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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。

数读文章中的预测值依赖人口、价格、政策等假设，假设改变，结果也会变。阅读时应把预测值与实测值分开，并确认文章是否说明假设条件和适用时间范围。

绝对数说明规模，相对数说明比例或变化幅度。只报增长率可能掩盖小基数，只报总量又看不出相对差异；同时给出分子、分母和基期，判断才完整。

雷达图把多个指标画在不同轴上，轴顺序和归一化方式一变，形状就会不同，因此不适合据此精确排名。它更适合看指标轮廓是否均衡，比较时应确认各轴量纲和刻度一致。

同一指标按户、人、家或机构统计，数值和比较结果会不同。口径说明应写明统计单位，做人均、户均或跨地区比较前先统一单位。

同一张图包含多条折线时，各系列的起止时间可能不同。交叉点或高低差有时只是样本覆盖期不同造成的。比较前应找到共同时间段，并查看图注是否说明各系列的统计期。

极差只由最大值和最小值决定，易受个别异常值影响；四分位距取中间50%数据的跨度，对极端值不敏感。比较离散程度时，若分布偏斜或存在离群点，优先看四分位距。

同一图表用颜色区分类别时，可辨数量有限，类别过多会让相邻色难以对应。建议把类别控制在少量范围，并同时用文字标签或直接标注；还要考虑色觉差异，避免只靠红绿区分。

问卷中靠前的选项更容易被选中，靠后的选项可能被忽略，这种顺序效应会扭曲比例。比较不同问卷时，要留意选项是否轮换、顺序是否一致，避免把位置差异当成真实态度差异。

树状图用矩形面积表示数值大小，适合看层级构成，但面积要读者心算，精确比较困难。若需比较具体数值，应同时给出数据标签或表格，避免只凭面积下结论。

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。

时间轴若把不同间隔的时点等距排列，趋势的陡缓会被误读。遇到缺测、跳期或不等间隔，应在横轴标出断点或实际间隔，并说明原因，再判断变化速度。

同一指标按自然月、财年或滚动十二个月统计，结果并不相同。口径说明应写清起止日期、是否包含首尾两端，以及跨年数据的切分方式。读者据此才能判断两次发布的数据是否覆盖同一时段，避免把区间差异当成变化。

散点大量重叠会掩盖样本密度，肉眼可见的点数并不等于实际频数。可结合透明度、分箱计数或密度图判断集中区域；若点被抖动错开，坐标位置也不再精确。

分项数值四舍五入后相加，可能与总数相差一个或几个单位，这并非原始数据错误。阅读时应查看发布方是否做了修约平衡，或直接以未修约数据表核对分项与合计。