阅读材料2-1：外国统计数据质量的涵义、管理以及对我国的启示

统计数据质量是国家统计机构的“生命”。数据质量的好坏，不仅影响以此为依据的决策正确性与科学性，而且还直接威胁着国家统计机构的形象和声誉。随着经济全球化进程的加快，社会各界对统计信息的需求越来越广泛，特别是信息网络技术的推广应用，一方面对统计数据质量提出更高的要求，赋予其更新的内涵，另一方面也为改进和提高统计信息的质量提供了更好的便利条件和手段。为此，国际统计界长期不懈地开展这方面的讨论与研究，并取得重大的进展。近20年来，关于统计数据质量问题研究出现了两个新的变化趋势：一是数据质量的概念从狭义向广义方向发展，提出了多维的、全方位的数据质量概念；二是建立一套全面的、系统的统计数据质量评价和管理体系，成为当前各国政府和有关国际组织改进和提高统计数据质量的重要内容。本文将介绍国外数据质量评价和管理的方法和经验，在此基础上，提出加强我国统计数据质量管理的参考建议。

一、外国统计数据质量评价和管理方面的方法和经验

为了充分发挥统计信息在行政决策和社会政策中的作用，外国特别是发达国家统计机构十分重视数据质量的评价和管理，建立数据质量评价机制和管理体系，以改进和提高统计数据质量。总体上，数据质量管理可分为两类：一类是数据质量综合管理体系，即在统一的组织框架下，对整个统计机构的数据进行全面的质量评价。如英国、加拿大、瑞典、荷兰等国家统计机构建立了比较健全的数据质量评价和管理机制。另一类是单项统计数据质量管理机制，即对某一具体统计项目如国民核算、消费价格指数、国际收支、住户调查等数据的质量情况进行评价和管理。比如，美国的波斯金（BOSKIN）学术委员会，专门对美国消费物价指数（CPI）数据质量进行评估，美国商务部分析局定期评估国民经济核算数据质量，澳大利亚统计局的国际收支和住户调查数据质量评估体系，英国零售物价指数质量认证标准体系等等。这些国家统计机构在数据质量评价管理方面积累了许多可资借鉴的经验。

l.制定统计数据质量评估标准，强化质量管理意识。

为了实施全面数据质量管理，一些国家政府和有关国际组织的统计机构编制数据质量管理手册，建立质

量评估标准。如，加拿大统计局确定了衡量数据质量的6个方面标准，即适用性、准确性、及时性、可取得性、衔接性、可解释性：英国政府统计数据质量标准是准确性、及时性、有效性、客观性；荷兰统计局的质量标准包括5个方面：适用性、准确性、及时性、有效性、减轻调查负担；韩国的质量标准是：适用性、准确性、及时性、可取得性、可比性、有效性；美国分析局国民核算数据质量要求满足可比性、准确性、适用性的质量标准：澳大利亚国际收支统计数据要达到准确、及时、适用、可取得性、方法科学性或健全性的质量标准；欧洲统计局的质量标准是适用性、准确性、及时性、可取得性、衔接性、可比性、方法专业性或完全性；国际货币基金统计局的质量标准是准确性、适用性、可取得性、方法专业性或完全性；等等。这些标准是各国政府统计机构对数据进行质量检测、监管的重要内容和依据。

2.建立专门的统计数据质量管理机构，定期进行质量检查。

美国自19xx年开始成立以麦克·波斯金为命名的5人咨询委员会即著名的BOSKIN委员会，专门对消费者物价指数（CP）的准确程度进行评价。英国皇家统计学会成立统计数据质量评估工作组，每年对官方

统计数据的质量情况进行独立评估，并对外公布评估报告。在加拿大，由国家审计总长负责统计局的数据质量评审工作，其审计的内容包括：加拿大统计局质量管理体系是否充分、完整；（2）加拿大统计局内部质量管理的自我评价体系是否合理；（3）加拿大统计局是否以适当的方式向用户通报有关数据质量情况和所应用的方法。荷兰统计局借鉴加拿大的质量管理办法，建立了数据质量审计制度，成立质量审计委员会，它下设若干个统计专业审计组，审计人员由统计局内部不同部门的专业人员兼职组成，每5年审计一次。此外，瑞典、芬兰、挪威等国家统计局开展“全面质量管理（TQM）”项目。这些管理机构和机制是加强和改进数据质量的重要组织保障。

