Управление качеством

Размещено на http://www.allbest.ru/

Управление качеством

качество управление статистический

В статистике качество, прежде всего, ассоциируется с точностью, но есть еще и другие важные факторы. Например, даже если показатели посчитаны точно, они недостаточно качественны, если были опубликованы слишком поздно для того, чтобы быть использованы, или по каким-то причинам несогласованны с другими данными. Чаще всего для обозначения качества статистической информации используются следующие критерии: востребованность, точность, своевременность, доступность, простота интерпретации и согласованность.

Востребованность характеризуется степенью соответствия тем целям, ради достижения которых эти данные были рассчитаны.

Точность статистической информации определяется степенью того, насколько правильно статистический показатель характеризует количественные параметры того явления, которому соответствует. Точность может измеряться по-разному, но обычно для этого вводится понятие ошибки.

Своевременность отражает период времени, который проходит с того момента, когда реферируемое событие происходит, до того, как публикуется соответствующий статистический показатель, но обычно интерпретируется в контексте соответствия времени публикации, которое согласовано с основными пользователями исходя из их потребностей.

Доступность отражает возможность получения информации, принимая во внимание удобство формы представления этой информации, способы ее распространения, доступность метаданных, а также информированность пользователей по поводу того где, когда и в каком виде они могут эту информацию получить.

Интерпретируемость отражает, насколько просто пользователь может понять и правильно использовать данный показателей для целей анализа или просто в качестве информации. Степень интерпретируемости зависит от адекватности показателя принятым концепциям и определения, целевой совокупности единиц наблюдения, терминологии, применяемой для обозначения данного показателя, и величины ограничений.

Согласованность характеризует степень, с которой данный конкретный показатель может быть сопоставлен и логически увязан с другими статистическими показателями.

Процесс управления качеством на практике требует оценки и оптимизации перечисленных выше параметров качества статистических показателей. Чтобы добиться соответствия требованиям к качеству статистической информации, используется специальная структура оценки качества статистических данных МВФ (DQAF), которая включает в себя стандартный набор показателей качества для различных частей процесса производства статистических данных.

Определения качества /I

· Качество может быть связано как с субъективными ощущениями, так и с объективными фактами

· Объективно, качество - это сумма наиболее важных признаков и свойств чего-либо

· Качество имеет отношение к потребностям пользователей и их удовлетворенности

· Пользователи не могут определять стандарты качества

· Минимальный стандарт качества должен быть транспарентным в отношении использования понятий и методов

Качество - это понятие, имеющее несколько измерений. Термин "качество" может быть связан как с объективными фактами, так и с субъективными суждениями. Что означает "качество" - зависит от используемых критериев. В объективном смысле качество можно определить как сумму соответствующих свойств.

В официальной статистике необходимо предоставлять услуги пользователям. Однако, стандарты качества не могут устанавливаться пользователями. Так как статистика является продуктом научной работы, стандарты качества должны также отвечать некоторым научным критериям. Результаты должны быть полностью транспарентными. Таким образом, в случаях, если охват какой-либо темы является неполным, или в ходе сбора данных имел место отказ от ответа (полный или частичный), вследствие чего организация выполнила предположительный расчет данных, то об этом следует сообщать. Также следует указывать о случаях, когда базовые значения для получения результатов на национальном уровне устарели, или о других сходных проблемах.

Определения качества /II

· Субъективно, нечто является качественным, если отвечает ожиданиям пользователя

· Международная организация по стандартизации (ISO 8402) определяет качество следующим образом:

"Качество - это вся совокупность свойств и характерных черт продукта или услуги, которые относятся к его способности удовлетворить заявленные или предполагаемые потребности клиентов"

· Открытое признание недостатков данных и необходимости их пересмотра может содействовать в получении понимания и поддержки

При субъективном подходе к качеству мы говорим, что нечто является качественным, если отвечает ожиданиям пользователя. Эта "точка зрения ожиданий" отражается в общераспространенном использовании понятия "качество", например, "качественный продукт" или "работа среднего качества". В конечном счете, качество существенно важно для потребностей и удовлетворенности пользователя.

Международная организация по стандартизации попыталась объединить объективный и субъективный взгляд на качество в едином определении:

"Качество - это вся совокупность свойств и характерных черт продукта или услуги, которые относятся к его способности удовлетворить заявленные или предполагаемые потребности клиентов".

Статистические учреждения должны открыто признавать любые недостатки данных и необходимость их пересмотра. Это поможет им обеспечить понимание и поддержку для необходимых мер совершенствования. Если та или иная страна утаивает недостатки данных и необходимость их пересмотра, это может помешать получить дополнительное финансирование.

Рамочные основы обеспечения качества

· Некоторые международные организации разработали полезные рамочные основы обеспечения качества для официальной статистики

· Данные рамочные основы в общем используют одни и те же критерии, но с незначительными различиями

· Одна из наиболее всеобъемлющих рамочных основ обеспечения качества статистики - Основа оценки качества данных (ООКД), разработанная МВФ

· Другая полезная международная рамочная основа - Европейский кодекс статистической практики (ЕКСП)

Для официальной статистики некоторые международные организации разработали полезные рамочные основы обеспечения качества. Кроме того, ряд национальных статистических служб разработал свои собственные рамочные основы обеспечения качества. Эти рамочные основы содержат перечисление и описание объективных и субъективных характеристик, определяющих качество статистических данных. Хотя разные основы используют несколько различающиеся критерии, между ними есть также немало сходств.

