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图表中的脚注常说明口径调整、缺失值处理和样本限制，数据表则给出精确数值与单位。只看图形轮廓容易忽略这些条件，判断前应把脚注和数据表一并读完。

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。

雷达图把多个指标画在不同轴上，轴顺序和归一化方式一变，形状就会不同，因此不适合据此精确排名。它更适合看指标轮廓是否均衡，比较时应确认各轴量纲和刻度一致。

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。

同一图表用颜色区分类别时，可辨数量有限，类别过多会让相邻色难以对应。建议把类别控制在少量范围，并同时用文字标签或直接标注；还要考虑色觉差异，避免只靠红绿区分。

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。

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。

在地图着色图中，颜色深浅通常表示比率而非总量，面积大的区域不一定数值更高。阅读时应先看色阶图例和指标定义，再结合区域规模判断，避免把视觉面积当成数据权重。

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。

增长率反映相对变化，增长量反映绝对增加。基数很小时，较小的增量也可能带来很高的增长率。判断影响大小时，应同时看增长率、增长量和原有基数，避免只凭百分比下结论。

从10%上升到15%，变化量是5个百分点；若说增长5%，容易被理解为相对增幅。相对增幅应为50%。写作和读图时应说明用的是百分点还是百分比，避免把两种表述混用。

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。

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。

图中同时出现历史实测与未来预测时，需要让读者一眼分辨两者。常用做法是预测部分改用虚线、浅色或加背景区分，并在图例中注明。若不加区分，读者可能把估计值当成已发生的结果，从而高估结论的确定性。

标题写“增长”“领先”时，先找副标题或脚注中的比较对象、基期和口径；没有基准就回到图表注释确认，避免把不同对象的数值当成同一比较。