Медианное значение считается более надёжной характеристикой выборки, потому что оно менее чувствительно к выбросам, чем среднее арифметическое, и более устойчиво к влиянию нескольких 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. 4 Медиана в таком случае останется относительно стабильной, не учитывая влияние этих выбросов. 4

Также медиана предоставляет более точное представление о центре данных при анализе данных с асимметричным распределением. 4 Например, при расчёте средней заработной платы, когда 19 сотрудников получают по 20 тысяч рублей, а директор — миллион, среднее арифметическое в этом случае будет равным 69 тысячам рублей, а медиана — 20. 5