3、应用不同的方法开展质量评估和管理。

由于各国政府统计体制的不同，质量评价标准也有所差异，而且管理的角度也不同，有的侧重于统计数据的编制过程，有的侧重于统计机构环境，有的侧重于数据来源和数据本身的管理和评价。因此，各国采取的质量管理方法也各不相同。即使在国家统计机构统一的质量管理框架体系下，由于不同统计项目的质量控制目的、要求不同，也可以实行不同的质量管理方法。概括起来，主要有如下几种：

（l）统计机构内部自我评价方法。如加拿大和荷兰统计局的质量审计制度，由审计员围绕数据质量标准，通过与统计项目负责人面谈、查阅有关的文件资料、与主要用户会谈等方式，对本局统计政策、实践和数据进行全面评估，在此基础上，形成数据质量审计报告，全面介绍质量的现状、存在的问题、改进建议，递交统计局局长讨论。最后，将讨论的意见和质量改进方案反馈给各个具体项目的负责人，监督其按要求改进数据质量。又如，澳大利亚统计局成立住户调查数据的质量评估小组，通过正式会议和非正式讨论的方式，广泛地征求数据主要用户的意见，形成评估报告。美国国民核算统计数据评估主要由经济分析局自身来进行，一般分为三个步骤：第一，准备大量的背景性文件，如从变动趋势、加速或减速、周期拐点等方面论证GDP季度数据的可靠程度；第二，制定保持和改进国民核算数据质量的初步计划；第三，组织社会各界进行广泛的讨论。

（2）邀请统计机构外部专家来评价，这主要有两种方式：本国政府统计机构以外的部门或专家来评价、邀请外国统计同行或按国际标准来评价。前者主要由国内专家和学者、社会公众从统计专业标准和使用的角度进行质量评价。在英国，由以有关专家、学者组

成的英国皇家统计学会工作组，每5年一次通过公开会议的形式，来评估政府统计数据质量状况。美国劳工局编制的消费者物价指数由院校的专家、学者评估。后者则邀请外国有丰富经验的、且通晓本国语言的统计同行来评价。如瑞士统计局于1999——20xx年邀请加拿大统计局现局长伊凡·费里吉（Ivan P．Fellegi）和原副局长雅各·赖特（Jacob Ryten）两位专家对从法律、职能、机构、统计项目设置、资源等多个方面对瑞士统计局的总体现状进行广泛的调查研究，分析其存在的问题，并提出相应的改进措施，作为制定瑞土统计局改革措施、全面提高数据质量的政策依据。近年来国际货币基金组织制定了数据质量评价框架体系，要求有关国家按此统一标准发布数据，其目的也是为了提高和改进各国数据质量。

（3）引进国际质量认征标准体系。这主要是从数据调查和编制过程入手，进行质量管理和控制。英国零售物价指数要求调查员每月在全国146个地区15000个商店中收集约500种商品和服务的120000个价格数据，经过计算机检查伽工整理之后，传给国家统计局作进一步的加工和汇总。为了保证零售物价数据的质量，英国自19xx年以来，采用ISO9002国际质量认证标准体系进行零售物价指数（RP）的质量管理

工作。它包括3个步骤：一是提供月度零售物价指数的编制过程，对外公布指数编制方法；二是对随机选择的地区和商品样本进行实地调查，审计各个地区月度价格收集和加工整理过程，检查误差率是否处于可接受的范围、有没有系统误差等；三是定期开展评估，提出改进的目标，使零售物价指数质量管理工作保持相应的连续性。英国零售物价指数质量管理方法，作为数据质量管理控制的一大创举，引起了国际统计同行的普遍关注，一些国家纷纷借用该方法。

2. 开展数据质量的量化分析工作，制定数据质量改进目标。

近年来，北欧国家为强化数据质量管理，通过建立一套数据质量调查和量化指标评价体系，全面分析和评价数据的质量状况。例如，通过定期问卷调查的方式，编制数据满意度指数，了解用户对数据的满意程度；编制调查负担系数，向数据提供者了解调查负担程度；规定月度、季度、年度数据从调查期结束到公布的时间；统计出版物销售量和销售收入，等等。 根据质量调查和量化分析的结果，提出改进数据质量的具体目标。荷兰统计局1996—20xx年的计划目标要求住户调查的回答率提高8％；通过简化调查表项目的填写，改进数据传输技术，减少样本规模，利用