Возможно, наиболее всеобъемлющей рамочной основой обеспечения качества официальной статистики является Основа оценки качества данных, более известная как ООКД, разработанная Международным валютным фондом. Она определяет некоторые научно обоснованные измерения качества и показатели для оценивания, в какой степени обеспечено - или могло бы быть обеспечено - качество статистики. Это удобный для использования контрольный список.

Не менее полезным является Европейский кодекс статистической практики (или ЕКСП), появление которого обязано Основополагающим принципам официальной статистики ООН. В то время как основополагающие принципы весьма краткие, ЕКСП гораздо более детализирован и поэтому более пригоден для практического применения; он также представляет собой аннотированный список элементов качества.

Измерения качества ООКД

ООКД использует следующие основные измерения качества:

· исходные условия обеспечения качества;

· гарантии добросовестности;

· основательность методологии;

· точность и надежность статистических данных;

· пригодность статистических данных;

· доступность статистических данных.

Основа оценки качества данных (ООКД) построена на шести измерениях качества. Исходные требования (или исходные условия, которые должны существовать до достижения необходимого качества) описывают институциональные условия, существенно важные для обеспечения качества статистики. Гарантии добросовестности описывают принципы, которым необходимо следовать в процессе сбора, обработки и распространения статистических данных. Основательность методологии подразумевает соблюдение международных стандартов, рекомендаций или следование передовому опыту. Точность и надежность описывают, как надежные данные и статистические методы способствуют получению статистических результатов, отображающих действительность. Пригодность связана с надлежащей периодичностью и своевременностью статистических данных и предсказуемостью их пересмотра. Наконец, доступность предполагает легкий доступ к статистическим данным и метаданным.

Исходные условия обеспечения качества

Исходные условия не являются критериями качества, но указывают на институциональные составляющие качества:

· правовая и институциональная среда - благоприятная среда для статистики;

· ресурсы - ресурсы соразмерны потребностям статистических программ;

· востребованность - статистика дает соответствующую информацию о тематической области;

· управление качеством - качество является краеугольным камнем статистической работы.

Исходные условия в ООКД не являются сами по себе критериями качества, но указывают на институциональные механизмы, которые позволяют готовить качественную статистику. Во-первых, должны быть задействованы адекватные институциональные и правовые механизмы для создания системы официальной статистики, которая может выпускать статистические данные высокого качества. Во-вторых, что наиболее важно, государство должно выделять достаточные ресурсы для национальной статистической системы и обеспечивать ее устойчивость. В-третьих, статистика должна предоставлять востребованную информацию о тех сферах, которые она описывает. И, наконец, среди организаций, предоставляющих официальную статистику, должна быть высокая степень осведомленности о том, что необходимо систематическое управление качеством. Поэтому аспект качества должен быть одним из приоритетных вопросов официальной статистической организации, о котором следует отчитываться.

Исходные условия - индикаторы

· Ответственность за сбор, обработку и распространение статистических данных четко определена

· Обмен данными и координация между ведомствами, предоставляющими статистику, адекватны

· Индивидуальные данные респондентов должны оставаться конфиденциальными и использоваться только в статистических целях

· Представление статистической отчетности обеспечивается посредством законодательных предписаний и/или мер стимулирования ответа со стороны респондентов

· Персонал, технические средства, вычислительные ресурсы и финансирование соразмерны статистическим программам

· Принимаются меры по обеспечению эффективного использования ресурсов

Индикаторы для оценивания, в какой степени выполняются исходные условия для обеспечения качества, охватывают широкий круг вопросов. Во-первых, должны быть четко определены зоны ответственности в рамках национальных статистических систем. Во-вторых, должна осуществляться достаточная координация систем. В-третьих, должна быть гарантирована конфиденциальность индивидуальных данных. В-четвертых, должны быть в наличии (юридическое) инструменты для обеспечения предоставления данных респондентами. В-пятых, должны быть в наличии достаточные ресурсы для статистической работы, и эти ресурсы должны эффективно использоваться.

Исходные условия - индикаторы

· Осуществляется публичный мониторинг и отчетность о востребованности и практической полезности существующей статистической информации с точки зрения удовлетворения потребностей пользователей

· Существуют процессы, позволяющие сосредоточить внимание на качестве

· Существуют процессы для мониторинга качества статистических программ и публичного представления соответствующих отчетов

· Существуют процессы для решения вопросов качества при планировании статистических программ и публичного представления соответствующих отчетов

В-шестых, должны работать механизмы по обеспечению востребованности информации и удовлетворению потребностей пользователей. В-седьмых, должны действовать инструменты для обеспечения, мониторинга и представления отчета о качестве.

Гарантии добросовестности

Объяснение: неукоснительно соблюдается принцип объективности при сборе, обработке и распространении статистических данных

Составляющие:

· профессионализм;

· прозрачность;

· этические стандарты.

Добросовестность национальной статистической системы зависит от ряда элементов и критериев. В первую очередь, система должна быть основана на профессионализме. Это означает, что в основе политики и практики должны лежать только профессиональные соображения, обеспечивая объективность статистических данных. Во-вторых, необходима прозрачность: политика и практика, используемые в официальной статистике, должны быть ясными для общественности, и, следовательно, должны публиковаться. В-третьих, должно быть очевидно, что система официальной статистики придерживается ряда согласованных на международном уровне этических принципов и стандартов.

