2023年度統計分析工作經驗總結【五篇】

統計分析工作經驗總結范文第1篇關鍵詞：檢驗檢疫質量分析經濟發展中圖分類號：F752.1文獻標識碼：A一、當前質量分析工作的重要性黨中央高度重視質量工作。黨的十中央明確提出“把推動發展的立足點轉到提高質下面是小編為大家整理的2023年度統計分析工作經驗總結【五篇】,供大家參考。

統計分析工作經驗總結范文第1篇

關鍵詞：檢驗檢疫 質量分析 經濟發展

中圖分類號：F752.1 文獻標識碼：A

一、當前質量分析工作的重要性

黨中央高度重視質量工作。黨的十中央明確提出“把推動發展的立足點轉到提高質量和效益上來”。黨的十八屆五中全會把“以提高發展質量和效益為中心”寫進“十三五”時期我國發展的指導思想。針對質量問題也發表了一系列重要論述，指出要切實把推動發展的立足點轉到提高質量和效益上來，強調新常態下發展方式要從規模速度型轉向質量效率型，提出“推動中國制造向中國創造、中國速度向中國質量、中國產品向中國品牌”三個轉變重要指示，總理也提出“質量發展是強國之基、立業之本、轉型之要”。經濟新常態下，支撐我國經濟增長的傳統優勢正在減弱，新的動力、新的優勢亟待培育，質量是國家綜合實力的集中反映，是打造中國經濟升級版的關鍵。質量作為穩增長、調結構的重要突破口和驅動力，是促進國際競爭力提升的重要手段。提升出口產品質量安全競爭力既是經濟發展戰略問題，也是重大政治問題，其作用舉足輕重。在我國經濟發展邁向“質量時代”的大背景下，提升質量，推進供給側結構性改革，提高質量工作的科學性、針對性和有效性，構建“放、管、治”三位一體質量提升格局顯得尤為重要。

近年來，質檢總局審時度勢，分析和把握質檢系統新的工作定位，在質檢改革和經濟新常態背景下，努力轉變職能，強化宏觀質量管理，開展質量提升，更好地服務經濟社會發展，抓質量取得標志性成果，如，推動質量發展綱要實施，推動建立了地方政府質量考核制度，宣傳和實施質量強省戰略，召開中國質量（北京）大會，開展第二屆中國質量獎評選，開展全國“質量月”等。

2016年1月的全國質檢工作會議上，質檢總局局長支樹平前所未有地明晰了大質量工作機制、前所未有地把提升質量擺到了戰略位置，并提出“要建立健全質量評價指標體系，定期拿出質量狀況分析報告，將產品質量與經濟發展質量有機結合起來，不斷提高權威性、可讀性和含金量，為各級黨委政府提供決策參考”。2016年2月，支樹平局長又在人民日報發表署名文章《建設質量強國的基本遵循》，系統地闡述了質量的地位和作用、質量發展的特征和目標，指明和厘清了質量管理方法，這在質檢系統都是史無前例的。

有鑒于此，如何科學合理地評價一個地區或國家的質量發展水平就成為首要前提。長期以來，產品質量分析作為評價質量狀況的有效工具首當其沖，它是根據統計調查數據，對報告周期內全國、行業或區域內產品質量現狀、趨勢、特點進行分析、評價，提出措施和建議的一項綜合性管理工作。產品質量分析能夠描述一個地區或整個國家在進出口領域的產品質量狀況，能夠定期評估分析地區、行業質量狀況和質量競爭力水平，比較研究國內外質量發展趨勢，體現出口相關產業國際競爭力，能夠貼合地方政府和領導的期待與需求，并為地方經濟發展決策管理提供依據和支持，是地方經濟發展的“晴雨表”，是檢驗檢疫工作的立局之本、根基所在，也最能體現檢驗檢疫在地方政府工作中的作用和作為。

二、質量分析的現狀和困難

檢驗檢疫的職責是把關和服務。在新形勢下，把關重要，服務更為重要。地方政府的領導經常會問轄區檢驗檢疫機構：本地區出口產品的競爭力如何？與周邊地區相比，優勢、弱勢在哪？可見，地方政府對這方面的需求是迫切的。檢驗檢疫部門敢于擔當，迎難而上，努力滿足地方政府需求，但在推進質量分析與地方經濟結合的過程中，還存在一些困難和問題。主要體現在：一是部分同志的思想觀念轉變不到位。許多同志習慣于微觀的檢驗檢疫業務，重檢驗、輕監管的現象依然比較突出，阻礙了檢驗檢疫管理思想、管理觀念、體制機制的“轉型升級”。二是與地方經濟社會發展的結合度需要提升。受業務特點影響，質量分析工作側重分析進出口產品質量本身，與地方經濟發展的結合度不夠高，針對性和有效性不強，參與地方經濟發展的深度和廣度都有待加強，高質量的質量分析報告尚不夠多，參謀助手作用有待加強。三是質量分析的層次和水平有待提升。長期以來，檢驗檢疫部門撰寫的質量分析報告，習慣于羅列表層的檢驗檢疫數據，某種程度上更像是進出口產品檢驗檢疫不合格批次的統計報告，結合外經貿實際情況提出質量安全隱患和預警分析不夠多，針對產品質量波動情況，提出改善產品質量的、有利于企業或者產業發展的具有借鑒意義的建議不夠充分。四是“信息孤島”成為制約質量分析水平提升的瓶頸。當前檢驗檢疫質量分析工作所采用的數據來源，基本上局限于轄區檢驗檢疫通關放行和檢驗監管的數據，缺乏必要的產業數據支撐，數據量小，涉及范圍窄。從進出口層面看，缺乏非法檢商品的相關數據；
從關聯度看，缺乏工商、質監、海關、外經貿等部門的數據。數據來源不足，“信息孤島”效應非常明顯，缺乏整個區域的進出口產品質量、產業發展數據，限制了檢驗檢疫質量分析結果的效果應用。五是報告內容有待豐富和優化。目前檢驗檢疫質量分析報告是依據總局《產品質量狀況分析報告編寫規范》來編寫，包括綜合分析和專題分析，由引言和正文構成，引言內容是概括闡述報告周期內宏觀經濟情況及產品質量總體狀況，并做出趨勢判斷。正文內容是分析制造業產品質量安全和一般性產品質量問題，主要包括質量安全狀況、主要問題及原因分析、采取的工作措施和成效、質量安全隱患和預警分析、下一步措施和建議等。但從實際情況看，“下一步措施和建議”內容比較單薄，不夠接地氣，提出改進質量管理和監管工作的措施和需要請各級人民政府支持的建議不夠。

