在统计学中，中位数是数据集的一种描述性统计量，它代表了数据集中位于中间位置的数值。它不同于平均数，因为平均数受到了极端值的影响，而中位数则相对稳定，不易受到极端值的干扰。
设想一下，如果你是一家大型零售商，你需要根据顾客的购买行为来调整库存策略。假如你的销售数据显示每天平均销售量为100件商品，但实际上有几笔交易远远超过这个数字，导致总体平均销售量被这些高峰交易所主导，这时使用平均销售量可能并不能准确地反映出你的日常销售水平。此时，计算和分析中位数可以帮助你更好地理解和预测你的典型日常销售情况。
例如，在一周内，你发现总共卖出了2000件商品，其中包括两次单次购买分别为300件商品，一些其他小额交易，以及许多低价的小规模购买。这种分布意味着如果只考虑这两个高额交易，那么平均销量将会非常高。但是，如果我们去掉这两个异常值，只看剩下的普通购物习惯，我们就会发现真正的“典型”消费者每天买的是多少。在这样的情形下，计算中位数可以提供一个更加精确、不受极端观察影响的视角，以此来指导我们的库存管理决策。
除了以上案例之外，在人寿保险行业，对于年龄分布也是一个重要考量因素。当公司想要了解其保户群体中的年轻或老年人的比例时，他们通常会通过计算各个分组的人口数量（即频率）以及它们之间排序后的位置（即顺序），从而确定哪个年龄段处于中心位置，即最多的人口占据这一点。这时候就用到了另一种与“中位数概念”相关联的方法——箱线图。在箱线图上，上方边界表示最高频率出现的一个分组，其下方边界同样如此，而中央线则标示了最多人口所处分组，即我们称之为“众數”的概念，是在所有分组里包含最多元素的一个点，它相当于是非参数版本中的均匡点，用以估计该分布中的中心趋势。
因此，无论是在商业决策、社会调查还是教育研究等领域，“中位数概念”都扮演着至关重要的一角，为我们提供了一个不受异常偏移影响，更接近真实情况的情况性的参考标准，从而能够做出更加合理和科学的判断与决策。
