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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。

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。

看到一条折线或一组柱子，先弄清每个点代表的是总量、人均量还是比例，统计的是全国、某地区还是某类单位。对象和范围不同，图形相似的图表也不能直接比较。

平均值利用全部数值，但容易受极端值影响；中位数只取中间位置，对极端值更稳健。收入、房价等分布偏斜的数据，只看平均值可能高估多数人的水平，宜结合中位数判断。

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。

增长率反映相对变化，增长量反映绝对增加。基数很小时，较小的增量也可能带来很高的增长率。判断影响大小时，应同时看增长率、增长量和原有基数，避免只凭百分比下结论。

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。

一张图内并排的多个小图，常各自采用不同的纵轴范围或刻度间隔。若直接目测高低，容易把范围差异误读为幅度差异。阅读时先逐个查看各小图的坐标上下限与单位，必要时按同一刻度重新估算，再判断哪组变化更大。

分组柱状图同时展示类别与分组，组内比较看同色柱高低，组间比较看同类柱差异。若各组样本量或统计口径不同，应先说明限制，再判断差异是否值得解读。

文章中的异常高值或低值可能来自录入错误、特殊事件或真实变化。处理前应查看原始记录和统计口径，确认原因后再决定保留、单列或剔除，不能为了图形好看直接删除。

月度、季度和年度数据的统计周期不同，直接比较会混淆时间跨度。比较前应统一周期，或把短周期数据汇总到同一时间范围；跨年比较还要注意自然年与滚动周期的差别。

同一个指标名称，纳入项不同，结果会差很多。比如就业人员是否包含临时工、个体户是否计入，都会影响总量。阅读统计说明时，要先找到指标定义中的“包括”和“不包括”，再判断两组数据是否真的可比。

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。

方法说明通常交代数据来源、采集方式和样本规模。先看这部分，再读变化和结论，能判断文章是在描述现状、比较组别还是解释原因。

在地图着色图中，颜色深浅通常表示比率而非总量，面积大的区域不一定数值更高。阅读时应先看色阶图例和指标定义，再结合区域规模判断，避免把视觉面积当成数据权重。