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时点数表示某一时点的存量，如期末人数；时期数表示一段时间内的流量，如月度产量。两者含义不同，直接相加会重复计算或混淆存量与流量，比较前应先确认指标类型。

数据来自问卷自报、仪器实测还是行政记录，结果会有系统差异：自报数据受记忆与表述影响，实测数据受采样时点影响。把不同采集方式的数据并列比较时，应在说明中标注来源方式，并指出可能带来的偏差方向。

抽样误差来自随机抽取，通常随样本量增大而缩小；抽样偏差来自抽样框遗漏或执行偏差，扩大样本也不能消除。读文章时应分别看误差范围和样本纳入方式。

只看涨幅大小容易忽略数据是在上升、下降还是震荡。结合连续几个周期的方向和幅度，并对照口径是否调整，才能判断变化是短期波动还是趋势转折。

月度数据常受季节因素影响，年末、假期等时段会规律性偏高或偏低；直接比较相邻月份容易误判，应先看历年同月变化或采用经过季节调整的口径。

图中同时出现历史实测与未来预测时，需要让读者一眼分辨两者。常用做法是预测部分改用虚线、浅色或加背景区分，并在图例中注明。若不加区分，读者可能把估计值当成已发生的结果，从而高估结论的确定性。

饼图表达各部分占整体的比例，所有扇形相加应为100%；类别过多或数值接近时难以分辨，比较各类大小时更适合条形图，也不能用饼图展示随时间变化的趋势。

描述性结论只说明已观察数据的变化，推断则涉及未观察对象或原因。阅读时留意“可能”“表明”等措辞，并回到样本、方法和图表依据核对。

转引来源只能说明信息经过谁整理，原始发布机构才便于核对指标定义和修订记录。阅读图表时优先查找原始报告、统计表或数据说明，并记录访问日期。

图表缺少图例、单位或时间范围时，颜色和线条的含义无法确认，数值也可能被误读。遇到这类图表，应先找原始说明核对；关键结论不能只依赖一张信息不全的截图。

同一指标可能有初步数、修订数和最终数，不同发布批次的结果并不相同。图表和表格应同时标注数据版本号与发布日期，引用时保留这些信息；否则把新旧版本混在一起，容易把修订误读成真实变化。

比率类指标由分子和分母共同定义，只写“占比”“率”不够。应说明分子统计什么、分母覆盖哪些对象和时间范围；分子分母口径不一致时，结果会失真。

数据图表应注明来源机构和更新时间，便于核对原始资料并判断时效。来源不明或更新时间缺失时，读者无法确认数据是否仍适用，引用前应谨慎，避免把旧数据当成当前情况。

合计与分项相加不等，常见原因包括存在其他未列项、四舍五入、统计范围不同或缺失值处理方式不同。遇到这种情况应先看脚注和口径说明，不应直接调整分项数字去凑合计。

人均指标除受总量影响，也取决于分母人口的选择。用常住人口还是户籍人口、年平均人口还是年末人口，会得到不同结果；比较时应确认分母定义一致。