在进行数据分析和处理时，我们经常会遇到需要计算和理解一组数值平均水平的情况。这种平均水平的计算方法称为“几何均数”或“几何平均值”。这与我们熟知的算术平均值（也就是简单加起来除以总数）不同，特别是在涉及到乘积相加而非求和的情况下。
首先，要了解什么是几何均数，我们需要知道它是如何计算出来的。几何均数可以通过将所有数字相乘，然后开根号来得到。如果有n个等于x1、x2、…、xn的数字，它们的几何均数G可以用以下公式表示：
G = (x1 * x2 * … * xn)^(1/n)
从这个公式中可以看出，如果这些数字都相等，那么它们的几何均数就等于这一个数字本身。但如果这些数字差异很大，比如某些非常大的或者非常小的话，几个这样的极端点就会对整个结果产生巨大的影响，使得最终得到的大致上反映了哪些极端点占据了多大份额，而不是真正意义上的平衡状态。
其次，在实际应用中，使用几何均数比算术平均值更适合描述那些成比例变化的事物，如投资回报率。在金融领域，当考虑投资收益率时，不同年份或不同的项目可能会产生不同规模但成比例变化的情形，因此使用的是每年的增长率，即各期末资产与期初资产之比，这正好符合几何增加模式。
再者，为什么说几体现在数学上，其实质是寻找一种能够综合反映一组数据中各项之间关系的一种方式。例如在生物学研究中，对于各种生物样本所需测量的一个重要指标——生长速度，由于每个样本可能有不同的起始大小，所以不能直接简单地取算术平均，因为这样做无法正确表达每个样本对于整体生长趋势贡献度。这时候，用来描述这一类数据特征的是当然是采用了分母相同且分子按比例相关增长的事例，以此来找到最佳代表性的参数，即所谓“真实”的动态信息。
最后，关于如何确定是否应该选择算术平均还是直方图法，是由具体情况决定。在科学研究中，有时候为了比较不同实验条件下的结果，或许要对一些关键参数进行标准化处理，这通常意味着变换原始数据使其服从一定分布形式，这样的转换过程往往需要根据具体问题去设定，而不仅仅局限于单纯地讨论两种不同的数学操作手段。而在其他情境下，比如经济分析中，对收入或消费习惯进行简化还原，从而确保能精准捕捉群体行为特性，也是一个复杂的问题，它牵涉到大量假设和模型构建工作。
综上所述，无论是在统计学还是其他任何领域，都没有绝对规则说只能用哪一种方法去描绘事物，更重要的是要基于问题背景和实际需求去选择最合适的手段。如果你想深入探索更多关于"什么是幾 均數"的问题，可以继续阅读相关文献或者咨询专业人士，他们会提供更加详细和专业见解。