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如何运用SPC统计过程控制进行质量控制质量控制是制造业中非常重要的环节，它涉及到产品的质量和可靠性，对企业的发展和客户满意度有着直接的影响。
而SPC统计过程控制（Statistical Process Control）是一种常用的质量控制方法，通过对过程中收集到的数据进行统计分析，帮助企业实现质量的稳定和持续改进。
本文将探讨如何运用SPC统计过程控制进行质量控制。
SPC统计过程控制的核心是收集和分析数据。
在质量控制过程中，我们需要收集大量的数据，包括产品的尺寸、重量、颜色等各种指标。
这些数据可以通过传感器、检测设备等手段进行实时采集，并存储在数据库中。
接下来，我们需要对这些数据进行统计分析，以了解过程的变化和稳定性。
在SPC统计过程控制中，常用的统计工具有控制图、直方图、散点图等。
控制图是一种用来监控过程稳定性的图表，可以帮助我们判断过程是否处于控制状态。
常见的控制图有X-bar图、R图、P图等。
通过对控制图的分析，我们可以了解过程的中心线、规格限和过程能力，并及时发现和纠正异常。
除了控制图，直方图也是SPC统计过程控制中常用的工具。
直方图可以帮助我们了解数据的分布情况，判断过程是否符合正态分布。
通过对直方图的分析，我们可以确定过程的偏离程度，并采取相应的措施进行调整。
散点图则可以帮助我们了解两个变量之间的关系，判断其是否存在相关性。
在实际应用中，SPC统计过程控制还可以结合其他质量管理方法，如六西格玛、PDCA循环等，实现质量的持续改进。
六西格玛是一种以减少变异性为目标的质量管理方法，通过对过程进行改进和优化，提高产品的质量和可靠性。
PDCA循环则是一种持续改进的管理方法，通过不断地计划、实施、检查和调整，推动质量的提升。
在运用SPC统计过程控制进行质量控制时，还需要注意以下几点。
首先，要确保数据的准确性和可靠性，避免因为数据采集和处理错误而导致错误的判断和决策。
其次，要及时发现和纠正异常，防止异常扩大和影响产品质量。
质量控制中的统计过程控制研究一、引言质量控制是企业生产过程中非常重要的一环。
而统计过程控制则是其中的一种有效管理方法，可以在生产过程中实时监测各项指标是否正常，及时发现异常并进行调整，进而保证生产工艺的稳定性和产品质量的稳定性。
本文将从统计过程控制的概念、优点、应用以及实施方法等方面进行探讨，以期为读者提供一些参考。
二、统计过程控制的概念统计过程控制是一种企业管理工具，类似于一种质量控制手段，也被称为SPC (Statistical Process Control)。
其基本思想是对生产过程中各项指标进行监控，以统计学的方法来对生产质量进行控制，最终达到稳定生产、提高产品质量的目的。
在应用统计过程控制的过程中，企业需要选择合适的输入和输出指标，通过统计分析的方法对各项指标进行实时监控，及时发现并解决生产过程中的质量问题。
三、统计过程控制的优点统计过程控制可以带来多方面的优点，包括：1.减少生产成本和废品减少。
当生产过程中存在质量问题或出现异常情况时，及时采取措施可以避免生产成本和废品费用的增加，提高企业的经济效益。
2.提高产品质量和稳定性。
经过统计分析对企业生产过程中各项指标进行监测和控制，可以实时发现并调整生产过程中的问题，有效提升产品质量和稳定性。
3.提高客户满意度和品牌形象。
合格的产品质量可以提高客户的满意度，从而促进企业的发展和品牌形象的提高。
四、统计过程控制的应用统计过程控制可以应用在食品、汽车、电子、医疗器械等多个行业。
以下介绍几种常见应用：1.制造业。
