薪資分佈右偏嚴重
薪資分佈圖是以人數爲縱軸、薪資爲橫軸，所謂分佈曲線呈右偏，是指高峰在左，尾巴在右，意思是多數人是落在低薪區，尾巴拖的愈長就代表着極端高薪者的薪水愈來愈高，拉高了平均數，也使得更多人的薪水不及於平均薪資。
■人們的身高、體重、智商都是常態分配（normal distribution），兩側的極端值的人數不多，其曲線類似鍾型，高峰在中央的對稱分佈，但是像所得、財富的分佈曲線大多右偏，而非常態分配。
2010年耶誕節前幾天，經建會發布一則薪資創新高的新聞，歲末年終這原是讓人快樂的消息，未料次日抗議電話如潮水般的涌來，連負責薪資調查的主計處也遭池魚之殃，他們抱怨：「日子愈來愈難過，哪來薪資創新高？你們是把郭臺銘的薪水也平均進來了是不是？」
雖然這些抱怨，用詞欠準，卻也點出平均數的困境，薪資調查的對象是受僱者，自然不會把郭臺銘的收入算進來，但年薪逾千萬、數百萬的高薪族羣當然會進來一起平均，這一平均就拉高了數字，抱怨電話涌入公部門也就不難理解了。
政府統計爲了觀察總體趨勢，大多隱含平均的概念，例如今年製造業生產成長率高達7％，感覺已復甦，其實27箇中行業裡有20個行業仍處於衰退，擁有製造業七成勞工的傳統產業自然難以分享成長的喜悅，這說明長期以來用以描繪趨勢的總體統計、平均數字已漸失真。
那麼，何以2000年以前這些數據如常發佈，並未有什麼爭議，如今卻有這麼多人不認同？原因就在於母體結構變了，過去薪水儘管有差異，但沒差那麼大，因此平均數雖不中亦不遠矣，而各業獲利雖有高低，差距也不至於太遙遠，如此平均數還是有代表性的。然而，自2000年起隨着母體結構改變，所得、產業獲利兩極化，平均數已難以貼近多數人的感覺了。
近七成人口低於平均薪資
以薪資爲例，過去低於平均薪資的上班族不到六成，但如今低於平均薪資的人口將近七成，這麼多人低於平均數，平均薪資一公佈自然要被人嘲諷。幾年前行政院想解釋薪資統計，結果愈解釋愈糟，愈解釋民衆愈生氣，原因就是平均數離多數人的感覺太遙遠了。
從統計上來看，如果一羣數據的分佈是常態分配，平均數應該可以和大家共鳴的，因爲平均數等於中位數，但如今我們的薪資分佈曲線不是常態分配，而是高峰在左，尾巴拖得很長的右偏分佈，而且近年尾巴愈拖愈長，尾巴拖得長代表極端高薪的人數雖然不多，但他們的薪資卻以超乎想像的速度成長，因此把平均薪資拉高，使得七成的上班族望平均薪資而興嘆。
薪資分佈曲線右偏，這說明平均薪資已無法反映多數人的感受，那麼用什麼統計量（statistic）會比較適合呢？中位數、衆數都是不錯的選擇，因爲他們不會被極端值影響，中位數由於排序居中，較容易引起共鳴，也因此主計處2011年起就開始試編薪資中位數，那時發現2009年已有61.6％的上班族低於平均年薪，近年正式公佈後，低於平均數的人數扶搖直上，比率也愈來愈高，去年已接近七成。
不接地氣的「平均數」
從主計總處估算數字，工業與服務業年薪中位數近八年（2012～2019）僅由44.2萬升至49.8萬，平均年薪則由55.3萬升至64.4萬，兩者差距逐年擴大，這告訴我們每月發佈的薪資增幅（平均數）對多數人而言是高估的，是不接地氣的。
雖然政府每年會發布薪資中位數，但每月公佈的仍是平均數，也許主計總處可以運用統計方法推估，使我們月月皆可以看到中位數，有了這個接地氣的數字，對於政府施政必然更有幫助。