在公共卫生领域，尤其是在处理和分析数据时，选择合适的统计指标来描述数据的集中趋势非常重要。几何均数是一种常用的统计量，它特别适用于某些特定类型的数据集。以下是在何种情况下适合使用几何均数来描述数据的集中趋势：
1. 当数据分布呈正偏态（即右偏）时：在许多生物医学研究中，如疾病发生率、环境暴露水平等，数据往往呈现明显的右偏分布。这种情况下，算术平均值容易受到极端高值的影响，而几何均数能更好地反映大部分观察值的集中趋势。
2. 当数据为比率或倍数变化时：例如，在分析药物效价、细菌生长速度或者人口增长率等问题时，原始数据通常以百分比形式表示或是基于某个基准的变化率。此时使用几何均数可以更准确地描述这些变量的整体水平及其变化情况。
3. 当需要消除量纲影响时：在涉及不同单位的数据合并计算中（如不同浓度的溶液混合），直接求算术平均可能会导致结果失去实际意义。利用几何均数则可以在一定程度上抵消这种效应，确保计算结果具有可比性和合理性。
4. 在对数正态分布数据集中：如果一个变量经过对数变换后符合正态分布，则该原始变量适合用其对数值的算术平均来估计其几何均数。这在许多环境科学和医学研究中十分常见，如血清抗体滴度、微生物浓度等。

总之，当遇到上述情况之一时，考虑使用几何均数作为描述数据集中趋势的方法会更加合适。不过，在实际应用过程中还需结合具体的研究背景和目的来决定是否采用该方法，并注意其适用范围及限制条件。