Добросовестность - индикаторы

· Формирование статистической информации происходит на беспристрастной основе

· Выбор источников и статистических методов, а также решения относительно распространения данных определяются исключительно статистическими соображениями

· Соответствующее статистическое подразделение уполномочено высказывать комментарии по поводу ошибочной интерпретации и неправильного использования статистических данных

· Правила и условия, согласно которым собираются, обрабатываются и распространяются статистические данные, доступны для общественности

Среди наиболее важных показателей для добросовестности статистической системы - беспристрастность, использование надлежащих статистических методов и равный доступ к статистической информации для всех. Беспристрастность статистики означает, что сбор, обобщение и распространение статистических данных должны быть свободны от какой-либо политической предвзятости. Всякий раз, когда статистические данные неверно интерпретируются в прессе, или когда статистикой явно злоупотребляют, статистики должны иметь возможность и даже обязаны реагировать. Правила и условия, предъявляемые к функционированию статистической системы, должны быть ясными. Кроме того, доступ к официальной статистике должен быть равным для всех.

Добросовестность - индикаторы

· Порядок внутригосударственного доступа к статистическим данным до их официального опубликования общеизвестен

· Продукция статистических ведомств/подразделений поддается четкой идентификации как таковая

· О существенных изменениях в методологии, источниках данных и статистических методах распространяются предварительные уведомления

· Действуют и хорошо известны правила поведения персонала

В случаях, когда государственным чиновникам позволяется знакомиться с результатами до их публикации, такой механизм должен быть предан гласности. Продукция, выпускаемая статистической системой, должна быть узнаваемой; следует избегать путаницы между статистическими результатами и заявлениями правительства. Использование источников, статистических методов и представление статистических данных должны основываться исключительно на профессиональных соображениях. О важных изменениях в методологии следует объявлять публично. Наконец, сотрудники статистического агентства должны в своей работе придерживаться установленных норм поведения.

Основательность методологии

Объяснение: методологическая основа статистики соответствует признанным на международном уровне стандартам, правилам и передовому опыту

Составляющие:

· понятия и определения должны соответствовать положениям признанных на международном уровне статистических систем;

· сфера охвата должна соответствовать признанным на международном уровне стандартам, правилам или передовому опыту;

· классификация/разграничение по секторам соответствует признанным на международном уровне стандартам, правилам или передовому опыту;

· основа учета - потоки и запасы - оцениваются и фиксируются в соответствии с признанными на международном уровне стандартами, правилами или передовым опытом.

Очевидно, что использование верной методологии имеет определяющее значение для подготовки качественных статистических данных. Правильная методология должна соответствовать международным стандартам и руководящим принципам, а также следовать общепринятому передовому опыту. На национальном уровне могут также применяться национальные стандарты, которые в идеале соответствуют международным стандартам, но адаптированы к конкретным национальным потребностям. Элементы методологии - это, прежде всего, понятия, определения, классификации и секторы экономики, как они определены в признанных на международном уровне системах, например, существующих системах национальных счетов, статистики труда, сельскохозяйственной статистики, переписи и статистики цен. Это также касается учета запасов и потоков для этих статистических данных.

Сферы охвата статистики должны соответствовать международной практике или стандартам. Например, когда в статистических программах упоминается "статистика окружающей среды", предполагается, что это понятие должно в принципе включать в себя главные статистические показатели, которые, в соответствии с международными соглашениями, относятся к этой области статистики.

Методология - индикаторы

· Общий подход к статистике с точки зрения понятий и определений следует принятым на международном уровне стандартам, правилам и передовому опыту, а также охвату и системе классификации

· Охват в целом соответствует признанным на международном уровне стандартам, правилам или передовому опыту

· Используемые системы классификации в целом соответствуют признанным на международном уровне стандартам, правилам или передовому опыту

Существует немало индикаторов правильности выбора методологии, но, прежде всего, общий подход к статистике в идеале должен как можно точнее соответствовать международным стандартам, например, применительно к использованию статистических единиц, определению "домашнего хозяйства" или "цены", "трансакции" и т.д. Охват соответствует принятой широте взгляда. Когда в статистической программе упоминается, например, "сельское хозяйство", это понятие должно соответствовать согласованным международным руководящим принципам и практике определения границ сельскохозяйственного сектора. Охват связан с системами классификации; они определяют секторы, отрасли, товары, функции и проч.

Методология - индикаторы

· Для оценивания потоков и запасов используются рыночные цены

· Учет ведется по принципу начисления

· Процедуры расчета валовых/чистых значений в целом соответствуют признанным на международном уровне стандартам, правилам или передовому опыту

Учет и оценка операций должны осуществляться в рыночных ценах, с использованием метода начисления, а не наличных расчетов.

Методом наличных расчетов доход считается в момент получения, а расходы - в момент оплаты; методом начисления доход считается, когда он заработан, а расходы - когда они понесены.

