数据的准确性

2024-06-29

数据的准确性（精选十篇）

数据的准确性篇1

实验部分

仪器及标气

仪器:1.美国PE公司的Auto System XL色谱仪

热导池检测器带六通阀

1022积分仪

2.国产SQ—206色谱仪

热导池检测器带六通阀

台式记录仪

3.GCD—300B型氢气发生器

标气:以氢气为底气的混合标准气, 组分N2、CO、CH4、CO2

色谱柱及色谱操作条件:

色谱柱:φ3mm×2m的不锈钢柱内装TDX—01固定相

操作条件:

载气:H2

流量:35m L/min

TCD温度:150℃

柱温:60℃

桥电流120m A

进样量:lml。

实验方法

样品组分色谱图:

同一样品在相同条件下连续分析三次, 结果如下表。

从表中可以看出该仪器的重复性较好, 可以满足分析的要求。

操作条件不变的情况下, 用两个球胆取同一气样, 用含量不同的两个标气分别定量, 在Auto System XL色谱仪与SQ—206色谱仪上分别进行分析, 结果如下表。

从表中可以看出N2、CO2含量相差较大。

用一个新球胆和一个使用一段时间的球胆, 在同一台SQ—206色谱仪器上分析, 结果如下表。

用一个球胆取样气在Auto System XL色谱仪及SQ—206色谱仪进行分析, 结果如下表。

结语

通过上述试验, 在操作条件不变的情况下, 可以看出:

同一样品的分析应尽可能采用同一标气, 减少由标气浓度引起的误差。

取样时应用专一的取样球胆, 并且球胆材质对样气的吸附应最小, 取样时采用三通取样, 减少由其引起的误差。

防止由于空气的进入对分析结果的影响。

对于没有积分仪的色谱分析时, 操作者应认真、细心的量取峰高, 对于不是棒状峰的组分应用峰面积进行计算, 减少由此引起的误差。

将这几种影响数路准确度的因素降至最低, 这样就可以提高分析数据的准确性, 从而给生产车间提供一个准确而放心的数据, 使装置在我们提供的数据下能够平稳的运行。

从不太准确的数据中找到准确的答案篇2

我走访过很多企业，既有本土公司，也有国际公司。无论如何，一谈到数据，大家一个普遍的反应就是：是否准确？

对，作为营销工作者、企业负责人，应该对“准确”一词有所敏感，而且，应该做到“做准确的事情，并把事情做准确”。

然而，这个“准确”的概念是相对的，就市场研究而言，可以说没有100%准确的数据。因为，市场研究的99%都是以抽样调查为主，很少有普查。

其实，这个道理一说，大家都明白。比如，在制造业做各种测试也一样，不可能做到普查。我们举个例子：

你是一家灯泡企业的老板，需要对你所生产的灯泡寿命进行测试。怎么做呢？

肯定是在你生产的一批灯泡里选出3－5个，然后对它进行不间断的亮灯测试，以测出它的寿命有多长。这是什么？这就是抽样调查。

那么，这种抽样调查的结论一定是100%准确吗？不见得。但我们有理由相信这个结论，因为同一批产品的质量应该是比较接近的。

如果你非要做普查，我们可以想象一下，这家企业的灯泡哪一个还能走上市场呢？都在厂里就结束了寿命，而且耗费了大量的电力资源，

我想，天底下连傻瓜都不会这么干的。

所以，我们判断一些事物，不一定都要做普查，做抽样调查也能判断得十分准确。这就是我们要谈的“从不太准确的数据中找到准确的答案”。

有一次，我给一家客户提供分析报告时，客户说：你那个数据里所体现的我们品牌的市场份额，跟我们所掌握的不太一样。我说：差多少？“差2个百分点”，客户非常认真的回答。

我哑然一笑，告诉他们：其实，这点差距对判断一个事物似乎没有任何影响。AC监测的市场份额15%跟CTR监测的13%有本质的区别吗？没有；AC监测的增长率30%跟CTR监测的28%有本质的区别吗？也没有。

很多客户只停留在“规模”、“份额”、“增长率”等数据层面，然后围绕这些数据斤斤计较。这是没有用的。一个营销高手，更应该关注这些数据背后的驱动因素和关联因素。

比如，当你看到市场份额比去年同期下降10个百分点，你应该怎么分析呢？这个时候，你的任务不是进一步确认到底是“10个百分点”还是“8个百分点”，而是要快速找到导致这个结果的核心因素。

如何确保煤质化验数据的准确性篇3

关键词：煤质化验数据真实性

中图分类号：TQ533 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）11（b）-0098-01

1 加强制度创新建设，变制度上墙为内化于心

煤质化验作为一项精密程度要求较高的岗位，更应不断完善和创新各项规章制度，从岗位标准、岗位职责、责任追究、考核奖惩等方面来规范管理，保障工作执行力。规章制度是管理工作的基础，燃料管理的效果取决于各种规章制度的约束。近年来我公司在落实上级公司有关煤质监督、验收制度的基础上，结合公司系统燃料管理实际，制定和实施了《煤化验室仪器操作规范》、《煤质分析项目操作考核标准》、《煤化验室交接样程序》等多个内部实施标准及各项制度，建立员工互检互查机制，完善动态考核机制和责任追究机制，对监督有力者给予一定形式的奖励，对因工作责任心差造成化验数据错误，或因违章操作造成安全事故者严格追究责任，切实把外在压力变为内在动力，不断提高化验工作水平。

2 建立素质过硬的化验队伍

员工的素质对企业的发展起到关键的作用，对工作质量也有非常重要的影响。尤其是作为煤质化验这样一项技术含量高的工作，更应重视队伍素质的培养和提高，让他们练好“内功”，以精湛的技术，促进工作不断创水平。要坚持因人而异、因地制宜的原则，结合员工自身实际情况，科学制定培训计划，对症施治。可以采取书本学、实践学、交流学、比武学、师带徒等多种形式，提高化验员的理论水平和技术水平，使他们熟练地掌握化验工作各项目、各环节的国家标准和相关操作技术规程和操作要领;变“被动学习”为“互动交流”，通过开展多种形式的技术交流、比武和课题研究等活动，在互相切磋中交流经验，促进技术提升，使人人都成为行家里手，确保化验数据快、准、精。同时，不仅要培养独当一面的技术能手还要培养岗位上的“多面手”，让他们不仅掌握化验技术，还要掌握设备检测维修技能，能够及时发现、检测设备故障，避免设备“带病”工作，确保化验结果的客观准确，为煤炭质量提供可靠的数据指导。

3 建立健全仪器管理制度，实行责任到人

（1）实行仪器管理责任制：每位化验人员都有自己专人负责的仪器，每人必须定期对自己负责的仪器进行标定和维护，要求责任到人，专人专责。

（2）实行定期标定责任制，全自动工业分析仪、量热仪每月需用标准煤样校验。热量计除每月用标准煤样进行定期校验外，每季度还应按国标要求标定一次热容量确保仪器使用的可靠性。全自动水分仪每月与通氮干燥法进行比对试验，比对结果符合重复性限。