在制造业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测生产过程中的各项指标，减少因人为和机器设备等原因导致的不良品率，提高生产效率和产品质量。
2.电子行业。
在电子行业中，统计过程控制可以帮助企业实时监测电子零件的质量指标，降低制造过程中的失效率，提高产品的可靠性和稳定性。
3.食品行业。
在食品行业中，食品的纯度和安全性对消费者来说至关重要，将统计过程控制应用于食品生产中可以确保食品的成分和安全性符合标准，从而提高产品质量和安全性。
统计数据质量控制办法引言概述：在现代社会中，统计数据的质量对于决策和分析至关重要。
然而，由于数据的来源和处理过程的复杂性，数据质量问题经常出现。
为了确保准确性和可靠性，采取一系列的控制办法是必要的。
本文将介绍统计数据质量控制的四个方面，包括数据收集、数据处理、数据存储和数据传输。
一、数据收集1.1 数据源选择：选择可靠的数据源是确保数据质量的第一步。
数据源的可靠性包括数据的来源、采集方法和数据采集者的专业素养。
合适的数据源应具备数据完整性、准确性和时效性等特点。
1.2 数据采集过程控制：在数据采集过程中，应采取一系列的控制措施，以确保数据的质量。
这些措施包括：制定明确的数据采集标准和规范，培训数据采集人员，建立数据采集的监控机制等。
1.3 数据验证和清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行验证和清洗。
验证的目的是检查数据的准确性和一致性，清洗的目的是去除数据中的错误和冗余。
这可以通过数据比对、异常值检测和逻辑关系验证等方法来实现。
二、数据处理2.1 数据预处理：在数据处理之前，需要进行数据预处理，以确保数据的准确性和一致性。
数据预处理的主要任务包括：数据去重、缺失值填充、数据转换和数据标准化等。
2.2 数据分析方法选择：在进行数据分析时，需要选择合适的数据分析方法。
不同的数据分析方法适用于不同的数据类型和问题类型。
选择合适的数据分析方法可以提高数据分析的准确性和可靠性。
2.3 数据分析结果验证：在得到数据分析结果后，需要进行结果验证。
结果验证的目的是检查分析结果的合理性和可信度。
这可以通过与实际情况对比、交叉验证和敏感性分析等方法来实现。
三、数据存储3.1 数据库设计：在进行数据存储时，需要进行数据库设计。
数据库设计的目标是确保数据的安全性、一致性和可访问性。
合理的数据库设计可以提高数据存储的效率和可靠性。
3.2 数据备份和恢复：为了防止数据丢失和意外情况的发生，需要进行数据备份和恢复。
数据备份的频率和方式应根据数据的重要性和变动性来确定。
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为了保证统计数据的准确性、可靠性和可比性而建立的一套规范和流程。
它对于各个领域的统计工作都具有重要意义。
本文将从数据收集、数据处理、数据存储、数据发布和数据保护五个方面，详细阐述统计数据质量控制制度的内容和要求。
一、数据收集1.1 数据来源的选择：统计数据的质量直接受到数据来源的影响，因此在数据收集阶段，应该选择可靠的数据来源。
这包括政府部门、企事业单位、调查问卷、抽样调查等多种途径，要确保数据来源的合法性和可信度。
1.2 采样设计：在进行统计调查时，采样是常用的方法。
为了保证数据的代表性和准确性，采样设计是十分重要的。
合理的采样方法和样本容量的确定可以减小抽样误差，提高统计数据的质量。
1.3 数据采集流程：建立规范的数据采集流程可以保证数据的一致性和完整性。
这包括数据采集的时间、地点、方式、人员等方面的规定，确保数据的准确性和及时性。