Расчет валовых и чистых сумм связан со способами отображения элементарных статей: ??когда все элементарные статьи отображаются в их совокупных значениях, это называется валовым учетом. Когда значения некоторых элементарных статей компенсируются за счет других элементов, это называется чистым учетом. Как метод наличных расчетов против метода начисления, так и валовой учет против чистого учета имеют особое значение для национальных счетов.

Точность и надежность

Объяснение: исходные данные и статистические методы являются надежными, и статистические результаты удовлетворительно отображают действительность

Составляющие:

· доступные исходные данные образуют адекватную основу для составления статистики;

· оценка исходных данных;

· используемые статистические методы согласуются с надежными статистическими процедурами;

· оценка и сверка промежуточных и выходных статистических данных;

· правильное применение процедур сбора, обработки и анализа данных;

· правильный подход к получению выборок;

· правильное применение математических инструментов.

Отображение "реальности" является, конечно, одной из главных целей официальной статистики. В достижении этой цели выделяются много элементов. В высшей степени важным является требование, чтобы источники данных, используемых для получения статистики, были адекватными; плохие источники данных приводят к плохой статистике. Поэтому источники и первичные данные должны проходить регулярную оценку. Даже тогда, когда имеются адекватные источники, сбор и обработка данных должны быть основаны на надежных статистических принципах, например, применительно к выборкам, случаям отказа от ответа, предположительным расчетам, редактированию данных и т.д. В ходе статистического процесса необходимо тщательно оценивать промежуточные результаты; разумеется, то же относится и к конечным результатам и их презентации.

Статистический процесс состоит из двух групп мероприятий. Первая - это работы по сбору, обработке и анализу данных. Вторая группа включает определение математических шагов, которые необходимо предпринять в этих процессах. Есть три вида ключевых математических операций, требующих рассмотрения. Первый - это подход к получению выборок или метод для обеспечения надлежащего охвата наблюдаемых единиц. Второй - перевод полученных данных в соответствующие результаты. Одним из важных аспектов является укрупнение данных до национального, регионального уровня или уровня небольшой территории. Третий - использование адекватных аналитических инструментов для более удобного считывания данных и перевода их в конечные результаты.

Точность и надежность

· Исследования по пересмотру результатов - пересмотр, как показатель надежности, отслеживается на предмет извлечения информации

· Может быть необходимо ввести в практику новые методы, а также пересмотреть и изменить существующие методы

· Пересмотр также влияет на предыдущие данные

Наконец, часто требуется пересмотр статистических результатов; с течением времени может меняться содержание наборов данных, или они могут становиться более полными. Последнее всегда верно, например, для национальных счетов, которые обычно собираются в предварительной и более завершенной версиях. Другая причина для пересмотра может состоять в введении новой системы классификации. Во всех случаях пересмотра должны быть ясно показаны и объяснены последствия.

Актуальность регулярных пересмотров обосновывается тем, что может быть необходимо применить новые методы, а существующие методы, возможно, необходимо пересмотреть и изменить.

Как только изменения приводят к появлению новых, измененных результатов, в предыдущие результаты также следует внести изменения с целью создания сопоставимых временных рядов.

Точность и надежность - индикаторы

Показатели точности и надежности включают в себя несколько аспектов, связанных с первичными данными:

· программы сбора данных учитывают особые условия отдельных стран;

· первичные данные достаточно приближенно укладываются в необходимые определения, охват, классификации, значения и время учета;

· своевременность;

· регулярная оценка;

· при сборе данных используются основательные статистические методы для работы с источниками данных;

· прочие статистические процедуры (например, корректировки и преобразования данных) используют надежные статистические методы.

Очевидно, что показатели точности и надежности включают в себя несколько аспектов, связанных с первичными данными. На самом общем уровне программы сбора данных должны быть всеобъемлющими и использовать все важные источники, которые доступны, например, сочетание данных обследований и административных данных. Одной из особенностей хороших первичных данных является то, что они приближенно укладываются в необходимые определения, значения, время учета и проч. Следует избегать использование плохих первичных данных. Есть много примеров слабых источников данных. Одним из примеров могут быть данные, полученные от малых предприятий об их обороте в предыдущем году - эти предприятия могут не располагать надлежащей системой бухгалтерского учета, в дополнение к плохому пониманию определений; причем будут наблюдаться и эффекты памяти. Другим примером служат налоговые данных в странах, не имеющих эффективной системы сбора налогов. Первичные данные, полученные не своевременно, также имеют ограниченное использование. Важно регулярно проводить оценку качества всех первичных данных. При сборе данных должны использоваться надлежащие статистические методы; сюда относятся приемы редактирования данных, предположительные расчеты и оценки.

Точность и надежность - индикаторы

· промежуточные результаты сверяются с другой информацией по мере возможности;

· оцениваются и исследуются статистические расхождения в промежуточных данных;

· исследуются статистические расхождения и другие потенциальные признаки проблем в статистических результатах;

· исследования и анализ пересмотренных данных осуществляются регулярно и используются внутри организации для содержательного наполнения статистического процесса.

Когда промежуточные результаты становятся доступными, они должны быть оценены и сверены с другой информацией. Например, сравнение тенденции в статистике заработной платы в определенной отрасли со статистикой оборота той же отрасли может выявить расхождения, которые необходимо исследовать и, если возможно, объяснить. Если промежуточные результаты обнаруживают несоответствия или вызывают вопросы, то следует изучить причины. Наконец, пересмотр данных всегда следует тщательно анализировать и объяснять.

