針對“全國2011年家庭平均住房面積116.4平方米，每人平均住房面積36平方米”的質疑，北京大學中國社會科學調查中心回應，“調研結果是科學和客觀的”，同時承認，平均值掩蓋了地域差異和階層差異，今後的研究有必要“細化群體分類”，在調研手法、指標設計、形式上繼續改善。
其實，當質疑者在質疑統計數字的準確性科學性時，質疑之聲本身也值得分析。顯然，那些住房面積高出平均值的，大多會一笑了之，不太在意統計數字低了還是高了。而自嘲“拖後腿”的人，多是對照數字，發現自己不及平均值的人。因此，反應到媒體上的質疑，其代表性本身也存在一定偏差。
什麼樣的統計數字最容易吸引公眾關注？與普通人日常生活聯繫最密切、公眾最有切身體驗、最容易做直觀對比的，比如平均工資、最低工資標準，以及平均房價、平均住房面積等。近年來，屢屢引起爭議的多是這些統計數字。
但凡發佈“全國”或“平均”之類的數字，千萬當心。凡涉及“全國”的調查數字，必然面對調查的覆蓋面是不是足夠廣、樣本量是不是足夠大、抽樣方式是不是科學、統計結論有沒有推廣性等問題。在調查結論中，除了一個全國平均數字之外，不能缺少更細化的分類數字説明與支撐，不同地區、不同階層人群的分層統計結果等。而這樣的調查對於調查機構的實力、聲譽、公信力等都是很嚴峻的考驗，尤其是一些需要做跨越多年的連續性對比調查，一個數字的得出，往往要付出龐大的成本，包括問卷設計的科學性、調查人員的素質保障，以及後期統計分析的專業能力，等等。
統計數字的發佈，切忌內含模糊、標準不一。比如，同樣是最低工資標準，其實含金量不同。有的地方的最低工資標準是職工凈到手的“裸錢”，不包括加班工資、社保和住房公積金等；有的地方的最低工資標準則包括勞動者繳納的三項社會保險費，但不包括住房公積金在內；有的地方則包括勞動者個人繳納的養老保險、醫療保險、失業保險費和住房公積金。這就意味著，即使同樣的最低工資標準，不同地方的職工拿到手的錢可能相差一兩百元。事實上，如果不對最低工資標準做嚴格的統一，簡單的對比難免産生歧義。
統計數字的發佈，切忌“大包大攬”，必須明確統計口徑。比如，關於平均工資，幾年前，一些城市發佈當地職工平均工資，市民感覺自己的收入“被提高”。其實，問題在於統計口徑上，一些收入較低的群體恰恰未被列入統計範圍，如鄉鎮企業從業人員，私營企業從業人員，城鎮個體勞動者，離休、退休、退職人員，還有再就業的離退休人員，民辦教師等。排除了這些人員，最終的統計數字自然“拉高”。這就是由於統計口徑的不週延而導致的結果偏差。
還有，統計數字的發佈，切忌概念先行，趕時髦。近來，所謂“幸福城市”、“宜居城市”的排名很是熱鬧，每每在吸引了一時的公眾眼球後，迅速銷聲匿跡，沒有留下多少權威印象，也談不上什麼影響力。這種所謂統計調查的流俗化、跟風化，既造成資源的浪費，也弱化著公眾對科學的統計調查價值的評價。近日，專家稱，“經三級指標體系測評”，“中華民族復興任務2010年已完成62%”，引得很多人“看不懂”。專家有專家的研究方式，百姓更多從自身生活感受評價社會變遷，二者之間如何尋找順暢的對話通道，有時並不是一件容易的事。
在現有研究水準下，某些社會問題能否量化？量化的指標是否科學？當這些問題尚存爭議時，限于小範圍的專業領域內學者間的討論，未嘗不可。有的統計數字的意義更多在於為科研、政策制定提供宏觀數據，那麼，一旦準備面向大眾媒體發佈，應該給出足夠通俗、詳盡的解釋與説明，不能一味孤芳自賞。
統計數字學問多。來自公眾的一輪輪質疑，有益於相關部門在發佈統計數字時，更為務實、嚴謹。（劉文寧）