行政记录资料等措施，将调查负担率减轻13％；出版物销售量提高20％。丹麦统计局曾提出1994－19xx年数据公布、出版时间缩短30％的目标；工商企业的调查负担19xx年应比19xx年平均减轻则％。实践证明，数据质量的量化分析和量化目标是一种行之有效的管理方式。

二、我国统计数据质量管理的现状、问题及改进建议

随着统计信息对我国社会主义市场经济管理作用的增强，社会各界对数据质量给予更多的关注，提出更高的要求。统计理论界越来越重视数据质量管理的研究，在数据质量理念上发生了较大的变化。国家统计局已把提高统计数据质量摆到了统计事业发展的战略地位，加大了管理力度。主要表现在：

1.在理论和实际部门中，对于统计数据质量概念的理解从狭义转向广义，从单纯注重数据准确性，向“快、精、准”即数据及时性、适用性和准确性三维的质量内涵转变，逐渐把满足用户需求的程度作为评价数据质量的标准。

2.国家统计部门建立了主要统计指标数据质量的定期评估制度。

19xx年初国家统计局首次公布了国家局和省局两级对主要统计指标数据质量评估的实施办法，通过统计系统内部自我检查和评估等方式，对国内生产总值、农业总产值、粮食产量、农民纯收人、工业增加值、工业增长速度、主要工业产品产量、固定资产投资、社会消费品零售额、总人口、价格指数、城市居民人均可支配收入和消费性支出等12项指标数据质量进行评估，其目的是掌握统计数据的可靠程度或误差的大小，以便正确地使用统计数据，有针对性地采取措施，不断提高和改进数据质量，满足社会各界的需要。

3. 在立法上体现了保障数据质量的宗旨。

20xx年我国修订的《统计法实施细则》进一步规范了统计活动，规定了统计数据报送，提供以及监控和评估的具体内容，完善了法律责任。它为保障统计数据质量提供了法律依据。同时，还加强了统计执法检查的力度，每年在全国范围内开展统计执法大检查；以抑制虚报浮夸、弄虚作假现象。

总之，近年来，国家统计部门为提高和改进数据质量，付出了艰辛的劳动，做出了不懈的努力。尽管如此，数据质量较差仍是困扰我国当前统计工作的一个重要问题之一。社会各方面对这个问题的反映和讨

论也相当激烈，从不同角度论述统计数据质量问题的成因如政治因素、统计管理体制、制度方法等。当然，有些原因并非光靠国家统计机构自身所能解决的。但是，与外国先进水平相比，我国对数据质量的研究比较薄弱，质量管理相对落后。如，在目前我国数据质量管理中，以单项数据质量管理为主，缺乏综合的、全面的质量管理体系；对数据质量内涵的理解较为狭窄，主要围绕着数据准确性进行评估，对数据质量的其他方面重视不够；在评估过程中，没有让社会公众利用户充分参与进来，评估机制缺乏必要的透明和有效性，未能取得社会各界对数据质量的充分理解和认可；缺乏明确的数据质量管理要求和目标；等等。因此，统计部门内部的数据质量管理工作有待进一步加强和完善。

第一，制定数据质量评价标准，树立全面的质量管理意识。在实践中，应把现有数据质量的评估标准从准确性扩大到准确性、及时性、适用性三维的质量标准。有条件时，可以将数据质量评价标准进一步扩大到国际公认的标准范围，即适用性、准确性、及时性、可取得性、可比性和衔接性。

第二，在上述质量标准的框架体系下，完善数据质量评估和管理体系。充实质量管理的力量，建立必

要的组织机构，增加评估的内容，利用多种形式定期开展数据质量情况调查和分析，并及时提出改进意见和措施，有步骤地推进我国统计数据质量的不断提高。 第三，建立用户对数据质量的反馈渠道，充分考虑和吸纳用户的意见。数据质量的核心就是满足用户需求的程度，让用户满意。数据质量管理的过程应该是透明、开放的。可以通过正式会议、非正式讨论、用户问卷调查等方式，充分了解用户对数据质量包括数据的内容、服务方式、发布时间、收费标准等各个方面的意见和建议，使制定的改进措施做到有的放矢，真正达到提高数据质量的目的。

第四，积极与有关国家开展数据质量管理方面的经验交流，以吸收和借鉴国际上先进的数据质量管理方法和经验。

（作者单位：国家统计局国际统计信息中心）

 