二、数据处理2.1 数据清洗：在数据收集后，需要进行数据清洗，即去除异常值、缺失值等不符合要求的数据。
数据清洗是保证数据质量的重要步骤，可以提高数据的准确性和可靠性。
2.2 数据校验：在数据处理过程中，需要对数据进行校验，确保数据的正确性和一致性。
常用的校验方法包括逻辑校验、范围校验、关系校验等，可以发现数据错误和异常情况。
2.3 数据整合：在数据处理的最后阶段，需要将各个数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性。
数据整合可以消除重复数据、合并相同数据、填补缺失数据等，提高数据的可比性和可用性。
三、数据存储3.1 数据库管理：建立统一的数据库管理系统，对统计数据进行规范的存储和管理。
数据库应具备数据安全性、数据完整性和数据可访问性等特点，确保数据的安全和可靠性。
3.2 数据备份：定期进行数据备份，防止数据丢失和损坏。
备份数据应存储在安全的地方，备份频率和备份策略需要根据数据的重要性和更新频率来确定。
3.3 数据权限管理：对不同的用户和角色设置不同的数据访问权限，确保数据的安全和隐私。
统计数据质量控制办法一、引言统计数据质量控制是保证统计工作准确可靠的重要环节。
为了提高统计数据的质量，我们制定了以下的数据质量控制办法，以确保统计数据的准确性和可靠性。
二、数据收集阶段的质量控制1. 数据来源的选择在数据收集阶段，我们首先要选择合适的数据来源。
优先选择官方发布的数据、权威机构的数据以及经过验证和审查的数据来源。
确保数据来源可靠、准确、及时。
2. 数据采集的规范化为了保证数据的一致性和可比性，我们制定了数据采集的规范化流程。
包括：-明确数据采集的目的和范围；-明确数据采集的时间和频率；-明确数据采集的方法和工具；-明确数据采集的责任和流程。
3. 数据录入的准确性检查在数据录入过程中，我们将进行准确性检查，以避免数据录入错误。
具体措施包括：-使用双人录入的方式，相互核对数据的准确性；-设置数据录入的规则和范围，确保数据的合法性和一致性；-使用自动化工具进行数据录入，减少人为错误的发生。
三、数据处理阶段的质量控制1. 数据清洗和筛选在数据处理阶段，我们将进行数据清洗和筛选，以确保数据的质量。
具体措施包括：-检查数据的完整性和一致性，排除不符合要求的数据；-排除异常值和离群点，确保数据的准确性和可靠性；-进行数据去重，避免重复统计。
2. 数据校核和核对在数据处理过程中，我们将进行数据校核和核对，以确保数据的准确性和一致性。
具体措施包括：-设置数据校验的规则和范围，确保数据的合法性和一致性；-进行数据的交叉验证，确保数据的准确性和可靠性；-进行数据的逻辑性检查，排除不符合逻辑的数据。
四、数据发布阶段的质量控制1. 数据报告的准确性检查在数据发布阶段，我们将进行数据报告的准确性检查，以确保数据的准确性和可靠性。
具体措施包括：-对数据报告进行审查和验证，确保数据的准确性和一致性；-对数据报告进行格式化和标准化，提高数据的可读性和可理解性；-对数据报告进行语言和表达的规范化，避免歧义和误解。
2. 数据发布的及时性要求为了保证数据的实时性和及时性，我们制定了数据发布的及时性要求。
统计数据质量控制办法一、引言统计数据质量控制是确保统计数据的准确性、可靠性和一致性的重要环节。
本文将介绍一套完整的统计数据质量控制办法，旨在提高统计数据的质量和可信度，为决策提供可靠的依据。
二、数据质量控制流程1. 数据收集在数据收集阶段，需要确保数据来源的可靠性和数据的完整性。
采用多种渠道收集数据，并建立数据收集的标准化流程，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据清洗数据清洗是统计数据质量控制的重要环节。