三、原因分析

一是觀念和認識不到位。大部分同志更習慣于微觀具體的檢驗檢疫業務，習慣于工作量的統計，對宏觀質量管理和質量分析認識不足，沒有下功夫認真研究，撰寫的質量分析報告總體水平不高，更多地停留在表面，與質量分析報告的內在要求不符，與總局、地方政府的要求差距甚大，對產業發展缺乏決策參考價值。二是制度有待完善。目前，質量分析報告的編寫依據是2011年質檢總局下發的《產品質量狀況分析工作制度（試行）》，依據該制度可寫的內容還比較單薄，數據統計沒有做出具體要求，導致報告的內容與地方經濟發展的結合度不夠，提出的措施和建議的可行性有待提升，因而可被地方政府采用和利用的措施和內容不多，影響和制約了質量分析的利用率。三是指向性不強。組織開展檢驗檢疫的質量分析工作，首先要回答：質量分析的目的是什么？統計哪些數據？如何分析？得出什么結論？只有弄清楚上述問題，才能最終確定質量分析的指向性，才能通過一系列數據，得出質量分析的結果，才能對地方政府制訂政策、產業發展和檢驗檢疫監管等方面提出科學的建議措施。四是能力不足。檢驗檢疫工作長期以《出入境檢驗檢疫機構實施檢驗檢疫的進出境商品目錄》（以下簡稱《目錄》）為界限，以批次貨值為考量，漸漸失去了對宏觀質量管理、質量分析研究的能力，且長期處于弱化狀態，不能適應當前職能轉變的需求。五是準備不充分?！赌夸洝废鳒p前，未建立既有統計分析制度和法律法規，儲備不足、跟進不夠，導致《目錄》削減后無所適從、無米可炊。六是缺乏質量分析人員。目前檢驗檢疫系統缺乏經過專業培訓的質量分析人員，分支機構沒有明確的質量分析崗位，質量分析工作的延續性差，沒有形成長期堅持的一項工作，主動研究質量分析工作的氛圍還沒有形成，制約了質量分析工作的開展。

四、相關對策和思考

一是提高質量分析意識。針對質量分析薄弱的現狀，要迅速把該項工作作為重中之重來抓，要充分意識到，面對當前改革發展的形勢，檢驗檢疫部門要更好地發揮職能作用，服務社會經濟發展，做好質量分析工作應成為檢驗檢疫部門發揮職能作用的一個重要抓手，展示檢驗檢疫形象的一個重要載體。

二是完善檢驗檢疫產品質量狀況分析素材模板，從格式、內容和數據上加以改進，重點強化數據分析和統計，規范數據報送，提出建議的可行性和針對性，鼓勵直屬檢驗檢疫局根據自身業務特點，結合地方實際情況，主動報送質量分析亮點。

三是建立健全數據采集制度和質量評價指標體系。在構建“放、管、治”三位一體質量提升格局背景下，在《目錄》縮減和逐步放寬合格評定模式的形勢下，為確保分析數據的權威性和準確性，有必要建立有法可依的數據采集分析制度，并納入統計序列和定期公報內容。建立健全以產品質量合格率、出口商品質量合格率、顧客滿意指數為主要內容的質量評價指標體系，進一步提高分析報告的權威性、可讀性和含金量。

四是探索建立大數據背景下的質量分析。以大數據整合和分析為基礎，盡快建立起全國統一的檢驗檢疫大數據分析應用中心，管理和規范全國檢驗檢疫各項數據的錄入、存儲和分析應用，加強檢驗檢疫系統實驗室檢測、檢驗監管等數據的采集、整理、分析和應用研究工作，定期從數據中發現規律、分析趨勢、總結特點，及時風險預警信息，提高質量安全監管服務的針對性和有效性。

五是建立部門聯動機制。與質監、海關、外經貿局等部門開展基礎數據共享、互動和整合，突破“信息孤島”，加強系統外部關聯職能部門、社會實驗室、國內外消費者組織質量數據的采集、整理、分析應用研究工作。

六是強化質量分析的作用。通過階段性的質量分析，更科學地把握進出口產品質量對地方經濟發展的影響，如產業結構、行業生存環境、發展趨勢等，為地方政府宏觀經濟調節和產業發展政策提供決策支持，為企業提升產品質量、應對市場變化、規避貿易風險提供幫助。

七是加強質量分析人才隊伍建設。要重視產品質量分析人才隊伍的建設，積極選配責任心強、熟悉質量、統計和計算機業務的人員專職或兼職從事質量分析工作。有條件的單位，可以設置質量分析專門的崗位和職能。采取“送出去、請進來”的辦法定期組織從事質量分析人員進行培訓，并開展相應的學習研討、能力提升活動，提高全系統質量分析人員的能力，為編寫高質量的質量分析報告做好人力資源的準備。

參考文獻：

[1] 國家質檢總局.加強質量監督管理――質量發展綱要（2011- 2020年）[M].北京：中國質檢出版社，2012（2）.