第二篇：11上《统计学》复习材料(09级各专业)1

考试题型

一、        判断题（正确的打√；错误的打×。每小题1分，共10分）

二、        单项选择题（每小题1分，共15分）

三、        多项选择题（下列各题至少有两个或两个以上正确答案，多选、少选或错选均不得分。每小题2分，共10分）

四、        简答题（每小题5分，共15分）

五、        计算题（每小题10分，共50分）

一、各章复习内容

第一章

1、统计学研究对象及统计的特点   

研究对象：现象总体（本书主要是指社会现象）数量特征和数量关系 ；

统计学特点： 数量性 具体性 总体性 社会性 广泛性

3、统计总体和总体单位的判定及其联系

统计总体（简称总体）  ——根据一定的目的要求所确定的研究事物的全体,它是由客观存在的、具有某种共同性质（同质性）的许 多个别单位构成的整体 。

例如，要调查我国工业企业的生产情况，全国的工业企业便构成一个总体。

总体特点：大量性、同质性、差异性

总体单位——构成总体的各个基本单位。是所研究的属性和特征的原始， 直接、具体的承担者。

例如，要研究某市工业企业生产设备的使用情况，总体：该市所有工业企业的全部生产设备 总体单位：每一台生产设备

注：总体和总体单位的划分是相对的，它们会随着统计研究任务的变化而相互转化。

4、标志与指标及各自的分类   

统计标志（简称标志）——用来说明总体单位所具有的属性或特征的名称。

例如，调查某企业职工的情况，该企业的每一个职工是总体单位，性别、工种、籍贯、年龄、身高、体重等便是统计标志 。

数量标志：表明总体单位数量方面的特征，其标志表现可以用数值表示。如年龄、身高、收入等。

品质标志：表明总体单位属性方面的特征 ，其标志表现只能用文字来表现,不能用数字来表示的。如性别、籍贯、工种等。

统计指标——综合反映统计总体数量特征或属 性的名称 。一个完整的统计指标包括指标名称和指标数值两部分

数量指标：说明总体规模大小、数量多少的总量指标，一般用绝对数表示 ；如国内生产总值、产品产量、职工人数、工资总额等 。

质量标志：表明总体质量的指标，反映现象的相对水平或工作质量，一般用相对数或平均数表示；如企业职工的平均工资、劳动生产率、人口密度等。

5、统计指标和标志的区别和联系

区别：

1标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的；

2指标都能用数字表示，而标志中的品质标志是用文字来描述的，不能用数值表示。

联系：

1大多数指标的数值是从总体单位的数量标志值综合而来；例如，某企业的工资总额是由该企业全部职工的工资汇总而来；

2. 两者之间存在着一定的变换关系 。

6、变异与变量

变异：一般意义指标志（包括数量标志和品质标志）在总体单位之间的不同表现。严格意义指品质标志的不同表现。

变量：数量标志的不同表现。如年龄、工资等都是变量 。

7、连续变量和离散变量

变量分类：按取值是否连续分：离散变量(不能用小数表示) 连续变量(可以用小数表示)

按性质分：确定型变量 非确定性变量

第二章

1、统计调查的概念及其分类

概念：按照任务或目的，运用科学的调查方法，有组织地搜集统计资料的过程。

分类：

按组织形式分：1 统计报表制度 2 专门调查：普查、重点调查、典型调查、抽样调查等。           

按调查对象包括的范围分 ：1全面调查 ：普查 2非全面调查 ：重点调查、典型调查、抽样调查

按登记事物的连续性分：1 经常调查 2 一次性调查 

按搜集资料的方法分 ：1 直接观察法 2 报告法 3采访法  4 网上调查法

2、统计调查方案的有关内容

1.确定调查目的（为什么要调查， 解决什么问题）

2.确定调查对象和调查单位（向谁调查）{调查对象：也称为调查总体，需要进行研究的总体范围。调查单位：即要调查的总体单位，所要登记的标志的承担者填报单位：负责上报调查资料的单位}

3.确定调查项目和拟定调查表（调查什么）

4.确定调查时间和调查期限《调查时间：调查资料所属的时点或时期。调查期限：调查工作进行的起迄时间。》

5.制定调查组织实施计划{组织计划：包括调查机构、调查步骤、人员和组织培训、经费等问题}

6.  选择调查方法

3、各种调查方式的特点、目的等 

一普查：1.概念：专门组织的一次性的全面调查。2.特点 ：1.一次性调查；2.全面调查。3.适用：全面、系统地掌握重要的国情国力方面的资料。4.普查的组织原则：1)规定统一调查资料的标准时点（避免重复和遗漏）； 2)正确选择普查时期；3)调查同时进行； 4)调查项目和指标一经确定，不得任意更改。

