问卷数据质量的控制

问卷数据质量的控制

数据质量的好坏直接关系着提供调查结论的合理性，这将影响决策者判断市场问题的思路。因此，数据的准确、及时、有效、完整是问卷数据质量控制的依据和标准。

市场调研活动是个系统的工作过程。调查活动的实施情况与调查方案是否一致，或者实施调查中是否根据情势做了相应调整，都会对调查资料的质量带来一定的影响，这里我们不在探讨文案研究等其他调查方法所搜集资料的质量问题，仅以问卷调查数据的质量控制为题目，了解如何控制数据质量的问题。

数据完整性是成功市场调研的基础。而完成这个任务往往是调查督导的工作。我们这里的假定是问卷的信度和效度都经受了检验的基础上而进行的讨论。在这个阶段，我们需要把握的有这样五个阶段

一、审核

二、编码

三、录入

四、数据库整理

五、保存数据库

一、审核

审核工作是为了提高问卷数据的准确性和精确性而对数据收集表格进行的

再检查，目的是筛选出问卷中看不清楚、不完整、不一致或模棱两可的答案。它主要表现为两个阶段。即现场审核和事后审核。

（一）现场审核

现场审核是调查者或督导在调查现场对收集到的所有数据进行检查。通过现场审核，可以实现两个目的，一是确保调查员按照适当的程序选择受访者，其次是采访并记录他们的反应，在出现大问题之前纠正错误。在这个阶段，最主要的是要把握时间。一旦受访者离开调查现场，则该活动就失去了依据。

因此，在这个阶段，无论是调查员还是调查督导，都应该在调研期间，不断总结经验，提高访谈的技巧和记录答案的效率。

（二）事后审核

也称为最终审核或办公室审核，是审核调查问题回答的一致性和准确性，作出必要的更正，并决定是否应该抛弃部分或全部数据。一般情况下，对自填式留置问卷、邮寄问卷要进行事后审核，对面访问卷，往往也需要事后审核，以保持问题回答的一致性和准确性。

举例：

1、被访者18岁，但他是两个孩子的父亲。解析：出现不一致的可能行很大

2、在一份调查问卷中，受访者对所有问题的回答都是“非常满意”。解析：回答者无心回答或者心不在焉，抑或为社会合意性的影响，可视为废卷。关于这一点，曾反复强调，调查活动一定要与社会文化结构的变化结合起来，一定要根据环境来判断运用何种调查方法。

3、“在过去一个月里，您之处最大的项目是什么？”三位被访者给出如下回答：

购买新车；

去韩国度假”

水、天然气和电在我的家庭开支中比例最大

解析：要根据不同的情形来判断，也就是在审核时要分为必需品和奢侈品的分类。也可以视为在问卷设计过程中没有一个关于开放式问题回答的说明，问题存在于设计阶段，但该问题可以在调查阶段加以解释以弥补该问题的不足。

小资料：审核能够发现的问题

编辑能够帮助发现的问题

1、不恰当的调查程序

使用了错误的调查问卷

访谈不充分

2、不完整的访问

未回答问题

没有遵循正确的访问顺序

调查问卷部分没有填写

3、不恰当的访谈

受访者选择不恰当

访问者或被访者曲解了问题

偏见

答案不全

访谈者不能理解问题的真正意图

访谈者记录模糊

录音采访资料，泄露本应受到保护的受访者资料

访问者需要进行必要的训练和说明（如没有写下调查结果、错误的缩写等）

4、调查问卷中或调查过程中的技术问题

必要的问题没有留下足够的空间填写信息

在调查过程中被访者对某些问题出乎意料频繁给予极端回答，表明应该重新定义这些问题。

访谈者在调查中出现不恰当或不可行的行为

问题顺序的混乱会导致被访者回答是的不满和偏见

5、被访者对问题的态度

频繁拒绝回答某些问题

由于一些敏感问题（或存在敌意）导致调查中止

有证据显示调查者和被调查者在进行“您需要什么答案我们给你什么答案”

调查现场的其他人也会带来哦一些问题

6、应当解决的一致性冲突问题

矛盾的答案

错误的分类

不可能的答案

不合理的回答

提示：

预防错误：

一些潜在的编辑错误可以在现场编辑之前通过细心的计划加以预防。

防止模棱两可的答案，不适当的被访者比错误发生之后再去纠正要好得多。

二.编码

为了充分利用问卷中的调查数据，提高问卷的录入效率及分析效果，需要对问卷中的数据进行科学的编码。编码就是为每个问题的每种可能的答案分配一个代码。通常表示为一个数字。也可以说，编码是给出一个电脑能够识别的数字代码的过程，在同一道题目中，每个编码仅代表一个观点，然后将其以数字形式输入计算机，将不能直接统计计算的文字转变成可直接计算的数字，将大量文字信息压缩成一份数据集，使信息更为清晰和直观，以便对数据进行分组和后期分析。因此，问卷编码工作成为问卷调查中不可缺少的流程，也成为数据整理汇总阶段重要而基本的环节。从这个活动过程看，编码主要应用在描述性、结论性调研问卷当中，而对探索性调研的大量文字资料则因为分类的难度，一般不进行编码。

（一）封闭式问题的编码方法

事实上在调查问卷开始设计的时候，编码工作就已经开始了。因为有些问题的答案范围研究者事先是知道的，如性别，职称等。这样的问题，在问卷中以封闭问题的形式出现，被访者回答问题时只要选择相应的现成答案就可以了。

封闭式问题的调查问卷，在问卷回收审核后，就可以直接录入计算机，这对调查来说是非常便捷有效的。因此，在调查问卷阶强调用结构化、标准化的问题，就是为了方便这个阶段的工作。即便是那些事先不容易知道答案的问题，如购买某商品的地点类型、使用某种商品的主要原因等也可采用此类形式，但通常会在封闭式问题的答案中增加一个“其它”选项，就是为了保证所有的被访者在回答问题时都有合适的被选对象，并且这个选项被选择的机会应当是可以预见到很少的，不会超过主要答案被选择的机会。对这个“其他”项，只要分类有限，我们要根据它的出现频率来把握是否需要进一步分类编码，如果数值很小（低于5%），可以不再进行后编码。

（二）开放式问题的编码方法

对于开放性问题，被访者需要用文字来叙述自己的回答。问卷回收后这些答案不能马上录入电脑，需要后期的人员对其进行“再编码”。“再编码”是为了方便数据处理，对原编码的有效补充，有时还是对原编码的调整修改。“再编码”往往伴随着重新归类分组，由于电脑对数字型数据的偏爱，以及某些统计分析程序只能处理数字型数据，因此经过再编码，数据处理更方便，更可行。