統計分析工作經驗總結范文第2篇

關鍵詞：企業 財務決算 工作質量

財務決算工作既是對企業年度經營成果和資產運用效益的檢查與總結，也是對企業投資決策科學性、內部管理先進性、對社會創造貢獻性的檢驗。當前全球經濟錯綜復雜，對企業生產經營和財務狀況產生了重大影響，對財務決算管理工作提出了更高要求。財務決算工作要積極適應新形勢的變化，加強組織、創新方式，更好地發揮決算管理的作用以提升企業效益水平。注重利用財務決算結果分析總結企業生產經營成效和資產負債增減變動因素，進一步分析查找需要改進的問題，夯實管理基礎，積極推動管理提升，確保實現企業經營目標的完成。

一、財務決算報表編制流程

（一）決算前的準備工作

一是貫徹上級對財務決算報表的編制要求。根據財政部、鐵路總公司關于財務決算報表的編制要求，結合廣鐵集團公司情況，制定本年度財務決算報表編制文件和填報說明細則。二是召開財務決算布置會議。傳達鐵路總公司對財務決算工作布置要求，結合年度財務預算安排，提出集團公司編制財務決算報表的目標、任務。三是清理各項目數據工作。全面核對債權債務往來、資產盤點、收入、支出是否真實等。四是完善報表軟件系統。細化報表主表個別項目，滿足經營管理重點數據分析及編制說明書、會計報表附注等需要，對報表軟件測試，修訂完善報表格式和審核公式工作。

（二）決算過程的卡控

一是分級組織、逐級審驗。要求控股子公司會審所屬單位全套財務決算報表，以全級次法人數據接受集團公司決算會審，依據集團公司現場審驗反饋結果，加緊糾正報表數據，形成最終上報集團總部數據。二是合并調整、整體復檢。集團公司以會計制度、法規為準繩，合并抵銷內部關聯交易、債權債務等數據，借助計算機審核校驗報表數據，人工檢查工作量指標合理性，與業務處室核對全集團公司工資薪酬、人數指標是否一致，人工填報客貨運輸指標工作量。三是審計整改、修改完善。依據內、外部審計意見，糾正決算報表編制差錯，校稿整理，完善財務說明書、會計報表附注各指標數據分析，形成完整的財務會計報告。

（三）審批上報、會審整改

一是內部審批上報。依據內部控制制度，經財務處長、總會計師、總經理、董事長逐級審批，形成正式對外財務會計報告。二是上級審核和修改。參加鐵路總公司決算會審工作，依據鐵路總公司財務部、會計師事務所審核意見，細化、完善各個項目說明，解答各指標數據填報是否合理，修改不合理數據的填報，形成正式對外報送的財務會計報告。

（四）分析考核、總結經驗

一是充分利用財務決算資料，查找企業內部管理漏洞，從而完善制度建設。二是通過開展財務決算數據橫向、縱向對比，分析企業財務狀況、資產質量、盈利結構和現金回報水平，關注重點項目增減情況及行業經營成效，為企業管理決策提供財務支持。三是加強決算工作總結與質量考核，將所屬單位包括決算在內的各項財務工作都納入考核范圍，對各子公司進行考核，宣傳好的工作經驗，對不合格的單位，采取通報批評、要求限期整改等措施。舉一反三，這既可以起到鞭策作用，又可以分析總結工作中的不足，提高決算工作質量，從而進一步提高經營管理水平。

二、財務決算存在的主要問題

在每次財務報表編制過程中，總會發生一些主客觀方面的差錯，如報表數據審驗表內試算不平、表間勾稽錯誤、工作量指標漏填錯報、內部債權債務掛賬不一致、審計問題未及時整改，導致報表編制中耗費人力、時間，合并報表數據合理性不符合實際、邏輯性錯誤，分析材料不透徹等，其主要表現在如下幾個方面。

（一）組織不力、責任心不強

一是未認真學習當期決算文件要求，甚至連本單位報表上報時間都記錯，未關注最新會計核算調整、填報說明，而是憑借以往歷史經驗做法來完成報表編制。二是未查收上級對決算工作的最新要求通知，導致報表會審時，錯誤較多，影響集團公司匯總進度。三是未完成材料上報，在會審現場匆忙補救，影響集團公司整體報表質量。

（二）經驗不足、業務水平有待提高

一是分析材料前后矛盾，數據解釋不夠充分，變動數據應重點分析而未分析。二是過分依賴決算軟件效驗功能，忽略人工審驗，導致一些指標的合理性錯得離譜，存在漏填錯填。三是決算軟件操作不熟練，缺乏各功能聯動使用的整體意識，導致會審現場修改報表數據。

（三）硬軟件建設滯后、信息化程度不高

一是財務軟件各個子系統相互穿透抓取數據不準確，各子系統數據各自獨立，導致個別賬務處理、個別報表編制需要人工填報。二是子系統開發不完善，如未開發內部關聯債權債務核對子系統，造成各子公司相互提報往來數據差異較大，事后逐一核對，工作量非常大，造成抵銷不充分。三是個別單位無法連接內部網絡系統，財務信息系統為單機版操作，上級無法查詢其數據，異地無法登錄財務信息系統。

三、提高財務決算工作效率的對策建議

（一）建立健全制度、實現規范管理

一是整理匯編文件。收集預算、資金、會計核算管理及薪酬、社保管理等的制度、辦法，整合印刷年度財務會計報告編制手冊，以便學習查閱。二是制定文件，明確編制要求。根據財政部和鐵路總公司文件要求，結合集團公司實際，制定編報財務會計報告有關問題的文件，明確會計核算變化項目、審計整改、稅務問題、報表報送時間等。

（二）加強決算組織

加強決算工作的組織的領導，是提高決算效率的重要保障。一是提高財務關聯數據對賬。針對年度決算對賬難題，建立預對賬制度，提前一個月組織內部債權債務、關聯交易的核對，提早了解和解決子企業間存在爭議的關聯事項。二是搭建溝通平臺。借助內部網頁、微信，搭建財務問題交流平臺，方便對決算工作要求及時傳達布置，并進行溝通解答，提高工作效率。

（三）加強業務培訓，提高財務人員整體素質

一是培訓面要到位。在每年召開全集團公司決算布置會議上，對集團公司決算工作進行部署培訓，要覆蓋到所有基層單位總會計師、財務負責人、決算崗位會計。二是培訓內容要活。決算涉及的內容很多，受培訓人員情況不同，精心設計培訓內容，制作課件，既要考慮到剛接觸決算工作的新手，也要讓從業多年的老決算人員感到學有所用，盡量做到培訓內容全面，重點突出，特別是強調對財務管理和會計核算的新要求以及決算報表的調整變動說明。三是挑選案例、現場答疑。培訓既有新內容、新要求，也對往年出現的問題及容易填錯的指標進行歸納總結，有針對性地進行詳細說明，組織現場答疑，提升培訓效果。