（3）实行标定台账责任制：所有仪器标定和反标结果都建立台账制度并实行台账上墙，要求不但要公开、透明、真实地显示每台仪器的使用情况，而且员工之间要互相监督，共同管理维护好仪器。

（4）实行仪器管理轮换责任制：为了使每位化验人员能够更加细致、更加全面的了解和掌握各项分析仪器的性能状况和使用情况，要求对各项仪器的标定和管理实行每半年轮换一次。

（5）按国标规定所有仪器设备及附属设备（温湿度表、氧弹、压力表等）均应经有关部门定期检定合格。

4 加强样品及标准物质的管理

对样品的检测流程做详细的规定，规范样品的管理，做好样品的标识，对样品检测状态（已检、待检、留样）进行区域划分，对不同状态的样品进行分类存放。化验室应使用二等或二等以上苯甲酸，其标准热值需经权威计量机关确定或可以明确溯源到权威计量机构。使用有证标准煤样，并对标准物质进行期间核查，以保证其校准状态的置信度。化验室应对标准物质和标准煤样进行唯一性标识，并建立标准物质领用和使用情况记录。一般应至少备有三种型号的标准煤样，以适应不同煤种需求。应将标准物质保存在低温避光处或干燥器内。

5 进行不定期内部抽查和外部復查

当抽样作为检测工作的一部分时，应不定期抽样保证样品测试准确性，做好样品复核工作。内部抽查由班长随机抽取近期所化验过得2～3个煤样，进行煤质全分析。外部复查由燃料部或监察部随机抽取煤样进行化验，化验室应有程序记录和与抽样有关的数据和操作。抽查的数据应在国标允许范围内。

6 创造合适的工作环境

化验室的位置一般应为南北朝向，应选择在离震动源较远的地方。应与主厂房及煤场保持一定距离，以减小噪声、灰尘、电场干扰等影响。进行发热量测定的化验室，应为单独房间，不应在同一房间内同时进行其他试验项目;室温应保持相对稳定，每次测定室温变化不应超过1 ℃，室温以在（15～30）℃范围为宜。存样室内应保持低温、恒温、干燥、无阳光照射，严禁明火。

7 结语

煤质检验工作是燃料管理工作的重要组成部分，燃料管理工作的好坏直接关系到发电企业成本的高低。燃料管理工作还需要通过控制各个环节、全方位、多层次地开展创新，提升到一个新的高度，才会使火力发电企业的盈利水平得到进一步提升。

参考文献

[1] 曹长武.火力发电厂燃料试验方法及应用[M].中国电力出版社，2004.

影响水质检测数据准确性的因素分析篇4

一、人员

人员是检测工作的实施者, 是工作的主体, 由于人员的问题而导致检测结果不准确的事情时常发生, 这里从主观和客观两个方面, 结合具体检测项目讨论一下人员因素对于检测结果的影响。

(一) 主观因素。主观因素是人员对于方法的认识、理解不全面或工作不严谨而导致在实施过程中可能出现不符合或完全背离检测方法的情况。这可以从以下两种情况加以讨论。

1.因为工作疏忽导致检测过程出现纰漏, 影响结果准确。这种情况下, 检测人员对于整个实验方法、实验过程是清楚的, 仅仅是因为工作中某一个步骤出现失误, 而最终导致实验结果不准确。最常发生在数据处理及需要通过数据计算来指导实验的环节, 比如制作标准曲线过程中由于标准物质稀释倍数计算错误或样品处理过程中由于浓缩、稀释倍数计算错误等。虽然整个实验的方法、操作是正确的, 但所依赖的指导数据是错误的, 最终实验结果也是错误的。这种情况在实际工作中是屡见不鲜的, 最好的解决办法是由一名校核人员独立地对各种数据进行校核, 当发现两者存在偏差时, 很可能意味着数据存在问题。

2.由于实验人员对于检测方法掌握的不够透彻, 忽略了一些细节问题, 从而影响实验结果。如饮用水中检测挥发性有机物有严格的样品采集要求:“用250m L顶空瓶采集水样至满瓶 (不应有气泡) , 立即用垫有聚四氟乙烯薄膜 (或铝箔) 的翻口胶塞盖好, 带回实验室, 如不能立即测定, 需于冰箱内保存, 但不得超过4h”[1]。在这条方法说明中, 有几点是很容易被忽视的。在工作中, 我们经常发现取样人员采回的样品并不是满瓶, 有的送检样品虽然使用玻璃瓶盛装水样, 但瓶塞并不是用聚四氟乙烯薄膜 (或铝箔) 包裹而是直接与水相接触, 这就破坏了样品原始信息, 使检测数据并不能完全反应样品真实情况。通过实验我们可以发现, 当采样容器内留有空气时, 因为部分待测物质已经挥发到液面上层空气中, 使得样品中的被测物实际浓度发生改变。而当使用没有包裹聚四氟乙烯薄膜 (或铝箔) 的橡胶瓶塞或塑料瓶盖封口采样容器时, 会有部分被测物粘附在瓶盖上同样会使检测数据产生偏差。对于这一类问题的解决, 要求相关人员对于检测方法有全面的了解, 明白各个步骤的具体用意, 当遇到工作条件不能满足检测方法要求时, 清楚通过什么手段加以弥补。

(二) 客观因素。在实际工作中有一种情况, 检测结果存在的偏差虽然是由于人的原因引起的, 但却不受人的主观意志决定, 我们把这一类情况归为客观因素。这种情况主要出现在一些通过人的感官做出判断的项目中。例如借助指示剂颜色突变来判定终点的滴定反应, 通过人的嗅味觉来判定样品嗅味等级等。由于人的个体差异, 不同的人对于颜色、气味、味道的感知是不同的, 因此通过感官来判定数据会存在偏差。而这一类问题的解决可以通过采用新的检测方法, 例如在水的嗅味指标检测中层次分析法[2]的可靠性优于嗅阈值 (TON) 法[3];或者通过加强实验人员对于需要感官做出结果判断的检测项目的训练来提高检测结果的准确性。

二、环境

环境条件也是一类影响检测结果准确性的重要因素, 它所涉及的范围很广, 温度、湿度、光照强度、环境的洁净程度等。虽然现在实验室配备了各种设施来控制环境条件, 但由于人们对于这种问题的认识不够, 因此常常忽略它的重要性, 使得环境因素成为影响检测结果准确性的潜在问题。

