数据采集标准：建立数据采集的标准化流程和规范，明确数据的采集方式、频率和内容。

1.3 进行数据验证：对采集的数据进行验证和核对，确保数据的准确性和完整性。

二、数据处理2.1 数据清洗：对采集的数据进行清洗和去重，排除异常数据和重复数据，保证数据的干净和准确。

2.2 数据转换：将原始数据进行格式转换和标准化处理，以便后续的数据分析和应用。

2.3 数据质量监控：建立数据质量监控机制，定期检查数据处理过程中是否存在错误和问题，及时进行修正和调整。

三、数据存储3.1 数据备份：建立数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。

3.2 数据权限管理：对数据进行权限管理和访问控制，保护数据的机密性和私密性。

3.3 数据归档：对历史数据进行归档和整理，释放存储空间，同时确保数据的长期保存和可追溯性。

四、数据传输4.1 安全传输：确保数据在传输过程中的安全性和完整性，采用加密和认证等技术手段。

4.2 数据传输速度：优化数据传输速度，提高数据传输效率，避免数据传输过程中的延迟和丢失。

4.3 数据传输监控：建立数据传输监控系统，实时监测数据传输状态和性能，及时发现和解决问题。

五、数据分析5.1 数据分析方法：选择合适的数据分析方法和工具，确保数据分析结果的准确性和可信度。

5.2 数据分析报告：编制数据分析报告，清晰地呈现数据分析结果和结论，为决策提供参考依据。

5.3 数据分析效果评估：对数据分析的效果进行评估和验证，及时调整和改进数据分析方法和流程。

浅谈医院统计数据质量及控制措施本文深入探讨了医院统计数据质量的重要性、影响因素，并详细阐述了一系列控制措施。

医院统计数据质量不仅关系到医院内部管理决策的科学性，还影响医疗服务质量的评估、医疗资源的合理分配以及医疗行业的宏观调控等多方面。

准确、完整、及时的统计数据有助于医院提高运营效率、提升医疗服务水平，而低质量的数据可能导致错误的决策，进而影响医院的长远发展。

通过对数据产生各个环节的分析，包括数据收集、录入、整理、分析等，针对性地提出了控制措施，旨在为提高医院统计数据质量提供全面的参考。

一、引言医院统计数据是反映医院医疗活动的信息载体，涵盖了医院的医疗服务数量、质量、效率、效益等多方面的信息。

随着医疗体制改革的不断深入和医院管理的精细化发展，医院统计数据的质量变得愈发重要。

高质量的统计数据能够为医院管理者提供准确的决策依据，有助于优化医疗资源配置、提高医疗服务质量、提升医院竞争力；同时，也是卫生行政部门进行区域卫生规划、医疗质量监管等工作的重要基础。

然而，在实际工作中，医院统计数据质量受到多种因素的影响，存在一些问题，因此探讨如何提高医院统计数据质量及相应的控制措施具有重要的现实意义。

二、医院统计数据质量的重要性（一）医院内部管理决策依据1. 规划与资源分配医院管理者需要依据统计数据来制定医院的发展规划。

例如，通过分析不同科室的门诊量、住院人数、病床使用率等数据，确定各科室的规模扩张或收缩需求。

如果某科室长期病床使用率过高，可能意味着需要增加病床数量；反之，如果使用率过低，则可能需要调整科室布局或资源分配。

药品和医疗器械的采购决策也依赖于统计数据，如根据药品的使用频率、消耗量等数据来确定采购量和库存水平，避免药品积压或缺货现象。

2. 医疗质量控制统计数据是衡量医疗质量的重要工具。

例如，通过统计手术成功率、疾病治愈率、患者死亡率等指标，可以评估各个科室和医生的医疗技术水平。

医院可以针对数据反映出的问题，开展医疗质量改进项目，如降低手术并发症发生率、提高疑难病症的治愈率等。

浅谈统计数据质量控制体系构建中图分类号：f270 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2013）09-000-01摘要统计数据的质量主要指统计数据的准确性。

准确可靠的统计数字，是进行科学决策和科学管理的重要依据。

针对目前有些统计数据失实的现象，本文就该现象产生的原因进行了简要的分析，并针对这些现象提出了相应的措施，为了使基础建设部门统计进一步与国际接轨，增强统计数据的国际可比性，有必要对我国加强统计分析工作，构建统计数据质量控制体系进行系统深入的研究。

关键词统计数据准确性质量一、统计工作的意义统计工作是通过搜集、汇总、计算统计数据来反映事物的面貌与发展规律的。

统计信息有两个鲜明的特点，一是数量性。

即通过数字揭示事物在特定时间特定方面的数量特征，帮助我们对事物进行定量乃至定性分析，从而做出正确的决策。

正因为如此，统计信息正越来越多地和其他信息结合在一起，如情报信息、商品信息等。

二是综合性。

世间一切事物都具有普遍联系。

统计信息从整体上看涉及国民经济各个行业，社会、文化、科技各个领域和人民生活的各个方面；也涉及宏观与微观的各个领域和环节。

利用统计信息，不仅可以对事物本身进行定量定性分析，而且可以对不同事物进行有联系的综合性分析，既可横向对比，也可总结历史预测未来。

二、统计数据质量的主要问题及成因分析（一）统计数据不全是指调查单位出现遗漏，原因是所列项目的资料没有搜集齐全，不符合统计资料完整性的要求。

区或者企业统计力量不足，存在漏统现象，也是造成数据不全原因之一。

数据不全，就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象的总体特征，最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断。