（四）開展財務信息化建設

財務信息化程度高，能有效提升企業財務管理水平，能提高財務決算報表質量。建立一個數據集中、應用集成、業務協同的“財務會計信息管理系統”平臺，該平臺集成基礎應用、會計核算、集團查詢、預算管理、物資管理等模塊。會計核算應包含分線核算、決算輔助審核、財務處理、固定資產、工資核算、應收應付、會計報表、債權債務管理、關聯交易核對等子系統功能，形成基礎數據與業務規范的統一，實現集中核算和管控，提高財務管理水平。

（五）優化決算報表體系

為滿足外部監管和內部決策需要，在財政部、鐵路總公司報表基礎上，不斷研究財務信息需求，規范決算報表體系。一是關注非運輸企業收支利各個項目收支情況，將非運輸企業利潤表中的收入、成本細化到建筑業、交通運輸業、裝卸、批發和零售業、住宿、餐飲業等具體業務，深入掌握每個非運輸企業項目的規模和效益變動情況。二是為滿足日常經營管理需要，增設重點項目動態附表，如三公經費實際支出表、教育經費提取使用表。為了優化報表體系。三是滿足各方需要，組織會計師事務所、內部各科室，對決算報表征集修改意見，對報表進行梳理、優化和調整，剔除不符合現狀，通過不斷修改完善，確保決算報表體系可以滿足各方的信息需要。

（六）加強決算審核，嚴把決算工作數據質量關

一是做好審核報表前準備工作。明確重點關注科目，統一審核標準和方法，制定審核流程。如重點審核資產負債表數據前后兩年數據、客貨運輸指標、固定資產投資完成，機車運用工作量指標等。為提高數據準確性和審核效率，結合往年報表數據的出錯和鐵總考核通報情況，增設必要的審核公式。積極與工資薪酬管理處室核對職工薪酬、人數指標，確保財務、業務數據一致。二是組織會審小組人員對接會。明確會審人員職責，制定審核流程及特殊情況下溝通機制，統一審核標準，講解近年工作審核重點項目。三是嚴格審核。審核內容主要包括電子數據公式效驗、紙質報表與審計報告一致性審核、財務情況說明書、會計報表附注分析、解釋審核等審核。在報表審核期間，針對大家提出的審核公式糾正建議，及時付諸實施。四是把好報送關。隨著鐵路基建投資增加，高鐵線路陸續開通運營，社會越來越重視鐵路企業經營效率情況，對財務報表信息質量要求越來越高，要求所屬子公司上報的數據資料要進行認真復查，做到無差錯且符合合理性，統一口徑數據一致性，所有數字與財務分析報告保持一致，重大差異變化應有解釋說明，力求將分析報告寫全、寫深、寫透。

（七）加強決算分析利用，服務企業決策

財務信息結果的價值在于運用，充分利用財務月報和季度決算的數據，加強數據整理分析，為經營管理者決策提供服務。一是嚴把數據關、文字分析關，注重企業運行的新情況、新變化。二是對近幾年數據進行整理分析，建立企業信息庫，在部門內部實現數據共享，為開展企業產權登記、經營預算管理、業績考核等工作提供基礎性數據。

（八）總結經驗、落實責任

月、季、年度財務決算編制上報完成后，應及時總結本次財務決算編制工作經驗，查找差錯原因，落實責任，依據決算考評制度，量化評分，綜合評比，將評審結果以電報形式逐條反饋給各子公司，以便于改進工作，不斷營造積極向上、創先爭優的工作氛圍，切實加強決算編制工作，提高財務報表信息質量。

四、結束語

高質量的財務決算報表數據是企業經營結果的真實反映，利用財務報表相關數值揭示分析企業經營狀況和經營成果，運用報表數據，捕捉有價值、能說明問題的信息，為企業管理層提供及時、充分的決策依據，同時滿足外部社會監管數據披露需要，積極為企業排憂解難，促進企業更好地發展。

參考文獻：

[1]財政部企業司（編）.企業財務報告編制指南（2013版）.

[2]羅莎.推進財務信息管理提升數據質量[N].中國會計報，2013-11.

統計分析工作經驗總結范文第3篇

【關鍵詞】 統計技術 質量管理 假設檢驗

一、數據是質量管理的基礎

質量是反映產品滿足明確和隱含需要的能力的特性總和。產品質量可以表述或轉化為一組全面反映顧客需要的數量指標。如：為滿足使用要求而應具備的性質、形狀或狀態等特性的數量指標。測量質量指標得到的數值，就是反映質量特性的數據，簡稱數據。

數據是質量管理的基礎?！坝脭祿f話”是質量管理的基本觀點之一。對產品的質量特性和工作質量進行分析，首先必須進行數據收集。只有把說明質量特性和質量問題的事實，通過觀察、測量、試驗或其他手段獲得所需要的信息，并用數據反映出來，才能使質量管理建立在科學的基礎上。

二、質量管理離不開統計技術方法

統計是認識客觀世界的有力武器，它通過對客觀事物現象數量方面的搜集、整理和分析研究，來認識和反映事物的本質特征，揭示事物發展變化的規律性，因而成為科學研究和各種管理工作中不可缺少的重要工具。在企業經營管理中通過統計數據的搜集、整理和分析為經營決策提供大量的信息。

根據GB/T19001―ISO9001：200001：2000標準8.4數據分析中要求，“組織應確定、收集和分析適當的數據，以證實質量管理體系的適宜性和有效性，并評價在何處可以持續改進質量管理體系的有效性”。該要求是指在現場收集到有關數據之后，應用統計技術的適當方法，一要能證實產品的符合性和確保質量管理體系的符合性；
二要通過分析過程和產品的特性及趨勢尋找采取預防措施的機會以持續改進質量管理體系的有效性。要滿足這兩個方面的要求，傳統的老七種工具、新七種工具則顯得有些力不從心，還需要一些統計技術方法。