在数据清洗过程中，需要对数据进行去重、缺失值处理、异常值处理等操作，以确保数据的完整性和准确性。
3. 数据验证数据验证是确保数据的可靠性和一致性的关键步骤。
在数据验证阶段，需要对数据进行逻辑验证、合理性验证、关联性验证等操作，以确保数据的逻辑性和准确性。
4. 数据分析数据分析是对统计数据进行深入研究和分析的过程。
在数据分析阶段，需要运用统计学方法和模型，对数据进行综合分析和解释，以提取数据的有用信息和规律。
5. 数据报告数据报告是将统计数据整理成可视化和易于理解的形式，向决策者和相关人员提供数据分析结果的过程。
在数据报告阶段，需要使用图表、表格、文字等形式，将数据结果直观地展示出来，并提供相应的解释和建议。
三、数据质量控制指标为了评估统计数据的质量，需要制定相应的数据质量控制指标。
以下是一些常用的数据质量控制指标：1. 准确性：数据的准确性是评估数据质量的重要指标。
可以通过与其他可靠数据的对比，或者与实际情况的比对来评估数据的准确性。
2. 完整性：数据的完整性是评估数据质量的另一个重要指标。
可以通过检查数据是否存在缺失值、空值或不完整的记录来评估数据的完整性。
3. 一致性：数据的一致性是评估数据质量的关键指标。
可以通过检查数据在不同时间、不同地点或不同数据源下的一致性来评估数据的一致性。
4. 及时性：数据的及时性是评估数据质量的重要指标。
可以通过检查数据的更新频率、收集周期等来评估数据的及时性。
统计数据质量控制办法标题：统计数据质量控制办法引言概述：统计数据在各行各业中起着至关重要的作用，对于决策制定、业务发展等方面起着不可或者缺的作用。
然而，统计数据的质量直接影响着数据的可信度和有效性。
因此，对统计数据的质量进行控制是非常重要的。
本文将从数据采集、数据处理、数据分析、数据报告和数据存储等方面介绍统计数据质量控制的办法。
一、数据采集1.1 确保数据来源的可靠性在进行数据采集时，首先要确保数据来源的可靠性。
惟独数据来源可靠，采集到的数据才干具有一定的参考价值。
1.2 确保数据采集过程的完整性在数据采集过程中，要确保数据的完整性，即采集到的数据应该完整、准确，不能有遗漏或者错误。
1.3 采用多种数据采集方法为了提高数据采集的效率和准确性，可以采用多种数据采集方法，如在线调查、实地调查、电话访问等，以确保数据的全面性和准确性。
二、数据处理2.1 数据清洗和去重在数据处理过程中，首先要进行数据清洗和去重工作，即清除数据中的错误、重复或者无效数据，确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据标准化对于不同来源的数据，要进行数据标准化处理，使得数据格式一致，方便后续的数据分析和比较。
2.3 数据转换和整合将不同格式、不同来源的数据进行转换和整合，以便进行后续的数据分析和报告。
三、数据分析3.1 利用统计方法进行数据分析在进行数据分析时，可以利用各种统计方法，如平均值、标准差、相关系数等，对数据进行分析和比较，得出有效结论。
3.2 利用数据可视化工具进行数据分析除了统计方法，还可以利用数据可视化工具，如图表、地图等，对数据进行可视化分析，直观地展示数据的特征和规律。
3.3 制定数据分析计划在进行数据分析前，要制定详细的数据分析计划，明确分析的目的、方法和步骤，以确保数据分析的准确性和有效性。
四、数据报告4.1 编制数据报告在数据分析完成后，要编制数据报告，将数据分析的结果以清晰、简洁的方式呈现出来，便于决策者理解和参考。
质量控制的统计方法
1. 分层抽样就像是给一堆东西分分类再挑一挑！比如说，咱要检查一批水果的质量，那咱就按照不同的种类比如苹果、香蕉、橙子啥的分开，然后从每一类里随机抽取一些来检查，这样是不是就能很全面地了解水果质量啦！