温度是比较重要的一个环境指标, 温度的波动对于检测结果准确性会造成一定的影响。由于温度对于样品、检测设备、容器、量器等所造成的改变是我们无法察觉的, 因此工作中, 实验人员往往不会刻意去控制环境温度, 这就为检测工作留下了隐患。例如, 我们做过一个实验, 在不同温度下 (30℃和22℃) 分别制作了两条线性范围一致的三氯甲烷标准曲线, 两条曲线线性关系良好 (相关系数均为0.9999) , 并都经过相同条件下标准样品的单点校正证明两条曲线可靠。模拟实际样品检测, 在22℃环境温度下配置一个标准样品应用两条曲线分别计算检测结果, 所得数据偏差达到了3.8%。由此可见, 环境温度对于样品检测数据准确性的影响不容忽视。在工作中要确保从标准曲线制作到实际样品测定整个检测过程环境温度一致, 这样才能避免温度对于实验数据的不利影响。水质检测所应用到的试剂、药品种类多数量大, 这其中有部分可能会通过污染空气或实验用水间接影响到一些项目, 导致这些项目的检测结果出现偏差。因此环境的洁净程度也是一项影响检测结果准确性的重要因素。例如, 二氯甲烷、三氯甲烷常做为萃取溶剂频繁大量的使用, 因其易挥发所以很容易对实验室环境造成污染, 使空气、样品甚至实验室用水都含有上述物质。而这两种物质又是水质检测指标, 一旦环境受到污染, 则检测结果将出现偏差。对于这一问题的解决可以从以下几点入手:一是尽量使容易产生交叉污染的检测项目分开场所测定;二是各个场所做好通风工作;三是实验用纯水密封保存, 使用前经纯水机过滤;四是样品测定前先利用空白实验确定在此环境条件下是否还有干扰存在, 若未消除则继续采取措施净化环境条件。

三、实验器具与药品

(一) 实验器具。实验器具是实验得以顺利完成的重要保障, 绝大多数水质项目的检测都要借助它们来完成。如果实验器具出现问题, 那么检测结果的准确性肯定受到影响。水质检测应用到的仪器设备多种多样, 工作原理各异, 不论哪种设备都有自己的工作条件, 在条件达到前这些设备都处于不稳定状态, 这时进行样品检测所得结果肯定是不准确的。因此, 仪器使用前一定要进行“平衡”也就是使其达到稳定状态, 这样才能保证检测结果的准确可靠。

1.实验中用到的各种量器、仪器的准确性是影响检测结果的重要因素。例如, 用久了的天平因为磨损、腐蚀等因素可能导致称量不准确;检测仪器由于部件老化或损坏导致标称指标无法达到, 使得仪器运行在错误状态下等。这些问题的存在会将错误的数据引入实验, 导致结果出现偏差。因此我们要对这些量器和仪器进行定期的校准和检定, 确保检测过程中不引入错误数据, 从而保证检测结果的准确。

2.容器、量器的不洁净是导致检测结果不准确的一个重要因素。例如, 样品批量检测过程中, 容器或量器都要重复使用, 在每次使用后对其进行必要的清洗是防止样品间交叉污染的有效手段;采样容器使用前要进行清洗, 同样是为了防止样品间的交叉污染。

(二) 药品。实验所用药品的纯度与使用期限同样是影响数据检测准确性的重要因素。药品纯度低, 药品中所含杂质可能会在高灵敏性检测仪器上产生异常响应从而影响结果的判定。而使用超期药品有时甚至使检测结果完全错误。例如, 利用液相色谱———柱后衍生方法检测水中草甘膦, 所用衍生试剂有效期限很短, 一般四天左右试剂会完全失效, 这时使用这些过期药品进行水样检测, 很可能会漏检草甘膦。因此在有效期内, 使用合适纯度的药品, 对于保证实验数据的准确性是至关重要的。

四、结论

水质检测是一项科学严谨的工作, 检测环节多涉及影响因素广, 不论哪一环节的哪些因素出现问题, 都会给整个检测工作带来负面影响。因此认真分析、细致查找、合理解决问题是保证水质检测工作顺利完成的关键。

参考文献

[1]中华人民共和国卫生部, 中国国家标准化管理委员会.生活饮用水卫生标准/生活饮用水标准检验方法[M].北京:中国标准出版社, 2007

[2]于建伟, 郭召海, 杨敏等.嗅味层次分析法对饮用水中嗅味的识别[J].中国给水排水, 2007, 23 (8) :79~83

数据的准确性篇5

操作步骤

1、打开WPS 表格，打开要进行添加提示的表格文稿，以下图为例，鼠标选中B2：B6单元格，点击菜单栏数据--有效性，

2、在数据有效性界面点击设置选项卡，在允许下方选择自定义，公式栏输入=ISNUMBER(B2)*AND (B2<=100,B2>=0)。

3、然后点击出错警告选项卡，样式选择停止，错误信息可以自己随意填写。确定即可生效。

数据的准确性篇6

【关键词】电力统计数据质量；真实性；准确性；策略

保证电力统计数据的真实性和准确性是一项系统的工程，不是仅靠某一个部门就可以做好的，它涉及到统计的制度、体制、管理等各个方面，只有把它们各自之间的关系协调好了，才可能从根本上保证统计数据的真实性和准确性。

1.电力统计数据质量出现真实性和准确性缺失的原因分析

统计数据作为电力企业发展基础保障，统计数据不仅能为电力企业决策提供基础信息，还能促进电力企业日常经营的正常开展。因此，电力统计数据质量真实性和准确性若存在缺失现象，势必会影响着企业发展。对此，保证电力统计数据质量真实性和准确性是推动电力企业更好更快发展前提基础和保障，需要引起足够重视。而分析电力统计数据质量出现真实性和准确性缺失的原因所在，对提高电力统计数据质量有着指导作用，值得探究。

1.1统计工作人员的综合素质有待加强

伴随着信息时代的带来，信息数据增长速度呈现出爆炸形态。在面对日益增长数据信息，部分电力企业员工思想却未跟上时代步伐，停留在原有手抄报表阶段，没有充分认识到统计数据其报送工作必要和重要性。这样不仅导致员工未深刻认识工作岗位，还会影响到数据质量。[1]而造成员工认识不够本质原因有两方面，第一，领导因素，领导责任意识和法律意识缺乏，没有重视统计工作，导致员工未意识统计工作重要性；第二，统计工作人员本身综合素质有待加强，员工需要不仅学习进步，提升自身业务能力来应对今后统计工作所面临的挑战。

1.2统计管理相关体制有待完善

针对电力企业内部管理部门，电力企业中各类统计业务是安排不同部门进行负责，而不同部门还需分别将统计资料报送给主管领导，再对外进行报出。但是由于电力企业没有设立专门部门来主管企业资料信息，使得企业的统计信息所提供资料存在不一致现象，没有及时掌握、收集所需各类统计资料，且企业内部部门间很难做好信息资源共享和互换，进而导致统计数据失真现象产生，这对于基层企业表现更为突出。

