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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……。
浅谈统计数据质量控制论文关键词:统计统计数据统计资料统计人员质量控制前言;随着市场经济的不断发展,统计失实的现象日渐严重,统计工作者应当本着对本职工作高度负责的精神,进行全过程的、全员参加的、以预防为主的统计数据质量控制。
要尽可能采用计算机处理统计资料,最大限度的减少人工参与,加强对统计人员的职业道德和专业水平的培训以及加大统计执法力度等,以保证源头数据的准确性,使我们的统计工作更好的为企业服务。
正文:随着经济快速发展,企业快速成长、扩长信息获取、识别、处理、转换、传递的准确性、效率与速度。
在企业经营管理中的重要作用也将愈来愈显著。
企业要能在市场竞争中求得生存与此同时发展,一个重要的条件就是——必须要有一个健全的高效的信息系统,一支能提供准确数据的素质过硬的统计队伍,以满足企业经营管理决策所需的各种信息。
因此,作为提供信息的企业统计必将在其中扮演重要的角色,发挥重要作用。
从总体上看,现有的统计数据基本上还是能够反映客观实际的。
但是,随着市场经济的不断发展,经济结构复杂化,利益主体多元化,再加上体制转化过程中经济秩序混乱,人为干扰增多,因而搞准统计数据的难度也就日益增大,统计失实的潜在危险性也就日渐严重,并将逐步暴露。
对此,我们必须需要清醒的认识,要始终不渝地把提高统计数据质量问题,摆到统计工作的首要位置,并才却综合治理措施,切实抓紧抓好,下面就统计数据质量问题谈谈自己一些粗浅的看法。
1 统计数据质量控制的意义企业统计的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性,风险产生于不确定性并由不确定性程度决定风险的大小,而不确定性又与信息的准确和及时程度直接相关,信息愈准确及时,不确定性愈低;反之,信息不准确及时,不确定性愈高。
所以,准确可靠的统计数据,便于决策和管理者正确地把握形势,客观地剖析问题,从而作出科学的决策。
反之,有水分的、失实的统计数据,相互矛盾的统计数据,给决策者以错误的信号,将会误导决策和调控,对企业的发展将会造成重大损失。
因此,统计工作者必须以对本职工作高度负责的精神,已统计数据为对象,以消除统计数据的差错为目标,千方百计搞准统计数据,达到强化统计数据质量控制的目的。
2 常见的统计数据质量问题及分析2.1数据虚假这是最常见的统计数据质量问题,也是危害最严重的数据质量问题。
这些统计数据完全是虚构的杜撰的,毫无事实根据。
造成统计数据虚假的因素多种多样,比如:有意虚报,瞒报统计数据资料,指标制度不严密,统计制度不完善,不配套等。
2.2 拼凑的数据这种数据是把不同地点,不同条件,不同性质的数据在收集、加工、传递过程中,人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。
这种东拼西凑的数据,虽然分别有事实根据,但是从整体上看数据是不符合事实的,其性质与数据虚构相同。
2.3 指标数值背离指标意愿这是由于对指标的理解不准确,或是因为指标含义模糊,指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题提,表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容,数据与指标原意出现走样,面目全非。
2.4 数据的逻辑性错误这是指统计资料的排列不合逻辑,各个数据、项目之间相互矛盾。
2.5 数据的非同一性这是指同一指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。
2.6 数据不完整这里指调查单位出现遗漏,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。
数据不完整,就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象认识现象总体特征,最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断,甚至会得出错误的结论。
2.7 统计手段和统计分析落后目前许多企业基础统计工作仍处于手工状态,很原始!即使采用计算机业仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算,并没有真正引用先进的计算机技术和网络技术。
所做的统计分析也局限于事后分析,即对统计数据进行单纯的讲解说明;不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。
换句话说,“统计预测”这一职能根本没有发挥作用,缺乏对信息的收集、综合和系统化。
此外,常见的统计数据问题还有计算错误、笔误等。
可见,统计数据质量问题既可能是来自于实际阶段,也可能是来自于统计资料的整理阶段。
3 统计数据质量控制方法3.1 统计数据质量控制的原则应当是全过程的、全员参加的、预防为主的数据质量控制首先,统计数据质量控制要贯穿于统计工作的全过程。
每进行一步,都要对已完成的工作进行检查、对已发生的差错及时进行纠正,做到层层把关,防止差错流入下一个工作环节,以保证统计数据的质量。