Пригодность

Объяснение: статистика, предоставляемая с адекватной периодичностью и своевременно, последовательна и подчиняется предсказуемой политике пересмотра данных

Составляющие:

· периодичность и своевременность - периодичность и своевременность соответствуют принятым на международном уровне стандартам распространения данных.

Понятие пригодности связано с некоторыми общими элементами качества, определяющими полезность статистических продуктов независимо от других качеств, которыми они могут обладать или не обладать. Важна периодичность, поскольку, если она выбрана неправильно, то польза от статистики может быть небольшой. Если, например, национальные счета формируются с пятилетним интервалом или нерегулярно, это создает серьезные проблемы для экономистов-аналитиков или лиц, определяющих государственную политику. Если индекс потребительских цен (ИПЦ) считался бы только два раза в год, он был бы слабым инструментом для мониторинга инфляции. С другой стороны, было бы также пустой тратой ресурсов рассчитывать ИПЦ еженедельно, за исключением, может быть, ситуации гиперинфляции. Следовательно, для многих типов статистики существуют признанные на международном уровне стандарты периодичности. Своевременность так же важна, как периодичность. Предоставление ежемесячного ИПЦ с 3-месячной задержкой сводит на нет его собственное предназначение.

Пригодность

· Последовательность - статистические данные последовательны в рамках одного набора данных, во времени и между основными наборами данных

· Политика и практика пересмотра данных - пересмотр данных подчиняется регулярной и общеизвестной процедуре

Последовательность важна, потому что статистические данные должны быть связными и сопоставимыми во времени и между различными наборами данных (например, обследованиями). Например, использование двух различных определений "домашнего хозяйства" в одном и том же обследовании может ввести в заблуждение. Так же использование различных определений "домашнего хозяйства" в разных обследованиях домашних хозяйств может затруднить сравнение и соизмерение результатов. И если такие разные определения будут использоваться в двух последовательных обследованиях домашних хозяйств, будет труднее оценивать развитие событий с течением времени. Пересмотр данных часто бывает неизбежен. Тем не менее, НСС следует, по крайней мере, практиковать политику регулярного пересмотра, о которой широко оповещена общественность. Например, изменение базового года для расчета ИПЦ может быть запланировано раз в три или пять лет.

Недавно такие страны, как Китай, Норвегия и Нидерланды произвели пересмотр значений своего ВВП в сторону повышения; Китай +20, Норвегия +15, Нидерланды +5.

Пригодность - индикаторы

· Периодичность и своевременность предоставления данных соответствуют стандартам распространения

· Статистические данные согласуются в пределах одного набора данных

· Статистические данные последовательны или согласуются в пределах разумного периода времени

· Статистические данные согласуются или сопоставимы с данными, полученными из других источников

· Пересмотр данных осуществляется в соответствии с регулярным и транспарентным графиком

· Четко определяются предварительные и/или пересмотренные данные

· Исследования и анализ по итогам пересмотра данных доступны для общественности

Индикаторы пригодности относятся ко всем вопросам, упомянутым в отношении элементов качества для данного аспекта. Как упоминалось ранее, национальным статистическим системам следует практиковать выпуск календарей публикаций с объявлениями о том, когда будут доступны статистические результаты. Периодичность и своевременность публикаций, разумеется, должны обеспечивать соблюдение объявленных сроков. Необходимо стремиться к согласованности в пределах одного набора данных и между последовательными наборами данных в отношении одного и того же явления. Понятно, что достижение согласованности во времени имеет свои пределы: могут произойти изменения и усовершенствования инструментов выборочных обследований, время от времени может требоваться адаптация определений и классификаций к новым международным стандартам и т.д. Всякий раз, когда это происходит, статистики должны помогать пользователям приводить данные в соответствие, тщательно объясняя причины несогласованности, предоставляя таблицы соответствия, или даже выполняя "ретроспективные" пересчеты основных временных рядов.

Еще один вопрос последовательности данных относится к сопоставимости источников, в частности, среди различных статистических обследований. Пересмотр источников должен осуществляться регулярно и в соответствии с публично объявленными графиками. Наконец, когда предварительные и пересмотренные данные публикуются, всегда следует четко указывать их статус.

Доступность

Объяснение: данные и метаданные легко доступны, и пользователям оказывается необходимое содействие

Составляющие:

· доступность данных - статистика представляется в ясной и понятной форме, распространение имеет адекватные форматы, и статистика предоставляется на беспристрастной основе;

· доступность метаданных - имеется доступ к актуальным и относящимся к теме метаданным;

· содействие пользователям - доступна быстрая и хорошо осведомленная служба поддержки.

Доступность связана с наличием данных и метаданных для пользователей, а также позиции, занимаемой НСС в вопросе общения с пользователями для оказания им содействия. Отчасти это связано с формой представления статистических данных. Чем лучше представление данных, тем меньше пользователи нуждаются в содействии для понимания этих данных. Данные должны распространяться в предпочитаемых пользователями форматах и должны быть доступны для всех и на одинаковых условиях. Всеобъемлющие метаданные имеют существенно важное значение для понимания статистики и должны быть легко доступны. Но даже при соблюдении всех этих условий пользователям может потребоваться некоторое дополнительное содействие, которое НСС должна быть готова адекватно обеспечить.