統計技術是ISO9000族標準的基礎之一，它是國際通用工具語言。目前，在社會實踐中，有廣義和狹義兩種不同的概念。廣義的統計技術把質量管理活動中所使用的各種技術方法、工具一律叫統計技術。狹義的統計技術，是以概率論為基礎的收集、整理、計算、分析和處理數據的一些數理統計方法的總稱。本文使用的是狹義的統計技術。

應用統計技術的目的在于研究統計數據的內在規律性，以使組織中的管理人員、技術人員，能通過合乎邏輯的分析，做出正確的判斷和決策。

三、統計技術的內容

統計技術按其所起的作用可分為三類。第一類是描述性統計技術，是指以揭示數據的分布特性的方式匯總，并表達定量數據的方法。常用的包括描述性統計即統計特征數，均值、中位數、標準偏差、方差、極差等；
過程能力分析；
直方圖；
散布圖等。第二類是推斷性統計技術，是指在統計數據描述的基礎上，進一步對其所反映的問題進行分析、解釋和在做出推斷性結論的技術。推斷性技術主要包括參數估計、假設檢驗、方差分析、正交試驗設計、回歸分析、時間序列分析、抽樣檢驗、可靠性分析等。第三類是控制性統計技術，是指通過對樣本數據的統計計算和分析，采取措施消除過程中的異常因素，以保持質量特性的分布達到穩定受控狀態的統計方法。最常用的就是統計過程控制圖。

四、假設檢驗在證實產品質量改進的有效性方面應用

(一)假設檢驗的含義及分類

“假設”是指關于總體分布的一項命題。假設是否正確，要用從總體中抽出的樣本進行檢驗，假設檢驗是在規定的風險水平上，根據樣本的信息，對總體的參數或分布類型是否具有某種統計特征做出推斷的一種推斷性統計技術。

在組織的質量管理活動中，經常提到保持和改進質量的概念。從統計技術的角度而言，“保持”是指質量特征數據的分布相同，“改進”是指質量特征數據的分布與改進前相比，總體的均值或標準偏差發生了理想的變化，即分布不相同了。這里所說的“分布相同”，應滿足：第一，分布的類型相同；
第二，總體的μ相同；
第三，總體的σ相同。三個條件只要有一個條件不相同即認為“分布不相同”。假設檢驗就是檢驗質量特征數據的分布是否相同的一種方法。

(二)假設檢驗的步驟

1.首先提出原假設和備擇假設。原假設是接受檢驗的假設，用H0表示，一般為“沒有差異”的敘述。我們希望的和猜想的那個可以取代H0的正確的敘述，叫備擇假設或對立假設，用H1表示。如果有足夠的證據拒絕H0，就要接受H1。

2.構造統計量。樣本統計量是指不含未知參數的樣本函數，不同的函數反映總體不同的特征。通過整理樣本提供的數據，根據不同的抽樣分布原理，可以構造出各種不同的統計量。

3.給出顯著性水平。就是前面含義中提到的“規定的風險水平”，用α表示，α也叫信度，與它對應的1-α為置信度。α的取值一般為0.01、0.05或0.1。如若是在α=0.05的信度下進行的假設檢驗，當得出結論時，可以說“有95%的把握，接受或拒絕H0”。

4.確定P值。P值是在H0為真的假設下計算得到的，它是樣本統計量分布到觀測值之外的可能性，概率值可以清楚地概括數據和原假設H0之間的一致程度，它是對H0的可信度的一個度量。

根據需要進行假設檢驗的質量特征數據的性質，假設檢驗可以分為雙側檢驗和單側的兩種情形。

(1)雙側檢驗和概率值P

當質量要求為雙向公差，質量指標的特性為期目特性，即希望與目標值(基準值)越靠近越好時，假設檢驗為雙側檢驗。此時的概率值P等于樣本統計量在左右兩側概率之和。

(2)單側檢驗和概率值P

當質量要求為單面公差，質量指標特性為期大或期小特性時，假設檢驗為單側檢驗。指標期為望大特性時，屬左側檢驗，此時，概率值P等于樣本統計量小于觀測值的概率。指標期望小特性時，屬右側檢驗，此時，概率值P等于樣本統計量大于觀測值的概率。

在實際應用中，大部分的統計檢驗的P值都會由相應的統計軟件計算得到。

5.做出推斷

若經過抽樣，計算的概率值P小于事先設定顯著水平α時，就會認為如此小的概率的事件居然發生了，很可能是原假設有問題，則拒絕原假設H0；
若計算的概率值P大于或等于顯著水平α，說明沒有足夠的證據拒絕原假設，則不能拒絕原假設H0。

(三)假設檢驗的應用實例

假設檢驗的應用很廣泛，具體可用于：(1)檢驗總體的分布是否為正態分布。(2)檢驗樣本數據是否有單個總體抽取。(3)檢驗總體的均值或標準偏差是否達到目標值或標準。(4)檢驗兩個總體的均值或標準偏差是否有顯著性差異。(5)檢驗對樣本的某個觀察結果是否為異常值等。

在質量管理中運用統計方法，進行質量分析、改進活動，從本質上講，是指由有關收集、整理、分析和解釋統計數據，并對其所反映的問題，做出一定結論的過程。

在HF水泥廠的質量目標中，有確保袋重合格率百分之百的要求。成品袋裝水泥50kg一袋，產品標準要求每袋不得低于49kg，抽查20袋，總重量不得少于1000kg。該廠在建立質量管理體系時，廠長對袋重問題非常重視，因為它是最高管理者管理承諾的一項重要內容，且多次抽樣發現袋重服從正態分布，總體均值為50.05kg，標準偏差為0.25kg。2004年，在內部審核時，發現隨機抽取20袋包裝好的水泥總重量為990kg，x=49.5kg，S=0.48kg審核組合包裝車間開出一張不合格項通知單。包裝車間經分析原因后，采取了調整、校準包裝機計量裝置等措施，審核員進行跟蹤驗證隨機抽取20袋成品袋裝水泥，測其結果記錄在《水泥磅重記錄單》內，經計算總重量=1000.15 kg，s=0.376kg，x=50.005kg 。

