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NUMBERS WITH CONTEXT

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DESK SELECTION

DATA NOTE

来源与更新时间要可追溯

数据变化观察

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。

DATA NOTE

贡献率与拉动百分点别混用

统计口径说明

贡献率是某部分增量占总增量的比重,拉动百分点则是贡献率乘总体增速后的结果。两者一个用百分比表示结构贡献,一个用百分点表示对增速的作用,不能互相替代。

DATA NOTE

分类标准换版会影响分组比较

来源与更新时间要可追溯

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。

DATA NOTE

箱线图重点看中位数与离散度

贡献率与拉动百分点别混用

箱体给出中间一半数据的范围,中线是中位数,须线延伸表示尾部分布,单独的点可能是异常值。比较两组箱线图时,既要看中位数位置,也要看箱体长度和须线长度。

DATA NOTE

同比与环比不能混用

名义值与实际值差在价格

同比是与上年同一时期比较,环比是与相邻上一时期比较。受季节波动影响明显的数据,用同比更能排除季节因素;关注短期变化时可用环比,但需说明比较基期。

DATA NOTE

排名结果取决于评价指标

分类标准换版会影响分组比较

同一批对象按不同指标排序会得到不同名次,阅读排名时应先确认评价的是规模、增速还是人均水平。若指标经过加权,还需查看权重设置,避免把某一榜单当成综合结论。

DATA NOTE

标题与副标题先交代比较对象

箱线图重点看中位数与离散度

图表主标题通常只给出主题词,真正的比较对象、地区范围和统计年份多放在副标题里。读图前先看这两行,确认图中比较的是哪些对象、覆盖多长时间,再判断趋势与差异是否具备可比性。

DATA NOTE

图表来源应指向原始发布

同比与环比不能混用

转引来源只能说明信息经过谁整理,原始发布机构才便于核对指标定义和修订记录。阅读图表时优先查找原始报告、统计表或数据说明,并记录访问日期。

DATA NOTE

瀑布图适合拆解增减构成

排名结果取决于评价指标

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。

DATA NOTE

小样本下的百分比不稳定

标题与副标题先交代比较对象

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。

DATA NOTE

数据修订后旧结论要重算

图表来源应指向原始发布

统计数据可能因补报、更正或口径调整而修订,早期发布的数值并非最终值;引用历史数据时应查看修订说明和版本时间,避免用旧值和新值直接比较。

DATA NOTE

抽样误差与偏差不是一回事

瀑布图适合拆解增减构成

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。

DATA NOTE

横轴时间间隔不等要标注

小样本下的百分比不稳定

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。

DATA NOTE

折线图与柱状图的选用

数据修订后旧结论要重算

折线图适合表现随时间连续变化的趋势,柱状图更适合比较不同类别的数量大小。若横轴是连续时间,优先看折线;若横轴是并列类别,柱状图更直观。