首先，我们需要了解平均数与加权平均数的概念。平均数是指将所有数据值相加后除以数据量得到的结果，而加权平均数则是根据每个观测值所对应的重要性（即它们被赋予的“权重”）来计算得出的。
在日常生活和工作中，我们经常需要处理各种各样的数据集，其中包含不同项目或不同的观测值，这些项目或观测值可能具有不同的重要性。例如，在评估学生考试成绩时，每门科目都可能有其独特的地位，它们对于整个学业成果的贡献程度不尽相同。如果我们简单地使用普通平均数来表示这些成绩，那么这种方法忽略了每门科目的特殊性和其在总体评价中的作用。
此外，加权平均可以更准确地反映出这些不同项目之间存在差异的情况。在某些情况下，普通平均并不完全能揭示问题之所以复杂的问题深度。而且，如果一个项目拥有比其他项目更多的信息或者更大的影响力，则通过给予该项增加较高的“分配”，我们能够更加精确地把握整体趋势。这就是为什么在统计学、经济学、工程等领域经常会用到加权分析方法。
然而，并不是所有情境下都适合使用加权均价。一种情况是，当你希望获得一个代表性的样本，而这个样本没有明显偏好的特定成员，那么单纯使用简单均价就足够了。在这种情况下，你不会想为任何单一成员提供额外重要性，因为你想要的是一种平衡，以便于理解整个群体的情况。
再者，如果你的目标是在考虑到每个点贡献比例的情况下寻找最终结果的话，即使那些点不一定具备相同级别的话，也可以考虑使用带有调节因子的算术方法。这意味着如果一些点比其他点更加关键，就应该让它们对最终答案产生更多影响，这正是被称作“调节因子”的行为所做的事情。但这同样要求你要确定哪些元素最为关键，以及他们相对于其他元素来说占据多少份量。
最后，尽管两种均匀均价有各自适用的场景，但实际上也有一种第三类称为标准化均匀，它通常用于比较多组具有不同数量和规模但必须保持可比性的变量。标准化过程包括将原始数据转换成新的尺度，使得所有变量都落入0至1之间，然后再计算标准化均匀以消除原有的差异，从而达到统一比较效果。此举非常适用于当你想要跨越多组并进行直接比较时，而且其中一些组由于大小原因无法直接进行直接比较的时候。
综上所述，不同情境下的选择取决于具体需求以及是否需要考虑到数据集中的每个部分及其相对重要性。如果是在那种试图捕捉大致趋势并且避免任何特别选项过分突出的地方，那么基本的算术方式足矣；然而，如果你的目标是在既考虑了各部分又能反应出整体态势的情形下找到结果，并且知道哪些部分尤其重要，那么带有调节因子的算术方式则是一个更好的选择；最后，在涉及跨多个组件间的一般意义上的直觉排序和比较情形时，利用标准化后的算术方式也是一种很好的策略。
