在医学领域，尤其是在制定医学参考区间时，使用算术平均数是一种常见且有效的方法。这主要是因为算术平均数能够提供一个反映数据集中趋势的中心值，对于大多数呈正态分布的数据集来说，它是一个非常合适的统计量。

首先，算术平均数易于计算和理解，无论是医生还是患者都能很快掌握其含义。在实际应用中，这意味着参考区间的制定过程更加透明，结果也更容易被接受。此外，算术平均数对数据的要求相对较低，不需要特别复杂的数学背景即可完成计算，这使得它成为一种广泛应用的统计方法。

然而，在使用算术平均数制定医学参考区间时，还需要注意几个方面：
1. 数据分布：如果数据呈正态分布或接近正态分布，则算术平均数是一个很好的选择。但对于偏斜分布的数据（如某些生化指标），可能需要考虑中位数或其他统计量来更准确地反映数据的中心趋势。
2. 异常值处理：在实际测量过程中，可能会出现异常值。这些极端值会对算术平均数产生较大影响，因此在计算前应先对数据进行预处理，排除明显错误或异常的数据点。
3. 样本量：足够的样本量可以提高参考区间的可靠性。当样本数量较小时，单个异常值的影响会更加显著，此时使用算术平均数可能不够稳健，需要结合其他统计方法综合考虑。

综上所述，虽然算术平均数在制定医学参考区间时具有简单易用的优点，但在具体应用中还需根据实际情况灵活选择合适的统计量，并注意数据的质量控制。