Терминологичен речник на качеството Термин en term extension



страница2/6
Дата25.07.2016
Размер0.67 Mb.
#6154
1   2   3   4   5   6
Сравнимост

Сравнимостта е характерно свойство в статистиката за измерване на степента, в която различията между статистическите данни могат да се обяснят с различията между действителните стойности на статистическите характеристики.

Сравнимостта цели измерване на влиянието на различията в прилаганите статистически понятия, дефиниции, средства за измерване и процедури за сравнение на статистически данни от различни географски области, негеографски области, секторни области или във времето. Сравнимостта на статистическите данни, т.е. тяхната полезност при изготвянето на сравнения и съпоставки между отделните съвкупности се явява комплексно понятие, което трудно може да бъде оценено в точна или абсолютна стойност. Най-общо, това означава,че статистическите данни за различните съвкупности могат обосновано да бъдат агрегирани, сравнявани и интерпретирани по отношение едни на други или по отношение на общ стандарт. Метаданните трябва дапредоставят такава информация, която ще помогне на всяка заинтересована страна в оценката на сравнимостта на данните,която се явява резултат от множество фактори.В някои рамки за качеството,например Кодекса на европейската статистическа практика сравнимостта е стриктно свързана със съгласуваността на статистическите данни.Концепцията може още да бъде подразделена на:

(а) сравнимост в пространството,имайки предвид степента на сравнимост на статистическите данни, измерващи едно и също явление за различни географски области (б) сравнимост във времето, имайки предвид степента на сравнимост между две или повече променливи на данните за едно и също явление, измерени в различни моменти от времето (в) сравнимост в области, имайки предвид сравнимост между различните резултати от изследванията, които са насочени към подобни характеристики в различни статистически области. Според Кодекса на европейската статистическа практика Европейската статистика е вътрешно съгласувана, сравнима във времето и съпоставима между отделните региони и държави; възможно е да се комбинират и използват свързани данни от различни източници.

SDMX, Statistical Data and Metadata eXchange initiative, sponsored by Bank for International Settlements (BIS), European Central Bank (ECB), Eurostat, International Monetary Fund (IMF), Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), United Nations Statistics Division (UNSD) and World Bank, 2009

European Union, Regulation (EC) No 223/2009 of 11 March 2009 on European statistics



Eurostat, "European Statistics Code of Practice", Luxembourg, 2005

http://www.sdmx.org/

http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:087:0164:0173:EN:PDF

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/documents/code_practice.pdf


Consistency  

Quality, Description, Criteria  

Consistency is an attribute of statistics measuring the logical and numerical coherence, i.e. the adequacy of the data to be reliably combined in a logical and numerical way.  

An estimator is called consistent if it converges in probability to its estimand as sample increases (The International Statistical Institute, "The Oxford Dictionary of Statistical Terms", edited by Yadolah Dodge, Oxford University Press, 2003).

Consistency over time, within datasets, and across datasets (often referred to as inter-sectoral

consistency) are major aspects of consistency. In each, consistency in a looser sense carries the notion of "at least reconcilable".

There are other types of consistency: consistency between preliminary and final data (also called continuity), consistency between micro data and aggregated, consistency between annual, quarterly and monthly data, consistency between statistics and National Accounts, non deterministic consistency e.g. consistency between economic growth and employment (also called plausibility).

For example, if two series purporting to cover the same phenomena differ, the differences in time of recording, valuation, and coverage should be identified so that the series can be reconciled.

Inconsistency over time refers to changes that lead to breaks in series stemming from, for example, changes in concepts, definitions, and methodology. Inconsistency within datasets may exist, for example, when two sides of an implied balancing statement - assets and liabilities or inflows and outflows - do not balance. Inconsistency across datasets may exist when, for example, exports and imports in the national accounts do not reconcile with exports and imports within the balance or payments.

Within the IMF definition of quality, "consistency" is one of the elements of "serviceability".

Свързаност

Свързаността е характерно свойство в статистиката за измерване на логическата и числовата съгласуваност, т.е. адекватността (способността) на данните да бъдат надеждно комбинирани по логически и числов начин.