Доступность - индикаторы

· Статистические данные представляются в такой форме, которая облегчает их правильное толкование и содержательные сравнения (дизайн и ясность текста, таблиц и графиков)

· Средства и формат распространения являются адекватными

· Статистика публикуется в соответствии с предварительно обнародованным графиком

· Статистика предоставляется всем пользователям в одно и то же время

· Статистика, не подлежащая регулярному распространению, предоставляется по запросу

Доступность статистики повышается за счет множества различных инструментов. Прежде всего, форма представления статистических данных должна быть основана на высоких стандартах ясности: правильный выбор табличного формата, использование графиков, использование четких пояснительных текстов и т.д. Кроме того, эффективное распространение статистических данных требует использования различных носителей информации, подходящих для разных категорий пользователей. Другие требования заключаются в соблюдении календарей публикаций и равном отношении ко всем пользователям. Документация о статистике должна быть полной и понятной; метаданные являются одним из наиболее важных элементов обеспечения доступности. Не все пользователи, однако, нуждаются во всеобъемлющих метаданных.

Доступность - индикаторы

· Доступна документация о понятиях, охвате, классификациях, основе учета, источниках данных и статистических методах, а также даются подробные замечания об отличиях от принятых на международном уровне стандартов, руководящих принципов или передового опыта

· Уровни детализации данных адаптированы к потребностям целевой аудитории

· Публично указываются контактные лица по каждой тематической области

В большинстве публикаций достаточно относительно небольшого технического примечания, где излагается основное содержание методологической информации: понятия и определения, источники данных и некоторые основные сведения о статистических методах. Для искушенных пользователей, однако, следует предусмотреть размещение полных и подробных метаданных. Информация о контактных лицах по тематическим вопросам должна быть включена в публикации и указана на веб-сайте. Для помощи пользователям в поиске статистики должны быть публично представлены каталоги публикаций и информация о доступных услугах для пользователей.

Таблица. Европейский кодекс статистической практики

15 принципов:
· ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ НЕЗАВИСИМОСТЬ · ПОЛНОМОЧИЯ ДЛЯ СБОРА ДАННЫХ · ДОСТАТОЧНОСТЬ РЕСУРСОВ · ПРИВЕРЖЕННОСТЬ КАЧЕСТВУ · КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ СТАТИСТИКИ · БЕСПРИСТРАСТНОСТЬ И ОБЪЕКТИВНОСТЬ · ОСНОВАТЕЛЬНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ	· НАДЛЕЖАЩИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ · УМЕРЕННАЯ НАГРУЗКА НА РЕСПОНДЕНТОВ · ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЗАТРАТ · ВОСТРЕБОВАННОСТЬ · ТОЧНОСТЬ И НАДЕЖНОСТЬ · СВОЕВРЕМЕННОСЬ И ПУНКТУАЛЬНОСТЬ · СОГЛАСОВАННОСТЬ И СОПОСТАВИМОСТЬ · ДОСТУПНОСТЬ И ЯСНОСТЬ

В дополнение к Основе оценки качества данных (ООКД) стоит кратко рассказать о Европейском кодексе статистической практики или ЕКСП, принятом государствами-членами Европейского союза. По сути, ЕКСП использует те же критерии, что и ООКД, но имеет весьма отличную от нее структуру. В отношении некоторых положений ЕКСП носит более четкий характер. Он основан на 15 принципах. Большинство из них можно легко соотнести с измерениями или элементами качества ООКД. Для оценки соответствия ЕКСП по каждому принципу используются 3-7 индикаторов.

Вопросник ЕКСП

· Предоставляет средство для самостоятельной оценки аспектов качества

· Разработан таким образом, что большинство разделов может быть заполнено централизованно, например, менеджером, отвечающим в организации за качество

· Основан на структуре Европейского кодекса статистической практики - содержит деление на 15 принципов и 3-7 индикаторов по каждому принципу

· В завершающем разделе по каждому принципу вопросник содержит часть о последующих действиях, в которой от статистических органов требуется обдумать меры совершенствования и соответствующие временные рамки

На основе ЕКСП был разработан весьма полезный вопросник для самооценки. Большая часть вопросника может заполняться централизованно, например, высшим руководством или менеджером НСС по качеству. Вопросник построен на основе принципов и индикаторов ЕКСП. В завершающем разделе вопросника по каждому принципу Евростат предлагает НСС описать соответствующие меры совершенствования.

Управление качеством на практике

В практике статистических служб управление качеством имеет два главных аспекта:

· Оценка качества статистических результатов - пользователи судят о качестве статистических результатов в привязке к аспектам использования статистики. Для удовлетворения потребностей пользователей следует использовать рамочную основу оценки качества результатов.

· Управление качеством в процессе получения статистических данных - следует использовать стандартный набор индикаторов для различных составляющих процесса.

До настоящего момента речь шла о принципах, стандартах и механизмах контроля качества. Однако, следует уделять внимание и оперативным аспектам управления качеством. Можно утверждать, что в повседневной практике управления качеством существенно важны два аспекта: с одной стороны, систематическая и последовательная оценка качества статистических результатов и, с другой стороны, систематическое управление качеством статистических процессов. Важно иметь рамочные основы для оценки обоих аспектов качества. Применительно к результатам преобладающее значение имеет мнение пользователей. Процесс управления - это сфера внутренней компетенции НСС, хотя в нем также участвуют поставщики первичных данных.