对于问卷调查来说，开放性问题要保持较少的个数，因此，从功能上看，开放性问题多是对封闭式问题的补充或解释。

对回收问卷的再编码主要是针对开放式问题的。开放性问题的编码工作需要进行4个步骤才能进行数据的录入：

步骤1：录入答案。由于录入技术的进步，传统上对着问卷逐条寻找不同答案列出清单做法已不适用，多采用全部录入答案，然后再按照下列步骤实施编码。

步骤2：尝试用不同方法对录入的答案进行排序、归类（许多软件例如excel、foxpro、spss甚至word的汉字版等都有按笔画和拼音排序的功能），并结合主

观判断，然后合并意思相近的答案。并且对明显相同的答案统计其出现的次数。例如：

形成类别数量适当的“编码表”。以上题为例，归纳的结果如下表：

编码表

填写的同类答案的总结。

步骤4：调查人员根据“编码表”中的编码对所有开放题的答案进行逐一归类，并在每个问题旁边写上实际答案在编码表中对应的号码。如下所示：Q4.请问您不喜欢吃巧克力的原因有哪些？（需要追问）

统计。

由此，可以总结出，编码的一般步骤是：

1.对每个问题的每个答案进行有意义的分类

2.建立相互排斥和完全穷尽的编码类别

3.建立一个适合于计算机分析的数据集

小资料：

编码需要注意的问题：

1、使用统一编码表和对编码表进行测试。无论是开放题还是半开放题，几道问题选项或答案内容相同、相近、类似等情况下，将这几道题目采用统一的编码表。这样做一是易于控制编码，二是给后期的数据处理、分析带来很多方便。另外，对于确定的编码表，在正式开展调查前应在小范围内对编码表进行测试（测试问卷50份左右），以便对编码表进行修正，并使编码人员充分理解编码表。

2、编码的合理性。首先编码应充分反映调查项目之间的内在逻辑联系，如对地区的编码，象对本省地市的编码值应该接近，以反映本省地理位置接近这一客观事实，并且在处理和汇总时容易设定条件。其次，还要遵循以下数字的用法：能用自然数，绝不用小数；能用正数绝不用负数；能用绝对值小的整数绝不用绝对值大的整数。

3、编码的广泛性和概括性。它包含两方面含义，（1）每个答案都可以在最终的编码表上找到合适的对应，否则编码表是不完备的。（2）最终的编码表应当全面的含盖问题设计时所要收集的各个方面的信息，有时候出现频次少但观点特别的回答可能代表一个特定的重要群体，从研究的角度来说包含这类编码也是非常重要。在确定最终编码表的时候，可以通过经验判断编码表是否包含了各个角度的回答。

4、编码的唯一性和排斥性。不同编码值不能表示相同的内容或有从叠交叉。每个答案只能有唯一的编码条目与之对应，不应出现同一个答案对应两个或以上编码条目的情况，否则编码表就不满足唯一性。例如：如果编码表中出现5-高兴、8-愉快，那么对于“快乐”这个答案就可以编成5也可以编成8。这种情况需要对编码表重新进行归纳。

5、严格界定回答问题的角度：对于同一个问题，不同的人可能从不同的方面或角度考虑，每一个方面又会有多种有关的观点和事实。例如：对于“您现在的职业？”这个问题，有可能得到就业状态的回答如：全职、兼职、失业、待业等；有可能得到所属行业的回答如：农业、制造业、商业、金融业、教育、艺术等；还有可能得到职称的回答如：农民、工人、商人、会计师、律师、教师等。如果这些答案都出现在同一道问题中，会给编码工作造成麻烦。比如统计部门的统计师，既可以编为统计师的代码，也可以编为统计部门的代码，同时它也符合全职的含义，在这种情况下编码工作就不能保证唯一性的要求。此类问题是编码人员无法解决的，要避免这种情况的出现应尽量在正式问卷确定之前根据调查目的调整提问的方式。如果调查目的需要了解一个问题多个方面属性的话，可以将一个问题分为多个问题，每个问题要求从一个方面进行回答。

6、详略应当适当：在归纳确认最终编码表的时候，经常会遇到将一些答案归纳在一起还是将它们分开的情况。对于这样的问题要根据研究目的和数据分析上的要求确定取舍。如果问卷的问题是询问事实的，如“您使用什么牌子的洗发水？”，设计人员可能会按研究的要求保留出现频次最高的前20个品牌，而将其余归纳为“其他品牌”。如果问卷的问题询问的是观点、意见，如“您为什么喜欢某牌子的洗发水？”，对较分散的答案则不能简单的从频次确定取舍。对于研究目的来说，即便只有很少的回答者因为“味道”而喜欢一个品牌，也可能是很重要的回答；而过于细致的分类又可能造成分析的不便。所以对这类问题，编码工作是

否能做好，决定于设计人员对调查目的的理解程度如何。因此，要想对调查问卷的编码做的科学合理规范，设计人员必须对整个调查的目的有一个详细的了解。——摘自袁风献：谈谈问卷调查中的编码技巧

三、录入数据

这里不再阐述录入的方法比较，直接进入操作阶段，主要介绍EXCEL、Txt 文本录入问卷等两种方法

大家先看一个例子：

调查问卷的编码和录入要求

每省（自治区、直辖市）的全部调查问卷录入一个以该省（自治区、直辖市）为文件名的Excel工作薄，在该Excel工作薄中建立以调查的县（市、旗、区）为名称的工作表，将调查问卷按县（市、旗、区）分别录入工作表中。各县（市、旗、区）每份问卷在Excel工作表中依次占据一行，每份问卷的每个问题依次在Excel工作表中占据一个单元格。

问卷的问题有单选和多选两种情况。根据每份问卷填写情况，在Excel表中相应的单元格里填入选择的选项号（对于只选择一个选项的情况，填入选择选项的数字；对于多选的情况，在Excel表中依次填入选择的选项数字，中间不加任何标点和空格）。例，一份调查问卷选择情况如下：

1、①②√

2、①②√③④⑤⑥

3、①②③④√⑤

4、①②③④√⑤

5、①②③④√⑤⑥

6、①②√③

7、①②③√

8、①②√③④

9、①②③√

10、①②③√④⑤√⑥√⑦

11、①②③④√

12、①②√③√④⑤√⑥

13、①②√③④

14、①√②③④⑤

15、①②√③④⑤

16、①②√③④

17、①②③√④√⑤

18、①②√③

19、①②√③√④⑤⑥

20、①√②③√④⑤⑥

21、①√②③④√⑤⑥√⑦⑧

22、①②③√④⑤⑥√

23、①√②③④√⑤

24、①②√③④⑤√⑥√⑦⑧

相应在Excel表中的填写情况如下：

如果根据这个录入要求，你在输入时需要注意什么？你认为在后期数据库整理时还需要注意什么问题？

（一）excel的录入方法。

用电子表格录入，需要注意几个操作问题：

1、录入前要对每一份问卷进行编号，方便录入后核对，也方便对数据排序核查后返回原始状态。

2、录入是一定要根据编码表，如果没有预设编码表，要把问卷每题的答题项序号按照数值转化。如“ABCD”转为“1234”，然后再进行输入。

3、无论单选题还是多选题，每一题都占一个单元格。这里的多选题只能在后期处理时，根据所运用软件进行转换（详细内容见“多选题的整理分析方法”）。

4、由于问卷较多，在输入时，最好将第一行的变量名冻结，这样在输入时能够根据变量名来输入数据，减少录入错误（冻结方法：选择要冻结的那一行线下面的一行及要冻结的那一列右边的单元格，然后选择菜单窗口中的冻结窗口）。