1.采用均值檢驗：

H0∶μ=μ0，H1∶μ≠μ0，

Z=50.005-50.050.2520=-0.805計算得P=0.2104×2=0.4208，P>α

結論：原假設未被拒絕，說明袋重的總重量和平均值與原生產水平屬于同一分布，生產已恢復到原有的合格水平。

2.標準差檢驗：

H0∶σ=σ0，H1∶σ≠σ0，

x2=(20-1)×0.37620.252=42.98計算得P=0.0013

結論：拒絕原假設，有95%的把握可說明，樣本代表總體的標準差與原有的總體標準偏差不是一個水平，包裝機未調整好，應繼續件調整。

均值和標準差檢驗，只要發現有一個有顯著性差異，就說明分布不是同分布，所以審核員做出了應繼續調整包裝機的判斷。

兩天后，包裝車間主任要求化驗室再去該車間查磅重?；瀱T先測試了20袋，隔2小時后又測試了20袋，40袋的總重量為2000.1kg，x=50.0025kg，S=0.295kg，審核員再次以假設檢驗核驗其改進的有效性(α=0.05)。

1.以最新樣本均值與原總體均值進行比較

H0∶μ=μ0，H1∶μ≠μ0，

Z=50.005-50.050.2540=-1.2計算得P=0.23，P>α

結論：原假設成立，從均值比較的情形來看，改進已取得了效果。

2.以最新樣本均值與發現不合格時的樣本均值相比較

H0∶μ1=μ2，H1∶μ1≠μ2，

t=49.5-50.00250.48220+0.295240=-0.50250.117=4.29計算得P=0.00001，P

結論：拒絕原假設，改進后的均值與發現不合格時的均值發生了顯著的變化，比原來提高了。

3.以最新樣本的標準差與原總體的標準差進行比較

H0∶σ=σ0，H1∶σ≠σ0，

x2=(40-1)×0.29520.252=3.3940.065=54.3計算得P=0.0526， P>α

結論：接收原假設，改進后的標準差與原總體的標準差有95%的把握認為屬于同一質量水平。

4.以最新樣本的標準差與發現不合格的總體標準差進行比較，

H0∶σ1=σ2，H1∶σ1≠σ2，

x2=0.4820.2952=2.648計算得P=0.004955， P

結論：拒絕原假設，有95%的把握說明，這一次調整使標準差與發現不合格時的袋重標準差發生了顯著性變化，變小了，質量水平提高了。

審核員根據假設檢驗所證實的袋重質量改進的有效性，認為包裝車間所采取的糾正措施是成功的，可以“關閉”不合格項了，于是在驗證欄簽上了自己的名字。

(四)假設檢驗中的兩類錯誤

由于樣本具有隨機性，因此，根據樣本進行判斷(假設檢驗)時可能會犯兩類錯誤(見圖1)，Ⅰ型錯誤是，H0本來是正確的，但拒絕了H0，犯了“以真為假”的錯誤，其發生的概率為犯第一類錯誤的概率，記為α；
Ⅱ型錯誤是，H0本來不正確，但卻不能拒絕H0，犯了“以假為真”的錯誤，其發生的概率為犯第二類錯誤的概率，記為β。

圖1 假設檢驗的各種可能結果

判斷結論分布真實情況

原假設為真原假設為假

不能拒絕原假設H0正確Ⅱ型錯誤

拒絕原假設H0Ⅰ型錯誤正確

一個好的檢驗應該是在樣本容量一定的情況下，使犯兩類錯誤的概率α和β都盡可能的小。通常取α為一個較小的數，但是α不能定得太低，否則β會大為增加。

在前面的假設檢驗中，只對犯第Ⅰ類錯誤的概率α加以限制，而不考慮率犯第Ⅱ類錯誤的概率β，這種方式下的假設檢驗又稱為顯著性檢驗，犯第Ⅰ類錯誤的概率稱為假設檢驗的顯著水平。

在實際問題中，由于顯著水平α的設定會影響做出正確和不正確判斷的可能性，所以α的取值大小應根據所研究的問題合理地確定。一般應該考慮兩個因素：首先，如果對原假設比較有信心，就要將顯著水平α設定得小一些；
其次，要考慮做出決策后可能造成的損失，如果犯第Ⅰ類錯誤造成的損失很大，就要將顯著水平α設定得小一些，否則，α就要相應大一些。實際應用中，α通常取一些標準化的值，如0.01、0.05、0.10等。

參考文獻：

[1]董文堯等.《質量管理學》，清華大學出版社，2006.

[2]施禮明.《生產與作業管理》.中國財政經濟出版社，2000.

[3]肖淑芳，李慧云.《管理統計學基礎》.北京理工大學出版社，2002.

[4]SAS/INSIGHT《實用統計分析教程》.SAS軟件研究所上海辦事處，1998.

統計分析工作經驗總結范文第4篇

關鍵詞：統計；
數據；
對象；
調查ExcelR語言；
SASSPSS

一、統計學的內涵

統計學是關于收集、整理、分析和解釋統計數據的科學，是一門認識方法論性質的科學，其目的是探索數據內在的數量規律性，以達到對客觀事物的科學認識。統計學的研究對象是指統計研究所要認識的客體。一般來說，統計學的研究對象是客觀現象總體的數量特征和數量關系，以及通過這些數量方面反映出來的客觀現象發展變化的規律性。它是一門研究隨機現象，以推斷為特征的方法論科學，“由部分推及全體”的思想貫穿于統計學的始終。具體地說，它是研究如何搜集、整理、分析反映事物總體信息的數字資料，并以此為依據，對總體特征進行推斷的原理和方法。

