在学习六西格玛的过程中，不可避免地会接触到诸如众数、中位数和平均数等统计函数名词。深入了解这些函数的含义和用途，对于提高我们分析数据的能力是非常有帮助的。至少在讨论相关话题时，我们能更加专业，避免被人误解为门外汉。
数据的统计分析是为了揭示数据的分布趋势。无论是平均数、众数还是中位数，它们都是为了反映数据的“集中趋势”特性。集中趋势是指数据向某个中心值靠拢的倾向，它反映了数据的中心位置。
平均数是指所有变量值的总和除以变量值的数量，也称为算数平均数。还有加权平均数的概念，它除了受到变量值的影响，还受到组内变量值个数的影响。虽然在生产数据统计中加权平均数并不常用，但我们经常可以听到这个词。
众数是一组数据现次数最多的变量值，通常表示为Mo。当数据量较大时，众数才具有统计意义。众数不受极端值的影响，它代表了一个具体的值，这个值位于数据分布的顶点。
中位数是一组数据排序后处于中间位置的数，表示为Me。中位数将数据分为两部分，每部分的比例各占50%。中位数代表了一个位置，同样不受极端值的影响，在研究收入分配时尤为重要。
需要注意的是，平均数相对于众数和中位数对极端值更为敏感。例如，当我们听到某些城市人均可支配收入的数据时，实际上大多数人的收入可能并没有达到这个平均水平。又比如，我和马云的平均财富可能很高，但这并不能代表大多数人的实际财富状况。在理解和使用这些数据时，我们需要保持清醒的头脑，避免被平均数所误导。
下面我将用一张图表来帮助大家更好地理解这三个统计函数之间的关系。希望这张图表能让大家更直观地了解它们的区别和联系。