Статистическата оценка се нарича свързана , ако тя се доближава по вероятност до параметъра, който се оценява при което извадката нараства (МСИ, Оксфордски речник на статистическите термини, Ядола Додж, издателство Оксфордски университет, 2003). Основните аспекти на свързаността са свързаност във времето, в набора от данни и между наборите от данни (често се споменава като междусекторна свързаност)).Във всеки от тези аспекти в по-общ смисъл свързаността носи понятието”поне съвместима”. Съществуват и други видове свързаност: свързаност между предварителни и окончателни данни (също известна като непрекъснатост), свързаност между микро и агрегирани данни,свързаност между годишни, тримесечни и месечни данни, свързаност между данни от статистически изследвания и национални сметки, недетерминирана свързаност, т.е.свързаност между икономически ръст и заетост (също известна като достоверност, правдоподобност). Например, ако два динамични реда обозначаващи едно и също явление се различават, различията във времето на записа, оценките и обхвата трябва да бъдат определени така че редовете да могат да бъдат свързани. Несъвместимостта (непоследователността) във времето е свързана с промени, които водят до прекъсване на редовете,произлизащо например от промени в понятията,дефинициите и методологията. Несъвместимост в набор от данни може да съществува например, когато двете страни на предполагаем баланс – активи и пасиви, входящи и изходящи потоци не са балансирани. Несъвместимост между набори от данни може да съществува, когато, например, износа и вноса в националните сметки не съответства на износа и вноса в рамките на платежния баланс.В рамките на дефиницията на качеството но МВФ „свързаността” е един от елементите на „удобство при обслужването”.

International Monetary Fund, "Data Quality Assessment Framework - DQAF - Glossary", unpublished  

http://www.imf.org/


Cost effectiveness  

Quality, Description, Principles  

Cost effectiveness is a characteristic of a process where the costs of producing the statistics are in proportion to the importance of the results and the benefits sought, the resources are optimally used and the response burden minimised. Where possible, the information requested is readily extractable from available records or sources.  




Ефективност на разходите

Ефективността на разходите се явява характеристика на процеса, където разходите за производство на статистиката са пропорционални на важността на резултатите и търсените ползи, ресурсите са оптимално използвани, и натовареността на респондентите е минимизирана. Където е възможно, изискваната информация може лесно да бъде извлечена от наличните записи или източници.




Based on European Union, Regulation (EC) No 223/2009 of the European Parliament and of the Council of 11 March 2009 on European statistics (Official Journal of the European Union No L 87, 31.3.2009, p.164 - 173)  

Eurostat, "European Statistics Code of Practice", Luxembourg, 2005



http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:087:0164:0173:EN:PDF


http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/documents/code_practice.pdf


Credibility  

Quality, Description, Principles  

Credibility is the confidence that users place in statistical products based simply on their image of the data producer, the statistical authority i.e., the brand image.  

Confidence by users is built over time. One important aspect is trust in the objectivity of the data. This implies that the data are perceived to be produced professionally in accordance with

appropriate statistical standards, and that policies and practices are transparent. For example, data are not manipulated, nor their release timed in response to political pressure.

Credibility is determined in part by the integrity of the production process. Principle 2 of the Fundamental Principles of Official Statistics states: to retain trust in official statistics, the statistical agencies need to decide according to strictly professional considerations, including scientific

principles and professional ethics, on the methods and procedures for the collection, processing,storage and presentation of statistical data.

Надеждност

Надеждността се явява доверието, което потребителите причисляват (приписват) на статистическите продукти, основано единствено на имиджа на производителя на данните, статистическия орган, т.е. имиджа на марката.

Доверието на потребителите се изгражда с течение на времето. Един важен аспект е доверието в обективността на данните.Това означава, че данните са възприемат като професионално изготвени в съответствие с подходящите статистически стандарти и политиките и практиките са прозрачни. Например, данните не са манипулирани, нито публикуването им във времето, в отговор на политически натиск. Доверието частично се определя от интергитета на производствения процес.Принцип 2 от „Фундаменталните принципи на официалната статистика” на ООН гласи: с цел поддържане на доверието към официалната статистика статистическите служби в съответствие със строго професионални съображения,в т.ч.научни принципи и професионална етика трябва да вземат решения относно методите и процедурите за събиране,обработка, съхранение и представяне на статистически данни.

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD), "Quality Framework and Guidelines for OECD Statistical Activities", Paris, 2003  

http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/coded_files/Quality_Frame_OECD_Stat_Act.pdf


European Foundation for Quality Management  

Quality, Framework  

The European Foundation for Quality Management (EFQM) is a not for profit membership foundation.The EFQM Excellence Model is the most widely used organisational framework in Europe and it is the basis for the majority of national and regional Quality Awards. Used as a tool for assessment, it delivers a picture of how well the organisation compares to similar or very different kinds of organisation. Used as a management model it can be used to define aspirations for the organisation's capability and performance.  

