中位數
中位數是指將數據按大小順序排列起來，形成一個數列，居於數列中間位置的那個數據。中位數用Me表示。
從中位數的定義可知，所研究的數據中有一半小於中位數，一半大於中位數。中位數的作用與算術平均數相近，也是作爲所研究數據的代表值。在一個等差數列或一個正態分佈數列中，中位數就等於算術平均數。
在數列中出現了極端變量值的情況下，用中位數作爲代表值要比用算術平均數更好，因爲中位數不受極端變量值的影響；如果研究目的就是爲了反映中間水平，當然也應該用中位數。在統計數據的處理和分析時，可結合使用中位數。
中位數的計算：確定中位數，必須將總體各單位的標誌值按大小順序排列，最好是編制出變量數列。這裏有兩種情況：
1、對於未分組的原始資料，首先必須將標誌值按大小排序。設排序的結果爲：
則中位數就可以按下面的方式確定：
例如，根據下表的數據，計算50名工人日加工零件數的中位數。
中位數的位置在（50+1）/2 = 25.5，中位數在第25個數值（123）和第26個數值（123）之間，即Me = (123+123)/2=123(件)。
2、由分組資料確定中位數
由組距數列確定中位數，應先按
公式中：
Me——中位數；
L——中位數所在組下限；
U——中位數所在組上限；
fm——爲中位數所在組的次數；
——總次數；
d——中位數所在組的組距；
Sm − 1——中位數所在組以下的累計次數；
Sm + 1——中位數所在組以上的累計次數。
例：根據上面例表的數據，計算50名工人日加工零件數的中位數。
解（某企業50名工人加工零件中位數計算表）：
由上表可知，中位數的位置=50/2=25，即中位數在120～125這一組，L=120，Sm − 1 = 16，U=125，Sm + 1 = 20，fm = 14，d=5，根據中位數公式得：
（3）衆數
衆數是指一組數據中出現次數最多的那個數據，一組數據可以有多個衆數，也可以沒有衆數。衆數是由英國統計學家皮爾生首先提出來的。所謂衆數是指社會經濟現象中最普遍出現的標誌值。從分佈角度看，衆數是具有明顯集中趨勢的數值。
統計上把這種在一組數據中出現次數最多的變量值叫做衆數。用Mo表示。它主要用於定類（品質標誌）數據的集中趨勢，當然也適用於作爲定序（品質標誌）數據以及定距和定比（數量標誌）數據集中趨勢的測度值。
衆數的計算：一般情況下，找出一組數據中出現次數最多的數值即可。但若所掌握的資料是組距式數列，則只能按一定的方法來推算衆數的近似值。計算公式爲：
公式中：
L——衆數所在組下限；
U——衆數所在組上限；
d——衆數所在組組距。
例:根據下表的數據，計算50名工人日加工零件數的衆數。
解：從表中的數據可以看出，最大的頻數值是14，即衆數組爲120~125這一組，根據公式得50名工人日加工零件的衆數爲：
衆數是一種位置平均數，是總體中出現次數最多的變量值，因而在實際工作中有時有它特殊的用途。諸如，要說明一個企業中工人最普遍的技術等級，說明消費者需要的內衣、鞋襪、帽子等最普遍的號碼，說明農貿市場上某種農副產品最普遍的成交價格等，都需要利用衆數。但是必須注意，從分佈的角度看，衆數是具有明顯集中趨勢點的數值，一組數據分佈的最高峯點所對應的數值即爲衆數。當然，如果數據的分佈沒有明顯的集中趨勢或最高峯點，衆數也可能不存在；如果有兩個最高峯點，也可以有兩個衆數。只有在總體單位比較多，而且又明顯地集中於某個變量值時，計算衆數纔有意義。
如果一組數據中存在離羣值，中位數和衆數一般不受離羣值的影響，算術平均數容易受到離羣值的影響。