Медиана считается более надёжным показателем центра распределения данных, потому что она практически не подвержена влиянию аномальных выбросов и экстремальных значений. 1

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

Таким образом, медиана полезна для анализа данных, когда в них присутствуют «выбросы» или экстремальные значения, которые могут исказить среднее арифметическое. 4