首先，中位數可以更好地反映實際的薪資水平。與平均數不同，中位數是按照薪資從低到高排列後的中間值，不受樣本中極端值的影響。這意味著中位數更能夠反映普通職場人群的收入水平，而不是被極高或者極低薪資所左右。
其次，中位數對於大樣本數據的分布更為準確。在壹個極端的例子中，如果壹家公司的CEO月薪高達100萬，而其他員工的月薪只有5000元，那麽用平均數計算得到的月薪會遠高於實際水平。而如果使用中位數，我們會更清楚地看到這家公司的普通員工實際的收入水平。
最後，中位數的穩定性較高。如果樣本中的極端值發生變動，平均數很容易受到影響而產生較大波動，而中位數的變動相對較小。這意味著，中位數更適合用來做長時間跨度的比較，因為它們更不容易被數據突發事件所扭曲。
當然，中位數也有壹定局限性。例如，在樣本容量較小時，中位數可能無法很好地反映真實情況。此外，中位數只能反映出壹些基本趨勢和特征，但對於復雜的數據現象，還需要使用更加綜合性的分析方法。
綜上所述，雖然平均數是用來計算薪資水平的重要統計量之壹，但是我們要更多地關註中位數的參考價值。只有在考慮到極端值的影響、大數據樣本的準確性、以及長時間比較的穩定性時，我們才能真正全面地了解薪資水平的實際情況。