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同一指标可能以元、万元、亿元或不同时间单位发布，未换算就比较容易产生数量级误判。比较前应统一单位和时间基准，并核对是否按可比价格或同一汇率折算。

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。

统计总体是纳入统计的对象集合，可能与全部对象有差异。阅读口径说明时要确认纳入与排除条件，例如覆盖范围、登记状态和统计时点。

同一地名在不同年份可能对应不同行政区划，边界调整会改变着色范围。使用地图展示数据时，应注明行政区划版本和统计地域口径，避免把区划变化误读为数值变化。

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。

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。

数读文章提到“调查显示”时，先确认抽样框是否覆盖目标人群。样本量大但遗漏某类人仍会产生偏差；只有样本量与误差范围说明，不足以判断结论能否外推。

分类统计中的“其他”通常汇集了未单列的小类，其规模可能很大。口径说明应解释“其他”包含哪些类别，比较构成时也要注意它可能掩盖组内差异。

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。

行业分类、职业分类等标准会修订换版，同一名称在新旧版本中的范围可能变化。用不同版本的分组数据做对比，会出现“同名不同内容”的问题；应确认版本号，必要时按新旧对照关系重新归类后再比较。

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。

面对缺失数据，直接删除、插补或单列处理会得到不同结果。阅读统计说明时应查看缺失比例和处理方法，若缺失集中在某类对象，结论可能只代表有记录的部分。

单期数据的反转可能来自偶发因素或统计调整，不能直接判定趋势转向。判断拐点通常要观察连续若干期是否同向变化，并核对口径是否变动、是否存在季节性。只有多期一致且口径稳定的反转，才适合描述为趋势改变。

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。

来源日期指资料发布或更新日期，数据截止日指统计对象的最后时点，两者可能相差数周甚至更久。图表应分别标注，读者才能判断数据新旧，避免把发布时间当作数据发生时间。