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NUMBERS WITH CONTEXT

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DATA STORIES
精选内容

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DESK SELECTION

DATA NOTE

合计与分项不等先查口径

数据变化观察

合计与分项相加不等,常见原因包括存在其他未列项、四舍五入、统计范围不同或缺失值处理方式不同。遇到这种情况应先看脚注和口径说明,不应直接调整分项数字去凑合计。

DATA NOTE

抽样误差与偏差不是一回事

统计口径说明

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

表格空白不等于零

图表阅读线索

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。

DATA NOTE

普查数据也有登记误差

合计与分项不等先查口径

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。

DATA NOTE

摘要结论要回到数据表核对

抽样误差与偏差不是一回事

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。

DATA NOTE

基期为零时增长率不适用

表格空白不等于零

当基期数值为零或为负时,常规增长率公式会失去意义,算出的百分比容易误导。此时应报告绝对增减量,并说明基期状态;若基期为负,可改看变化额或采用适合的指数方法。

DATA NOTE

数据故事要分开事实与解释

普查数据也有登记误差

数据文章中的统计结果、图表数值属于事实材料,原因判断和价值评价属于解释。阅读时先找出哪些句子有数据表支撑,再判断解释是否交代了假设与替代原因。

DATA NOTE

图例顺序不等于数据排序

摘要结论要回到数据表核对

图例按分类名称或录入顺序排列时,并不代表数值大小。读图应先确认图例与图形的对应关系,再看柱长或折线位置;若需按大小比较,可参考排序后的条形图或直接读取数值。

DATA NOTE

比较组选错会改变结论

基期为零时增长率不适用

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。

DATA NOTE

类别多或名称长用横向条形图

数据故事要分开事实与解释

当分类超过七八项或名称较长时,竖向柱状图的标签容易倾斜、拥挤甚至省略。改为横向条形图,类别名沿纵向排列可完整显示,按长度比较也更方便。类别顺序建议按数值排序或保持固定,便于反复对照。

DATA NOTE

指标定义要列出纳入与排除项

图例顺序不等于数据排序

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。

DATA NOTE

横轴时间间隔不等要标注

比较组选错会改变结论

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

分类标准换版会影响分组比较

指标定义要列出纳入与排除项

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

采集方式不同会影响可比性

横轴时间间隔不等要标注

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。