Оценка качества результатов

Ключевые критерии оценки качества пользователями:

· актуальность;

· точность;

· согласованность;

· интерпретируемость;

· своевременность.

Доступность данных и метаданных

Для измерения качества результатов по каждому из этих критериев можно использовать индикаторы

Как уже упоминалось ранее при описании ООКД, для пользователей статистики актуальность, точность, согласованность, интерпретируемость, своевременность и доступность являются ключевыми критериями оценки. Для измерения или оценки качества статистической продукции можно использовать индикаторы по каждому из этих критериев. Дальше будут рассмотрены не все критерии, но только некоторая их часть.

Каждой НСС необходимо разработать свои собственные наборы индикаторов. В то же время можно привести наглядные примеры стран, где такие системы управления качеством работают хорошо. Примеры, фигурирующие дальше, во многом основаны на политике Статистической службы Новой Зеландии.

Индикаторы качества результатов - точность

· Меры качества (например, ошибки выборки) и индикаторы (например, доля отказов от ответа) в отношении исходных данных регулярно устанавливаются и контролируются

· Определения данных согласуются с пониманием пользователей и поставщиков данных

· Политика пересмотра данных обеспечивает баланс между потребностью информирования пользователей об улучшенных оценках и возможным замешательством в результате незначительных изменений

Работу НСС можно определить как процесс, состоящий из выполнения ряда статистических проектов. Каждый проект может быть разбит на суб-проекты, процессы и мероприятия, которые должны давать определенные результаты, используемые затем на следующем этапе проекта. Индикаторы качества могут быть установлены как для процесса, так и для результатов. Индикаторы качества процесса могут быть связаны с длительностью, соблюдением сроков и затратами. Для критерия точности выходных результатов применимы несколько показателей. Рекомендуется, чтобы меры качества статистических данных (например, ошибки выборки) и другие показатели (например, доля отказов от ответа) регулярно устанавливались и контролировались. Определения данных должны согласовываться с представлением пользователей и поставщиков о том, что предположительно означают концептуальные понятия. Политика пересмотра данных должна давать пользователям правильную информацию об усовершенствованных или пересмотренных оценках, но не должна вводить в заблуждение; незначительные изменения не следует выделять.

Индикаторы качества результатов - точность

· Незначительные и согласующиеся (по размеру и направлению) различия между предварительными и окончательными оценками

· Регулярный пересмотр базовых параметров при расчете данных

· Выборки для получения исходных данных подвергаются регулярному пересмотру и повторному определению, чтобы ошибки выборки укладывались в стандарты качества

Когда система производит предварительные и окончательные оценки, различия (по размеру и направлению) между ними должны быть небольшими. Изменение базовых параметров при расчете данных должно осуществляться с предсказуемой регулярностью. Наконец, выборки должны регулярно пересматриваться и повторно определяться, чтобы ошибки выборки укладывались в стандарты качества.

Индикаторы качества результатов - согласованность

· Все исходные данные измеряются в соответствии со стандартами (рамки обследований, статистические единицы, определения, классификации, процессы)

· Данные представляются в пределах той же структуры, что и другие соответствующие данные

· Доступны долгосрочные временные ряды данных с объяснениями или исправлениями пробелов в рядах данных

· Вводные данные из различных источников сопоставляются и согласовываются

· Выходные данные согласуются с информацией из других источников

Для достижения согласованности статистических результатов важно, чтобы все исходные данные измерялись в соответствии со стандартами (рамки обследований, статистические единицы, определения, классификации, процессы). Результаты должны быть представлены в пределах той же структуры, что и другие соответствующие данные. Например, желательно, чтобы статистика труда соответствовала системе трудовых счетов, а данные представлялись вместе с актуальной информацией о размере и структуре групп населения и т.д. Для проведения сравнений во времени должна быть доступна информация в виде временных рядов с объяснениями или исправлениями пробелов в рядах данных. Вводные данные из различных источников должны сопоставляться и, если возможно, согласовываться.

Индикаторы качества результатов - согласованность

· Доступны таблицы соответствия для того, чтобы данные могли быть соотнесены с предыдущими версиями соответствующих классификаций или другими близкими классификациями

· Согласованность между агрегированными значениями и их составляющими

· Поддерживаются основные классификации, что обеспечивает сопоставимость данных во времени

Статистические результаты должны быть сопоставимы или согласованы с другими результатами НСС, даже если они были получены из других источников данных. Для того, чтобы данные могли быть соотнесены с предыдущими версиями соответствующих классификаций или другими близкими классификациями, должны быть доступны таблицы соответствия или согласования. Необходимо поддерживать систему документации о последовательных версиях основных классификаций, чтобы сохранять возможность сравнения данных с течением времени. Наконец, должно быть соответствие между агрегированными значениями и их составляющими; другими словами, составляющие должны в сумме равняться совокупному значению. Это особенно актуально для установления связи между отраслевой статистикой и агрегатами национальных счетов.