二重点调查：1.概念：选择部分重点单位搜集统计资料的非全面调查。

重点单位（概念）：在总体中的数量很少，但就调查标志来说占标志总量比重很大的调查单位。

2.特点：优点：调查单位少、可以详细调查较多的项目和指标、时效性好、成本低。

        缺点：重点单位与一般单位差别较大，一般不能由调查结果推断总体指标

三典型调查：有意识地选取若干典型单位进行的非全面调查。

    典型单位：具有代表性或典型意义的单位。

四抽样调查：按照随机原则从总体中抽取部分单位进行调查，并根据结果推断总体的非全面调查方法。

特点： 1）客观性（随机原则抽取样本）； 2）资料详细、时效性较好、成本低；3）可推断总体，并可以控制误差。

4、统计分组的含义、性质及分组标志的选择

统计分组:就是根据统计研究的目的和要求以及总体的内在差异，按照某一标志将总体区分为若干部分或组的一种统计方法

性质：将总体中不同性质的单位分开，相同性质的单位归在一起（即：保持组内的同质性和组间的差异性），以研究现象的本质及变动的规律性。

分组的作用：1·划分现象的类型2·揭示现象的内部结构3·研究现象之间的依存关系

分组标志的选择——统计分组的关键：1.根据研究问题的目的选择分组标志；2.选择最能反映被研究现象本质特征的分组标志；3.结合现象当时的历史条件和经济条件选择分组标志。

分组形式：按分组标志性质分：品质标志分组 数量标志分组

按分组标志的多少分：简单分组 复合分组 分组体系

5、品质标志分组和数量标准分组：P44

6、单项式分组和组距分组的适用条件  

按数量标志分组时：单项式分组：变量数值不多，变动范围不大，即总体单位的不同标志值较少

组距分组：总体单位的不同标志值较多。

7、组距、组数及全距的关系

组距：每个组上限和下限之间的距离。全距：最大值和最小值的距离。

8、组中值的计算 

组中值=（上限+下限）/2

9、变量数列中频数、频率与总次数等的关系

频数：分布在各组的个体单位数叫次数，又叫频数。频率：各组次数与总次数之比叫比率，又叫频率。

第三章

1、总量指标的含义

总量指标是反映社会经济现象总规模、  总水平的总和指标。（又称“绝对数”）

2、时期指标、时点指标的内涵及特点

时期指标：反映现象在一段时期内发展过程的总量(累计的结果);如：产量(值)、销售量(额)、工资总额等。

时点指标：反映现象在某一时点上的状态；如：职工人数、商品库存额、银行储蓄存款余额等。

两者比较：

1 时期指标的数值表示现象在一段时期内发展过程的总量（其数值是连续计数的） ； 时点指标是现象在一定时点上所达到的水平（间断计数）。

2 时期指标具有累加性（累加有意义） ；  时点指标累加无意义。

3 时期指标数值大小与其对应的时期长短成正比 （如一个月的产量大于其中某日的产量）； 时点指标的大小与时间的间隔长短无直接联系 （如季末的职工人数不一定比月末大）。

3、各种相对指标的判别　

概念：相对指标是两个有联系的指标对比的比值，又称相对数。

（一）计划完成相对数

 

（二）  结构相对数（又称比重）

（三）比例相对数

（四）    比较相对数

（五）强度相对数——两个性质不同，但有一定联系的总量指标对比的结果，表示现象的强度、密度和普遍程度。

 

