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(一)
1906年，伟大的科学家兼恶心的人种改良倡导者高尔顿(Francis Galton)参加了年度西英格兰家畜展，即兴做了个数学实验。
在集会上闲逛的他碰到了一个猜重量竞赛。人们猜测一只的公牛的重量，猜的最准的人将获得大奖。
高尔顿曾公开鄙视过普通大众的愚笨。他相信只有专业人士才能做出准确的估测。787位猜测者中根本没几个专业人士。为了体现群众的无知，他算出了所有猜测的平均数(而不是当时统计学家常用的中位数)：1197磅。得知实际重量后他吓了一跳：1198磅。
在如今的世界里，我们只能见到平均数的身影：纽约4月均温为52华氏度；库里场均拿到30分……只有在某些统计里(美国家庭年收入中位数为51939美金)中位数才会露下头角。
那么，中位数是如何消失的？平均数又是如何成为了当今世界最流行的量数？
(二)
俗称的平均数(average)在数学上的其实是“算数平均数”(arithmetic mean)，意为所有数据之和除以数据的个数。算数平均数中的“平均数”(mean)一词源自拉丁语的“中间”(medianus)。Mean这一概念最初由希腊数学家毕达哥拉斯提出。
毕达哥拉斯时代的mean并不具有表征作用，它指的只是三个数字中间的那个数字，那个数字必需与两头的数字呈“相等的关系”。这三个数字可以是等距(如2，4，6)，也可以是等比(如1，10，100)。
花了十年时间探寻average和mean起源的统计学家Churchill Eisenhart表示，与现代人依赖于大量数据进行计算不同，早期科学测量非常不准，科学家们需要借助理论来选出多个数据中最好的一个。
正是借助mean这一理论的力量，古希腊天文学家托勒密从极少数的观测中，选择出了31’20作为月球的角直径。如今我们知道根据所在地点的不同，月球的角直径为29’20到34’6不等。
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在英语中，average一词在1500年左右开始出现，指代船只或船上货物受损所带来的经济损失。如果因为船只受损，船员们必需扔掉一些货物来减轻重量，那投资者就会用arithmetic mean的方式来计算出总体经济损失。渐渐地，这两个概念融合在了一起，称为了我们通常所说的平均数。
多年之后，科学家才会开始使用一种集中量数来表征一组数据。但首先站上历史舞台的，不是平均数，也不是中位数，而是中列数。
(三)
科学工具往往是为了解决某些学科内特定问题而创造出来的。在集中量数的寻找过程中，人们希望解决的问题是为导航而进行的地理测量。
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波斯学者比鲁尼。(masmoi)
11世纪波斯知识界巨匠比鲁尼是集中量数已知最早的使用者之一。他尝试测量了古城伽兹尼的经度。那个时代的人们在拿到一组测量数据之后，会去掉两头之间的数据，取最大值和最小值中间的算术平均数。我们今天把这个数称为中列数(midrange)。
Eisenhart发现，17和18世纪时中列数依然盛行。牛顿和其它航海家为了计算地理位置都使用过中列数。但近几百年来，在这被平均数占领的世界中，中列数已经下落不明。
(四)
19世纪早期，算术平均数已经成为了一种常用的集中量数。那个时代最杰出(也最暴躁)的数学家高斯在1809年写道：
如果要在同一情况下用同种方式，从几次直接观测中选出一个数，那这些数的算术平均数便是最接近真值的数。习惯上，这假设已经已经被当成一个公理。
这究竟是如何发生的？
史书上并没有明确的记载。Eisenhart发现，算术平均数可能在地理大发现时代被探索磁偏角(磁北方向与正北方向之间的夹角)数学家们首次采用。
直到16世纪后期，大部分科学家都在使用某种特定的算法来取测量中的最佳值。但在1580年，William Borough用了一种新算法，把8个数据“结合在了一起”，宣称磁偏角在11°15’至11°20’之间。虽没有明确记载，但他可能用了算术平均数。
1635年时，英国天文学家Henry Gellibrand称为了已知最早使用平均数作为集中量数的人。一天早上，他测出磁偏角为11°，当天下午则测出11°32’。然后他写道：
“如果我们取算术平均数，我们或许能确定，正确的测量为11°16’。”
这可能便是人类在使用平均数来估测真值的路上走出的第一步。
(五)
在数学界，中位数几乎是与平均数在同一时间出现。1599年，数学家Edward Wrights首次在记录中推荐了中位数。
“许多支箭射向一个标记，标记被移走，想找出标记原来所在位置的人，或许能想到这样一种方法。他应该找到箭头最集中的地方：在那么多次观测中，最中央的地方离真值最近。”
19世纪时，中位数仍是数据分析中不可或缺的一部分。在较小的数据集中比较容易计算出中位数。而且那个时代的人认为中位数比平均数更具普遍性。
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高尔顿也是中位数的坚定支持者之一。(Wikimedia)
(六)
然而由于平均数独特的统计学性质以及与正态分布的关系，中位数自始至终都被平均数在人气上所压制。
在许多情况下，大量测量出的数据会呈现“正态分布”(normal distribution)。人类身高、IQ分数、年均气温等数据都会以中间高、两头低的“钟形曲线”形式分布。
当数据呈正态分布，平均数往往处在钟型曲线的最高点，而绝大部分数据都会处在中位数的旁边。通过标准差，我们还能计算出距离平均数某段距离内数据的个数。
标准差，即数据内数值与平均数之间距离的平方的平均数的平方根，让平均数在分析实验数据和统计推断方面具有突出的价值。没有此类特性的中位数渐渐在科学和统计用上失去了光芒。
计算机的出现也让平均数变得更加普及。编写计算平均数的电脑程序要比编写中位数的程序容易得多。以至于在Excel中，计算某些数据的中位数都要多下一番功夫。渐渐地，平均数成为了最被人熟知，但不一定是最好的代表值。
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平均数先生，中位数先生，众数先生。(Hannah Holt / Lightbulb Books)
因为平均数容易受到极端值的影响，所以很多情况下，中位数才是帮助找到分布中心的最好的数值。许多分析师相信，不分黑白地使用平均数损害了我们对定量信息的理解。
回想一下最近读到过的房屋均价、人均收入等数据，你就能发现，中位数才是最能反映普遍性的代表值。最富有的1%能极大地改变平均数所处的位置。正因如此，美国人口普查局决定使用中位数来衡量美国家庭年收入。
中位数同时也很难受到脏数据(dirty data)的影响。随着统计学家需要应对的互联网数据越来越多，当工作人员遇到不准确的数据，或者是打字时多加了一个零，中位数便显现出了自己的优越性。
(七)
随着数据收集和分析在我们的日常生活中的作用不断凸显，我们必需重新审视用来代表这些数字的集中量数。在一个理想的世界里，分析师会同时使用平均数、中位数和众数，配以图像来展现数据。
但我们生活在精力有限、时间仓促的社会里。如果只能选择一个数字，我们应该选择中位数。
中位数还是平均数之间的抉择有着重要的意义。选择了平均数，心理学家容易做出错误的诊断，金融家可能误估市场的发展。平均数已经统治了人类世界数百个春秋，或许是时候让我们做出一些改变了。
本文译自 Pricenomics & Overcoming Bias，由 zzjeff 编辑发布。
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