2. 统计过程控制啊，就好比是给一个大机器装上了监控器！像在工厂里生产零件，随时看着那些数据的变化，一旦有异常就能马上发现，哎呀，是不是超级厉害呢！比如生产线上的温度突然升高了，这时候就能赶紧调整啦！
3. 直方图不就是把数据整理得像个小山峰一样嘛！咱就说调查大家的身高，把不同身高范围的人数一统计，画出来就是个清楚明白的直方图啦，一看就知道大家的身高分布情况呢！你说神奇不神奇！
4. 控制图就像是战场上的嘹望塔呀！拿做蛋糕来说吧，每次做蛋糕都要测量它的重量，把这些数据画成控制图，就能随时发现有没有超出正常范围的情况。
要是突然重了或轻了很多，不就意味着有问题嘛，这可太重要啦！
5. 散布图打个比方就像找朋友关系一样！比如研究温度和湿度的关系，一个一个对应起来画在图上，就能看到它们之间到底有啥联系啦，是不是很有意思呀！如果温度高的时候湿度总是也高，那它们的关系不就一目了然了嘛！
6. 假设检验可以想成是侦探断案呢！比如说怀疑一批产品质量有问题，那就通过各种证据和检验来判断到底是不是真的有问题，哎呀呀，是不是像
聪明的侦探一样呢！像检测一种新药品有没有效果，通过假设检验就能找出答案啦！
我觉得这些质量控制的统计方法都超有用的呀，能让我们更好地把握质量，做出更棒的产品，提供更优质的服务呢！。
统计数据质量控制办法标题：统计数据质量控制办法引言概述：统计数据在各行各业中起着重要的作用，对于数据的质量控制尤为关键。
只有确保数据的准确性和可靠性，才能有效地支持决策和分析工作。
本文将介绍统计数据质量控制的一些方法和办法。
一、数据收集阶段的质量控制1.1 确保数据来源可靠在数据收集阶段，首先要确保数据的来源是可靠的。
只有数据来源可靠，才能保证收集到的数据是真实有效的。
1.2 设定数据收集标准在数据收集过程中，需要设定明确的数据收集标准，包括数据的格式、单位、精度等，以确保数据的一致性和准确性。
1.3 进行数据采样检查在数据收集过程中，可以进行数据采样检查，通过抽样的方式检查数据的准确性和完整性，及时发现问题并进行修正。
二、数据清洗阶段的质量控制2.1 去除异常值在数据清洗阶段，需要去除数据中的异常值，以确保数据的准确性和可靠性。
2.2 处理缺失值对于数据中的缺失值，需要进行合理的处理，可以通过插值等方法填补缺失值，以避免对数据分析造成影响。
2.3 检查数据完整性在数据清洗过程中，需要检查数据的完整性，确保数据没有遗漏或错误，以保证数据的完整性和准确性。
三、数据分析阶段的质量控制3.1 使用合适的统计方法在数据分析阶段，需要根据数据的特点选择合适的统计方法，确保数据分析的准确性和有效性。
3.2 进行数据验证在数据分析过程中，需要进行数据验证，确保数据的准确性和可靠性，避免出现错误的分析结果。
3.3 进行数据可视化通过数据可视化的方式展现数据分析结果，可以直观地呈现数据的特点和规律，提高数据分析的效果和可信度。
四、数据报告阶段的质量控制4.1 编制数据报告在数据报告阶段，需要编制清晰、准确的数据报告，包括数据的分析结果、结论和建议，确保数据报告的完整性和准确性。
4.2 审核数据报告在编制数据报告后，需要进行审核，确保数据报告的准确性和可靠性，避免出现错误或遗漏。
4.3 定期更新数据报告数据报告需要定期更新，及时反映最新的数据情况，确保数据报告的时效性和有效性。
统计数据质量控制办法引言概述：统计数据在现代社会中具有重要的作用，它们用于决策制定、政策评估和资源分配等方面。
然而，统计数据的质量对于保证其有效性和可靠性至关重要。
为了确保统计数据的准确性和可信度，需要采取一系列的质量控制办法。