其次,参加统计数据质量管理和控制的人员应当是全面的。
统计工作者都要树立数据质量意识,各个主要的工作环节都要落实专人负责。
统计数据质量的好坏,是许多工作和许多统计工作环节质量的综合反映,牵涉到统计工作的所有部门和人员。
因此,提高数据质量需要依靠所有统计工作者的共同努力,决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。
只有人人关心数据质量,大家都对数据质量高度负责,产生优质的统计数据才有坚实的群众基础。
因而,统计数据质量控制要求把差错消灭在它的形成过程中,做到防检结合、以防为主。
这就要求有关人员在质量控制中具有超前意识,抛弃那种出现了统计数据问题才想来办法解决问题的被动局面。
实行全员性质量控制,就在把统计数据质量目标及其关键交给广大统计工作者,落实到每个工作岗位,使每个岗位都有明确的工作质量标准,做到合理分工、职责明确、职责越明确,数据质量控制就越有保证。
3.2 统计设计阶段的质量控制统计设计是统计工作的首要一切,统计数据质量的好坏,首先决定于这个过程,它是提高统计数据质量的前提。
如果设计过程的工作质量不好,就会给统计数据质量留下许多后遗症。
设计过程的质量控制需要抓好以下几项工作。
3.2.1正确规定统计数据质量标准。
数据质量标准是指根据不同的统计目的对统计数据精度所提出的要求。
满足统计目的精度的统计数据就是准确的、高质量的统计数据。
首先要作充分的调查,系统地收集市场和用户对统计数据的反映和实际使用效果的情况;其次要分析研究过去统计数据的主要质量问题,找准统计数据质量控制的主攻方向;最后要进行反复论证,考虑到统计工作中实际能够达到的水平。
3.2.2 合理设计统计指标体系及其计算方法。
统计指标设计得是否合理,也是影响统计数据质量的因素之一。
采用统计报表搜集资料,首先要实行标准化管理,制定的指标要符合统计制度的规定,范围要全,分组要准,指标涵义的解释和计算方法要精确;其次要对统计报表的设计、颁发、填制、汇总的全过程实行全面质量管理。
3.2.3 资料整理鉴别阶段的质量控制统计资料整理鉴别阶段出现的差错是统计数据质量问题的重要方面。
如果资料不准确,就会影响结论的正确。
因此,要特别注意审查资料的可靠性和适用性,要弄清楚统计指标的口径范围,、计算方法和时期时点。
对于口径不一致或不完整的资料,需要进行调整、补充;对于相互比较的资料,必须要注意有无可比性;一旦发现数据有严重的质量问题,应进行核实,避免有质量问题的资料进入汇总处理阶段。
总之,对搜集到的资料,经过鉴别推敲、核实审定,使之准确无误,才能使统计数据的质量得到保证。
4 人为错误的质量控制4.1尽可能采用计算机处理统计资料,同时提高统计分析水平。
计算机作为当今社会不可缺少的高科技产物已渗透到我们生活、工作中的各个一切。
运用计算机整理、汇总统计资料,速度快、效果好,其优越性是手工整理无可比拟的。
现在国内大部分著名企业基本上实行网络化、全球化、利用网络资源了解世界先进行业信息,采用科学先进的统计分析方法和手段,进行横向、纵向对比,找差距控潜力,努力赶超世界先进企业。
要能够写出有一定深度的统计分析预测报告,系统、全面、科学地去挖掘利用网络资源和从市场取得的第一手资料,完善整个分析、预测手段方法和过程。
但是,也应重视计算机处理数据的质量问题,提高计算机数据处理的关键在于提高录入数据的可靠性。
4.2 统计工作者本身应提高自身素质统计人员没有深厚的专业知识和丰富的实际工作经验,没有跟上时代及时进行知识更新,不善于统计调查获取第一手资料,就写不出有一定深度关于本企业某一方面对决策层有参考价值的统计分析报告。
因此,对统计人员应该加强培训工作,企业内部应建立配套的培训机制,对每一层次统计岗位实施针对性的培训,必要时到企业外请有关专家学者授课,或到相关先进单位进行考察学习,做到取长补短。
统计工作者本身也应该努力学习统计知识,钻研业务,不断提高统计业务素质和水平,杜绝因业务不熟悉而造成的数据质量问题。
4.3 加强对统计人员的职业道德培训。
目前,上级部门下达计划和各类政绩考核对统计数据干扰不可低估。
有些地方,以是否完成计划和各类数据的高低作为考核地方政绩的依据,导致很多下级部门所报的统计数据高于计划数或持平,这并不是计划部门的计划多么精确合理,而是说明某些统计对象或统计部门受某种利益的驱动而使统计数据的质量得不到保障。
当然,数据不真实、不准确的原因是多方面的,其中统计人员的思想道德对统计数据的影响是很大的。
这就要求我们加强对统计人员的思想品德和职业道德教育,要求每一个统计工作者必须坚持实事求是的工作作风,认真对待每一个统计数据,如实地反映情况。
4.4 加大统计执法力度,保证源头数据的准确性。
统计部门今后应在加强统计信息工作建设的基础上从数据采集的圈子中跳出来,重点加强统计执法检查,对弄虚作假的单位要坚决严肃查处。
要立法上,罚款数额应该大幅增加,以威慑统计违法者,逐步建立单位的统计诚信体系。
以上是本人对统计数据质量控制的一点肤浅的认识,旨在广大统计工作者更加重视统计数据的质量、抵制统计上弄虚作假的作为,提高统计数据的质量水平,使我们的统计工作能更好地为企业服务。
参考文献:1.《统计基础知识与统计实务》主编:李强副主编:王吉利2.《统计法基础知识》主编:程子林副主编:刘恒徐晓海。
