这是最常见的统计数据质量问题，也是危害最为严重的数据质量问题。这类统计数据完全是虚构的杜撰的，毫无事实根据。造成统计数据虚假的因素多种多样，比如，有意虚报，瞒报统计数据资料，指标制定不严密，统计制度不完善，不配套等。

(二)、拼凑的数据

这种数据是把不同地点，不同条件，不同性质的数据在收集、加工、传递过程中，人为地拼凑成同一时间、地点、条件和性质下的同一数据。这种东拼西凑的数据，虽然分别有事实根据，但是从整体上看数据是不符合事实的，其性质与数据虚构相同。

(三)、指标数值背离指标原意

这是由于对指标的理解不准确，或者是因为指标含义模糊，指标计算的随意性大等原因造成的数据质量问题，表现为收集整理的统计数据不是所要求的统计内容，数据与指标原意出现走样，面目全非。

(四)、数据的逻辑性错误

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着下降，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。

编辑老师在此也特别为朋友们编辑整理了统计数据质量控制问题。

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