本文将从数据收集、数据处理、数据分析、数据报告和数据存储五个方面，详细阐述统计数据质量控制的方法。
一、数据收集1.1 选择合适的样本：在进行数据收集时，需要确保样本的选择具有代表性。
采样方法应该是随机的，并且样本量应该足够大，以确保结果的可靠性。
1.2 设计有效的问卷或调查表：在进行问卷调查或访谈时，应该设计有效的问卷或调查表，并确保问题的表述准确清晰。
此外，还应该避免主观偏见和引导性问题的出现。
1.3 保证数据收集的准确性：在数据收集过程中，应该确保数据的准确性。
可以通过培训调查员、使用标准化的数据收集工具和进行数据验证等方式来提高数据的准确性。
二、数据处理2.1 数据清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行清洗。
这包括检查数据的完整性、去除异常值和处理缺失值等。
清洗后的数据能够减少错误和噪声，提高数据的质量。
2.2 数据转换：在进行数据处理时，可能需要对数据进行转换。
例如，可以进行数据标准化、数据离散化或数据归一化等处理，以便更好地进行数据分析和比较。
2.3 数据集成：如果需要使用多个数据源进行分析，需要将这些数据进行集成。
在数据集成过程中，需要解决数据格式不一致、数据冗余和数据一致性等问题，以确保数据的准确性和一致性。
三、数据分析3.1 选择合适的统计方法：在进行数据分析时，应该选择合适的统计方法。
不同的问题可能需要不同的统计方法，例如，描述性统计、推断统计或回归分析等。
选择合适的统计方法能够提高数据分析的准确性和可信度。
3.2 进行数据可视化：数据可视化是一种有效的数据分析方法。
通过使用图表、图形和地图等可视化工具，可以更直观地展示数据的特征和趋势，帮助人们更好地理解和解释数据。
从统计流程谈统计数据质量控制
作为一名基层统计工作者，自己从事规模工业统计2年多的时间不算长，但是这两年却是规模工业统计发生深刻变革的两年，统计范围的变化，计算方法的变更，能源统计的变革。
每一次制度改革，都关乎统计数据的质量，改革的好坏对于统计数据质量有着至关重要的影响。
作为一名统计改革的亲历者，抱着抛砖引玉态度，提几点自己对数据质量控制的思考，希望引起大家的共鸣，甚至引出前辈、专家的大思考，对以后规模工业统计改革也能有所裨益。
统计数据质量是统计事业的生命，我想从基层统计工作的流程入手，只有每个流程的质量都得到保证，统计数据质量才会有保障，通过流程解剖统计数据质量存在的问题，寻求解决问题的办法。
笔者从事的是规模工业统计，就以规模工业统计为例。
就规模工业来说，一张报表的完成基本上要经历报表收集—录入审核—反馈修改—汇总上报四个流程，规模工业最重要和最常态的报表是产值报表和财务报表，也就是我们行业通常所称的201表和202表，我就以此为例谈谈报表的四个流程，以此来揭示工作中存在的问题。
第一个流程是报表收集。
201表省统计局要求的上报时间是下个月的4号中午12点之前，为了能够顺利收集各区
县和企业报表，我们市统计局要求他们分别在2号和1号之前上报，县统计局收集报表就更加靠前了，通常都安排在月底之前上报。
然而企业断帐的时间却不尽一致，部分企业要到下个月的上旬才能出初步数据，有些集团公司或总厂由于要收集下面分公司或分厂的数据，就难免还要晚一点。
这里问题就暴露出来了，一方面催着要报表，另一方面数据出不来，企业怎么办？要么先报个预计数应付一下，要么迟报或者拒报，但是迟报或拒报就会违犯《统计法》，面临处罚，所以通常企业都选择预计上报。
众所周知，企业上报数据是我们统计数据的源头，源头上的数据把握不准，势必影响统计数据质量。
但是如果要保证数据质量就要牺牲一些时效性，如何既保证准确性又不失时效性呢？这是当前基层统计工作面临的两难抉择。
