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中级统计师考试相关知识辅导:统计信息标准化综述5
4.数据审核
在计算机数据处理工作中,对计算机中的原始统计数据,在汇总制表前,必须对其进行净化加工处理,即数据审核工作。
(1) 什么是数据审核
原始统计数据的录入工作中,不论采用何种录入方法,也不论采用什么样的质量控制措施,总会或多或少地存在一些差错。从数据处理的全过程来看,其出现的差错主要来自两个方面:一方面是在统计调查工作中填写或数据录入前的编码带来的“原生性差错”;另一方面是在对统计报表的数据录入阶段出现的“再生性差错”。如果不将这些差错消灭,那么之后的一切数据处理工作都是无用的。
(2)数据审核工作流程
数据审核工作是通过分析统计指标内在的各种联系及参照系,制定出相应的审核规则,据此编制计算机审核程序,对计算机中的数据进行爱玩耍的校验检查,打印出数据审核错误清单,按照审核错误清单修改错误,再进行第二次的审核、修改,直至达到数据净化的质量要求。
常见的数据审核方法
根据统计指标内在的属性及相互之间的关系,编制出数据审核规则。数据审核的基本方法可以分为:平衡校验法和逻辑校验法。
①平衡校验法
利用统计指标之间内在的平衡关系,来检查数据是否有误的校验方法。
报表中的平衡关系可以是“行”方向的,称之为“行关系”,也可以是“列”方向的,称之为“列关系”。
②逻辑校验法
利用统计指标之间内在的逻辑关系,来检查数据是否有误的校验方法。
数据审核规则的制定
为做好数据审核工作,必须制定准确、严密、完善的审核规则,以此作为编制计算机审核程序、进行数据查错、改错和质量检查,以及对最终结果进行质量评估等工作的参考依据。审核规则往往以表格的形式来表示,所以又称为“审核规则表”。它包括制定审核规则和错误修改规则。
①平衡校验审核规则
制定平衡校验审核规则实际上是用算术运算公式一一列出数据的平衡关系,并分别给定相应的“错误代码”和修改规则。
②逻辑校验审核规则
逻辑校验审核规则主要是指在一维数据记录的非数值型原始统计数据中,数据记录的数据项本身及数据项与数据项之间的各种逻辑关系。对逻辑关系用表达式罗列出来,再一一给定相应的错误代码和修改规则。
由于逻辑校验的局限性,故其错误数据修改规则不能高效地提供修改依据就不足为奇了。它不同于平衡关系检查,数据之间的逻辑关系只是警示性的,功只是为数据规定一个允许的范围。在这个基础上,计算机程序也只能判断数据是否合乎逻辑,是否合法,而无法肯定它们是否正确。
数据审核规则的计算机化
在统计系统应用的计算机数据审核程序呈多样性,仁者见仁智者见智。如有的计算机程序是将数据关系中符合某一条件的关系检索出来,而有的计算机程序则将不符合这一条件的关系找出来。那么,适时地推出统一的数据审核规则就显得十分的重要。首先要明确的是用最常见的数学表达式来构造数据审核规则;其次在实现编审规则计算机化的过程中,只允许使用那些计算机能接受的数字及符号;最后在编制计算机程序时要充分考虑将数据审核规则字典化,以养活日后对计算机程序的维护量
应用
有些在实践中被证明的行之有效的方法,在编制数据审核程序时要充分反映出来。在应用中一定要树立“用户第一”的原则,只有这样才能编制出方便用户、高效、好用的软件来。
除坚决遵守上级规定的数据审核规则外,统计人员还要对经常出现的而数据审核规则又没有规定的错误信息进行收集、整理、归纳、分析,并衍生出新的数据审核规则来。做一个时时注意补充“数据审核规则”的有心人。常此以往地坚持下去,你将拥有一套非常有效的数据审核规则。
在编制数据审核规则时,在经常容易出现错误的地方设置一些警示性信息,以充分引起操作人员的注意。
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(责任编辑:中大编辑)
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