众数、中位数和平均数是集中趋势的三个主要测度值，只是它们具有不同的特点和应用场合。下面我们就来看一看，均值中位数和众数之间的关系是什么？

均值中位数和众数的关系

如果数据的分布时对称的，中位数、算术平均数、众数三者完全相等。如果数据是左偏分布，说明数据存在极小值，必然拉动平均数向极小值一方偏移，而众数和中位数由于是位置代表值，不受极值的影响，因此三者之间的关系表现为：平均数<中位数<众数。

如果数据是右偏分布，说明数据存在极大值，必然拉动平均数向极大值一方偏移，则众数<中位数<平均数。

中位数和众数的联系与区别

中位数在一组数据中的数值排序中处于中间的位置，人们由中位数可以对事物的大体进行判断和掌控，它虽然不受极端数据的影响，但可靠性比较差；所以中位数只是表示这组数据的一般情况。

众数着眼对一组数据出现的频数的考察，它作为一组数据的代表，它不受极端数据的影响，其大小与一组数据中的部分数据有关，当一组数据中，如果个别数据有很大的变化，且某个数据出现的次数较多，此时用众数表示这组数据的集中趋势，比较合适，体现了整个数据的集中情况。

众数和中位数的概念

中位数（又称中值）：是统计学中的专有名词，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。

众数：是统计学名词，在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平（众数可以不存在或多于一个）。用M表示。理性理解：简单的说，就是一组数据中占比例最多的那个数。

其中中位数是以它在所有标志值中所处的位置确定的全体单位标志值的代表值，不受分布数列的极大或极小值影响，从而在一定程度上提高了中位数对分布数列的代表性。

众数的特点

众数是一组数据中出现次数最多的数值。众数可以有一个或多个，或者不存在。众数适用于描述离散型数据，特别是分类变量。与平均数和中位数相比，众数在表示数据集中心趋势时较为局限，因为它只关注最频繁出现的数值。

例如：1,2,2,24,5 众数为2；

例如：1,1,12,2,2,3,4,5 众数为1和2（众数具有不唯一性）

当所有数据出现的次数相同时，如1,2,3,4,5那么这组数没有众数。

这些集中趋势度量可以帮助我们了解数据的分布特征和集中程度。选择使用哪种度量取决于数据的性质、偏态情况以及研究或分析的目标。在某些情况下，结合使用多个集中趋势度量可以提供更全面的描述。