5、录入的两种方法：一是直接在单元格中录入，左手方向键，右手小键盘，根据问卷结构，一一录入；二是使用excel记录单输入，左手Tab键，右手小键盘。选中数据区域中的任意单元格，执行“数据—记录单”命令，打开记录单窗体，点击“新建”即可录入新纪录，Tab键向下移动光标，shift+tab键向上移动光标，回车键完成新记录的输入，并自动打开新的输入窗体，方便下一条记录的输入。

（二）文本录入方法

1、问卷编号，使用编码表

2、打开记事本，按照一行一张问卷的顺序，每个字符间不加入任何字符，完成一份问卷敲击回车键，输入下一张问卷。这样，可以右手小键盘，左手问卷，直接录入。

3、完成问卷后，存档保存为文本文件。

4、使用SPSS “文件”中的“打开文本文件命令”，打开所保存文本文件，按照对话框要求，进入到第五步，根据编码表，用鼠标左键依次点击编码表所设定的区间位置（注意，最后一个区间位置点击到最后一个码号之前即可，码号之后无需点击，否则会多出一列变量）。出现预览图框时，检查区间分割情况，如分割不当，返回上一步。复合要求，则根据每一个变量的属性要求，变更变量属性（即确定为数值型还是字符串）。

5、点击完成，形成spss数据集，保存并定义数据集名称。

四、数据库的整理

对数据进行整理，需要进行如下过程：

1.检查数据录入是否存在问题。一般采用双次录入方法加以解决。对异常数值，

可通过数据排序检查，对重复录入数据，通过函数条件设定来解决。（在SPSS 中，点击菜单的“数据”，运用“标示重复个案、标示异常个案、数据排序”

程序）

2.对不同人员录入的数据，进行数据的行、列合并。

3.对测量方向不一致的数据，要统一数据的测量标准，进行数据的调整（在

spss中，可通过“转换—重新编码为相同变量”程序进行，在对话框的旧值栏填入原码数值，再新值栏填入重新赋值的编码，逐一添加到“旧—新”栏中，点击继续、确认，完成转换）。

4.对数据进行分组时，可通过茎叶图观察，科学选择分组组限。

五、数据库的保存。

经过梳理的数据库，要保存为原始数据文档。对二手资料、问卷文档、视听、视频等资料要纳入项目档案管理范畴，并标示保密等级，确保客户资料安全。在进行数据处理时。调用原始数据库，更名为“**项目分析数据库”，作为后期的数据分析依据。

附：问卷中多选项问题的整理分析方法

所谓多选项问题，就是一个问题的答案都是顺序变量或名义变量，并且允许选择的答案可以是有多个问题。在实际的调查活动中，这种问题是很多的。大家对单选题问题已比较熟悉如何处理，因为一个问题只能有一个答案，只要将一个问题设为一个变量，用它来存放该问题的答案就可以了。但对于多选项问题，如果只设置一个变量，那么无法存放多个答案，所以，要处理多选项问题，需要设计一个较好的编码方案，对原问题进行重新编码。也就是把一个问题变换成多个子问题，设置多个SPSS变量，分别存放几个可能的答案。

处理这类问题，主要有两种方法。

方法1：二分法

就是将每个答案设置成一个变量，变量值有两个，选和未选，编码赋值为“1”和“0”。

放法2：分类法

就是将所设定的选项个数作为变量1、变量2、变量3（即V

），变量值为该问题的选项序号（当然，

i

也可以再次进行编码）。

举例说明

某商场对六种品牌的电视机进行消费者满意度调查，随即调查了20位消费者，让他们选出最满意的3个电视机品牌，收集到相应的数据。

如果用方法1，则数据集格式如下表。

20名消费者调查情况

实现步骤：

步骤1：把上表变更为SPSS数据集。把六个选项转换为变量名，变量值为“1”和“0”

步骤2：选择：复选分析。

按鼠标左键点击菜单栏中“分析”—“多重相应”—“定义变量集”，出现对话框，按照提示把这6个变量从“设置定义”放入到“集合中的变量”之中。由于是二分法，故在默认的框中填入1，表示等于该值的为一组，选择了该品牌，不等于1的为另外一组。给所定义变量集起名字（标签可忽略），添加到多响应集中。

步骤3：分析数据。可选择频数分析和交叉列联表分析两种方法。

频率分析步骤：“分析”—“多重相应”—“频率”—调入多响应集“﹩**”，点击确认。

交叉表分析步骤：“分析”—“多重相应”—“交叉表”，按照对话框要求，行中选择分类变量，如性别，出现“sex(??)”,点击“定义范围”，把“sex”的取值范围填入括号内。列中选择多响应集“﹩**”。点击确认。

（注：层中可以添加其他变量，形成复合分组的表示格式）

如果用方法2，则数据集格式如下表。

20名消费者调查情况（多选项分类法）

实现步骤：

步骤1：设置所设定选项个数作为变量名（这里限选三个，即有三个变量）。变量值为该问题的选项序号。

步骤2：按照“分析”—“多重相应”—“定义变量集”顺序，出现对话框，依提示把这3个变量从“设置定义”放入到“集合中的变量”之中。由于是分类法，有六个选项，故在“类别”后的两个方框中填入1和6，表示取值范围。给所定义变量集起名字，添加到多响应集中。

步骤3：分析数据。方法同方法1.

监测质量保证与质量控制

监测质量保证与质量控制（Ⅰ） 水质监测质量保证是贯穿监测全过程的质量保证体系，包括：人员素质、监测分析方法的选定、布点采样方案和措施、实验室内的质量控制、实验室间质量控制、数据处理和报告审核等一系列质量保证措施和技术要求。 11.1 监测人员的素质要求 11.1.1 监测人员技术要求 具备扎实的环境监测基础理论和专业知识；正确熟练地掌握环境监测中操作技术和质量控制程序；熟知有关环境监测管理的法规、标准和规定；学习和了解国内外环境监测新技术，新方法。 11.1.2 监测人员持证上岗制度 凡承担监测工作，报告监测数据者，必须参加合格证考核（包括基本理论，基本操作技能和实际样品的分析三部分）。考核合格，取得(某项目)合格证，才能报出（该项目）监测数据。 11.2 监测仪器管理与定期检查 11.2.1 为保证监测数据的准确可靠，达到在全国范围内的统一可比，必须执行计量法，对所用计量分析仪器进行计量检定，经检定合格，方准使用。 11.2.2 应按计量法规定，定期送法定计量检定机构进行检定，合格方可使用。 11.2.3 非强制检定的计量器具，可自行依法检定，或送有授权对社会开展量值传递工作资质的计量检定机构进行检定，合格方可使用。 11.2.4 计量器具在日常使用过程中的校验和维护。如天平的零点，灵敏性和示值变动性；分光光度计的波长准确性、灵敏度和比色皿成套性；pH 计的示值总误差；以及仪器调节性误差，应参照有关计量检定规程定期校验。 11.2.5 新购置的玻璃量器，在使用前，首先对其密合性、容量允许差、流出时间等指标进行检定，合格方可使用。 11.3 水质监测分析方法的选用和验证 11.3.1 对不同的监测分析对象所选用的分析方法要遵循本规范中6.2.1 选择分析方法所确定的原则。 11.3.2 当实验室不具备采用标准方法或统一方法的条件时，或者水样十分复杂，采用标准方法或统一方法不能得到合格的测定数据，必须做方法验证和对比实验，证明该方法的主要特性参数：方法检出浓度、精密度、准确度、干扰影响等与标准方法有等效性、可靠性，并报省级以上环境监测部门审批、核准。 11.4 水质监测布点采样的质量保证 11.4.1 地表水质的布点采样质量保证见4.2.4 水质采样的质量保证。 11.4.2 底质采样质量保证见4.3.2 底质采样质量保证。 11.4.3 污水监测采样质量保证见4.2.4 水质采样的质量保证和5.2 污染源污水监测的采样。 11.5 分析实验室的基础条件 11.5.1 实验室环境：应保持实验室整洁、安全的操作环境，通风良好，布局合理，安全操作的基本条件。做到相互干扰的监测项目不在同一实验室内操作。对可产生剌激性、腐蚀性、有毒气体的实验操作应在通风柜内进行。分析天平应设置专室，做到避光、防震、防尘、防腐蚀性气体和避免对流空气。化学试剂贮藏室必须防潮、防火、防爆、防毒、避光和通风。

