中位数作为一种统计量，在特定情况下比平均数（均值）更能准确地反映数据集的中心趋势。具体来说，当遇到以下几种情况时，使用中位数更为可靠：
1. 数据分布严重偏斜：在处理偏态分布的数据时，如收入、房价等经济指标，极少数非常高的数值会显著提高平均数，使得其不能很好地代表大多数样本的情况。此时，中位数更能体现数据集的中心位置。
2. 存在极端值或异常点：当数据集中存在个别极大或极小的异常值时，这些极端值会对平均数产生较大影响，而对中位数的影响相对较小。因此，在有明显异常值的情况下，采用中位数可以避免被异常值误导。
3. 数据量较少且分布不均：对于样本量较小的数据集，尤其是当数据点数量不足以形成稳定分布时，使用中位数来描述中心趋势更为合适。
4. 非数值型数据排序后求解：在处理一些非数值但可以进行排序的分类变量（例如满意度等级）时，可以直接计算中位数以反映大多数样本所处的位置或状态。
综上所述，在面对偏态分布、异常值较多或者小样本量的数据集时，使用中位数作为中心趋势度量更加稳健和可靠。临床上也常常会遇到类似的情形，比如患者病情严重程度的评估等场景下，选择合适的方法来描述数据特征非常重要。