二、全面了解統計研究對象，做好統計準備工作

要做好統計工作我們首先要全面了解研究對象所具有哪些特點，以便有針對性地更好地開展我們的工作。數量性是統計學研究對象的基本特點，統計學以客觀現象總體的數量作為自己的研究對象的，是對總體普遍存在著的事實進行大量觀察和綜合分析，得出反映現象總體的數量特征和資料規律性。自然、社會經濟現象的數據資料和數量對比關系等一般是在一系列復雜因素的影響下形成的。在這些因素當中，有起著決定和普遍作用的主要因素，也有起著偶然和局部作用的次要因素，對于每個個體來說，就具有一定的隨機性質，而對于有足夠多數個體的總體來說又具有相對穩定的共同趨勢。我們研究總體的統計數據資料，不排除對個別事物的深入調查研究，是為了更好地分析研究現象總體的統計規律性，統計研究對象的總體各單位，除了在某一方面必須是同質的以外，在其他方面又要有差異，而且這些差異并不是由某種特定的原因事先給定的，總體各單位除了必須有某一共同標志表現作為它們形成統計總體的客觀依據以外，還必須要在所要研究的標志上存在變異的表現，否則就沒有必要進行統計分析研究了。

三、在統計工作中采取的調查方法

統計學常用的統計調查方式有定期統計報表、普查、抽樣調查、重點調查、典型調查等。定期統計報表是我國統計調查工作的一種重要的組織形式，它是按照國家有關規定，自上而下地統一布置，自下而上逐級按照統一要求提供基本統計資料的一種報告制度。普查是專門組織的一次性的全面調查。重點調查是一種非全面調查，它是對所要調查的總體中選擇一部分重點單位進行調查。抽樣調查是從研究的總體中按隨機原則抽取部分單位作為樣本進行觀察研究，并根據這部分單位的調查結果來推斷總體，以達到認識總體的一種統計調查方法。典型調查是根據調查的目的與要求，在對被調查對象進行全面分析的基礎上，有意識地選擇若干具有典型意義的或具有代表性的單位進行的調查，還有就是各種統計調查方式要根據不同的情況加以結合運用。其中重點調查和典型調查都是非全面調查，不能混淆，比如一個公司底下有若干個相同子單位，有目的的抽取幾家具有代表性的進行調查稱為典型調查；
如一個公司開展調查活動，領導會安排要對哪幾項工作是當期比較急或重要的，然后重點調查哪幾項工作就稱為重點調查。簡單地說典型調查是有目的的對具代表性的事物進行調查；
重點調查是在調查范圍內需要調查更仔細的事物。

四、運用計算機軟件做好統計工作

我們針對統計研究對象的特點，采用適當的調查方式，要得出精確的統計結果，這無疑離不開計算機軟件的應用。在統計研究對象中，我們利用統計自身特有的方法，探索現象去發展規律，對于最基本的統計圖表，微軟公司辦公軟件Office中的Excel就可以完成。對于Excel2007以前的版本只能畫簡單的柱狀圖、餅圖、圓環圖、散點圖等，還能運用統計函數做一些相關的計算，生成數據匯總表或數據透視表。Excel2007以后的版本在做統計分析前，要安裝一個“數據分析”功能包，安裝好后它會出現在數據菜單下的“分級顯示”模塊的右邊。有了這個數據分析包就可以做時間數列分析（如：移動平均法、指數平滑法、趨勢推測法）、假設檢驗（如：均值的假設檢驗、兩樣本方差的F檢驗、獨立性卡方檢驗）、相關與回歸分析等。我們也可以使用R、SAS或SPSS。R語言給人的第一印象是免費開源，它小巧好用，源代碼開放，可以根據自己的需要進行更改，也可以在R的綜合檔案網絡CRAN中下載安裝不同的功能包，R語言也是現今統計學界比較流行的工具軟件，廣泛被用于經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智能，但由于隨意性大對于非常用函數還是自己寫比較好，下載別人的函數包使用風險比較大，要做好統計工作我們應該很好的掌握并運用它。

SAS是由美國Northcarolina州立大學1966年開發的統計分析軟件。SAS系統主要完成以數據為中心的四大任務，數據訪問、數據管理、數據呈現和數據分析。但是由于它專業性強，需要一定的編程基礎，而且要付費購買正版軟件，所以只適用于大型公司或企業里進行統計分析。

統計分析工作經驗總結范文第5篇

關鍵詞：小學數據分析；
數學經驗再生

數據分析是學生的核心素養之一。數據分析是指針對研究對象獲取數據，運用數學方法對數據進行整理、分析和推斷，形成關于研究對象知識的素養。[1]數學活動經驗，既包含經歷數學活動所獲得的策略性、方法性內容，也包括體驗性、模式性感受。數學經驗都是在直接感性基礎之上，經過學習者個體自我反思、加工而形成，帶有明顯再抽象、再加工痕跡，都是基于個體對數學活動過程的重新認識[2]。數學經驗的重新認識過程，就是數學經驗再生過程。數據分析中的數學經驗再生，就是學習者以數據為操作感知對象，經歷動手收集、整理歸類、推理趨勢、綜合應用等數據再加工活動，在思維方式與數據分析之間建立深度聯系。純粹地數據收集，簡單地數據計算，不能再生數學經驗。只有深化學生數據分析能力發展，促進數據思維的提升，經歷數學經驗再生過程，升華數學經驗再生品質，才能有效發展數據分析核心素養。

一、數據收集中的數學經驗再生

學會數據收集以及體會數據中蘊含的豐富信息是數據分析的重要基礎。教師要引導學生采用圖形、圖表等視覺化方式全面、真實、規范地呈現數據，在學生已有生活經驗基礎上，逐步完善對數據信息的數學認知，從而促進數學經驗再生。數據收集是一個持續過程，僅依靠課堂教學時間很難完成，需課后拓展數據收集的時間和空間，形成自主數據收集意識，養成科學數據收集習慣。數據不僅可以采用實驗、調查、體驗、測量等方式直接收集，也可以從報刊、書籍、雜志、網絡等媒體間接獲取。教師要創設學生感興趣的生活情境，緊密聯系學生學習實際，幫助學生經歷數據收集過程，感受數據收集的真切價值。同時，注重生活化經驗與數學化經驗對接，促使感性經驗與理性經驗相互銜接，再生數據收集經驗，為數據分析核心素養的發展奠定基礎。教學蘇教版《數學》五年級下冊“蒜葉的生長”時，指導學生選擇合適蒜瓣，采用水培和土培兩種方式，分為陽光下和房間里兩個環境。有學生指出：前4天，我量了蒜葉高度，分別是1、3、6、10毫米，推算第5天是15毫米，第六天是21毫米。實際測量第五天是13毫米，第6天是16毫米，蒜葉生長數據不是等差數列；
有學生指出：我根據數據發現水培蒜苗長得慢，土培蒜苗長得快；
有學生指出：不是的，應該水培蒜苗生長快，土培蒜苗生長慢……教師適時追問：同樣水培和土培栽種方式，為什么數據信息結果卻截然不同呢？有學生指出：栽種蒜苗，除了水培和土培方式外，光照條件好，蒜苗生長速度就快，光照條件差，蒜苗生長速度就慢；
有學生指出：我查找了相關資料，陽光、水份、溫度、土壤、營養、飽滿程度、帶皮等因素都可以影響蒜苗生長速度；
有學生指出：光靠收集數據無法解釋，必須考慮影響數據變化的因素……在蒜葉生長的實驗數據收集中，學生不僅經歷了蒜葉觀察、數據記錄和天氣描述等過程，而且再生了收集數據需要綜合多方因素統籌辨別的數學經驗。教師針對同樣栽種方式、不同數據信息的適時提問，激發學生的合理觀察與交流，引起數學思考，促進直接收集與間接獲取經驗的有效融合，實現綜合多方因素進行數據收集的經驗再生，為數據分析素養的發展做出了充分準備。