1.3统计分析的质量有待提高

电力企业统计工作不是对数据进行简单的汇总，它要求统计人员认真分析统计数据，成为领导决策重要数据依据。运用统计成果作为统计工作归宿，统计工作时有效运用统计成果能让企业日常工作具备前瞻性、权威性及直观性。伴着电力市场开放程度的提高，大量历史数据积累在系统中，而在大量数据里提取具备价值信息是统计工作所面临问题。[2]现实中，大多电力企业统计处理方法难以适应于大量数据的处理，这些首先导致信息的孤立，难以实现不同系统间信息共享，其次要浪费大多时间找寻企业决策分析所需数据，再次不可及时预测和监控各业务，最后难以发现数据后面潜在规律协助企业决策和分析。从另一方面来看，统计数据分析与应用不到位，数据呈现形式和表格过于简单，没为企业提供有效准确信息，数据分析的方式不当，大多采取传统简单比较方法，不能解释数据背后深层内涵，进而影响到统计工作效率和质量，使得数据质量准确真实性难以突显。

2.提高电力统计数据质量真实性及准确性的策略

根据以上原因分析，可看到电力企业统计工作存在着诸多问题，作为湖南省电力公司邵阳隆回电力局工作人员，势必要在综合分析电力统计数据质量出现真实性和准确性缺失原因基础上，抓紧时间来纠正不足，培养综合素质符合时代发展要求统计人才、完善统计系统管理制度、健全统计体系管理体制、做好统计分析工作等，从而确保统计工作和谐、快速、高校的完成。下面就应对策略给予具体详细分析。

2.1培养综合素质符合时代发展要求统计人才

人才作为企业发展的助推剂，统计工作的开展与人才息息相关，人才综合素质的高低直接影响着统计工作开展的顺利与否，并决定着统计数据质量的好坏。培训作为提高人才综合素质最直接手段，为提高统计人员业务素养，开展行之有效培训活动具有重要意义。培训员工要在企业发展共同目标和统一员工基础上开展，目标在于加强员工素质水平和业务能力。要通过规范化、有计划员工培训来有效增强员工业务能力，转变员工工作的态度，并激发员工工作积极性。这样还为企业人资管理创造了良好氛围，伴着时代进步，员工知识与操作技能难以适应企业发展，而解决这一问题就可通过培训对员工进行考察，考查员工胜任能力，协助员工不断更新掌握知识技术，进而增强统计数据真实性及准确性。

2.2完善统计系统管理制度

统计系统管理制度作为确保统计数据真实准确规范基础，它能保证统计工作按照规章制度顺利开展。完整统计系不仅包含统计部分，还包括各个部门，例如审计部分等多部门参与，这些部门通过相互合作，构成一个有机的整体。为保证各部门间交往符合规范要求，需要各部分根据规章制度按照必要方式来运行。为此，首先要求建立一个统计部门，这个统计部门要和其它部门相独立，统计部门所从事业务不被其它部门所影响，同时各个子部门均要归总统计部门管理；其次，在统计系统的内部部门间要构建规范交流和沟通渠道，确保统计数据传输准确性和真实性。

2.3健全统计体系管理体制

虽然大多电力企业统计体系管理体制相对较健全，却因为电力统计体系受到较大改革阻力，而存在着一定不足，这些不足尤其体现在执行困难上。为健全统计系统管理体制，可从两方面进行完善。首先，要让领导意识到统计工作必要性，只有领导意识到统计工作必要性才可全力支持，给予精神上、经济上和政策上的鼓励，进而统计体系管理体制能获取本质上进展，电力系统数据质量真实性及准确性才可获得保障。其次，要建立考核体制，将数据质量的高低和统计人员经济收入密切相连，用于提高统计人员工作责任心、主观能动性和积极性。最后，纵向和横向比较其它单位已经获得的成功经验，并结合本单位实际情况健全统计体系管理体制。

2.4做好统计分析工作

伴随着信息时代的到来，统计工作也要顺应时代潮流，更新和完善统计方法。因传统统计分析工具难以使用现代电力企业发展要求，为摆脱这一局面，更新统计分析方法，使用信息统计方法对提高统计数据质量有着重要影响作用。更新统计数据分析方法，首先要采取新型数据收集的技术工具，新型数据传输相关技术的发展，使得新型调查方法多种多样，如网络调查就为较高效率调查方法，通过网上调查可快速有效收集企业决策所需信息。网上调查常见形式包括抽样调查、网上普查，通过邮件形式随即抽样来发放调查表，再从被调查人员那收集问卷恢复。实际调查中，还可联合多媒体相关技术，为回答者提供各样测试方法。其次，采取新型数据分析模式来增强统计结果运用度。面对日益增多统计数据，为在大量数据中寻找对企业发展有价值数据，就需使用到数据挖掘和数据仓库等统计分析工具，来有效提升电力企业统计工作效率，与电力企业运用统计数据分析与应用的程度。

3.结语

综上所述，统计是电力企业管理与决策的科学依据，只有借助于真实准确地统计数据，才能制定出科学可行的生产计划来；同样对问题定量的分析，也必须要依赖于真实准确地统计数据才能找到最优的解决方案。因此，电力统计数据质量真实性和准确性若存在缺失现象，势必会影响着企业发展。对此，保证电力统计数据质量真实性和准确性是推动电力企业更好更快发展前提基础和保障，需要引起足够重视。 [科]

【参考文献】

[1]李小敏.新形势下做好电力系统统计工作的策略思考[J].产业经济，2011（10）：305-305.

数据的准确性篇7

影响检验数据准确性的原因

经过对数据检测过程进行多次研究与探讨,发现影响分析检验数据准确性的原因有如下几点:

(1)时间原因。由于时间限制,某些样品的分析时间难以做到严格控制,造成数据出现偏差。

(2)环境条件。由于实验室条件有限,不能保证某些环境条件不产生变化,因而造成由温度或湿度等条件产生变化而影响反应速度等,使数据出现偏差。

(3)取样原因。由于取样的人员、时间、批次、数量的变化,使得样品发生变化,影响数据的重复性。

(4)器皿原因。由于某些器皿不容易清洗干净,造成再次使用时产生误差。

(5)理论与实际操作的差异原因。由于某些方法在理论上与实际操作时的差异性和人员观察的差异产生误差。

(6)人员素质原因。由于人员素质的不同,造成对标准的理解有差异,使得分析数据产生差异。

提高分析检验数据准确性的对策

根据影响检验数据准确性的具体原因,提出了以下解决措施。

1 根据待检验样品时间长短安排检验时间

某些样品在配置成待检溶液时需要静置一定的时间,或者有一定的有效期,在某一时间段之内需要检验完毕,超出时间规定则需重新配置。在通常情况下,执行标准要求是可行的,但在某些样品的检验中,上班时间(8h)之内,通常不容易完成,势必需要加班,如果不能加班或一些未可预知的原因就容易造成误差。经过长期的统计分析发现,这种误差在正常上班时间内可以完成,且数据误差在控制范围之内。如对聚丙烯酰胺产品表观粘度的检验中,配置母液需要1-2 h,且母液需要熟化24 h后才能稀释检验[1],如果情况不允许,延长熟化时间,会不会影响表观粘度的测定呢?技术人员在一系列试验之后,得出如下数据(见表1)。

