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描述性结论只说明已观察数据的变化，推断则涉及未观察对象或原因。阅读时留意“可能”“表明”等措辞，并回到样本、方法和图表依据核对。

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。

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。

说某项数据“增长较快”时，要交代从哪一期到哪一期、共跨多长时间。三个月翻倍和三年翻倍含义完全不同；比较两个系列时，也应使用相同长度的时间窗口，否则速度差异可能只是观察期不同造成的。

数据文章常通过对照组说明变化，若比较组在时间、地区或人群上与对象不可比，结论就容易偏差。阅读时应确认比较组如何选取，是否与主题同口径，必要时改用更贴近的参照组。

同一指标按自然月、财年或滚动十二个月统计，结果并不相同。口径说明应写清起止日期、是否包含首尾两端，以及跨年数据的切分方式。读者据此才能判断两次发布的数据是否覆盖同一时段，避免把区间差异当成变化。

样本量较小时，百分比会因个别案例变动而大幅波动。例如十人中一人即为10%，不宜与大人群比例直接比较。引用小样本百分比应同时给出基数，并说明调查范围与抽样方式。

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。

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。

图表擅长呈现整体趋势和差异，表格更适合核对具体数值、单位和分组。需要引用精确数字或比较多个属性时，先看表格；只看方向与形态时，再用图形辅助。

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。

表格中的空白可能表示未调查、未披露、不适用或数据缺失，与数值0含义不同。读表时应查看脚注中的缺失标识；统计口径说明中也要交代空白和零分别代表什么。

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。

条形图按数值排序便于比较大小，按类别顺序排序则保留原始结构。看排序图时先确认排序依据，避免把排列先后误当成重要性或因果顺序。

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。