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标准差描述个体数据围绕均值的离散程度，标准误描述样本统计量估计总体参数时的波动。图中误差线若未注明是哪一种，就不能直接判断个体差异或估计精度，需回看方法说明。

同一个指标名称可能因公式不同而得出不同结果，例如“增长率”按同比还是环比计算。口径说明应给出计算公式和关键分母，读者才能判断数据能否与其他来源比较。

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。

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。

正文提到“图2”“表3”时，回到对应图表检查指标名称、时间范围和单位是否一致。编号错位会让论据与图表不匹配，结论需重新核对。

数据文章中的统计结果、图表数值属于事实材料，原因判断和价值评价属于解释。阅读时先找出哪些句子有数据表支撑，再判断解释是否交代了假设与替代原因。

置信区间描述总体参数估计的不确定范围，不是单个观测值的分布区间。它随置信水平和样本量变化，不能据此判断某个个体落入其中的概率。

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。

数读文章的导语应说明数据讨论的对象、时间范围和主要比较维度，让读者知道后文在回答什么问题。背景不清时，读者容易把局部现象当成整体趋势。

百分比堆叠柱状图把每组归一为100%，各段只反映构成比例；柱高相同，不能据此判断哪组总量更大。要比较规模，应另配总量图或直接标注合计值。

数据出现明显升降时，先核对变化发生的时间点，再看同一时间附近是否有政策调整、统计口径变化或外部事件。事件若发生在数据截止日之后，就不能用来解释当期变化；时间对不上时，应优先怀疑数据或口径问题。

只展示部分年份或月份会改变趋势观感。若因版面截取时间范围，应说明起止时间与截取理由，并保留完整序列或数据表链接，避免读者把局部上升误判为长期趋势。

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。

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。