由表1可以看出,通过对三个不同厂家的产品进行一系列测试表明:熟化时间在适当延长之后,表观粘度变化并不大,且溶液趋向均匀,使得分析数据极差变小,有利于误差的减少。由此,在时间允许的情况下,母液的熟化时间可以适当延长(在36 h之内),不必加班加点,使得分析检验过程更加人性化。

2 选择适宜的检验温度

温度、湿度等外部环境条件的控制对分析结果影响非常大,如在油田基层化验室地层水分析中,Ca2+Mg2+离子的测定一般是采用EDTA络和滴定的方法,但冬季由于气温低,反应速度慢,因此滴定进行的非常缓慢,并且很容易滴定过量。技术人员在通过多次试验后,将不同温度下滴定同一样品的Ca2++Mg2+合量所用的时间进行记录对比(见表2)可以看出:温度过低反应速度缓慢,容易滴定过量,这不仅影响了滴定精度,而且降低了工作效率。但温度过高,虽然反应速度加快,但标准溶液和指示剂又容易发生氧化等变质反应,尤其是指示剂在高温下易发生聚合反应,使终点颜色变化不敏锐,又严重影响了测试准确性。因此选择适宜的测试温度是测试工作的重要环节。综合各方面因素可以将测试温度定在25℃左右,并将指示剂存放在冰箱保存,防止其氧化。在温度相对低的冬季,可使用空调或将蒸馏水适当加热至25℃左右,这样不仅提高了反应速度,同时又提高了工作效率,增加了数据的客观性。

3 选择有代表性的样品

样品有无代表性是样品检验过程中的关键因素,不具代表性的样品即使检验规格再高也无济于事,因此规范取样,保证样品的真实性、广泛性是非常必要的。对于袋装产品(如聚丙烯酰胺)取样时,应用取样器根据堆码高度、形状和数量,在每面的上、中、下三个不同部位按“米”字型布置取样点取样,经充分混合后分成两份。对于罐装产品(如石油磺酸盐、表面活性剂等)取样时,利用取样器分别对直达料储罐的低、中、高液位进行取样,混合后分装两份,从而确保样品的公正性、普遍性。

4 通过废物利用将器皿清洗干净

在实际工作当中,由于既要保证数量又要保证质量,某些难以洗涤的器皿就成为影响数量和质量的重要因素。如在地层水分析中Cl+的测定过程中,由于采用的是AgNO3滴定法,锥形瓶中沉淀的AgCl非常容易吸附在瓶壁,不容易洗涤,且肉眼很难发现,使得锥形瓶在下次使用时影响检验数据准确性。技术人员经过长期的观察发现,可以将滴定Ca2++Mg2+或SO42-的滴定废液用来涮洗锥形瓶壁吸附的AgCl沉淀,其化学原理是:在滴定Ca2++Mg2+和SO42-过程中,需要加入pH=10的NH3·H2O-NH4Cl缓冲液,废液中大量存在的NH3与AgCl能够生成银氨络离子,从而溶解于水中[2]。

从而轻易地除去了附着在瓶壁的AgCl沉淀,消除了因此带来的误差,效果十分不错。

5 缓慢滴定至指示剂到终点颜色

由于各种各样的原因,理论与实际操作总是会有一定的差异。如在地层水分析过程中由于各种驱油剂的广泛使用,使得地层水的成分越来越复杂,终点颜色判断困难,尤其在滴定Ca2+时,有的样品容易出现以下现象:指示剂颜色不到终点,但过量滴定颜色不变,在放置几分钟后,指示剂颜色显示已滴定过量,此类样品的终点很难按常规判断,因此在实践中反复试验得出结论:在排除指示剂自身的原因后,可能由于各种驱油剂的影响,使得指示剂反应迟钝,终点难以判断。因此,除适当滴加适宜的掩蔽剂外,应缓慢滴定至指示剂颜色突变,再溶液放置几分钟后,颜色变化正好到终点颜色。

6 由于检验人员素质参差不齐影响检验数据

由于人员文化程度参差不齐,接受能力和领悟能力也不尽相同。因此,检验人员素质的高低,不仅决定了分析检验工作质量的好坏,而且直接影响了整体工作效率的提高。所以,在对仪器进行改造的同时,还要对检验人员进行强化培训,具体可以由这方面的专家或技术人员讲解有关的基础理论及一些相关的计算方法,并聘请操作熟练的老师傅亲自演练,将正确的操作方法与某些错误的操作方法进行对比,并对培训成绩进行考核,抽查检验人员操作方法是否正确及熟练程度,将考核情况与检验人员的奖金挂钩,使职工边学边干,在学中干,在干中学,打好基础,不断提高检验人员的业务水平。

参考文献

[1]Q/SH102015722006驱油用聚丙烯酰胺[S].

浅谈如何提高建材检验数据的准确性篇8

1 建筑材料检验过程中存在的问题

建筑工程是非常复杂的, 一项工程的完成需要各种各样的材料、半成品、成品等等, 每种材料的性能都不一样, 而对工程质量产生的影响也不同。目前, 我国的建筑工程大多采用的是分包形式, 即建筑单位将一项工程根据施工性质不同分为很多个不同的部分, 然后再分包给其他单位, 这样一来, 工程的整体质量难以控制。另外, 有的施工单位对建筑材料质量比较忽视, 通常只在材料运达施工现场的时候检查一下数量对不对, 完全忽视了材料的质量问题。此外, 材料堆放很随意, 没有相对应的标识牌, 不按照规定分类堆放等, 因此我们经常会发现水泥变质现象。同时, 对材料的检测不严格, 例如采购的钢筋不符合标准, 没有遵循施工设计的规定, 半成品构件不合格就安装等等一系列问题。

2 建材检验的控制过程

在对建筑材料进行测试的时候一定要严格遵守以下几个步骤, 这样才能提高检测的准确性。

2.1 严格试样和取样

在检测建材过程中, 取样非常重要, 因为它具有一定的代表性。通常情况下我们都选择随机抽样方式, 取样的数目应该要符合检测标准, 取样的部位要全面, 尽量减少因取样不合理造成的误差。

2.2 重视设备操作

在检测建材过程中, 检测的准确性还受到检测设备的影响。例如我们在检测钢筋屈服强度的时候, 如果设备的实际加荷速度比检验标准更高的时候, 得到的结果就偏高。所以, 在检测过程中一定要严格遵守操作程序, 防止加荷速度太快。当检验的样品变形或损坏的时候, 检验人员要控制好设备油门。另外, 对检验设备要定期检查, 使设备各项参数保持正确。

2.3 控制好检测温度与湿度

有的建筑材料会受到温度与湿度的影响, 所以, 我们在检测建材的时候要控制好环境因素。例如, 对水泥的检测应该在20℃±20℃的温度之间, 湿度不能超过50%。

3 提高建材检验数据准确性的策略

检验完建筑材料之后就要分析所得数据, 以判断材料是不是符合使用要求。为了保证检验数据的准确性和公平性, 首先应该以准确标准作为判断依据, 然后对数据进行处理, 尽量减小误差, 最终保证检验数据的准确性。

