Медиана считается более надёжной мерой центра распределения по сравнению со средним значением, потому что она менее чувствительна к выбросам. 14

Например, в наборе данных с равномерным распределением небольшое число экстремальных значений, таких как очень высокие или низкие числа, значительно повлияет на среднее арифметическое. 1 Медиана в таком случае останется относительно стабильной, не учитывая влияние этих выбросов. 1

Также при анализе данных с асимметричным распределением медиана предоставляет более точное представление о центре данных. 1 Асимметрия может быть положительной со смещением среднего арифметического вправо или отрицательной, что смещает среднее влево, тогда как медиана остаётся менее чувствительной к этим изменениям. 1

Выбор между медианой и средним арифметическим в качестве целевого показателя анализа данных также зависит от конкретных задач и контекста исследования. 1