自從行政院表示我國首季「實質總薪資」達59,852元，創歷年同期新高之後，便遭到漫天蓋地的批判，有人反諷「是我拉低了台灣薪資水準」，還有人認為政府官員是睜眼說瞎話。

　59,852元是個平均數，既是平均數，就意味著有人會高一些，有人低一些，這就是平均數的特性，平均數的目的是要描述總體的趨勢，與個體有落差，理之必然也。

　然而，平均數終究是不足的，統計學告訴我們描述一群數據，除了要靠平均數，還得靠變異數，前者衡量數據的水準（location），後者描述數據的分布（variation）。

　一般而言，如果一群數據分布的很均勻，則變異數很小，平均數會接近個體的感覺，而當數據跌宕起伏，變異數很大時，則平均數與個體的感覺會格格不入，這是顯而易見的道理。

　很遺憾的，我們如今所有總體指標幾乎全是平均數，出口、物價、就業、薪資、所得、國富統計全是平均數，過去曾有人罵物價指數離民眾太遠，也有人覺得國富統計是天方夜譚。然而，這就是平均數，平均數是描述總體的趨勢，不符合個體的感受，是本然之事。

　平均數就是如此，我們不能說它與我的感受不同就否定它，而是應該進一步去探討這群數據的變異情況，也就是探討其分布的變化。長期以來，在談一國的家庭所得時，我們除了想了解平均水準，也會想了解所得分配情況，所得分配就是變異情況的描述。

　近來大家開始重視中位數，因為透過中位數或四分位、十分位數可以了解其分布情況，在各類經濟活動差異逐漸擴大的今天，平均數的力有未逮已日趨明顯，變異數的重要也已不言可喻。

　長期以來，平均數擔了太多責任，承受了太多罵名，這全是因為多數指標迄今仍缺少變異數（或標準差）所致，如何精進變異數的編製，自應是統計部門日後該努力的方向。