统计数据是统计工作的核心产品，是宏观经济运行的“晴雨表”，是政府、企业及社会公众进行科学决策的重要依据。统计数据质量一直受到广泛关注，这也是当前我国政府和民众关注的焦点问题之一。本文立足经济学理论和统计分析方法，利用统计诊断的原理，从我国主要经济指标之间的关联性、匹配度出发，选取7个与GDP数据采集渠道不同的经济运行指标——形成GDP所需要的固定资产投资、用电量、就业人员数、货运周转量等投入要素指标，以及GDP的变化对社会经济，例如税收收入、最终消费总额、失业率等因素产生的影响的指标——对统计数据质量进行了深入分析。首先，利用Benford定律对监测指标数据的准确性进行了初步检验；然后，利用相对化数据质量测度思想，从截面数据出发，构造了反映2011年度GDP数据质量的依存度指标；最后，分别用相关系数赋权法和变异系数赋权法测度了各省（市、区）的GDP数据质量综合依存度，并根据综合依存度结果对各省（市、区）的数据质量可信度进行排名。实证分析表明，两种不同赋权方法测算出的综合依存度排名结果均得出东部地区数据质量可信度最高，其中江苏、广东和浙江的数据质量可信度最好，天津、山西和广西的数据质量可信度最差。依存度数据质量测度方法的提出，既是本文的核心，也是本文的重要创新之处。