数据质量管理

数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、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各类数据质量问题，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。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其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。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。

1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素

SUN公司软件技术支持服务质量调查问卷

SUN公司软件技术支持服务质量调查 问卷

SUN公司软件技术支持服务质量调查问卷 尊敬的ISV（独立软件开发商）工程师： 您好！ 为促进ISV满意度的提升，提高SUN公司软件技术支持服务的质量，SUN中国软件技术中心特对ISV进行服务质量调查。为了能准确反映ISV对SUN公司在系统移植中提供的技术支持服务的评价，我们希望您能抽出宝贵的时间，根据您的服务体验完成这份问卷。我们希望能够经过这次调查真实全面地了解ISV对SUN公司软件技术支持服务的感受，从而促进我们提高服务质量，改进服务管理，最终创造高度ISV满意。 非常感谢您的参与！ 此致 敬礼！ SUN中国软件技术中心 年 1月 打分尺度说明：<在填写问卷时请参考> 完全不赞同(1) 很不赞同(2) 不赞同(3) 说不清(4) 赞同(5) 很赞同(6) 完全赞同(7)

非常差 (1) 很差 (2) 差 (3) 说不清(4) 好 (5) 很好 (6) 非常好 (7) 一、什么是您期望的软件技术支持服务？ 请根据您的经验，思考一家您所期望的、能令您满意的软件公司在下面各项中应该做得如何。请按照您对某一问题陈述的同意程度，在“[ ]”中填入相应的数字。例如，您完全赞同“优秀软件公司能够在第一次就正确地提供服务”，就在“[ ]”中填入“7”；如您完全不赞同，就在“[ ]”中填入“1”；如您的态度介于二者之间，就在“[ ]”中填入“1-7”之间的某个数字<参考打分尺度说明>。这里没有正确或错误答案之分，我们所感兴趣的只是一个真正表示您对一家提供优秀技术支持服务的软件企业感受的数字。 完全不赞同完全赞同 1. 优秀软件公司能针对不同客户（ISVs）提供个性化服务 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 2. 优秀软件公司能够在它承诺的时间准时提供它的服务 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 3. 优秀软件公司的员工总是乐意帮助您 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 4. 优秀软件公司的员工具有回答您问题的业务知识 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 5. 优秀软件公司会优先考虑客户（ISVs）的最大利益 1 2 3 4 5 6 7 [ 6 ] 6. 优秀软件公司提供的服务时间能符合所有客户（ISVs）的需求 1 2 3 4 5 6 7 [ 6 ] 7. 优秀软件公司拥有能给您个别关怀的员工 1 2 3 4 5 6 7 [ 6 ] 8. 优秀软件公司能够在第一次就正确地提供服务 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 9. 在接受优秀软件公司服务时您会感到是安全的 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 10. 客户经过电话/Email能很容易联系到优秀软件公司服务人员 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ] 11. 优秀软件公司的员工能够为您提供迅速的服务 1 2 3 4 5 6 7 [ 7 ]

1_10000地形图_DLG_数据生产的质量控制与检测

地理空间信息 GEOSPATIAL 2009 年2 月 第7 卷第1 期 1:10 000 地形图(DLG)数据生产的质量控制与检测 郑凤娇，王祥 （武汉市勘测设计研究院，湖北武汉430022） 文献标志码: B 摘要：结合武汉市1：10000 地形图生产项目，给出了1：10000 地形图（DLG）数据生产的技术方法与流程，阐述了 1：10000 地形图（DLG）数据生产的质量控制过程及检测项目的具体内容。 关键词：地形图；DLG；数据处理；质量控制；检测 中图分类号：P208 Quality Control and Detection for Data Production of 1:10000 Topographic Maps (DLG) ZHENG Fengjiao, WANG Xiang (Wuhan Geotechnical Engineering & Surveying Institute, Wuhan 430022，China) Abstract：Combination of Wuhan 1: 10 000 topographic map production project, given the technical methods and processes of 1: 10 000 topographic maps (DLG) data, described quality control process and specific content of detection projects for 1: 10 000 topographic maps (DLG) data production . Ke ywords：topographic map; DLG; data processing; quality control; detection. 文章编号: 1672-4623 (2009) 01-0091-04 1:10 000 地形图是城市系列比例尺基本图种之一， 是“数字武汉”空间基础设施数据库的重要组成部分， 它可服务于专家领导的辅助决策、区域城市、乡镇、农 村等设计、地籍调查、掩没分析、专题数据库的开发 提供基础地理信息，可作为编制更小比例尺地形图或 专题地图的基础资料。基础地理信息数据的精度及其 正确性等直接决定了数据的利用价值，甚至影响有关 建设工程的质量和安全。由我院负责具体实施市域(8 549 km2) 全覆盖的1: 10 000 数字地形图(DLG) 航空 摄影测量及数据库建设工作，实施覆盖面积大，生产 工序、投入的人员及设备较多。因此，在整个DLG 数 收稿日期：2009-01-20 参考文献 [1] 王晏民，郭明，王国利，等.利用激光雷达技术制作古建筑正 射影像图[J].北京建筑工程学院学报，2006，22(4):19-22 [2] Jia C D，Hung C T. 3D Laser Scanning and GPS Technology for Landslide Earthwork Volume Estimation[J].Automation in Construction， 16(2007):657-663 [3] 惠增宏.激光三维扫描重建技术及其在工程中的应用[D]. 西

施工现场质量控制管理规定

施工现场质量控制管理 规定 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】

施工现场质量控制管理制度 工程质量是企业的生命，过程质量责任重于泰山，为了对国家和用户高度负责，为了使设计文件，施工标准，合同约定最终实现，并形成工程质量、工程品质功能和使用价值，特制定施工现场质量控制管理制度如下： 1.按照国家和企业质量标准运行要求，建立健全项目工程质量保证体系，落实岗位质量责任制，强化管理，责任到人。 2.认真搞好项目施工人员质量管理教育，贯彻执行国家和企业颁发的保证工程质量的程序、规定、规程、制度和措施，明确项目质量目标，标准要求，抓好职工培训，争创优质工程。 3.努力学习，推广使用有利于提高工程质量的先进技术和施工手段，优化工艺提高功效，全面推行样板墙制度，以点带面，确保工程质量整体水平，对“四新”技术，明确重点，详细具体，注重可操作性。 4.在认真搞好图纸会审，精心编制施工组织设计的基础上，加强施工过程的设计变更（审查）管理，加强技术复核工作，强化组织技术交底，强化积累技术质量的全面、科学、准确、及时。 5.控制原材料、成品、半成品建材的质量，严格选择分包商，通过对其技术、管理、质量控制、工序质量控制和售后服务等质量保证能力，信誉调查以及产品质量的实际检验评价，各供方之间的比较，最后中和评价，选定工作关系，在使用前严格进行：1、书面检查，2、外观检验，3、理化检验，4、无损检验等四种检验，检验合格后投入使用。

6.实施工序质量监控，通过对工序活动条件（人、材料、机械、方法、环境等）和工序活动效果（即工序的过程标准）两个方面监控，通过管因素、管过程，从而实现工程质量从事后检查过关、转向事前、事中控制。 7.及时准确留存质量过程成果，如砂浆、砼试块，钢筋焊接等施工过程试件，必须及时做好，专人养护、专人送试，及时留档。 8.组织施工质量检验，强化质量自检，互检，交接检工序（俗称质量三检）和专业检查（施工组项时检查，项目部每月两次综评验测）工程隐蔽验收、工程预检、基础和主体等分部工程质量验收，实施工程质量优质优价，班组个人奖罚分明，兑现整改坚决及时。 9.从施工顺序和防护措施两个主要环节入手，加强成品保护，按正确流程施工，不颠倒工序，防止后道工序损坏或污染前道工序，按正确的施工方法，保护方法保护好前道工序产品质量。 10.坚持竣工标准，做好售后服务，坚持竣工内容，标准，通过内容分层次自检解决全部遗留，整理好竣工质量，实现工程竣工质量目标，售后服务体现工程质量，坚持24小时内处理好质量投诉，并按季节性，技术性，保修期满，积极主动回访用户，不断总结经验，改进完善，推动工程质量的提高。

数据管控规范标准[详]

1数据管理架构 1.1数据管理平台功能蓝图 数据管理就是对交易中心现有的业务支撑系统的数据进行统一的数据管理、质量管控、并且通过标准的共享模式，实现核心数据统一存储，维护和使用的问题，提升交易中心现有数据的安全存储和高效使用等能力，并更加深入地进行数据挖掘等工作，为中心创造更多的价值。未来的数据管理平台将对中心现有系统的数据进行统一的数据的整合、数据的管控，并运用数据进行统一的服务管控来提升服务共享的水平，为中心的服务提供全方面的数据支撑。数据管理平台的功能蓝图如图所示： ●数据整合域，是对现有业务系统的数据进行采集和清洗转换，并对采集过程中的数 据进行质量检测，来确保整合数据的准确性和可靠性。 ●数据管控域，对采集到数据按照其不同的属性进行分类存储管控，对数据的质量、 数据的安全以及信息的生命周期进行统一的管理，并对数据在使用过程的各种信息 进行统计分析。 ●服务共享域，利用数据管理平台已有的数据资源，进行自定义的数据服务配置， 定制出符合要求的服务，进行相关服务流程的编排，通过数据中心将服务进行发布。

●服务管理域，主要是对提供的服务进行管理，包括服务应用的管理，服务流程的管 理以及服务监控。 1.2数据集成 数据整合就是将离散于各个业务系统中的数据进行集中化。数据整合阶段主要分为以下三个步骤执行： ●数据类型识别 根据业务使用情况分析目前各个系统中的数据实体，其中哪些是主数据，哪些是非主数据但需要共享的数据，哪些是私有数据。数据类型会作为制定同步规则和清洗规则的重要依据。 ●数据同步规则确定 分析采集的各种数据需要达到的同步频率，从实时、准实时到天、月不等，针对不同的同步频率需求结合每次同步的数据量来选择同步方式，ETL（抽取-转化-加载）和ESB（企业服务总线）分别适用于不同场景。ETL本身也有多种具体的技术手段来实现各种情况下的同步，如Hotplug、全表对比、时间戳等。在这里，将根据不同的数据类别和数据使用频度和需求频度等情况，制定出相应的数据同步的机制，采用实时数据整合和批量数据整合两种方式进行数据的整合。 ●数据清洗规则确定 在进行数据整合过程中，由于不同系统中可能重复出现的数据，以及数据本身的缺失和错误等问题，为了避免由于不同系统中相同数据由于编码规则、格式之间的差异，在清洗过程中需要制定统一的数据清洗规则，对数据进行清洗和转换，确保数据管理平台中的数据能够保持一致性。 同时，在数据清洗的过程中，需要对采集数据的质量以及清洗后数据的质量进行检测。其中，在数据采集过程中，对采集的数据进行整合，确保采集的数据都能满足质量要求，能够通过正确的清洗和转换；对于转换完成的数据，通过再次的检测，保证转换数据的一致性和正确性，从而确保数据的准确行和权威性。

检测数据处理及检测质量控制

检测数据处理及检测质量控制 第一节误差及测量不确定度 第二节有效数字 第三节检测数据处理 第四节检测质量控制技术 第一节误差及测量不确定度 –误差的概念 –误差的分类 –误差表示方法 –测量不确定度 要点 ?应熟悉： 误差的概念和分类； 测量不确定度的概念、来源和评定 要点 ?应掌握： 误差的表示方法； 准确度和精密度的关系 误差的概念** ?误差公理——“一切实验结果都有误差，误差自始至终存在于一切科学实验的过程中” ?真值－是指在某一时刻、某一位置、某一状况下等量的效应体现的客观值或实际值1理论真值 2约定真值 3相对真值 ?误差——就是检测值与真值之间的差异 误差的分类 1 系统误差（可测误差） 2 偶然误差（随机误差） ?粗差（过失误差） 误差的分类** ?系统误差是检验操作过程中由某一固定原因引起的误差 ?特性：固定的方向和大小 重复出现 ?产生原因 1 方法误差 2 仪器误差 3 试剂误差 4 操作误差 误差的分类** ?偶然误差是由某些难以控制、无法避免的偶然因素造成的 ?特性（服从正态分布） (1) 对称性 (2) 有界性

