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统计数据的质量直接影响到统计分析的结论。为确保统计数据的质量，在数据的搜集、整理、分析各阶段都应尽可能减少误差，在数据的搜集阶段这个问题尤为重要。
(一)统计数据的质量要求
数据的质量包括多方面的含义，不仅仅指数据本身的准确性或误差的大小。一般而言，可将统计数据的质量评价标准概括为6个方面：(1)精度，即最低的抽样误差或随机误差;(2)准确性，即最小的非抽样误差或偏差;(3)关联性，即满足用户决策、管理和研究的需要;(4)及时性，即在最短的时间里取得并公布数据;(5)一致性，即保证时间序列的可比性;(6)最低成本，即在满足以上标准前提下，以最经济的方式取得数据。人们对统计数据质量的要求越来越高。当我们为某一需要搜集统计数据时，在调查方案的设计，数据的搜集，数据的处理与分析各个环节中，都应保证数据的质量，以便得出切合实际的客观结论。
(二)统计数据的误差
统计数据的误差通常是指统计数据与客观现实之间的差距，主要有登记性误差和代表性误差两类。登记性误差是调查过程中由于调查者或被调查者的人为因素所造成的误差。调查者所造成的登记性误差主要是由调查方案中有关的规定或解释不明确导致的填报错误、抄录错误、汇总错误等引起的。被调查者造成的登记性误差主要是由故意虚报或瞒报引起的。理论上讲，登记性误差是可以消除的。代表性误差是指用样本推断总体时可能产生的误差，也被称为抽样误差。这种误差不象登记误差那样，可以通过加强工作责任心来消除，只要进行概率抽样，这种误差就可能产生，甚至不可避免。但这种误差可事先进行计算或控制。
