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这时候要解决统计资料搜集难问题，就不可能再在交通运输企业设立专职统计岗位、层层上报报表，唯一的办法，就是由政府交通运输部门通过抽样调查尤其是对外挂车辆进行抽样调查来实现。
例如，首先是建立车辆总体数据库，然后按照一定比例分层 2抽取样本，由调查员对样本车辆进行跟踪调查，再填写、审查调查表，把有关客货运输量、运距、燃油消耗等统计数据资料输入电脑，通过抽样调查软件自动生成运输量报表。
通过这种方式得到的抽样调查数据，必须经过一定推算、论证才能作为决策依据。
以道路运输统计为例，这种推算、论证主要包括三方面：
一是用典型调查进行统计验证
例如在推算出租车运输量时，可以通过询问出租车一个月发生多少运次、运送多少客人、平均运距来测算运输量；在推算货运车运输量时，可以通过一部分比较规范的货运企业的车辆运行情况进行测算，以此来对抽样调查得到的推算资料进行质量认证。
二是用轮胎销售量进行统计验证
运输量的大小与汽车轮胎销售量有关，运输量大必然会加大汽车轮胎损耗，两者之间有某种关联。
三是用高速公路收费和其他收费口流量进行统计验证 3
抽样调查是一种非常有用的统计调查方式，但绝不可以滥用。
尤其是当许多问题之间的相互关系越来越复杂、对问题解决的要求越来越高时，简单采用包括抽样调查在内的各种统计方法，很难达到对研究对象的历史信息、反馈信息、输入输出信息、施控信息、受控信息等全方位的信息处理要求。
尤其在我们这样一个大国，如果仅仅满足于过去那种小范围内的抽样调查、问卷调查、函询调查、重点调查、典型调查、民意测验，在深入、快捷解决问题方面的局限性会越来越突出，这是要注意的。
例如，就全国范围来说，即使是万分之一的调查对象都是非常庞大的数目，况且其代表性如何很难确定，这样的抽样调查就难免不会出现以偏概全、盲人摸象的笑话。
最后需注意的是，有些抽样调查方法中存在的弊端，不但普通公众很难识别，就连专业统计人员也会陷入陷阱。
也就是说，看上去这种抽样调查方法很科学，可是其最终结果并不能真实反映全貌。
例如，某调查机构在调查我国城市家庭平均人数时采取的方法是，按照随机抽样原则，在不同居民小区、不同街道居委、不同门牌号码中随意选取几千个家庭，然后安排调查员每天上班后到这些家庭中去进行实地调查和记录。
如果选取的家庭中没有人，就走访隔壁人家，直到访问到家里有人的家庭时为止 4。
初看起来这种抽样调查方法无懈可击，但在实践中暴露出来的问题是，大量的双职工家庭在这些调查员上门时不在家，家中有人的通常是老人和小孩，这样，无意中就把调查对象指向了这些人数较多的大家庭，直接导致所调查到的家庭平均人口数偏大。
由此可见，即使建立在随机原则基础上的抽样调查，如果受到外界因素干扰，也会大大降低样本代表性，从而差之毫厘、谬之千里的。
【解读点睛】
抽样调查一般来说是能够“以点带面”
的，但前提条件是样本选择和数量有极其严格的要求，否则难免会“以偏概全”
、“盲人摸象”
。
1 《最新抽样调查显示：广州超市熟食逾八成细菌超标》，南方日报，2003年7月11日。
2 根据现行法规，客运经营范围分为旅游客运、包车客运、班线客运，其中班线客运又分为县内、跨县、跨地、跨省；另外，很多地区的出租客运也是由交通部门进行审批和管理的。
所谓分层就是依据这个来进行的。
3 马有明、应一江：《我们需要什么样的统计数据》，运输经理世界杂志，2008年第2期。
4 谢益辉：《兼听则明，偏信则暗：客观看待统计数据》，统计之都，2006年10月6日。
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