中位數作為一種統(tǒng)計量，在特定情況下比平均數（均值）更能準確地反映數據集的中心趨勢。具體來說，當遇到以下幾種情況時，使用中位數更為可靠：
1. 數據分布嚴重偏斜：在處理偏態(tài)分布的數據時，如收入、房價等經濟指標，極少數非常高的數值會顯著提高平均數，使得其不能很好地代表大多數樣本的情況。此時，中位數更能體現數據集的中心位置。
2. 存在極端值或異常點：當數據集中存在個別極大或極小的異常值時，這些極端值會對平均數產生較大影響，而對中位數的影響相對較小。因此，在有明顯異常值的情況下，采用中位數可以避免被異常值誤導。
3. 數據量較少且分布不均：對于樣本量較小的數據集，尤其是當數據點數量不足以形成穩(wěn)定分布時，使用中位數來描述中心趨勢更為合適。
4. 非數值型數據排序后求解：在處理一些非數值但可以進行排序的分類變量（例如滿意度等級）時，可以直接計算中位數以反映大多數樣本所處的位置或狀態(tài)。

綜上所述，在面對偏態(tài)分布、異常值較多或者小樣本量的數據集時，使用中位數作為中心趨勢度量更加穩(wěn)健和可靠。臨床上也常常會遇到類似的情形，比如患者病情嚴重程度的評估等場景下，選擇合適的方法來描述數據特征非常重要。