3.1 准确的检验标准

作为建材检验的机构首先应该制定相关的技术标准, 对建材进行合理检测以后得出准确的数据和报告, 因此, 准确地的检验标准是关键。在选择检验标准的时候应该注意几点:首先, 检验产品如果属于国家强制性标准的就要首先选择国家标准;其次, 选用企业声称执行的地方、行业、企业、国家推荐性等标准;最后, 选择企业产品的合同、广告、说明等。

3.2 正确处理检验数据

在整个检验过程中难免会出现误差, 为了使检测结果更准确, 我们需要进行一定的处理。如果检测的是同样的试件, 检测数据结果具有较大的偏差, 应该根据相关的标准或规范对数据进行取舍。比如, 我们在检测水泥胶砂抗压强度的时候, 对同一组样品进行检测, 最后得到7个数据, 但是其中一个数据超过平均值的10, 我们选择放弃这一数据, 选择其他的6个数据。如果剩下的数据还超过6个数据平均值10, 则这一组数据全部作废, 重新进行检测。对于数据的处理并不是简单地求平均数而应该进行分析, 根据相关标准和技术指标来分析, 如果指标出现异常情况则要分析整个检验过程, 找到问题所在, 做好复发的准备工作。

3.3 建材检验的误差来源

实际检测工作中, 误差是难以避免的, 这样就会影响检测的准确性。误差主要由以下几方面造成:第一, 来自仪器、设备, 在检验建材过程中, 由于设备自身存在的缺陷或问题导致检测结果不准确, 或由于操作人员不熟练或控制力度不足也容易导致误差。第二, 检测工作不够认真、细致。检测人员没有认识到检测工作的重要性, 在抽样的时候比较随意, 甚至有的样品根本不是所用的施工材料, 严重违背了检测样品的真实性。第三, 在建材检测过程中, 工作人员态度不端正, 没有严格按照检测程序来操作, 甚至出现检测报告重复使用等情况。以上几种情况都会导致检测误差的出现, 对建筑材料质量造成严重影响。

3.4 减少检验误差

建材检测过程中出现的误差主要分为三种。第一种误差为相同组件之间存在误差, 如果这一误差超过一定范围则要重新进行检测。第二种误差为平行试验误差, 相同的样品分成几个不同的试样, 然后产生误差, 这一误差超过一定标准要进行复检。第三种误差为对比试验误差, 相同的样品在不同设备下检测所得结果产生误差, 通过多种仪器检测可以减小误差, 这一误差可以用来校准仪器设备。我们可以将样品分为两部分, 一部分用权威检测设备检验, 另一部分用本机测验, 如果出现较大偏差则要分析原因。每年进行两次对比试验可以大大提升检测的准确性。

总而言之, 在目前建筑市场中, 我们应该加强建材质量的控制, 这样才能保证建筑工程的安全性, 这是保障人民生命财产安全的重要措施。而建材质量好坏的主要评价标准之一就是检测数据。因此, 只有不断提高建材数据的准确性、找对准确的检验方法, 减少误差, 这样才能全面保证检验结果的正确。因此, 作为建材检测人员, 应该具有高度的责任感, 保持严谨的工作态度, 确保检验数据的真实、可靠、准确, 最终达到控制建材质量的目的。

摘要：对于建筑工程项目来说, 建筑材料的质量是重中之重。材料是建筑的物质基础, 因此, 在施工过程中必须严把材料质量关, 坚决杜绝劣质材料的使用。为了使建筑材料质量得到保证, 我们需要对材料进行相关的检验, 而数据的准确性是关键。本文主要对建筑材料数据检验准确性问题进行了探讨。

关键词：建材,数据,检验,准确性

参考文献

[1]翟福生.如何提高建材检验数据的准确性[J].科技与企业.2013年08.

建筑材料检测项目与数据的准确性篇9

伴随着我国建筑行业的不断进步与发展, 近些年来, 我国各个城市都新建了许多建筑。而这些建筑在修建的过程当中, 会应用到众多的建筑材料, 这些材料的质量也直接决定了工程的整体质量。所以, 作为建筑施工企业, 必须严格把控材料的质量关, 通过制定严格的质量检测标准, 提升工程的整体建设质量。

2 当前我国建筑材料检测过程中普遍存在的问题探究

2.1 忽视入场之前的质量检测环节

目前, 我国建筑材料在检测过程当中, 往往会出现材料入场之前质量检测难以过关的现象。这是因为大多数建筑工程项目都是通过分包的形式进行的, 所以建筑单位都是按照工程的性质对其进行划分, 从而分包给其他单位, 这就很容易造成工程的整体质量难以把控。一些单位在实际施工的过程当中并没有对材料质量进行严格规范, 在材料入场之前仅仅只是测量数量, 而非注重材料质量, 这就会造成后续工程存在严重的安全隐患。

2.2 材料供应缺乏科学性

材料的供应缺乏科学性, 势必会造成整个材料供应与对方杂乱无章。在进行材料对方的场所没有相应的标识牌, 甚至对于一些特殊的材料也没有按照相关的存放要求进行堆放, 这样很容易造成材料变质等问题出现。

2.3 没有严格对材料性能与质量进行检测

施工单位在对建筑材料的性能与质量进行检测的时候, 往往不够严谨, 甚至在采购环节, 就没有按照相关的施工要求与规定进行。一些半成品材料并没有严格按照检测就进行安装, 这势必会造成整个工程项目的后续安全得不到保障。

3 建筑材料检测对建筑工程项目的重要性

对于建筑工程整体施工情况而言, 要想顺利完成整个施工项目, 就必须确保每一个环节都可以得到质量保证。建筑材料作为建筑工程开展过程中非常重要的一个环节, 需要经过严格检测。施工企业只有选择相对优质的材料, 配以优良的施工技术, 才能确保建筑工程的施工质量得到保障。一般而言, 建筑工程材料的检测主要从力学、工艺以及物理学三个方面展开。首先, 从力学角度来看, 需要考验材料的抗压能力、弯折能力、拉伸强度、抗剪切强度。其次, 从物理学角度来看, 分析材料的密度、密实度、导热程度等基础参数, 最终决定该材料应该使用的施工工艺。通过数据、技术等多方面检测, 确保建筑材料检测水平的提升, 进而有效提高建筑施工工程整体质量。

4 有效提升建筑材料检测项目数据准确性的对策与方法

4.1 检测项目方面

4.1.1 对材料进行取样

为了有效提升建筑材料的检测水平, 首先需要从检测项目方面入手。通过对材料样品进行取样, 可以具有一定的代表性。分别从材料的不同位置随机抽样, 确保取样的数目符合相关的检测要求。样品的选择部位应该比较全面, 这样才能确保取样更为公平, 避免出现误差偏大的现象。