二、數據整理中的數學經驗再生

數據整理是指對數據進行組織、排序、分類，用文字、圖畫、表格、圖形等方式呈現整理結果[3]。蘇教版小學數學教材，有序安排了單式統計表、復式統計表、單式統計圖、復式統計圖等形式多樣的數據整理圖表。針對前期收集的數據，能用多種不同統計圖表比較整理，并能根據問題實際情境靈活選擇合適圖表，是課程標準對小學生數據整理的要求。同一組數據，由于整理方法不同，選用圖表不同，由此產生的數據信息也就不同。學生從諸多圖表中不斷嘗試、選擇、調整和比較，體驗數據合理整理和科學表達過程，實質是數據整理反思過程。在這一過程中學生針對數據變化特點，經過不斷調試反思，科學選取統計圖表，再生數據整理經驗，從而實現數據分析素養生成并發展過程。整理班級學生校服尺寸相關數據的過程中，學生采用不同統計圖表：數字記錄統計表、畫“正”字統計表、條形統計圖、折線統計圖、扇形統計圖……有學生指出：這些方式都反應出數量多少，可以任選一種；
有學生指出：數據統計表中可以知道數量多少，但是不利于每個型號校服數量之間比較；
有學生指出：畫“正”字的方法在數據量大的情況下統計起來比較麻煩；
有學生指出：可以用條形、折線、扇形任一種統計圖來整理相關數據；
老師問：三種統計圖都可以反映數據整理結果，作為制衣廠負責人，會選擇哪種統計圖呢？有學生指出：選擇條形統計圖，清楚表示每個型號校服人數的多少；
有學生指出：折線統計圖反映每種型號校服人數變化情況；
有學生指出：扇形統計圖表示各部分數量和總數量之間關系，既表明每種型號校服人數，又反映總人數情況……在整理班級學生校服尺寸數據中，學生在嘗試選擇和主動調整中再生數學經驗。嘗試選擇，學生再生運用不同數學圖表進行分類整理的數學經驗；
主動調整，學生再生不同數學圖表表達不同數據信息的數學經驗。學生能夠根據生活情境實際要求，靈活多樣地選擇數據整理方法，在嘗試選擇和調整比較中，感受數據特征，體驗形式變化，再生數據整理經驗，逐步發展了數據分析素養。

三、數據分析中的數學經驗再生

數據分析是指選擇統計模型、計算統計量，解釋統計結果及意義，根據數據進行判斷和預測，提出對策、方案、建議[4]。數據分析既對數據大小親歷感性體驗，又對數據關系深入理性思考。教師在有意識引導學生對數據進行描述、刻畫和解釋的基礎上，進一步加工、排列和重組，體會數據分析可以從不同角度與層次進行多維分析，把握隨機數據與發展趨勢的關系。數據分析著力數據隨機現象，把每個隨機數據置于數據總體發展趨勢體系中，再生數據總體趨勢經驗。通過有意識為學生提供同類事物的不同信息，并要求比較與選擇，從而提高學生數據分析的甄別能力，意識到綜合分析的必要性，進而在發展數據分析操作能力的同時，提升處理數據的思維能力[5]。學生數據分析能力不斷提高的過程，也是數學經驗循環再生的過程，同時，也是學生數據分析核心素養逐步提升的過程。教學摸球游戲時，袋子里裝入4個球（3個藍色球，1個紅色球，學生不知情）。師：袋子里有4個球，開展摸球游戲，摸了3次，每次30下。從統計圖中，你能判斷出紅色球和藍色球分別有幾個嗎？有學生指出：摸出藍色球數分別占總數的：用總數4分別去乘以這幾個分數，計算結果為：3.07、2.8、3.2，藍色球個數在2.8至3.2之間，取整數為3個；
有學生用同樣的方法得出紅色球數為1個。師：還有別的方法嗎？有學生指出：3次次數加起來為90下，藍色球數占總數的9068，紅色球占總數的9022，用總數4分別去乘以這兩個分數，結果分別為3.02個和0.98個，與剛剛結果是一致的；
有學生指出：雖然結論一致，但3.02和0.98比之前所得數據更精準，更接近整數；
有學生指出：數據越多，用大數據分析就越接近正確結果……摸球游戲中，學生將隨機性數據通過數學計算與統計模型巧妙相連，強化對不同顏色球的數據關系分析，確定不同顏色球的取值范圍，形成了理性數據分析過程。在此基礎上，學生進一步運用大數據統計方式，更加精準地計算出藍色球和紅色球的取值范圍，并且根據統計結論合理預測和推斷數據整體趨勢。學生將隨機數據置于整體數據之中，綜合選擇隨機數據信息，再生利用統計數據歸納類比事物發展趨勢的數學經驗。師生重視數據隨機性的體驗，強化數學經驗再生過程，增加了數據分析的思維深度，使學生數據分析素養在不斷體驗與理性思考中得到有力提升。