统计报表的第二个流程是录入审核。
这是保证统计数据质量的重要一环，县市和企业上报的数据准不准确，报表内有没有逻辑错误，报表与报表之间有没有互相匹配和验证，都要靠我们这个流程来发现和纠正。
这个流程的数据质量如何控制？就要靠我们的基层统计工作者的业务素养和工作责任心。
有些人认为，现在的报表处理都是通过电脑软件来进行，有电脑审核还会有什么错误审核不出来吗？统计工作者只要根据审核错误修改就是了，不需要太高的业务素养。
其实不然，电脑并不是万能的，它只能根据程序中的公式来
进行机械审核，并不能发现一些细微差错和一些明显作假的报表。
比如一个企业上报的产值报表，每个月的产值都是100万这样的整数，电脑是不会审核出什么错误的，但明眼人一看就知道，这类报表存在弄虚作假的嫌疑。
还有一些县市上报的分企业数据并没有明显的错误，但是一进行汇总，问题就浮出来了，有的增加值突增突减，有的与用电量和财务报表中的主营业务收入不匹配等等，不一而足。
统计报表的第三个流程是反馈修改。
这个流程其实就是对审核发现的错误进行纠正，是一个纠错的过程。
这个过程相对来说比较简单，只要把电脑发现和自己发现的错误和疑问反馈下去，要求县市和企业对错误进行纠正，对疑问进行说明就可以了。
虽然简单，但是实际操作起来也有学问在里面。
通常来说，电脑审核出来的错误和疑问会比较多，如果把这些错误和疑问通通反馈下去，要下面的统计员修改，会给基层统计员带来很大的工作量，引起他们的抵触情绪，不利于工作配合。
那么哪些错误属于笔误？哪些错误属于逻辑错误？哪些疑问需要解释说明？哪些疑问不需要解释说明？这就需要我们一一甄别、筛选。
比如有些同期数审核错误，电脑会提示你：本年上报数为30069，去年实际数为3069，而累计数与去年上报数一致，没有错误，那明显就是多录入了一个0。
再比如企业上个月已经说明新上一条生产线，产值同比成倍增长，本月产值成倍增长就不需要再要求企业重
复说明了。
统计报表的第四个流程就是汇总上报。
这是统计数据出成品的环节，也是统计数据质量控制的最后一环，这一流程的控制直接关系到数据质量的优劣。
这个流程分为两个过程，首先是把初步数据给领导汇报，领导同意之后再上报省统计局。
通常领导看到数据之后会有许多疑问，增长过快或过慢是什么原因啊，哪些企业或者行业增长快，哪些企业或行业拖了后腿等等，针对这些疑问我们要做到心中有数，尽量对一些重点行业企业了解深入一点，这样给领导汇报时才能有理有据。
有些统计工作者经常抱怨统计的外部干扰太大，影响了统计数据质量，笔者认为应该辩证的来看，更重要的是要反思我们的工作力度和工作方法，力度有没有到位，方法是不是正确。
如果对于一个有疑问的数据，我们能够说出个所以然来，能够举一反三，拿出一些有说服力的根据来，我想也没有哪个开明的领导敢冒着违法的风险来干扰统计数据。
报表的基本流程就这些，通过对流程的解剖，也触及了当前一些影响统计数据质量的问题，针对这些问题，结合自己的工作实际，笔者来谈谈自己的几点肤浅的体会和建议。
一是如何解决报表数据准确性和时效性两难的问题。
当前统计改革力度加大，但是改革给我这样的基层统计工作者的印象就是加任务，新的报表制度不断增加，旧的报表制度
又丢弃不了，改革似乎步入了一个不断加任务的怪圈。
这无疑极大地增加了统计人员的工作量，使基层统计人员不堪重负。
致使统计部门收集源头数据不但受到时间的限制,而且也受报表数量的制约,企业统计员抵触情绪非常强烈，有些企业统计员要么迟报，要么作假或者拒报，严重影响统计数据的时效性和真实性。
所以要使统计数据准确性和时效性两全，就必须从统计制度改革这一源头上入手，改革统计调查方法，精简统计报表，缩减统计报表指标。
