在数据分析的世界里，描述性统计量是用来概括和总结一组数据的重要工具。平均数、中位数和众数三者都是常见的描述性统计量，它们各自代表了不同的含义和应用场景。在实际操作中，如何选择合适的统计量取决于具体问题、数据分布以及需要解决的问题类型。
首先，我们要了解这三个概念分别是什么意思。平均数，即算术平均值，是通过将所有数字相加然后除以总个数得到的一种简单方式来表示一组数字的“中心位置”。例如，如果我们有一个包含1, 2, 3, 4, 5的集合，那么它的平均值就是这些数字之和（15）除以元素数量（5），即3.0。然而，在处理异常值或者不规则分布的情况下，单纯使用平均数可能会导致偏差，因为极端点会对结果产生重大影响。
中位数，又称为中值，是指将一组排好序的数字从小到大排列后位于中央位置的一个数字。如果集合中的元素数量是奇数，则中位数就是正中央那个；如果是偶然，则通常取两个中间点较大的那个作为中位数。在上述例子中，由于只有五个元素，所以它们按顺序排列：1, 2, 3, 4, 5，其正中央的是第三个，即3。这意味着当你看到一个人的收入被报道为$50k时，这可能意味着他比其他人高出很多，而不是说他只是普通水平。
众数，也叫做模式，是指在某组数据集中出现最频繁次数的一个或多个特定值。当考虑到每个类别或观察被分类并计入表格时，众数就特别有用。此外，当寻找最常见答案或者模式时，也可以使用这个概念。回到我们的例子：如果我们有一系列1、2、2、3、4，那么众數就是這個系列中的兩個"2"，因為它們出現了兩次，這比任何其他數字都多。
尽管这些统计量各有千秋，但它们也存在一些局限性。一旦发现异常情况，比如极端值或重复项，它们就会失去其有效性。而且，有些情况下，对应不同的目的和情境，你可能更倾向于使用其中一种而非另两种。在许多情况下，将这些方法结合起来提供了更全面的视图，并帮助识别潜在的问题，如异常行为或变化趋势。
因此，在进行实证研究时，最好的做法往往是不仅仅依赖单一统计量，而是综合运用多种技术，以便全面理解你的研究对象及其表现。这包括但不限於计算标准差以衡量离散程度，以及探索与相关性的相关关系，以便确定是否存在显著联系。此外，还可以利用可视化工具，如箱形图，或直方图等，使得读者能够直观地认识到数据分布，并根据他们所需提供更多信息进行进一步分析。
综上所述，从整体角度来看，每一种描述性统计都是不可或缺的一部分，但要记住它们并不完美无缺，而且每一种都有其独特之处。你应该根据你的目标设定——是在尝试比较不同群体之间是否存在显著差异？还是想要捕捉某些关键事件发生频率？——选择正确的话语之一。不管怎样，你还需要确保你考虑到了任何可能干扰结果的事物，这包括误报率、高估/低估，以及其他潜在变量效应。不过，不同类型的心理学实验可能会涉及不同的方法，因此经验丰富的人士对于他们选择哪些测试非常敏感，同时仍然保持开放心态接受新的想法。
