近日，国家统计局发布的平均工资及其增长幅度的数字再次引起了广泛的质疑。很多民众认为大多数人的工资增长没有到达统计局公布的平均值，进而怀疑统计局数字的真实性和科学性。

　　面对多方质疑，统计部门和相关专家纷纷通过各种途径解释这一数据与群众个人感受之间差异较大的原因。据专家分析，这种误解造成的原因主要来自两个方面，第一就是统计局的平均工资包含了已在税前扣除的各种保险和公积金，而人们大多都只关注发到手的工资，两者之间存在一定的差距；另一个就是平均工资掩盖了各个行业、各个企业之间的工资差异，部分行业的高工资拉高了平均数。

　　平均值是一个比较好的统计指标，但它的缺点同样明显。例如，平均值相同的两个样板可能所代表的样本形态大相径庭，一组数据接近于平均值，显得比较紧凑；而另一组数据则可能分散得多。如果我们仅仅用平均值来描述样本那就显得比较偏颇，无法完整的向公众反映全部的情况。

　　统计学中并不是没有更加具体的工具来描述样本形态，针对平均值所产生的缺陷，统计学家们发明了很多工具来定量的分析样本数据。

　　具体来看有些什么工具呢？众数、中位数和平均数是三个相关的概念，都是描述集中趋势的测度值，但各有侧重。众数是指样本中数据分布最高峰值，就是一组数据中出现次数最多的数字，在工资例子里用众数就可以显示人们工资到底集中在什么地方，与平均工资相比更能显示大多数公众的收入水平。中位数是指数据中最高值与最低值中间位置上的代表值，是除了众数之外的另一种表现集中程度的指标。

　　对于平均值代表性不足的问题，我想统计部门肯定更为清楚。为什么我们不能在公布平均数据的同时，将其它用来描述我们所掌握的样本数据的工具一并向公众公布。这样即使公众有误解，统计部门有苦衷都能有一个讨论的依据，而不像现在这般互相猜忌

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