4.1.2 科学使用设备进行操作

在针对建筑材料进行检测的过程中, 需要注重设备的科学操作。因为设备会对检测结果造成较大的影响。比如针对钢筋的屈服强度进行检测的时候, 如果设备的实际加荷速度超出了检测的标准与要求, 就必然会造成钢筋检测结果与实际值相比差距悬殊。故而, 需要相关的操作人员严格按照标准与要求对仪器进行控制, 一定要避免加荷速度过快的现象, 从而确保检测数据更为准确。图1为检测建筑材料不燃性的相关图片。

4.1.3 严格控制检测温度与条件

对建筑材料的检测还需要严格确保环境的温度与湿度, 只有环境条件可以保障, 才能有效提升数据的检测准确性。因为许多建筑材料的性能, 在不同的温度与湿度环境之下, 会发生一定程度的变化, 故而, 针对建筑材料的检测应该严格控制其环境。比如水泥检测温度应该控制在20摄氏度左右, 相对湿度应该在50%之上。只有严格按照相关的环境要求, 才能真正提升建筑材料检测数据的科学性和有效性。

4.2 数据准确性方面

4.2.1 科学处理实验数据

针对建筑材料进行检测, 还需要注重检测结果数据的准确性。首先, 需要对检测试验数据进行有效处理, 这样可以尽可能避免误差。比如在针对同一批样品进行检测的过程中, 发现检测结果与数据存在较大的分散性, 那么则需要对其进行取舍。当进行数据处理的时候, 不可以直接进行平均处理, 而是需要经过全面分析, 按照相关的技术指标对数据整体进行全面概括。一旦存在指标异常现象, 就必须对实验结果进行全面分析与回顾, 这样才能在第一时间找到检测结果出现误差的原因。必要时, 还需要对材料进行再次检验, 从而获得准确的实验数据。

4.2.2 尽可能降低实验误差

任何试验都不可避免会存在误差, 且根据不同的试验特点, 误差存在的可能性也会有所差别。一般而言, 针对样品进行试验的时候, 往往会出现三种类型的误差。第一种是针对同一组样品进行检测, 而得出的数据存在较大的误差。且该误差的范围已经完全超过了工程规定的相应标准, 此时必须对样品进行重新检测试验。第二种则是在平行试验的过程当中, 针对同一个样品进行两个或者两个以上的平行试验, 从而出现了误差。这种误差一旦超过相关的工程开展要求, 也必须再次进行试验检测。第三种误差则是在对比试验的过程中体现的, 也就是将同一种样品分别放置在不同的设备当中进行检验, 所获得的结果存在差别。这种结果往往会形成一定的误差, 但是这样的检测方法可以确保检测结果更为准确。因此。可以利用相对误差对试验结果进行校准, 通过相关部门的检验, 获得准确的数值。例如, 第一, 对混凝土的立方体强度结果进行评定的方式。工作人员要根据国家的相关试验标准规定, 选取三个关于混凝土立方体试验件方面的算术平均误差值, 把这些值当做混凝土立方体抗压强度的数据。在这所取的三个有效值中, 如果最大的数据值、最小的数据值以及中间数据值之间的差值, 有两项差值结果超过15%, 则说明得到的检测数据是没有用、不真实的, 需要工作人员再次进行测试。第二, 对砂石颗粒结果进行评定的方式。首先, 工作人员先取用砂石颗粒的样本, 重复两次试验进行检测。其次, 选取一个关于砂石颗粒试验样本方面的算术平均误差值, 以此当做有效数据值进行筛选试验。若是筛选试验得到的数据值和最初试验检测得到的数据值两者之间的差值大于1, 那么则说明该数据不能采用, 需要重新进行检测。

4.3 选择科学的材料检测方法

首先, 在材料选择方面, 需要严格按照规范化的程序进行, 这就需要试样本身具有一定的代表性。相关的选样人员需要具备专业的能力与素质, 这样在进行取样的过程中将会更加规范。同时还需要对相关的规定有所了解, 从而不断提升自身对材料检测工作的重视程度。

其次, 必要时可以采取强制性检测的方法。严禁施工过程中使用假冒伪劣材料, 并且还需要依照设计单位的设计要求与规范, 对项目进行严格检测。针对建筑主体结构或者是建筑中比较重要的铝合金门窗, 需要严格对其性质进行检测, 避免这些关键环节存在材料质量不过关的现象。

最后, 则需要建立相应的岗位工作制度以及设备管理制度。针对材料的检测单必须由相应人员认真填写, 之后交由相关部门检测。测试人员还需要进行定期轮岗, 这样可以有效确保检测人员与取样人员之间形成相互监督机制。另外, 设备管理需要严格的制度保障, 尤其需要相关的负责人对设备进行日常管理与维护, 确保施工现场的设备处于有效的控制状态。还需要定期对设备与仪器进行养护, 这样才能确保施工工作顺利展开。

5 结束语

建筑材料是建筑施工项目开展过程中非常重要的基础与保障。所以, 为了有效提升建筑工程的施工质量, 必须严格把握材料关卡。只有确保材料质量过关, 才能避免建筑存在安全隐患。作为相关的材料检测人员, 更需要严格规范自身的行为, 明确自身的职责, 通过对材料的全面检测, 确保检测结果的准确性, 为项目施工的顺利进行奠定基础与保障, 避免因为材料质量不过关, 从而导致建筑物本身出现安全隐患。

参考文献

[1]古莉芳, 郭建新.试论建筑材料检测项目及其数据的准确性[J].科技创新与应用, 2014, 29:247.

统计数据准确性及影响因素的调查篇10

本次调查了4个反映统计数据准确性的基本特征, 分别为:统计数据反映实际情况的准确程度, 统计数据的关联项目之间的一致性, 统计数据在时间维度上的连续性和不同来源、部门、项目的统计数据可比性, 评价程度依次分为高、较高、一般、较低和低5个等级。

为了定量分析被调查者对上述4个基本特征的评价, 采用Likert量表法对每个特征的评价进行评分, 具体做法为:按照评价高低不同, 依次赋予5分、4分、3分、2分、1分, 以评价人数比重加权平均计算各质量特征的得分。

1.1 统计数据反映实际情况的准确程度

调查显示, 统计工作者中认为统计数据反映实际情况的准确程度高或较高的占42.13%, 认为准确程度低和较低的人数略多于10%。可见被调查者认为, 当前我国统计数据基本上能够反映实际情况, 但准确性仍然有待提高。

从交叉分组来看, 工作年限越长, 对统计数据反映实际情况的准确程度的评价越低。工作5年以内、5~10年、10~20年和20年以上的统计人员对统计数据反映真实情况的准确度评分分别为3.48、3.27、3.11和3.33分。

从职务分组来看, 职务越高者对统计数据反映实际情况的准确程度的评价越低。一般统计人员对统计数据反映实际情况的准确程度的评分为3.42分, 中层干部的评分为3.29分, 而单位领导的评分最低, 为3.28分。

