这是指统计资料的排列不合逻辑，各个数据、项目之间相互矛盾。例如，企业卷烟库存商品中主要的组成部分是省产烟、省外烟、国外烟，如果企业报送的统计资料中，卷烟库存商品总金额显著下降，而省产烟库存金额大幅度上升，省外烟和国外烟库存金额只是持平或只有小幅度的下降，这就存在矛盾，表明数据有逻辑性错误。

(五)、数据的非同一性

它是指同一个指标在不同时期的统计范围、口径、内容、方法、单位和价格上有差别而造成的数据的不可比性。例如，2003年的统计资料中不含税价在30元以上的卷烟为一类卷烟，而在2004年的统计资料中，不含税价50元以上的卷烟为一类卷烟，如果在此基础上来比较两年的一类卷烟的销售量，而得出一类卷烟销售量大幅度下降的结论显然是不合理的。

(六)、数据不完整

这里指调查单位出现遗漏，所列项目的资料没有搜集齐全，不符合统计资料完整性的要求。数据不完整，就不可能反映研究对象的全貌和正确认识现象总体特征，最终也就难以对现象变化的规律性做出明确的判断，甚至会得出错误的结论。

(七)、统计手段和统计分析落后

目前许多企业统计工作仍处于手工状态，很原始!即使采用计算机也仅仅是减少工作量去做一些汇总、指标计算，并没真正引用先进的计算机技术和网络技术。所做的统计分析也局限于事后分析，即对统计数据进行单纯的讲解说明;不能利用网络技术实行信息共享等方式进行事前分析和预测。换句话说，“统计预测”这一职能根本没有发挥作用，缺乏对信息的收集、综合和系统化。

此外，常见的统计数据问题还有计算错误、笔误等。

可见，统计数据质量问题既可能是来自于设计阶段，也可能是来自于统计资料的整理阶段。

三、统计数据质量控制方法

(一)、统计数据质量控制的原则应当是全过程的、全员参加的、以预防为主的数据质量控制。

首先，统计数据质量控制要贯穿于统计工作的全过程。每进行一步，都要对已完成的工作进行检查、对已发生的差错及时进行纠正，做到层层把关，防止差错流入下一个工作环节，以保证统计数据的质量。其次，参加统计数据质量管理和控制的人员应当是全面的。全体统计工作者都要树立数据质量意识，各个主要的工作环节都要落实专人负责。统计数据质量的好坏，是许多工作和许多统计工作环节质量的综合反映，牵涉到统计工作的所有部门和人员，因此，提高数据质量需要依靠所有统计工作者的共同努力，决不是单纯靠某一个部门或少数人所能搞得好、抓得了的。只有人人关心数据质量，大家都对数据质量高度负责，产生优质的统计数据才有坚实的群众基础。因而，统计数据质量控制要求把差错消灭在它的形成过程中，做到防检结合，以防为主。这就要求有关人员在质量控制中具有超前意识，抛弃那种出现了统计数据问题才想办法解决问题的被动的局面。

实行全员性的质量控制，就要把统计数据质量目标及其关键交给广大统计工作者，落实到每个工作岗位，使每个岗位都有明确的工作质量标准，做到合理分工、职责明确，职责越明确，数据质量控制就越有保证。