具体到规模工业统计，笔者认为可以改革现有的全面统计方法，改用分行业分级抽样的方法进行。
当前规模工业统计的范围仍然是主营业务收入500万元以上的企业，在煤炭、有色金属等价格飞涨的今天，随便买上几台机械，请几个人挖一个矿，年销售收入就能达到500万元，但是要求这些企业准确上报名目繁多的统计报表，几乎是不太可能的，何况这些企业多数是私人企业，上报统计报表在他们看来只会增加他们的成本，却不能给他们带来利润，是百害而无一利的事情，在资本家趋利避害的天性驱使下，统计工作难免不被边缘化。
把这些企业纳入规模工业统计范围，对统计数据质量的影响是可想而知的。
有些县市为了完成工业经济发展目标考核任务，千方百计增加规模企业数量，有的将大企业分拆为几个小企业，有的将几个小企业捆绑成企业集团，凡是能使规模企业数量增加的方法无所不用其极，严重干扰了统计数据质量。
改用
分行业分级抽样的统计方法，既能从根本上解决这一问题，又能大大减轻基层统计工作人员的统计任务，对提高规模工业统计数据质量有着决定性的影响。
二是如何对规模工业报表进行审核。
笔者认为应该从三个方面进行，一是表内审核，二是表间审核，三是汇总审核。
表内审核就是审核报表的逻辑关系，比如本月加上月累计等于本月累计，比如资产等于负债加所有者权益，比如产值的增长与用电量的增长应该匹配，营业收入和营业利润，营业利润和应交所得税的变化趋势应该一致等等。
表间审核就是将几张报表联系起来审核，比如产值报表的销售产值与财务报表的主营业务收入联系起来审核，虽然销售产值与主营业务收入的有可能出现较大差距，但是如果长期如此就可能有问题。
再比如将产值报表与能源报表联系起来审核，看企业单位GDP能耗是否变化太大，一个企业在没有进行技术改造的情况下，单位GDP能耗应该是比较稳定的。
三是汇总审核，汇总审核分为分行业汇总审核和分地区汇总审核两种。
分行业汇总审核可以针对突增突减的行业查询到企业，看是哪些企业影响了该行业的增减，是不是情况属实。
分地区汇总审核可以针对增减过快的地区，进行查询，看这些地区的增减主要受哪些企业的影响，这些企业的情况是不是属实。
经过了这几步审核，数据质量基本上可以得到保障了。
三是如何排除外部干扰的问题。
当前统计数据面临的外
部干扰主要是三个方面，一是地方领导的政绩观，二是部门的考核关。
每逢领导换届，在体现领导政绩的时候，统计数据有得天独厚的优势，领导政绩如何体现？一个一个的数据当然是最形象和最有说服力的，自然而然统计数据就会面临干扰。
到了年终省级部门考核市级部门考核，市级部门考核县级部门时，通常也是以统计部门的数据为准，因为统计数据是法定数据，这个时候那些平常从来不与统计部门打交道的部门，三天两头往统计部门跑，要求开证明的有之，要求改数字的有之，不胜枚举，统计部门一下从门可罗雀到门庭若市，真有范进中举的感觉。
统计部门要想排除这些干扰，首先要思想上绷紧实事求是这根弦，把统计数据质量就是统计事业的生命的认识提高到行动上来，切实保证统计数据质量。
其次要做到自己心中有数，针对领导或者部门提出的质疑，要以事实为依据，以理服人。
再次要充分利用《统计法》这一尚方宝剑，要懂法，要敢于用法，用《统计法》来维护统计数据质量。
第四就是进行统计监审，上级统计部门对下级统计部门进行监审，上级统计部门组织地方统计部门之间互相进行监审，通过监审来曝光弄虚作假的行为，增强震慑力，提高统计数据质量。
第五就是要科学评价各地之间的发展情况，取消名目繁多的年终考核。
上述问题和建议是笔者两年多的工作实践得来的一些
粗浅的认识，难免会有贻笑大方之处，但是对统计事业的责任和直面问题的勇气却是真诚的，如果每个统计工作者都能有一个真诚的心对待统计工作，我想我们的统计数据质量一定会有一个大提高，统计事业也一定会有大发展。