1.2 统计数据关联项目之间的一致性

多数被调查者人认为统计数据的关联项目之间的一致性处于一般水平以上, 人数比重达49.59%, 认为一致性高和较高的也超过4成, 认为一致性程度低和较低的未超过10%。

交叉分析, 随着工作年限的增加, 对统计数据关联项目之间的一致性整体评价越低。4个工作年限段的被调查者评价得分依次递减, 分别为3.52、3.26、3.26、3.19。同时, 职务越高者的评分越低, 单位领导、中层干部、一般统计人员的评分依次为3.18、3.24、3.59。

1.3 统计数据在时间维度上的连续性

被调查者认为我国统计数据在时间维度上的连续性较好。认为连续性高和较高人数占总人数近一半, 而认为连续性较低和低的不足7%。但是, 职务越高的被调查者, 对该特征的评价也越低, 职务从高到低, 对该项质量特征的评分依次为3.31、3.54、3.73。

1.4 不同来源、部门、项目的统计数据可比性

被调查者认为不同来源、部门、项目的统计数据可比性较差。认为可比性高和较高的人数不足15%, 而认为可比性低和较低的人数近40%, 该特征平均得分仅2.72分, 远低于前述三项质量特征的得分。

2 地区主要统计指标数据准确性评价

根据调查数据整理, 得到统计工作者对地区主要统计指标数据与实际水平的差距程度主观判断如表2所示。

2.1 地区生产总值

从调查结果来看, 被调查者普遍认为地区生产总值统计数据比实际值偏高。近60%的被调查者认为地区生产总值数据比实际水平大5%以上, 甚至超过15%的被调查者认为大了20%以上, 只有8.63%的被调查者认为比实际水平小5%以上, 而认为地区生产总值比实际水平大或小5%以内的人仅占三成。而且, 工作年限越长、职务越高者认为该指标数据偏高的人数比重就越大。工作年限在10年以上者认为地区生产总值被虚增5%以上的人数超过了6成, 单位领导中也有6成认为地区生产总值被虚增5%以上。

人数比重:%

2.2 地区工业增加值

与地区生产总值准确性评价结果类似, 近六成被调查者认为地区工业增加值比实际水平大5%以上, 更有近20%的被调查者认为大了20%以上, 仅有7.97%的被调查者认为其值比实际水平小5%以上, 认为地区工业增加值比实际水平的差距程度在5%以内的人仅仅占到34.49%, 说明被调查者普遍认为地区工业增加值同样存在一定的“水分”。而且, 工作年限越长、职务越高者认为该指标数据偏高的人数比重就越大。工作年限在10年以上者和单位领导、中层干部中均有超过六成的人认为地区工业增加值被虚增5%以上。

2.3 地区全社会固定资产投资额

高达62.69%的被调查者认为地区全社会固定资产投资额统计数据较实际水平偏大5%以上, 甚至有24.88%的被调查者认为该项数据大了20%以上, 仅5.97%的被调查者认为地区全社会固定资产投资额比实际水平小5%以上, 31.34%认为地区全社会固定资产投资额比实际水平大或小5%以内。与其他统计指标相比, 被调查者中认为全社会固定资产投资额超过真实水平5%以上的人数比重最大。工作年限在10年以上的人以及单位领导中均有超过7成的人认为该指标数据偏大5%以上。

2.4 城镇居民人均可支配收入

调查结果表明, 城镇居民人均可支配收入准确性处于较高水平。被调查者的选择更多地集中在“大或小5%以内”, 选择偏高5%以上的人数略多于选择偏低5%以上的人数。与地区生产总值、地区工业增加值和地区全社会固定资产投资额比较, 被调查者认为城镇居民人均可支配收入接近真实水平的程度相对较高。有趣的是, 单位领导认为该指标数据被低估的比例最大, 达到27%。

2.5 农民人均纯收入

与城镇居民人均可支配收入类似, 农村居民人均纯收入准确性也处于较高水平。被调查者的选择更多地集中在“大或小5%以内”, 选择偏高5%以上的人数略多于选择偏低5%以上的人数, 单位领导认为该指标偏低5%以上的比例最高, 达到34.83%。

可见, 凡是与收入相关的统计指标, 被调查者均认为其被低估的可能性较大, 程度较高。这主要是因为被调查者倾向于低报真实收入以及高收入者不愿接受调查所致。

2.6 粮食总产量

调查显示, 45.77%被访者认为粮食总产量比实际水平大或小5%以内, 该指标的准确程度较高, 但也有42.61%的被访查者认为粮食总产量比实际水平偏大5%以上, 该指标数据含有“水分”可能性也较大。从工作年限、职务交叉分析, 也呈现出工作年限越长、职务越高的被访者认为该指标数据被高估的比重就越大的特点。

2.7 地区能源消费总量

调查显示, 被调查者认为地区能源消费总量数据的准确性高。近50%的被访者选择“大或小5%以内”, 只有28.47%的人认为其值比实际水平大5%以上, 在各评价指标中这一比例是最低的。但工作年限越长的人认为它被低估的比率就越大, 职务越高者认为被低估的比率也越大。

为了便于综合比较, 将各指标赋分如下:大或小5%以内得5分、大或小5%~10%得4分、大或小10%~20%得3分、大或小20%~40%的2分、大或小40%以上的1分。

按人数比重加权计算各指标准确度得分, 依次为地区能源消费总量4.15分、粮食总产量4.13分、城镇居民人均可支配收入4.05分、农民人均纯收入4.01分、地区生产总值3.76分、地区工业增加值3.7分、地区全社会固定资产投资额3.52分。从评价的偏态来看, 地区全社会固定资产投资额数据严重偏高, 地区生产总值、地区工业增加值和粮食总产量数据偏高, 地区能源消费总量、城镇居民人均可支配收入、农民人均纯收入数据偏低。

3 统计数据准确性影响因素评价

影响我国统计数据准确性的因素是多方面的。本次调查所拟定的影响我国统计数据准确性的因素主要有社会风气、统计管理体制、领导干预、统计方法制度、统计法律法规、统计队伍状况和统计工作条件。调查数据分布如表4所示。

(人)

采用Likert量表法对每个因素进行评分, 计算各因素的综合得分:

“社会风气”=84×5+179×4+234×3+68×2+38×1=2012 (分) ,

“统计管理体制”=150×5+261×4+149×3+24×2+19×1=2308 (分) ,

“领导干预”=246×5+228×4+96×3+19×2+14×1=2482 (分) ,

“统计方法制度”=79×5+208×4+228×3+54×2+34×1=2053 (分) ,

“统计法律法规”=54×5+132×4+259×3+102×2+56×1=1835 (分) ,

“统计队伍状况”=65×5+212×4+196×3+77×2+53×1=1968 (分) ,

“统计工作条件”=82×5+191×4+215×3+65×2+50×1=1999 (分) 。

依据上述评分, 得分越高则表明该因素对我国统计数据准确性影响越大。对影响我国统计数据准确性的因素排序如下: