1 / 36

Min ő ség a statisztikában

Min ő ség a statisztikában. Szép Katalin MTA Statisztikai Bizottsága 2009. december 16. Csapatmunka a KSH-ban. Kezdetektől: György Erika, Földesi Erika, Mag Kornélia, Szalai Eszter, Vigh Judit Csatlakozott: Kajdi László, Kárpáti József, Katona Szilvia és még sokan mások. Vázlat.

jalen
Download Presentation

Min ő ség a statisztikában

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Minőség a statisztikában Szép Katalin MTA Statisztikai Bizottsága 2009. december 16.

  2. Csapatmunka a KSH-ban Kezdetektől: György Erika, Földesi Erika, Mag Kornélia, Szalai Eszter, Vigh Judit Csatlakozott: Kajdi László, Kárpáti József, Katona Szilvia és még sokan mások

  3. Vázlat • Előzmények • A statisztika minőségének fogalma, mérése • Minőségügyi keretrendszer és működése • Összegzés

  4. A minőség koncepció fejlődése a gazdasági életben (1920 - ) • Minőségellenőrzés • szabványosítás • végtermék ellenőrzése, mérés • Minőségbiztosítás • megelőzés • folyamatok ellenőrzése • Minőségirányítás • A szervezet egészének irányítására, erőforrásaira is kiterjed

  5. A minőség koncepció terjedése a statisztikában • Minőség koncepció értelmezhetősége a statisztikában • Terjedése a statisztikában • 70-es évektől vezető statisztikai hivatalokban • KSH 2005-től a stratégia részeként • Nemzetközi statisztikai szervezetekben • EU Statisztikai törvénye 223/2009/EK • MST, OST, MTA SB napirendjén • legutóbb: Marton Ádám 2006. április 4.

  6. A minőség koncepció jelentősége • Statisztikák szerepe bővül • Globalizáció, EU • Gazdasági döntések közvetlenül statisztikai mutatókhoz kötöttek (pl. EMU belépési kritériumai, régiók támogatási feltétele) • Növekvő igények, korlátozott erőforrások, csökkenő adatszolgáltatói hajlandóság: tömegtermelés • végtermék ellenőrzése, mérés • Szabványosítás ….

  7. Vázlat • Előzmények • A statisztika minőségének fogalma, mérése • Minőségügyi keretrendszer és működése • Összegzés

  8. A statisztikai minőség fogalma „A minőség az egység (termék vagy szolgáltatás) azon jellemzőinek összessége, amelyek befolyásolják azt a képességét, hogy meghatározott és elvárt igényeket kielégítsen.” (MSZ EN ISO 8402 – 1996) Felhasználásra való alkalmasság – „Fitness for use”

  9. A statisztika minőségének összetevői • Relevancia • Pontosság • Időszerűség • Időbeli pontosság • Hozzáférhetőség • Érthetőség • Koherencia és összehasonlíthatóság

  10. Minőség-összetevők kapcsolatai Időszerűség – pontosság Relevancia – pontosság Relevancia – időbeni összehasonlíthatóság Pontosság – időbeni összehasonlíthatóság Pontosság – földrajzi összehasonlíthatóság Térbeli – időbeli összehasonlíthatóság

  11. Minőség-összetevők

  12. Összetevők jellemzése • szövegesen • minőségindikátorokkal

  13. Jelenség, fogalom mérése indikátorokkal • A jelenség, fogalom egyértelmű definiálása, értelmezése • A jelenség különböző összetevői, struktúrája leírása • A jellemző változók kiválasztásának szempontjai pl. input, output, folyamat • Indikátorok leírása, minőségének értékelése

  14. Döntéshozatal Információ a döntéshozó részére Értelmezés és elemzés Statisztikai termék minőségmérése Elemző rendszer kialakítása és tesztelése Adat Mérés Statisztikai folyamat minőségmérése Elgondolás operacionalizálása Elvi koncepció, elgondolás Valóság Egy információs rendszer Forrás: Brinckman [1983]

  15. Minőségindikátorok (1)

  16. Minőségindikátorok (2)

  17. Összes egység (kezdeti minta) [1] Ismert egységek [2] Ismeretlenek [3] Célsokaságba tartozók, becsült [3A] Célsokasághoz tartozó [4] Célsokasághoz nem tartozó [5] Válaszolók [6] Nem-válaszolók [7] Nem létező egységek, egyéb célsokasághoz nem tartozók [8] Megtagadók [13] Meggyőzött megtagadók [11] Célsokaságba nem tartozók, becsült [3b] Nem elérhetők [14] Időlegesen nem célsokasághoz tartozók [9] Egyéb válaszoló [12] Egyéb nem-válaszolók [15] Állandóan nem célsokasághoz tartozók [10] Példa az indikátorok számítására: válaszolási arány

  18. Lehetséges válaszolási arányok • Válaszolási arány • Megtagadási arány • Nem-válaszolási arány • Sikertelen kapcsolatfelvétel aránya

  19. TENDENCIÁK

  20. Archiválás Revíziók átlagos nagysága Tájékoztatás Adatok bizalmas kezelése Elemzések készítése Szezonális kiigazítás Makrovalidálás Indexszámok képzése Súlyozás, becslés és mintavételi hiba számítása Mintavételi hiba Imputálás (pótlás) Imputálási arány, hányad Editálási arány, hányad Adatok előkészítése (rögzítés, editálás) Válaszolási arány Adatgyűjtés szervezése és adatgyűjtés Kérdőív és segédanyagainak tervezése A mintavételi terv kialakítása Felhasználható igazgatási adatok számbavétele Fogalmak, definíciók és osztályozások meghatározása Célok, felhasználás és felhasználók meghatározása Lefedettségi hiba Felvételi keret meghatározása Regiszterek kiválasztása

  21. Adatminőség jellemzése, dokumentálása Felhasználók számára az egyes össze-tevők különböző mértékben fontosak Ezért minden összetevő mentén jellemezni és dokumentálni kell a termékminőséget Minőségjelentés

  22. Minőségjelentés Statisztikai adatok (szakstatisztikánként) minőségét írja le • a minőség-összetevők mentén • szövegesen • minél több számszerűen kifejezhető minőségindikátor felhasználásával • strukturált formában. Például: Pontosságon belül a nem-válaszolásból eredő hibák jellemzése részsokaságonként, a nem-válaszolásból eredő torzítás várható mértéke, iránya. Koherencia és összehasonlíthatóság esetében alig van indikátor, így: koncepcionális és módszertani különbségek, ezek lehetséges hatása, EU szabályoktól való eltérés leírása

  23. Folyamatminőség mérése Adatelőállítási folyamat monitorozása Folyamatminőségindikátor katalógus: A katalógus célja olyan általánosanalkalmazható, standard indikátorok meghatározása, melyeket a megfelelő specifikálást követően a legtöbb adatfelvétel esetén alkalmazni lehet.  Pl: beérkezési arány, sürgetések aránya, sikertelen kapcsolatfelvétel aránya  

  24. Vázlat • Előzmények • A statisztika minőségének fogalma, mérése • Minőségügyi keretrendszer és működése • Összegzés

  25. Minőségügyi keretrendszer elemei • Minőségpolitika – KSH minőségpolitika • Minőségfogalom • Minőségi követelmények, célok, standardok, irányelvek – minőségi irányelvek • Minőségmérési eszközök – indikátorok, minőségjelentés • Minőségértékelési eszközök – önértékelési kérdőívek • Minőségjavítási eljárások

  26. Standardok, irányelvek, előírások, felhasználói igények Minőségi követelmények Értékelési eszközök Mért minőség-jellemzők Mérés a minőségfogalom szerint Valóság Külső-, belső audit Felhasználói fórum Önértékelés Intéz-kedé-si terv Folyamatváltozók Minőségjelentés Minőségindikátorok Stat. adatelőállítási folyamat Statisztikai adat Minőségügyi keretrendszer működése

  27. Egyik legfontosabb felhasználónk: Eurostat • Elvárások: EU acquis, Gyakorlati Kódex, EU Statisztikai törvény • Eurostatnak kiküldött minőségjelentések (2007) 33 szakterület érintett • Munkaerőfelvétel felülvizsgálata: 43 ajánlás • Nemzeti számlák auditjai

  28. Intézményre is kiterjesztve Teljeskörű minőségirányítás (Total Quality Management) három alapelve: 1. Vevőközpontúság 2. Folyamatos fejlesztés 3. Teljes körű részvétel

  29. Teljeskörű minőségirányítás (TQM) kiegészítő elvei 1. Tények alapján történő vezetés 2. Hibamegelőzés, proaktivitás 3. Folyamatorientáció 4. A munkatársak bevonása, felhatalmazása, motiválása 5. Oktatás és képzés 6. Mérés és értékelés 4. Kommunikáció

  30. ENSZ alapelvek a hivatalos statisztikára (1) http://portal.ksh.hu/portal/page?_pageid=37,501593&_dad=portal&_schema=PORTAL • Pártatlan módon nyújtani használható, releváns statisztikát. • Megalapozott módszertan alkalmazása (szigorú szakmai és etikai szempontok) a teljes adat-előállítási folyamatban. • Metaadatok biztosítása a forrásokról és az alkalmazott módszertanról. • Észrevételezés joga a téves adatértelmezés esetén. • Adminisztratív adatok felhasználásakor is az adatminőség és az adatszolgáltatói terhek mérséklése a cél.

  31. ENSZ alapelvek a hivatalos statisztikára (2) • Bizalmas adatkezelés (adatvédelem). • A statisztikai rendszer működésére nyilvános törvények és előírások megléte. • Nemzetközi együttműködés koordinációja a konzisztencia és hatékonyság érdekében. • Nemzetközi együttműködés a fogalmak, osztályozások és módszerek használatában. • Két- és többoldalú együttműködés a statisztikai rendszerek fejlesztésében.

  32. Az Európai Statisztika Gyakorlati Kódexe, 2005

  33. Vázlat • Előzmények • A statisztika minőségének fogalma, mérése • Minőségügyi keretrendszer és működése • Összegzés

  34. Eredmények • A KSH-ban kialakítottuk a minőségügyi keretrendszer elemeit nemzeközi összehasonlításra alkalmas módon • Hozzájárul(t)unk EU rendszer fejlesztéséhez: DatQM, Folyamatminőség grant, Minőség munkacsoport Háttéranyagok elérhetők: EUROSTAT és KSH honlapján

  35. További feladatok • Felhasználók tájékoztatása, bevonása az értékelésbe • Értékelések alapján konkrét intézkedések • Kapacitáskorlát, munka rovására, • Teljesítményméréssel kapcsolva kockázat a torzításra • Hivatalos statisztikai szolgálatra való kiterjesztés • Indikátorfejlesztés (más terméktípusokra is)

  36. Tapasztalat, vélemény, javaslatkérés • Elvégzett munkáról, • További feladatokról, • Minőségmérés hasznosíthatóságáról • Igényeikről • Fejlesztési javaslatok, közreműködés lehetséges területei

More Related