(3) 抵偿性 (4) 单峰性 误差表示方法 ?准确度是指实验测值与真值之间的相符合程度 ?误差的两种表示方法 绝对误差= 检测值－真值 相对误差=绝对误差/ 真值 ?修正值= 真值－检测值= －绝对误差 ?算术平均值（多次检测） 误差表示方法 精密度是指在一定条件下进行多次测定时，所得结果之间的符合程度 1 绝对偏差和相对偏差 2 平均偏差和相对平均偏差 3 极差与相对极差 4 标准偏差与相对标准偏差，总体标准偏差 5 平均值的标准偏差 误差表示方法 ?误差与偏差的区别 ?准确度与精密度的关系 ?公差是生产部门对允许误差的一种表示方法 测量不确定度 ?定义——“表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数” ?表示方法 标准不确定度 扩展不确定度 合成标准不确定度 ?把评定方法分为A、B两类 测量不确定度 ?来源： 1.被测量的定义不完整； 2.重复被测量的测量方法不理想； 3.取样的代表性不够，即被测量的样本不能代表所定义的被测量； 4.对测量过程受环境影响的认识不恰如其分或对环境条件的测量与控制不完善； 5.对模拟式仪器的读数存在人为偏移； 6.测量仪器的计量性能（如灵敏度、鉴别力阈、分辨力、死区及稳定性等）的局限性； 7.测量标准或标准物质的不确定度； 8.引用的数据或其他参量的不确定度； 9.测量方法和测量程序的近似和假定； 10.在相同的条件下被测量在重复观测中的变化 测量不确定度**

银行监管统计数据质量管理良好标准(DOC版)

银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行DOC版） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 1.1银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。 1.2银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。

1.3银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 2.1银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 2.2总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 2.3银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置 银行在监管统计归口管理部门和其他相关业务部门设立相应的监管统计岗位，岗位职责明确，并配备能满足岗位履职所需的资源。 具体标准： 3.1银行在监管统计归口管理部门设立与本行业务规模和复

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

如何做一份高质量的调查问卷

如何做一份高质量的调查问卷 2009-12-2 23:17:32 | 分类:项目心得| 访问次数：607 1 明确调查目的和内容，问卷设计应该以此为基础 在问卷设计中，最重要的一点，就是必须明确调查目的和内容，这不仅是问卷设计的前提，也是它的基础，为什么要做调查，而调查需要了解什么？无论是哪种情况，在进行问卷设计的时候都必须对调查目的有一个清楚的认知，并且在调查计划书中进行具体的细化和文本化，以作为问卷设计的指导。应避免在调查内容上有使被调查人难以回答，或者是需要长久回忆而导致模糊不清的问题。所以在这次问卷设计上，我们主要都在调查学生的写作现状与阅读状况，涉及到他们对阅读与写作的意见、观念、习惯、行为和态度等，都是较为具体而细致的问题，方便回答。 2 明确针对人群，问答设计的语言措辞选择得当 问卷题目设计必须有针对性，对于不同层次的人群，应该在题目的选择上有的放矢，必须充分考虑受调人群的文化水平、年龄层次和协调合作可能性，除了在题目的难度和题目性质的选择上应该考虑上述因素，在语言措辞上同样需要注意这点，因为在面对不同的受调人群的时候，由于他们的各个方面的综合素质和水平的差异，措辞上也应该进行相应的调整。这次调查主要是面向高一学生的，所以在题目和语言选择上都应注意简洁通俗，又不失青春活泼的气息，使接受调查的学生能够有兴趣，能够自愿认真地做填写问卷。 3 在问卷设计的时候，就应该考虑数据统计和分析是否易于操作 为了更好地进行调查工作，除了在正确清楚的目的指导下进行严格规范的操作，还必须在问卷设计的时候就充分考虑后续的数据统计和分析工作，具体来说包括题目的设计必须是容易录入的，并且可以进行具体的数据分析的，即使是主观性的题目在进行文本规范的时候也要具有很强的总结性，这样才能使整个环节更好的衔接起来。因此我们这次以单项选择题为主。在调查当前中学生对写作问题的普遍看法时，也加入了少量问答题，但都是方便统计结果的，所以在做后期统计时较为方便。 4 卷首最好要有说明（称呼、目的、填写者收益情况、主办单位）。 问卷的设计应该尽量规范，对调查的目的内容进行一个说明，同时，如果问卷中有涉及个人资料，应该要有隐私保护说明。只有尊重受调人群，才有可能调动他们的配合积极性。这次问卷因为都是面向同年级老师及学生的，只涉及一些学生问题，所以在卷末加上感谢语：“谢谢您的合作，祝您快乐。”这使问卷也多了一些温馨的感觉，深受老师及学生的好评。 5 问题数量合理化、逻辑化、规范化 问题的形式和内容固然重要，但是问题的数量同样是保证一份问卷调查是否成功的关键的因素，由于时间和配合度的关系，人们往往不愿意接受一份繁杂冗长的问卷，即使风度的接受，也不可能认真的完成，这样就不能保证问卷答案的真实性，同时在问题设计的时候也要注意逻辑性的问题，不能产生矛盾的现象，并且应该尽量避免假设性问题，保证调查的真实性，为了使受调人员能够更容易回答问题，可以对相关类别的题目进行列框，受调人员一目了然，在填写的时候自然就会比较愉快地进行配合。另外，主观性的题目应该避免，或者换成客观题目的形式，如果确实有必要的话，应该放在最后面，让有时间和能配合的受调人员进行一定的文字说明。我们的

环境监测数据处理与质量保证

环境监测数据处理与质量保证 一、概述 1.1意义 可比性，避免浪费，保证法律意义，复杂任务的统一协调 1.2质量要求 获得高质量的可靠的环境监测数据 高质量：代表性（时间地点）、完整性（系统周期）、准确性（结果与客观接近程度）、精密性（结果的平行性、可重复性和再现性）、可比性（标准物质和标准方法实现可比性和一致性） 1.3 原则 技术、经济、法律的合理性 效益可能性与复杂程度成反比——最小质量控制程序 1.4质量控制与保证内容 a 质量控制的内容 采样：样品的采集、处理、保存和运输 实验室质量控制 内部控制：通过空白试验、校准曲线核查、仪器设备定期标定、平行样分析、加标样分析、密码样品分析和编制质量控制图等常规程序，反映分析质量稳定性，以便随时发现异常，采取相应校正措施（纵向比较） 外部措施：分析测量系统的现场平均爱和分析标准样品的实验室间评价等，协助各实验室发现问题，提高质量。（横向比较） b 质量保证的内容 制定合理的监测计划、确定质量要求；规定相应的分析方法、编写相关文件等 c 最低限度的质量保证内容 核心部分室监测仪器的校准、标准和修正。 1.5主要措施 ?准确一致的测量系统 基本单位——权威方法——一级标准物质——标准方法——二级标准物质——现场方法——现场应用 权威方法＋标准方法——发展和评价标准方法，生产二级标准物质，评价质量保证的应用 标准方法＋现场方法——发展和评价现场方法，制备常规的工作标准，常规内部和外部质量保证 ?有效的全面质量管理方法手册指南等的编写和制定推广。