（六）   动态相对数

小结

属于不同时期的相对指标有：动态相对数

分子分母可互换的相对指标有：比例相对数、比较相对数、强度相对数；

属于两个总体内部之比的相对指标有：比较相对数、强度相对数

4、计划完成程度的计算（尤其是计划指标用提高或降低百分数表示时）P74

5、受极端数值影响的是哪些平均指标，不受极端数值影响的是哪些平均指标

算数平均数（ps:受极大值的影响大于极小值） 调和平均数（受极小值影响大于极大值） 几何平均数    不受：众数 中数

6、算术平均数与强度相对数的区分

7、算术平均数和调和平均数的概念、性质及计算

算术平均数：分析社会经济现象一般水平的最常用、最基本的一种平均指标

调和平均数：有称倒数平均数，它是各个变量值在倒数的算术平均数的倒数

8、众数和中位数的概念及其特点

众数概念——总体中出现次数最多的变量值，即最普遍，最常见的变量值。

计算方法：1.  单项数列：观察次数，出现次数最多的变量值即为众数。

2.  组距数列：（1）确定众数所在组（2）用“比例插值法”推算众数的近似值

中位数概念——将总体各单位变量值按大小顺序排列，处于中间位置的变量值即为中位数。

9、平均差和标准差的异同点

标准差是各单位标志值与算术平均数的离差平方的算术平均数的平方根，又称“均方差”，以σ表示。标准差的平方即为方差，用σ2表示。

平均差是各单位的标志值对平均数的离差绝对值的平均数。

10、标志变异系数的概念及意义

离散系数（标志变动系数）：标准差与算数平均数的对比

意义：1 全距、平均差和标准差是反映标志变异的绝对指标,与平均指标有相同的计量单位 ；2 标志变异度的数值大小不仅取决于标志值间差异的大小,而且与数列水平的高低有关，因此不同数列的变异状况不宜直接用某一变异指标来对比 ；3 为了对不同数列的变异水平进行对比,需要将变异指标除以平均指标计算变异系数，以消除不同计量单位或不同水平数列之间的差异程度。

11、标准差和标准差系数的计算（包括对平均数代表性大小的判别）

 

1. 未分组资料                    2. 分组资料                      标准差系数”，用vσ表示

第四章

1、时期数列和时点数列的概念及特点 

时期数列: 在绝对数动态数列中，如果各项之指标都是反映某种现象在一段时期内发展过程的总量，这种绝对数动态数列称为时期数列

特点:1 数列中各个指标的数值是可以相加的，即相加具有一定的经济意义。2数列中每一个指标数值的大小与所属的时期的长短有直接的联系。3 数列中每个指标的数值通常是通过连续不断的登记而取得的

时点数列：在绝对数动态数列中，如果各项之指标都是反映现象在某一时点上（瞬间）所处的数量水平，这种绝对数动态数列称为时点数列

特点：1 数列中各个指标的数值是不能相加的，即相加不具有实际经济意义2列中每一个指标数值的大小与其时间间隔长短没有直接联系3 数列中每个指标的数值通常是通过一定时期登记一次而取得的

2、序时平均数的计算；增长量、发展速度各自的两层数量关系

3、平均增长量及平均发展速度的计算方法（几何平均法的计算公式） 

4、长期趋势的测定方法，各种趋势方程拟合的条件

长期趋势的测定方法主要有：间隔扩大法、移动平均法、最小平方法。

5、季节指数的相关问题

第五章

1、统计指数的含义、作用及主要分类 

含义：从狭义上讲，指数是用来反映不能直接相加或不能直接对比的复杂经济现象综合变动的相对数（一种特殊的相对数）。如全国的零售物价指数、工业产品产量指数、股价指数等。

作用：1综合反映现象总体变动的方向和程度；2测定和分析总体变动中各因素变动的影响大小和影响程度；3研究事物在长时间内的变动趋势

分类

按指数反映现象的范围分：

个体指数（反映个别（或单项）事物变化的相对数(用k表示);如某种商品的产量指数、单位成本指数等；） 

总指数（反映复杂总体综合变动的指数，如某地区零售物价指数、工业总产值指数等；）

按指数表明指标的性质分：

数量指标指数：反映总规模、总水平变动的相对数；（如产量（销售量）指数、总成本指数等）

质量指标指数：  表明总体单位内涵、质量变动的相对数；（如价格指数、单位成本指数、劳动生产率指数等）

2、同度量因素的含义及如何确定同度量因素 P189

同度量因素：把不能直接相加的指标过渡为可以相加的因素。

综合指数编制的一般原则 ：在编制数量指标指数时，采用基期的质量指标作为同度量因素；

在编制质量指标指数时，采用报告期的数量指标作为同度量因素。

3、算术平均数指数和调和平均数指数的编制

平均数指数是计算总指数的另一种形式，是通过对个体指数进行加权平均而得到的总指数

以p0q0为权数的个体数量指标指数的加权算术平均数等于数量指标综合指数。

加权调和平均数指数 ：以p1q1为权数的个体质量指标指数的加权调和平均数等于质量指标综合指数。

4、根据指数体系如何进行指数推算  P220

5、指数因素分析（相对数形式及绝对数形式）

第六章

1、抽样调查的含义及特点

含义：按照随机原则从总体中抽取部分单位进行调查，并运用数理统计原理，用被抽取部分单位的估计值对总体的数量特征作出具有一定可靠程度的估计和推断。 一般地，属于随机抽样。

