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安全評價資料、數據管理的基本要求

安全評價資料、數據采集處理方面，應當遵循以下原則：首先應保證滿足全面、客觀、具體、準確的要求;其次應盡量避免索取不必要的資料，避免給企業帶來不必要的麻煩。評價數據的分析處理的基本內容有：

(1)數據的收集

數據收集是安全評價最關鍵的基礎工作，所收集的數據要以滿足安全評價所需為前提。數據收集要做好協調工作，盡量保證收集到的數據全面、客觀、具體、準確。

(2)數據范圍

數據收集的范圍，以確定的評價邊界為限，兼顧與評價項目聯系的接口。

(3)數據內容

數據的內容一般分為：人力與管理數據、設備與設施數據、物料與材料數據、方法與工藝數據、環境與場所數據。

(4)數據來源

被評價單位提供的設計文件、生產系統實際運行狀況和管理文件等;其他法定單位提供的測量、檢測、檢驗、鑒定、檢定、判定或評價的結果或結論等;評價結果或其委托的檢測單位，通過對被評價項目或可類比項目實地檢查、檢測、檢驗得到的相關數據以及通過調查、取證得到的安全技術和管理數據;相關的法律法規、標準、規范、事故案例、材料或物性數據及救援知識。

(5)數據真實性和有效性控制

對收集到的數據應注意以下幾個方面：收集到的數據資料，要對其真實性和可信度進行評估，必要時可以要求資料提供方書面說明資料來源;對用作類比推理的資料，要注意類比雙方的相關程度和資料獲得的條件;代表性不強的資料不能用于評價;引用反映現狀的資料數據必須是有效數據。

(6)數據匯總及數據統計

通過現場檢查、檢測、檢驗及訪問，得到大量的數據資料。首先將數據資料分類匯總，在對數據進行處理，保證其真實性、有效性和代表性，經數理統計數據整理成可以與相關標準比對的格式，采用能說明實際問題的評價方法，得出評價結果。

(7)數據分類

定性檢驗結果;定量檢測結果;匯總數據;檢查記錄;照片、錄像等。

(8)數據結構(格式)

匯總類;檢查表類;定量數據消除綱量加權變成指數進行分級評價;引用類以及其他數據格式等。

(9)數據處理

在數據處理時應注意以下幾種數據特性：

①概率;②顯著性差異。

(10)“異常值”和“未檢出”的處理

①“異常值”的處理;②“未檢出”的處理; ③檢測數據質量控制; ④安全評價的數據處理。

雖然備考壓力很大，但是有壓力才有動力！堅持就是勝利，努力備考！小伙伴們，準備起來吧！幫考網祝大家備考順利，生活愉快！