小鲜肉被猛撞弄哭｜以统计口径说明和数据透明度为重点的数读网站，图表标注口径与公开来源

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。

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。

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。

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。

瀑布图用首尾柱表示起点与终点，中间每根柱代表一项增减，柱子的升降方向对应上升或下降。它擅长说明总量变化由哪几项贡献，但各项若相互影响，需要在说明中交代，避免把贡献简单相加。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

数读文章中的个别案例或抽样条目只反映特定对象，不能直接代表整体。判断时看样本如何选取、覆盖范围和时间段，再决定结论能否外推。