如：WHO World Health Organization 主持的全球环境监测系统对水、大气酸雨和生物样品监测的质量控制做出了专门的要求和规定。 中国《环境监测分析方法》，涵盖水、大气、噪声和生物监测等 二、数据处理 2.1 数据与误差 《数理统计》 ?总体、样本、平均数（算术均数、几何均数、中位数、众数） 监测数据正态分布时，其算术均数、中位数和众数重合）提问？哪三数重合 ?分布特征 正态分布：对称性、单峰性、低偿性（误差极限为0）、 对数正态分布：对数值呈正态分布，如大气中的CO、SO2浓度 t分布：t为与置信水平和自由度有关的统计量 ?误差和偏差 真值：理论真值、约定真值（基本单位、辅助单位和导出单位等，由国际计量大会定义的国际单位制）、标准器的相对真值 准确度：特定条件下，分析结果与真值之间的负荷程度。由分析的随机误差和系统误差决定。包括绝对误差和相对误差 回收率＝（加标试样测定值－试样测定值）/加标样×100％ 精密度：特定条件下，重复分析同一样品所得结果的一致程度，由分析的随机误差决定。 平行性（replicablility）全同； 重复性（repeatability）人、设备、时间有一项以上不同 再现性（reproducibility）实验室不同，分析方法与样品相同 偏差与方差 绝对偏差、相对偏差、平均偏差、相对平均偏差、差方和、样本方差、样本标准偏差、样本相对标准偏差（变异系数）、极差 误差：系统误差和随机误差；误差会传递；发现和减少误差 2.2 数据处理方法 修约：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一 如：15.4546修为整数——15 约一位——15.455 约两位——15.45 约三位——15.4

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监发

银行监管统计数据质量管理良好标准试行银监 发 SANY标准化小组 #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#

附件一： 银行监管统计数据质量管理良好标准 （试行） 本标准适用范围为根据《银行业监管统计管理暂行办法》(2004年第6号主席令)开展监管统计工作的全部银行业金融机构（下文简称“银行”）。标准的总体框架包含5方面要素，分别为：组织机构及人员，制度建设，系统保障和数据标准，数据质量的监控、检查与评价，数据的报送、应用和存储。5方面要素下共有15项原则，每项原则下有若干具体标准，共61条标准。 （一）组织机构及人员 原则1 组织领导 银行董事会和高级管理层高度重视并积极推动本行数据质量管理和监管统计工作，明确政策和目标，建立机制和流程，落实各环节责任。 具体标准： 银行董事会制定明确的政策，将本行数据质量管理纳入内控合规体系和战略规划之中，并定期对其有效性和执行情况进行评估。

银行高级管理层确立数据质量管理的目标，建立机制和流程，明确职权和责任，定期对本行数据质量管理水平进行评估，并有效落实数据质量问责制。 银行法定代表人或主要负责人对本行监管统计数据的真实性负责，亲自或委派领导班子成员（以下简称“主管领导”）组织领导监管统计工作，对制度性变革等重大监管统计事项能够及时研究部署，在资源调配方面予以充分支持和保障。 原则2 归口管理 银行对监管统计工作实行统一管理、分级负责的管理体制，确定归口管理部门组织管理本机构的监管统计工作。 具体标准： 银行总行确定监管统计归口管理部门，授权其负责全行监管统计领导、组织、协调和管理工作。 总行归口管理部门根据授权负责制定全行监管统计工作制度和流程，提出监管统计数据质量管理措施，协调和督促其他相关业务部门，共同做好监管统计工作，定期检查并发现监管统计数据质量存在的问题，提出合理化建议，向主管领导报告。 银行各级分支机构确定相应的归口管理部门，负责本级机构监管统计工作，在总行归口管理部门统一领导下，有效履行监管统计相关职责。 原则3 岗位设置

数据中心质量管理和安全管理内容

数据中心质量管理和安 全管理内容 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

质量管理 工作目标 一次性验收合格率100%； 满足业主对本项目的质量要求; 质量目标：确保“白玉兰奖”，争创“鲁班奖”； 施工准备阶段 建立工程质量保证体系，以保证项目质量管理的目标的实现； 质量保证关系图 对参与设计文件进行审查，包括不违反国家强制性标准、新工艺材料及设备的合理性，图纸设计与招标人要求的匹配性，图纸深度的操作性及完整性； 质量责任制质量管理结构落实岗位责任 书面技术交底奖罚措施质量控制点 1.设定质量控制点2.跟踪管理3.分析改进质量因素管理管理人员及作业人员资格机械设备、仪表仪器配置工程材料设备的采购供应设计图纸、规范标准具备作业环境、工序交接管理检查制度 加强自检互检专检 落实整改措施纠偏复查评定及奖罚 质量目标保证分部分项一次验收合格率达到100%，实现业主对工程的创优计划

编制《工程创优计划实施方案》，并作相关交底； 督促施工单位建立、完善质量管理制度、质量保证体系； 组织图纸会审及设计交底，尽量一次完善、避免后续矛盾，以保证技术质量管理效果； 审查监理单位编制的建设监理规划、监理实施细则，督促和检查监理单位按监理合同约定的工作内容开展工作； 审查施工单位提交的经监理单位审核的施工组织设计、施工技术方案，确保开工前的各项技术质量标准明确； 审查总包方关于优质结构质量控制措施，主要包括：现场质量保证条件、实测实量控制要点、实物质量检测要点、目测观感控制要点、技术资料完善要点、机电安装控制要点、文明施工控制要点、工程特色争创要点； 审查施工单位在开工前制定的创优目标计划与措施，并督促报质监站备案； 经审查的监理规划、监理实施细则、施工组织设计、施工技术方案等技术质量标准及要求均能符合合同条款、创优计划、设计要求、法律法规等规定。 施工实施阶段 工程所用材料设备符合设计文件、规范要求、合同约定标准； 建立质量保证主要技术措施，预控措施； 制定施工质量通病防治措施及纠偏措施； 建立工程各类档案资料，使其与工程进展同步性、真实性、完整性； 根据《建筑工程施工质量验收统一标准》（GB50300-2013）及设计标准，所有分部分项工程全部达到合格标准。 竣工验收阶段

环境监测质量保证基本知识复习试题

环境监测质量保证基本知识复习试题一．填空题 1．质量保证的目的是保证监测数据具有、、、、和。 答：代表性；完整性；精密性；准确性；可比性。 2．常用于实验室内的质量控制技术有分析、分析、值测定，还有对比分析，分析方法实验和的应用等。答：平行双样；加标回收率；空白实验；标准物；比较；质控图。 3．分光光度法分析中校准曲线的一元线性方程为，其中a为回归直线和纵轴的交点，即，b为曲线的斜率，也是方法的，校准曲线的线性相关系数为，用表示该曲线的剩余标准差。剩余标准差能说明回归直线的。答：y=a+bx; 截距；灵敏度；r; S E;精密度。 4．按GB6682-92标准，分析实验室用水分级，原子吸收光谱用水为级水，其电导率测定在25℃时，，一般化学分析实验用水为级水，其电导率测定在25℃时，。 答：三、二；≤0.10ms/m(≤1.0μs/cm)、三、≤0.5ms/m(≤5.0μs/cm)。 5．空白实验是指用代替样品，其它所加试剂和操作步骤与样品测定。答：纯水；完全相同。 6．在分光光度法中常将与之间的关系用 式表示，即。 答：自变量；因变量；线性相关；一元线性回归方程；y=a+bx。 7．在环境监测分析中通常规定标准曲线的相关系数用来表示，一般要求应。