Through the network of over 600 members comprising private and public organisations of every size and sector, many active around the world, EFQM applies its know-how and extracts outstanding approaches by engaging with executives and front-line managers.

The EFQM Excellence Model:

- Is a structure for the organisation's management system

- Can be used as part of a self-assessment

- Provides a framework for comparison with other organisations

- Helps to identify areas for Improvement

The EFQM Excellence Model is a non-prescriptive framework based on 9 criteria. Five of these are "Enablers" and four are "Results". The "Enabler" criteria cover what an organisation does and how it does it.

The "Results"criteria cover what an organisation achieves. "Results" are caused by "Enablers" and

"Enablers" are improved using feedback from "Results".

The Model, which recognises there are many approaches to achieving sustainability, is based on the premise that:

Excellent Key Results, Customer Results, People Results and Society Results are achieved

through Leadership driving the Strategy, that is delivered through People, Partnerships and

Resources, and Processes, Products and Services.

Европейска фондация за управление на качеството

Европейската фондация за управление на качеството е сдружение с идеална цел. Моделът е най-популярната организационна рамка в Европа и е основа за множество национални и регионални награди за качество. Използван в качеството на инструмент за оценка, той дава картина за това доколко добре организацията се сравнява с аналогични или много различни по вид организации. Прилаган като модел за управление, той може да бъде използван за определяне на стремежа за способността на организацията и изпълнението

Чрез мрежа от повече от 600 членове, включваща частни и държавни организации от всякакви размери и сектори, много активни по целия свят, Европейската фондация за управление на качеството прилага своето ноу-хау и извлича изключителни подходи като привлича ръководители и мениджъри. Моделът за съвършенство на Европейската фондация за управление на

качеството:

-е структура за системата на управление на организацията

-може да бъде използван като част от самооценката

-осигурява рамка за сравнение с други организации

-помага да се идентифицират областите за подобрение

Моделът за съвършенство на Европейската фондация за управление на

качеството е незадължителна рамка, основана на 9 критерия. Пет от тях са „благоприятни фактори”, а четири са „резултати”. Благоприятните фактори отразяват какво прави организацията и как го прави.Резултатите показват какво постига организацията. „Резултатите” са породени от „благоприятните фактори” и „благоприятните фактори”се подобряват посредством обратна връзка с „резултатите”. Моделът, който признава, че има много подходи за достигане на устойчиво развитие се основава на предпоставката, че: отличните ключови резултати, резултатите за потребителите и резултатите за хората и обществото се постигат чрез лидерско

управление на стратегиите, които се предоставят чрез хората, партньорствата и ресурсите, процесите, продуктите и услугите.

Website of the European Foundation for Quality Management  

http://www.efqm.org/en/tabid/108/default.aspx


European Statistics Code of Practice  

Quality, Framework  

The European Statistics Code of Practice (CoP, Code) is the European Statistical System (ESS) quality framework, providing a structure for supporting improvements of quality for the ESS.  

The Code provides an encompassing conceptual ground for quality management and is based on 15 principles. Governance authorities and statistical authorities in the European Union commit

themselves to adhering to the principles fixed in the Code covering the institutional environment,

statistical processes and statistical outputs for the ESS. A set of indicators of good practice for each of the 15 principles provides a reference for reviewing the implementation of the Code.

Кодекс за европейската статистическа практика

Кодексът за европейската статистическа практика е рамка за качеството на Европейската статистическа система, осигуряваща структура за поддържане на подобренията на качеството за ЕСС.

Кодексът предоставя всеобхватна концептуална основа за управление на качеството и се основава на 15 принципа. Управленските и статистическите органи в Европейския съюз се ангажират да се придържат към принципите, определени в Кодекса,обхващащи институционалната среда,

статистическите процеси и статистически продукти за ЕСС. При прегледа на прилагането на Кодекса като ориентир се използва набор от показатели за добра практика за всеки от 15-те принципа.

Eurostat, "European Statistics Code of Practice", Luxembourg, 2005  

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/documents/code_practice.pdf


Impartiality  

Quality, Description, Principles  

Impartiality is an attribute confirming that statistics are developed, produced and disseminated in a neutral manner, and that all users must be given equal treatment.  




Безпристрастност

Безпристрастността е характерно свойство, потвърждаващо, че статистиката е разработена, изготвена и разпространена по неутрален начин и че всички потребители трябва да бъдат равнопоставени.