Индикаторы качества результатов - интерпретируемость

· Проводится анализ сезонных колебаний, тенденций, и применяются другие методы корректировок для увеличения полезности данных и уменьшения проблем интерпретаций и сравнений

· Предварительные или первоначальные оценки четко обозначаются как таковые, и предоставляется информация ?об ожидаемом числе редакций

· Крупные изменения в данных в следствие пересмотра, изменения базовых параметров и проч. публикуются отдельно от новой информации и, по мере необходимости, до ее выпуска

Есть много способов сделать статистику более легко интерпретируемой для пользователей. Например, необходимо проводить анализ сезонных колебаний, тенденций и применять другие методы корректировок для увеличения полезности данных и уменьшения проблем интерпретаций и сравнений. Предварительные или первоначальные оценки должны быть четко обозначены как таковые. Кроме того, должна быть предоставлена информация ?об ожидаемом числе редакций. Когда в данных происходят крупные изменения, например, как следствие пересмотра, изменения базовых параметров и проч., об этом следует своевременно объявлять. Кроме того, рекомендуется, чтобы "старые" пересмотренные данные публиковались отдельно от новой информации и, по мере необходимости, до ее выпуска. Для облегчения доступа к статистике при подготовке таблиц и графиков необходимо использовать стандарты представления данных. Наконец, ключевое значение снова имеют метаданные: информация о методах, концепциях, источниках данных и проч. должна обновляться и быть легко доступна для пользователей. То же самое относится к информации о достигнутом качестве.

Индикаторы качества результатов - интерпретируемость

· Все редакции по итогам пересмотра данных четко обозначаются и объясняются

· В таблицах и графиках используются стандарты представления данных

· Информация о методах, концепциях, источниках данных и проч. обновляется и легко доступна для пользователей

· Легко доступна информация о достигнутом качестве

Кроме того, рекомендуется, чтобы "старые" пересмотренные данные публиковались отдельно от новой информации и, по мере необходимости, до ее выпуска. Для облегчения доступа к статистике при подготовке таблиц и графиков необходимо использовать стандарты представления данных. Наконец, ключевое значение снова имеют метаданные: информация о методах, концепциях, источниках данных и проч. должна обновляться и быть легко доступна для пользователей. То же самое относится к информации о достигнутом качестве.

Индикаторы качества результатов - доступность

· Обеспечивается широкий доступ к основным полученным данным (например, через пресс-релизы, веб-сайт, публичные библиотеки)

· Известна информация о наличии данных (опубликованных и неопубликованных)

· По всем разделам статистики имеются каталоги/справочники

· Информация доступна в тех форматах и на таких носителях, которые удовлетворяют требованиям пользователей

· Первая публикация ключевых данных предоставляется всем средствам массовой информации в одно и то же время

· Даты выпуска публикаций объявляются заблаговременно

· Информация доступна по цене

· Для лучшего представления и доступности данных используются новые информационные и коммуникационные технологии

Статистика должна быть доступной для всех. Следовательно, должен обеспечиваться широкий доступ к основным полученным данным (например, через пресс-релизы, веб-сайт и публичные библиотеки). Первая публикация ключевых данных должна быть предоставлена всем средствам массовой информации в одно и то же время. Даты и время выпуска публикаций должны объявляться заблаговременно. Пользователи должны иметь свободный доступ к информации о наличии данных (опубликованных и неопубликованных); веб-сайт является отличным средством для этого. Кроме того, по всем разделам статистики должны быть доступны каталоги и справочники. НСС должна быть в состоянии предоставлять данные в различных форматах и ??на различных носителях. Наконец, даже если НСС может преследовать цель возмещения какой-то части затрат, статистическая информация должна быть доступной по цене. На простые вопросы от пользователей следует отвечать бесплатно.

Управление качеством процессов

Необходимо соблюдать следующие положения:

· стандарты качества установлены и доведены до сведения всех занятых в процессах менеджеров и персонала;

· ведется документация о процессах и правилах, и соответствующая информация легко доступна;

· определены лица, ответственные за результаты на каждом этапе, а также сфера их ответственности;

· для каждого этапа определены ожидаемые результаты, а также стандарты и допустимые отклонения;

· ведется мониторинг индикаторов для обеспечения соблюдения стандартов, и пользователи могут получать информацию и достигнутом качестве;

· действует система регистрации проблем в процессах и принятых управленческих мер;

· действует система управления изменениями.

Для управления качеством статистических процессов необходимо соблюдение нескольких условий. В первую очередь, необходимо точно установить стандарты качества и довести их до сведения всех занятых в процессах менеджеров и персонала. Необходимо вести документацию о процессах, и эта документация должна быть легко доступной. Должно быть ясно, кто несет ответственность за промежуточные и конечные результаты. Должны быть четко определены все ожидаемые результаты, окончательные и промежуточные, а также стандарты качества и допустимые отклонения. На практике, конечно, стандарты соблюдаются только тогда, когда они подлежат мониторингу. Таким образом, должна действовать система отчетности по достигнутому качеству; информацию из этой системы можно также использовать для информирования пользователей. Кроме того, необходимо обеспечивать работу системы регистрации проблем в процессах и принимаемых мер. Эта система должна быть легко доступной, что позволит сотрудникам учиться на опыте своих коллег и перенимать наилучшую практику решения проблем. Наконец, когда в процессах осуществляются изменения, они также требуют систематического управления.

Мониторинг качества обследований

Примеры индикаторов для мониторинга:

· ошибки выборки и ошибки, не связанные с выборкой;

· уровень участия в обследованиях;