特点：1 与全面调查相比，它是一种非全面调查；2）按随机原则抽取调查单位（不受主观因素的影响）；3）用部分单位的指标数值去推断总体的指标数值；4）抽样误差一定存在，但误差可以计算和控制。

2、抽样的基本原则P241

随机原则？

3、统计调查中的各种误差：抽样中的总误差：1登记性误差2 代表性误差1）系统性误差（偏差）2) 随机误差（偶然误差）>>实际抽样误差  抽样平均误差

4、重复抽样和不重复抽样下抽样误差的计算

样本平均数的抽样误差

重复抽样                          不重复抽样

样本成数的抽样误差

重复抽样                          不重复抽样

5、抽样平均误差含义及其影响因素

含义：所有可能出现的样本指标与总体指标的平均离差，也即一系列实际抽样误差的平均数，是个非随机变量。

抽样平均误差的影响因素：1 总体被研究标志的变动程度。（总体标志变动越大，抽样平均误差越大；反之则越小）

2抽样单位数（样本容量）的多少。（其他条件不 变，抽取的单位数越多，抽样平均误差越小；反之越大）

3.  与抽样的方式和组织形式有关。

6、抽样的组织形式

简单随机抽样（纯随机抽样）            类型抽样（分层抽样或分类抽样）

等距抽样（机械抽样或系统抽样）        整群抽样

7、总体指标的推断

抽样调查的目的是为了用样本指标推断总体指标。对总体指标的估计有两种，一种是点估计，一种是区间估计。

8、必要样本单位数的确定

1、总体被研究标志的变异程度（变异大多抽，小则少抽）

2、抽样误差的范围（精确程度）（范围大少抽，小则多抽）

3、抽样推断的可靠程度（可靠程度高多抽，反之少抽）

4、抽样抽样的方法和组织形式（不重复抽样的n比重复抽样的n少；类型抽样的n比简单随机抽样少; 整群抽样的n比简单随机抽样多。）

第七章

1、相关关系现函数关系的联系、区别

1、函数关系：一种确定性、严格的依存关系，可以用数学表达式准确表示出来。

2 相关关系：现象之间确实存在的、数量上的非确定性的对应关系。

2、相关的种类

按相关涉及的因素多少分类：1 单相关：两个因素之间的相关关系；2复相关：三个或三个以上因素之间的相关关系；

按相关关系的表现形式分类：1 直线相关（线性相关）：表现近似直线; 2曲线相关：表现近似曲线

按相关的方向分类：1 正相关：变量同向变化；2 负相关：变量反向变化；

按相关的程度分类:1 完全相关：实质就是确定性的函数关系；2不完全相关：这个是要研究的相关分析；3无相关：因素之间完全没有关系；

3、相关分析、回归分析各自的特点及区别 

区别：1 相关分析的两个变量是对等的，不必区分自变量和因变量； 回归分析必须根据研究目的具体确定自变量和因变量。    2相关分析的两个变量都是随机变量；  回归分析中，自变量是可控制的量（给定的值），因变量是随机变量（随x而变动）。3相关分析中，改变x ,y位置不影响相关系数r的数值；回归分析中，改变x ,y位置，则回归方程会发生变化。

联系：1）相关分析是回归分析的前提和基础；2）回归分析是相关分析的深入和继续。

4、相关系数的计算公式及判别

1、积差法计算 r：

 

2、简捷计算方法（三个简捷公式）

 1 已知平均值时，可采用：

 

2 已知平均值和标准差时，可采用：

 

