我国宏观经济统计数据与世界上发达国家相比有着明显的四个特点:小样本性、数据的不平稳性、数据的异常性和数据的缺失性。本文正是基于我国经济数据第一和第三两个特点，在小样本下利用消费模型来研究我国消费数据体系中“异常点”和“强影响点”等问题。论文的出发点是运用统计诊断的思想，尤其是运用小样本统计诊断理论来研究消费系统数据的质量问题。在此基础上，对我国消费数据体系进行实证分析，从而使我们能够更加准确地、全面地认识我国目前的消费水平，并给出更加科学合理的经济数据甄别和选择方式。　　 本文数据统计诊断的根本任务在于识别给定消费数据集合中的“异常点”和“强影响点”。论文从经济理论出发，采用统计诊断的思想，通过计量模型来研究我国消费数据质量问题，通过相关分析法和统计诊断法找出消费数据体系存在的“异常值”并分析“异常值”出现的原因，从而使我们能更客观全面地认识我国消费数据真实的质量。基于不同的方法论，本文得到如下结论:　　 从经济理论的角度，本文采用相关分析方法和模拟验证后的小样本格兰杰(Granger)因果性检验法来分析各种经济变量的相关性和因果关系，找出了消费数据体系中各变量之间的关系，使本文可以建立更为恰当的经济模型和更好地判断数据的质量状况;　　 从统计诊断分析的角度，继而分析了我国消费数据的质量状况。这部分本文对收集到的客观现象的数据准确性进行了分析、对失真数据对模型估计的影响有多大进行了评估（为了克服既定模型与客观实际之间的不一致性，通常要采用模型的统计诊断分析方法）。这部分基于各种判断指标的统计诊断研究论文我国消费数据的质量，找出了“异常点”和“强影像点”;　　 从统计诊断建模实证分析角度，继续以1981-2010年的消费数据作为研究样本，选取能够反映消费水平的相关经济指标作为解释变量，结合一、二步所分析的结果，引用一个普通截面模型、Tobit模型和数据删除模型两个诊断模型进行实证以验证本文的经济数据甄别和选择方式，并对异常值产生的原因和解决办法进行了归纳总结。