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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。

相关系数对少数极端点很敏感，一两个离群值就可能明显抬高或压低结果。看到强相关时，应先检查散点图中是否有异常点，并确认剔除或保留的理由，再判断关系是否稳定。

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。

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。

率通常描述事件在特定时间内的发生强度，比例是部分占总体，比值是两个量的相除结果。三者计算方式和解释不同，标题或结论中混用会让读者误解指标含义。

把多个小类合并为“其他”会改变各组占比，合并规则不同，构成图也会不同。比较构成时先确认分类层级和合并方式，保留小类到汇总类的对应关系，避免把口径差异当成结构变化。

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。

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。

数读文章的摘要可能只强调显著变化，省略样本范围和限定条件。阅读时应打开对应数据表，核对指标定义、时间区间和计算方式，确认文字结论与表格数值一致后再引用。

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。

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。

多年增速不能把各年增长率简单算术平均，因为增长按复利累积。计算平均增速应使用几何平均或复合增长公式，并以起止年份的完整期数为准，避免把中间波动误当成稳定速度。

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。

普查覆盖范围广，但仍可能因漏登、重登、填报错误或口径理解不一致产生误差。使用普查结果时，要查看登记方式、修订记录和公布说明，不能把总数视为绝对精确。

转载图表可能省略统计范围、修订说明或脚注，直接引用会放大误差。应找到原始发布机构的图表或数据表，核对口径、时间范围和更新版本；无法追溯时，应降低结论强度。