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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

个案数据不能推断总体

数据变化观察

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。

DATA NOTE

合并小类会改变构成比例

统计口径说明

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。

DATA NOTE

桑基图看流向也看流量

图表阅读线索

桑基图中分支宽度与流量成比例,宽度变化表示数量增减;节点位置主要用于排布,不能按面积判断重要性。读取时应结合单位与总量,避免把线条交叉多少当作因果联系。

DATA NOTE

时间范围要写明起止与切分

个案数据不能推断总体

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。

DATA NOTE

树状图面积编码不适合精读

合并小类会改变构成比例

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。

DATA NOTE

普查数据也有登记误差

桑基图看流向也看流量

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

比较组选错会改变结论

时间范围要写明起止与切分

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

比率比较要先检查分母

树状图面积编码不适合精读

两个比率的高低不仅取决于分子,也受分母影响。比较发生率、占比等指标时,应确认分母所指的人群或总量是否一致;分母过小还会让比率波动变大,解读时需谨慎。

DATA NOTE

初步数据引用要保留限定词

比率比较要先检查分母

标注为初步、快报或估算的数据,后续可能修订。引用时应保留这些限定词,并注明版本或更新时间;不要把初步值当成最终值,也不宜用不同版本的数据直接比较趋势。

DATA NOTE

标准误与标准差用途不同

百分位与百分比不是一回事

标准差描述个体数据围绕均值的离散程度,标准误描述样本统计量估计总体参数时的波动。图中误差线若未注明是哪一种,就不能直接判断个体差异或估计精度,需回看方法说明。

DATA NOTE

分子分母要成对说明口径

统计总体不等于全部对象

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。

DATA NOTE

缺失值处理会改变统计结果

初步数据引用要保留限定词

面对缺失数据,直接删除、插补或单列处理会得到不同结果。阅读统计说明时应查看缺失比例和处理方法,若缺失集中在某类对象,结论可能只代表有记录的部分。

DATA NOTE

堆叠柱状图中间层不宜精读

标准误与标准差用途不同

堆叠柱状图只有最底层共享同一基线,中间各层的起点会随下层变化。比较中间类别时,视觉高度不能直接当作数值,应改用分组柱状图,或查看数据标签与数据表。