經濟學怎麼看事物，分清楚「測量變量」跟「描述概念」的差別是一個重要的關鍵。經濟世界的概念（concept），很多時候沒有辦法直接觀測，必須透過一套測量指標（measurement）或是代理變數（proxy variable）來描述經濟現實。所以指標或是代理變數，永遠只是我們所觀測對象的「影子」，而不是本體。
舉例來說，通貨膨脹，指的是「整體價格或物價水準持續上漲的經濟現象」。這個現象對我們來說只是個主觀上的概念，每個人對物價水準的感受會因為生命經驗而有不同的想法，但基於政府管理與政策調控上的需求，需要設計一套指標來測量這個通貨膨脹的現象，所以才發展出了「消費者物價指數」（Consumer Price Index，CPI），透過一籃子物價的概念來描述物價上揚的情況。
所以，所有的經濟指標，認真挑剔都是不精確的、永遠都有可以精進的空間。指標只是我們用來快速掌握經濟現象的效率工具。真實的經濟學訓練，不是在教你如何閱讀指標，而是在探討經濟指標與現實情況的差距，並從中抓取出可能的隱藏問題。
這個道理也可以應用在股市，所謂的技術分析，其實就是一系列描述股市現象的指標系統。這個指標系統把複雜的買賣決策「極度簡化」到只剩下「價格」、「數量」與「買賣時間」三個可觀測變量。對資深的分析師或法人來說，比起利用技術指標來預測獲利或價格走勢，更多的時候，技術指標是用來抓取市場的行為與情緒反應。換句話講，學技術分析其實是在學解讀市場行為的方法，至於同一組數據怎麼解讀、怎麼應用，那就是個人修為了，不同人會有不同的看法，做出來的買賣決策也不盡相同。
指標雖然有利幫助我們的決策效率，但也可能帶來問題。經濟學家對此提出古德哈特定律（Goodhart's law），大意是指「一項指標一旦變成了目標，就不再是個好指標」。因為人類有預期心理，當指標變成公認的決策因子後，人類會基於理性預期反過來誤用指標，以此為個人獲取更多利益。這點有在組織工作過的人應該不難理解，公司為了考核員工制定一系列的KPI，但總是有些員工可以抓到漏洞投機取巧。所以，理解指標的重點，除了了解指標是如何測量現象以外，還要關注使用指標進行決策的人。
這邊也提供一個分析經濟指標的方法：
- 第一層問題（概念）：這個經濟指標是用來詮釋、衡量什麼經濟現象或是概念？（例如：CPI是用來衡量什麼的指標？）
- 第二層問題（方法）：這個經濟指標是怎麼算出來的？有沒有相關的法規或是國際標準進行規範？（例如：CPI的一籃子物價是哪些商品？不同國家的CPI算法是否相同？）
- 第三層問題（落差）：為什麼經濟指標或是數據的結果跟我的觀察或生活經驗不符、有所落差？（例如：為什麼近兩年CPI數據看起來穩定沒有大幅變化，但我卻覺得生活物價越來越高？是哪邊出了問題？）
總結來說，經濟指標或變量是一套看待事情的方法論，既然是人類制定的方法，那必然就要考慮所有的人性問題。包括可能的觀測偏誤與濫用。這個基本概念有了以後，後面研究經濟現象就會明朗許多。