（二）统计数据失真表现在：一是各专业在统计方法、指标涵义、口径上还存在一定程度上的不统一；专业间统计方法改革不同步；统计范围、口径的理论值与实际值出入有时还比较大；统计与财会在核算周期上还存在一些差异。

二是虚报，瞒报统计数据资料。

浅谈统计数据质量控制问题肖伟东方电气集团东方电机有限公司公司办【摘要】统计工作的生命在于统计数据的准确性，统计数据质量的高低直接影响和决定着统计信息的可用性。

因此加强统计数据质量控制。

强化统计数据准确、及时、全面性对企业的决策和发展有十分重要的意义。

本文结合自身工作实践，阐述了统计数据质量控制的意义、分析了统计数据存在的问题及原因，并提出了相应对策。

【关键词】统计数据问题及原因质量控制统计作为认识社会的有力武器，具有信息、咨询和监督三大职能。

而统计信息职能又是保证统计咨询和监督职能得以有效发挥的基础。

随着世界经济一体化进程的加快，企业的成败，取决于信息获取、识别、处理、转换、传递的准确、及时与全面性。

企业要想在国际、国内激烈的市场竞争中求得生存与发展，必须要有一个健全、高效的信息系统，以满足企业经营决策和管理所需的各种内外信息。

统计工作的生命在于统计数据的准确性，数据质量的高低直接影响和决定着统计信息的可用性。

因此强化统计数据的质量控制，实现统计数据的准确、及时、全面性对企业的决策和发展有十分重要的意义。

下面就统计数据质量问题浅谈一些自己的看法。

一、统计数据质量控制的意义企业统计目的是为企业经营决策、管理提供统计信息。

在市场经济条件下，企业经营决策极具风险，而风险大小由不确定性程度决定。

不确定性又与信息的准确性和及时性直接相关，信息愈准确、及时，不确定性愈低，反之，亦然。

准确性的要求是第一位，是统计工作的生命。

它决定着统计资料的可用性和价值的高低，是衡量统计数据质量的标志。

准确、可靠的统计数据，有利于决策和管理者正确地把握形势，客观地剖析问题，从而做出科学的决策和调控。

而有水分、失实的统计数据，将会误导决策和管理者，对企业的发展将会造成重大损失。

因此统计工作者必须本着对本职工作高度负责的精神，以统计数据为对象，以消除统计数据差错为目标，千方百计搞准统计数据，为企业的经营决策提供有价值的信息，以达到统计数据质量控制的目的。

浅谈统计数据质量统计是人们对客观事物的数量表现、数量关系和数量变化进行描述和分析的一种计量活动.是国家实行科学管理的一项重要基础工作。

是党和国家认识国情、国力、制定国策、计划编制的重要依据。

在我国，统计数据质量主要包括统计数据的核心质量、形式质量及延伸质量三大方面。

统计数据是统计工作的直接成果，统计数据质量如何将直接影响着计划的编制及决策。

例如：我国从1953年至2000年的5次人口普查资料；单位:亿人这一统计数据，反映了不同时间我国人口总规模，显示了我国人口基数过大、增长速度过快的基本国情。

为此，国家做出了控制人口增长、提高人口素质的一项基本国策。

再如：2002年，我国接待入境旅游者达到9791万人次，比上年增长10%。

旅游业总收入5566亿元人民币，比上年增长11.4%，其中国际旅游收入1688亿元人民币，增长14。

6%，国内旅游收入3878亿元人民币、增长10.1%。

2003年，我国旅游业虽然受到非典疫情的严重影响，但全年入境旅游者仍达到9166万人次。

这一统计数据具体地描述了我国旅游业的发展势头，说明旅游业作为国民经济新的增长点、正进入全面加速发展且势头非常强劲。

再如:曾在2011年10月20几日,辽视第一时间曾报道了（德国出现一个是统计数据错报500多万欧元.引起了调整）.这个数据是少报的,虽然没说造成经济损失,但是误导着决策并带来了不可挽回的国内、国际影响.这些足以说明，利用统计数据来说明社会经济现象的发展状况、揭露矛盾、预测未来及计划的编制、科学决策。

不仅生动形象，而且具有较强的说服力。

明确了统计数据的不可替代作用。

尽管如此, 在统计实际工作中仍存在着统计数据质量低、可靠性差的问题.那么,产生这些问题的主要原因是:1行政干预、官僚、形式主义及政绩考核片面化为了显示所谓的政绩，少数人在扩大了的私心驱使下，大搞形式主义,采取所谓“政绩”考核来决定一个干部的荣辱升降，其结果导致少数干部不实事求是,为追求所谓的“政绩”，在统计数据上弄虚作假，通过虚报、瞒报、伪造、篡改统计数据等手段，放大成绩，达到升官发财的目的。