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例如，广东省某市测算该市2006年的饮用水源达标率高达97.8%，采用的是“权重法”
，即如果在28项指标中有1项不合格，就算做128不合格；而广东省环境保护局测算该市的饮用水源达标率只有67.9%，采用的则是“一票否决法”
，即如果在这28项指标中有1项不合格，就算做全部不合格。
再例如，广州市国土资源和房屋管理局得到的统计数据是，2007年3月广州市的房屋平均价格比上月有大幅度下降，采用的是“平均法”
；而国家发展和改革委员会、国家统计局得到的统计数据是，广州市当月的房屋平均价格比上月有大幅度上升，采用的则是“加权法”
1。
这方面最典型的一则案例是，中国社会科学院2008年12月16日发布的《社会蓝皮书》表明，我国2008年城镇失业率已攀升到9.4%，大大超过国际公认的7%的警戒线。
而2009年3月国家人力资源和社会保障部公布的数据表明，我国2008年的城镇登记失业率是4.2%，离7%的警戒线还有一段不小的距离。
显而易见，对于公众来说，这前后相差一倍的两个数据，一个是城镇调查失业率，一个是城镇登记失业率，这两者之间究竟有什么不同很难搞清楚。
而实际上，中国社会科学院9.4%的数据是根据实地抽样调查得到的，符合国际惯例，也更接近于现实；而国家人力资源和社会保障部4.2%的城镇登记失业率，是坐在办公室里依据从下往上一级级报表汇总得到的数据，当然离现实有一段距离了 2。
不用说，政府发布的统计数据大多是民生数据，与一般科研数据允许学术探讨的氛围不同。
这些民生数据既要回应民意，又要为政府决策担责。
所以，公布相关统计数据时要求做到准确、科学、通俗是最基本要求，根本就不能用“1000个读者就有1000个哈姆雷特”
这样的艺术逻辑来忽悠公众。
进一步追问：不同统计机构的调查样本和统计方法为什么会不一样呢？这除了观念问题外，还很可能有不可告人的目的在内。
例如，仍然以城镇失业率为例。
一个是调查数据，一个是登记数据，即使这两个统计数据都是真实可靠的，数据打架仅仅是方式方法上的不同，那么公众也仍然有理由问，这么多年下来为什么就不能从这两个指标中选一个更理性、更通俗并且与国际接轨的统计手段来一致对外呢？
说穿了还是某种利益在作怪，是权力诉求在博弈。
正如全国人大常委会委员朱永新一针见血所说的那样：“统计数据变化莫测，要政绩的时候是一个数字，要补助的时候又是一个数字。”
3
从某种意义上说，统计数据打架比没有统计数据更糟糕。
道理很简单，如果没有这项统计数据，公众可能还不会对此留下什么印象，不致于造成恶劣影响；而统计数据打架，尤其是这些统计数据又都出自不同“权威部门”
，公众就会认为这种统计根本没有公信力，并且担心任何一种偏信都会违背现实，据此作出的政府决策根基不稳，所以最终只好信也不是、不信也不是。
在国外也有统计数据打架的时候。
每当遇到这种情况，决策部门通常有一条基本原则，那就是采信弱势数据，信忧不信喜，防患于未然。
由此推及到我国，在遇到统计数据打架时，统计部门有必要真诚地出面解释这究竟是什么原因造成的，让公众明辨是非；并且要进行反思，看统计指标是不是有值得改进或需要补充、解释的地方。
归根到底，发布统计数据的目的是让公众看得懂、用得上、无歧义。
如果达不到这种效果，这样的统计数据不要也罢。
例如，2010年7月国家计划生育委员会公布的《省级人口个案库数据质量评测结果》表明，2000年到2009年间我国20个省的人口出生总数比计划生育统计报表数据要高出12%。
特别需要指出的是，与其他“数据打架”
不同，这两个数据都出自计划生育部门，所以被人形容为“数据内讧”
。
北京大学社会学教授郭志刚坦言，当他听说人口计划生育统计数据漏报率为12%时并没有“吓一跳”
，因为过去一直流传这个数据是“30%”
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