答：r;≥0.999。 8误差按其产生的原因和性质可分为、、和 答：系统误差；随机误差；过失误差。 9．绝对误差是与之差，相对误差为与的比值。 答：测量值；真值；绝对误差；真值。 10．当前我省计量认证合格证书有效期为年，有效期满前个月应向省技术监督局提出计量认证的。 答：五；6；复查申请。 11．计量认证的复查依据的规定进行。 答：计量认证评审。 12．衡量实验室内测定结果质量的主要指标是：和。 答：精密度；准确度。 13．在环境监测工作中，对监测结果的质量要求是样品具有：、，测定数据应具有符合要求的、和。 答：代表性；完整性；精密性；准确性；可比性。 14．在实施环境监测分析质量保证过程中是基础，实验室间质量控制是在各参加实验室都的条件下，由主持实施的。 答：实验室内质量控制；受控；有经验的中心实验室（或有经验的第三者或单位）。15．在实验室内质量控制技术中，平行样分析只能反映数据的，不能表示数据的，加标回收是可以作为指示数据的。 答：精密度；准确度；准确度。 16．我国的法定计量单位以的单位为基础，同时选用了一些的单位所构成。

EORTC QLQ-C30 (version 3) 生活质量调查问卷

附录： 1) QOL 问卷 EORTC QLQ-C30 (version 3) 生活质量调查问卷 我们很希望了解一些有关您及您的健康状况的信息。请独立回答以下所有问题，并圈出对您最合适的答案。答案无“正确”、与“错误”之分。您提供的信 息我们将绝对保密。 请填写您的姓名： 出生日期（年、月、日）： 今日日期（年、月、日）： 没有有一点有一些非常多1.当您做一些费力的动作，如提沉重的购物袋或行 1 2 3 4 李箱时，您是否感到困难？ 2.长距离步行时，您是否感到困难？ 1 2 3 4 3.在户外短距离散步时，您是否感到困难？ 1 2 3 4 4.在白天，您是否必须卧床或坐在椅子上？ 1 2 3 4 5.您是否需要别人协助进食、穿衣、洗漱或上厕所？ 1 2 3 4 在过去的一周中：没有有一点有一些非常多 6.您的工作或者日常活动是否受到体能限制？ 1 2 3 4 7.您的业余爱好和休闲活动是否受到体能限制？ 1 2 3 4 8.您曾感到气短吗？ 1 2 3 4 9.您有过疼痛吗？ 1 2 3 4 10.您曾需要休息吗？ 1 2 3 4 11.您曾感到睡眠不好吗？ 1 2 3 4 12.您曾感到虚弱吗？ 1 2 3 4 13.您曾感到没有胃口吗？ 1 2 3 4 14.您曾感受到恶心想吐吗？ 1 2 3 4 15.您曾呕吐过吗？ 1 2 3 4 16.您曾有便秘吗？ 1 2 3 4 接下页

在过去的一周中：没有有一点有一些非常多 17.您曾有过腹泻？ 1 2 3 4 18.您曾感觉疲乏吗？ 1 2 3 4 19.疼痛妨碍您的日常活动吗？ 1 2 3 4 20.您是否很难集中注意力做事，例如读报 1 2 3 4 或看电视？ 21.您曾感到紧张吗？ 1 2 3 4 22.您曾感到担心吗？ 1 2 3 4 23.您曾感到容易动怒吗？ 1 2 3 4 24.您曾感到情绪低落吗？ 1 2 3 4 25.您曾经感到记事困难吗？ 1 2 3 4 26.您的身体状况或治疗过程，妨碍了您的 1 2 3 4 家庭生活吗？ 27.您的身体状况或治疗过程，妨碍了您的 1 2 3 4 社交活动吗？ 28.您的身体状况或治疗过程，造成了您的 1 2 3 4 经济困难吗？ 以下问题，数字1-7代表从“很差”到“很好”的等级，请在1至7之间圈出对您最合适的答案。 29.您如何评定过去一周中您的整体健康状况？ 1 2 3 4 5 6 7 很差很好30.您如何评定过去一周中您的整体生活质量？ 1 2 3 4 5 6 7 很差很好

环境监测质量保证和质量控制方案

质量保证与质量控制方案 第一部分任务与目标 1. 监测数据质量目标的确定 1.1 质量保证和质量控制的目标通常确定为：精密度、准确度、代表性、可比性和完整性。准确性表示测量值与实际值的一致程度；精密性表示多次重复测定同一样品的分散程度；代表性表示在空间和时间分布上，所采样品反映总体真实状况的程度。不仅要求各实验室之间对同一样品的监测结果相互可比，也要求同一实验室分析相同样品的监测结果可比，实现时间、空间上的可比性，并实现国际间、行业间数据的一致性；完整性表示取得有效监测资料的总量满足预期要求的程度或表示相关资料收集的完整性。 1.2 质量保证和质量控制必须贯穿环境监测的全过程，即布点与采样、预处理与样品分析、数据处理、监测结果的综合分析与评价等环节。表1 描述了各个环节与监测数据质量目标的影响关系。 表1各环节对监测数据质量目标的影响 2. 工作计划的制订

2.1 监测数据的质量目标一旦确定后，便可编写详细的工作计划，计划应针对以 下问题给予明确的规定： 2.1.1 实验设计 2.1.2 组织机构 2.1.3 实验器材的准备 2.1.4 分析测试 2.1.5 数据的处理和分析评价 2.1.6 数据质量的评价 3. 质量控制指标体系为了完善全程质量保证和质量控制的体系和制度，必须建立质 量控制指标体系，即评价室内和室间质控效果的量化指标，例如，工作曲线质控指标及评价方法、空白试验质控指标及评价方法、平行双样质控指标及评价方法、标准样品和质控样品质控指标及评价方法、加标回收试验质控指标及评价方法等。 4. 质量管理体系的建立、计量认证和实验室认可质量保证（QA）和质量控制 （QC）是贯穿环境监测全过程的技术手段和管理程序，其目的也是为了出具“五性”的环境监测数据。为了更好的实现全面质量管理，使质量保证和质量控制的作用得到最大的发挥，刻不容缓的需要建立相应的质量管理体系，并进行计量认证和实验室认可，从而使监测数据具有法律作用。依据《实验室资质认定评审准则》或/和《检测和校准实验室能力认可准则》（CNAS-CL01:2006）（等同采用I SO/IEC 17025:2005）建立相应的质量管理体系，并以此体系进行计量认证和实验室认可，使整个环境监测工作在质量管理体系的控制下高效、规范的运作。 第二部分质量保证（QA）与质量控制（QC) 第一章地表水和废水监测 1.1 监测人员监测人员必须经过相应的培训，具备扎实的环境监测基础理论和专业 知识；