有则笑话：老板招聘员工，数学家应聘，老板问：“1加1等于几？”“2，
1加1等于几？包容和接受误差是发展的趋势
。”数学家回答的不假思索。统计学家严谨答道：“大部分情况下等于2。”经济学家跟老板耳语：“老板，你想让1加1等于几？我就让他等于几。”数学高度抽象，抛开所有约束条件，1加1只在运算上等于2，没有单位、指向和误差是，没有确切现实意义，就像张三有个苹果，李四也有一个，加起来就是两个苹果。经济学是一切以假设出发，假定一棵苹果树产量固定在150kg。那么，两棵苹果树产量是300kg。先决条件不同时，结果相悖（这在经济学理论界司空见惯）。而统计学是建立在纷繁错乱现实基础上的学科，1加1不再是数学范畴，也不再是经济学范畴。统计的任务在于调查：A地区果园中，苹果的产量和产值如何衡量呢？现实中，每颗苹果树的产量是相同的么？每个苹果的重量是一致么？用什么单位来衡量苹果产量最合适？更关键的是，倘若逐个数完每棵树上的苹果并称重，在规定时间内，将无法完成当地农产品产量的统计。
现实的多样性和干扰因素，造成数据的逻辑关系既不能恒定不变、也不能随心所欲。与此同时，公众习惯以数学和经济学的思维模式比照统计结果。“公布的GDP增长率，与自己用数学公式计算的为何不符？”“人口普查资料，长表比短表数据为何少一位数？”“公布的月度工业产品增加率。与自己计算的为何不一致？”类似问题举不胜举。归根到底分两类：“1加1只等于2，而你说近似等于2，我不满意。”“我的模型里，1加1就等于3，统计数据无法满足模型结论，是你数据有问题？”
具体来看，有些统计数据受以下客观因素影响，有可能导致与公众的预期不相符。
基础数据偏差。这是“各月工业产品产量数据相加不等于月度累计数”、“季度GDP增长率为何与自己计算的不一样”等问题的原因。由于企业报表时间限制，有些企业采用预估方式报送月数据，与实际生产量会有出入。对这种差异，按统计制度要求，要修改到累计数据中，即发现上月预估数小了，应加到本月累计数据中，从而保证全年累计数据的准确。季度GDP初步核算，同样是因为时效性原因导致所需要的基础资料不能全部获得。因此，季度GDP初步核算，需要利用专业统计进度资料和相关指标推算得出。之后，随着可以获得的基础资料不断增加和完善，利用更完整的基础资料进行再核实。倘若使用修订后的数据与修订前数据自己计算增长率，那肯定是不准确的。
指标统计范围有限。这类提问的质疑主要集中在规模以上工业企业财务指标和限额以上企业社会消费品零售总额两个指标上。读懂这两个指标名称千万不能忽略修饰语“规模以上”和“限额以上”，这意味着并非是所有企业都统计在内，
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《1加1等于几？包容和接受误差是发展的趋势》(http://meiwen.anslib.com)。假设去年某地区规模以上企业为A家（年主营业务收入达到2000万元的视为规模以上企业，后面简称“规上”），利润总额X亿元。而今年经济不景气，部分规上企业破产，还有部分企业达不到2000万元的主营业务收入的标准，该地区规上企业减少至B家，共创造利润总额Y亿元。倘若不考虑企业数量的增减，直接运用数学公式将用X和Y两个值进行比较和计算，就不能代表实际的利润增长率了。在调查单位发生变化的情况下，两年相同月份的进度统计绝对数不完全可比，两者之比不等于同比增速。“限额以上”主要运用在批发和零售企业统计中，而基本道理是一样的。调查方法不同。1994年国务院批准国家统计局《关于建立国家普查制度改革统计调查体系的请示》，确定以周期性普查为基础，经常性抽样调查为主体的统计调查方法体系。需要强调的是，不同的调查方法直接影响数据结果。“人口普查资料中长表数据为何少一位数”是公众针对周期性普查的常见提问。其实，人口普查资料使用说明讲的很清楚：“2010年第六次全国人口普查采用了长、短两种普查表。普查表短表包括反映人口基本状况的项目……根据普查长表抽样工作细则，长表抽取了10%的户填报，短表由其余的户填报。”
现在，1加1不能肯定等于2的疑团，应该逐步解开了。从公众的角度说，期待数据完美，要求并非过分。数据使用者本着“拿来主义”，希望以最小成本完成最大化的使用目的。然而，理解毕竟是双向的，我们不妨换个角度看待官方数据。
认可数据的不完美。一次在解答“某工业产品各月产量数据为何不等于累计值”后。一位大学生在指责官方数据不准确不可靠时指出：数据岂不是可以随便填。倘若试图顺其逻辑，那我们岂不完全可以在数据运算逻辑上下功夫，做到累计值与各月产量总和丝毫不差，免去公众不解？可是，为了保证数据的真实性、严谨性、可比性，报上来数据是多少就是多少，不怕您质疑不怕您不满意，这是统计人起码的职业道德。而换个角度说，统计预估本身就是一种重要的科学方法，即利用样本数据来推断总体特征。
注重数据的三维定义。任何统计数据，除指标内涵外，还要有三个维度：统计数据的范围、口径和时间。有个快速了解三维定义方法，即阅读年鉴的简要说明、主要统计指标解释、资料使用说明、新闻稿最后的“附注”和统计知识科普资料等。有公众提问：“某项工业产品产量为什么比海关出口量还小？”其实，仔细研究数据背后的指标解释不难发现，国家统计局发布的工业产品产量主要由规上企业上报，而海关以关口为限进行统计，两者的调查方法均不一样，两个指标直接比较有失偏颇。国家统计局近些年来打造服务型统计事业，更加注重数据的解读。所以，为了对数据负责，对自己负责，少一些浮躁，多一些耐心，人们有必要深入了解相关数据的三维定义。
抛开思维惯性。正确使用统计数据，须抛开1加1只能等于2或随便等于几的思维模式。传统判断相关关系的方法，是人们对事物有一个预判，再加以分析和论证，倘若分析与预判不相符，便推倒重来。其实，这样不仅效率低下，也制约思维拓展，尤在大数据时代，包容和接受误差是发展的趋势。