Based on European Union, Regulation (EC) No 223/2009 of the European Parliament and of the Council of 11 March 2009 on European statistics (Official Journal of the European Union No L 87, 31.3.2009, p.164 - 173)

Eurostat, "European Statistics Code of Practice", Luxembourg, 2005



http://eur-lex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=OJ:L:2009:087:0164:0173:EN:PDF

http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/documents/code_practice.pdf

Institutional environment  

Quality, Documentation, Measurement  

Institutional environment is the set of rules and the organisational structures that are used as the basis for producing statistics.  

Quality is the degree to which a set of inherent characteristics fulfils requirements.

According to the European Statistics Code of Practice ("Code"), quality is determined by three

major factors: the institutional environment, the statistical processes and the statistical output. The Code distinguishes between six quality components for the institutional environment:

- professional independence

- mandate for data collection

- adequacy of resources

- quality commitment

- statistical confidentiality

- impartiality and objectivity

Институционална среда

Институционалната среда е набор от правила и организационни структури, които се използват като основа за производство на статистически данни.

Качеството е степента, в която съвкупност от присъщи характеристики отговаря на изискванията. Според Кодекса на европейската статистическа практика, („Кодекса”) качеството се определя от три основни фактора: институционална среда, статистически процеси и статистически продукти. Кодексът разграничава шест компонента на качеството за институционалната среда:

-професионална независимост

-мандат за събиране на данни

-адекватност на ресурсите

-ангажимент за осигуряване на качеството

-статистическа тайна

-безпристрастност и обективност

International Organization for Standardization (ISO), ISO Standard 9000/2005: "Quality management systems - Fundamentals and vocabulary", Geneva, 2005

Eurostat, "European Statistics Code of Practice", Luxembourg, 2005 



http://www.iso.org/iso/iso_catalogue/catalogue_tc/catalogue_detail.htm?csnumber=42180


http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/quality/documents/code_practice.pdf


Integrity  

Quality, Description, Principles  

Integrity is the set of values and related practices of a statistical authority that maintain confidence in the eyes of users in the agency producing statistics and ultimately in the statistical product.  

Integrity refers to the description of the policy on the availability of the terms and conditions under which statistics are collected, processed, and disseminated. It also describes the policy of providing

advanced notice of major changes in methodology, source data, and statistical techniques; the

policy on internal governmental access to statistics prior to their release; the policy on statistical

products' identification.

One important aspect, in integrity, is the trust in the objectivity of statistics. It implies that professionalism should guide policies and practices and it is supported by ethical standards and by transparency of policies and practices.

Интегритет, цялостност, неприкосновеност

Интегритетът е съвкупност от ценности и свързаните с тях практики на статистическия орган за поддържане на доверие на потребителите към статистическата служба,която произвежда статистика и в крайна сметка към статистическия продукт.

Интегритетът е свързан с описанието на политиката за наличието на условия, при които статистическите данни се събират, обработват и разпространяват.Той също описва политиката на предоставяне на предизвестие относно съществени промени в методологията, източниците на данни и статистическите методи; политиката за вътрешен управленски достъп до статистическите данни преди тяхното публикуване; политиката за идентификация на статистическите продукти.Един от важните аспекти на интегритета е доверието в обективността на статистическите данни. Това предполага, че професионализмът трябва да направлява политиките и практиките и той ще бъде подкрепен от етични стандарти и прозрачност на политиките и практиките.

International Monetary Fund (IMF), "Data Quality Assessment Framework - DQAF - Glossary", unpublished  

http://www.imf.org/external/index.htm



Каталог: sites -> default -> files -> files -> pages
pages -> Термин Определение
pages -> Отчет за разхода на горива и енергия Национален орган, отговорен за събирането на данни
pages -> Ръководство за попълване на електронен формуляр "отчет реализация на основни групи суровини, материали, електрическа енергия и горива"
pages -> Регламент №1172/98 Отчетна страна: Република България Отчетен период: 1-во тримесечие на 2010 година
pages -> Състав на работна група 12 „статистика” към съвета по европейските въпроси, утвърден със заповед
pages -> Отчет за производството на електрическа енергия и топлинна енергия Национален орган, отговорен за събирането на данни
pages -> Инструкция за ползване Последна актуализация: 11. 2016 година
pages -> Отчет за Нефта и нефтените продукти Национален орган, отговорен за събирането на данни
pages -> Приложение №3 ценоразпис и ценообразуване за изготвяните и предоставяни стандартни и специализирани статистически продукти и услуги


Сподели с приятели:
1   2   3   4   5   6




©obuch.info 2022
отнасят до администрацията

    Начална страница