5、回归方程的建立及回归系数的经济含义

a的经济含义一般不作解释，b的经济含义是自变量变动一个单位，因变量平均变动b个单位。

6、相关系数、回归系数、判定系数及估计标准误差等之间的关系

1.判定系数R2——用来度量回归直线与样本观察值拟合优劣的程度。

——R2越接近1，说明回归直线拟合程度越好；R2越接近0，说明回归直线拟合程度越差

r——说明两变量之间的相关程度大小；

R2——说明直线回归方程的代表性大小。

2.估计标准误差（简称：估计标准误）——因变量实际值（观测值）y和估计值

 

yc的平均离差。用来代表回归直线代表性大小的统计分析指标。

Syx越小       观测值离回归直线越近，回归直线代表性越大；

Syx越大       观测值离回归直线越远，回归直线代表性越小；

Syx=0       所有相关点都落在回归直线上，估计结果完全准确。

二、计算题方面的要求：

1、算术平均数、调和平均数的计算；标准差、标准差系数的计算；

2、增长量、发展速度、增长速度及有关序时平均数的计算；3、综合指数或平均指标指数的计算及因素分析；

4、置信区间估计包括样本平均数估计推算总体平均数，样本成数估计推算总体成数；样本必要单位数目的确定；

5、相关系数计算，回归方程的建立并估计因变量的数值，同时说明回归系数的经济含义。

三、简答题要求：

1.统计指标和标志有什么区别和联系?

区别：

1标志是说明总体单位特征的，而指标是说明总体特征的；

2指标都能用数字表示，而标志中的品质标志是用文字来描述的，不能用数值表示。

联系：

1大多数指标的数值是从总体单位的数量标志值综合而来；例如，某企业的工资总额是由该企业全部职工的工资汇总而来；

2. 两者之间存在着一定的变换关系 。

2.统计调查方案包括哪些内容？

1.确定调查目的（为什么要调查， 解决什么问题）

2.确定调查对象和调查单位（向谁调查）{调查对象：也称为调查总体，需要进行研究的总体范围。调查单位：即要调查的总体单位，所要登记的标志的承担者填报单位：负责上报调查资料的单位}

3.确定调查项目和拟定调查表（调查什么）

4.确定调查时间和调查期限《调查时间：调查资料所属的时点或时期。调查期限：调查工作进行的起迄时间。》

5.制定调查组织实施计划{组织计划：包括调查机构、调查步骤、人员和组织培训、经费等问题}

6.  选择调查方法

3.在离中趋势的分析中,为什么要计算变异系数?

1全距、四分位差、平均差、标准差都是绝对指标

2各种标志变异度的数值大小，不仅受离散程度影响，而且还受数列水平（即标志本身的水平）高低的影响。

3在对比分析中，不宜直接用上述各种标志变异指数来比较不同水平数列之间的标志离散程度，必须用反映标志变异程度的相对指标来比较，即用变异系数来比较。

4.简述时期数列与时点数列的区别。

1 时期指标的数值表示现象在一段时期内发展过程的总量（其数值是连续计数的） ； 时点指标是现象在一定时点上所达到的水平（间断计数）。

2 时期指标具有累加性（累加有意义） ；  时点指标累加无意义。

3 时期指标数值大小与其对应的时期长短成正比 （如一个月的产量大于其中某日的产量）； 时点指标的大小与时间的间隔长短无直接联系 （如季末的职工人数不一定比月末大）。

5.简述统计指数的含义及作用。

含义：从狭义上讲，指数是用来反映不能直接相加或不能直接对比的复杂经济现象综合变动的相对数（一种特殊的相对数）。如全国的零售物价指数、工业产品产量指数、股价指数等。

作用：1综合反映现象总体变动的方向和程度；2测定和分析总体变动中各因素变动的影响大小和影响程度；3研究事物在长时间内的变动趋势

6.确定必要抽样单位数的依据主要有哪些？

1、总体被研究标志的变异程度（变异大多抽，小则少抽）

2、抽样误差的范围（精确程度）（范围大少抽，小则多抽）

3、抽样推断的可靠程度（可靠程度高多抽，反之少抽）

4、抽样抽样的方法和组织形式（不重复抽样的n比重复抽样的n少；类型抽样的n比简单随机抽样少; 整群抽样的n比简单随机抽样多。）

7.相关分析与回归分析有何区别?

1 相关分析的两个变量是对等的，不必区分自变量和因变量； 回归分析必须根据研究目的具体确定自变量和因变量。2相关分析的两个变量都是随机变量；  回归分析中，自变量是可控制的量（给定的值），因变量是随机变量（随x而变动）。3相关分析中，改变x ,y位置不影响相关系数r的数值；回归分析中，改变x ,y位置，则回归方程会发生变化。