統計の目的の一つは生資料の性質を理解する上で、大量の測定値にみられる性質を簡潔に記述することにある。少なくとも、測定値の分布の中心がどのあたりにあるのか、またどの程度のばらつきがあるのかを示す必要がある。ときには、分布が中心の値について対称的であるかなどの分布の形を表す尺度なども有用である。分布の中心の位置を測るのに一番よく使われる尺度としてよく知られているのは算術平均、あるいは単に平均である。平均は測定値の合計を測定数で割ったものである。ときには便利な中央値を使う。これは測定値を小さいものから大きいものへと順番に並べたとき、中心にくる測定値である(または測定値が偶数個であれば中心となる二つの値の平均値である)。分布がかなり非対称的なら、平均より中央値のほうがより適切であることが多い。寿命の分布で平均余命より中央値余命のほうが知りたいと思うことに近いのかも知れない。乳幼児死亡率の高い国では平均が中央値よりかなり低くなる。一つ役に立つ尺度として最頻値がある。これは資料で最も度数の多い測定値である。一峰性分布の多くは、中央値(median)が平均値(mean)と最頻値(mode)の間にあり、ちょうど単語がアルファベット順に並んでいるので覚えるのに都合がよい。平均値と中央値の(絶対値)差は、しばしば中央値と最頻値の(絶対値)差の約半分である。統計学でよく用いられる正規分布ではこれら三つの値は一致するが、一般にはほぼ次の関係があることが知られている。3(平均値-中央値)集団生物学でよく使われる平均に調和平均と幾何平均とがある。調和平均は逆数の平均の逆数である。数量が分数で表されるとき、分子よりも分母の影響が重要なときに使う。遺伝子頻度の機会的浮動は集団の大きさの逆数に比例する。したがっていくつかの集団の大きさを平均するにはそれらの調和平均を求める方が機会的浮動の効果を検討するのには適切である。幾何平均はN個の数値のN乗根である。数値の対数値の算術平均である。生物の資料はしばしば非対称的に分布する。体重やヒトの結婚年齢は数値の大きい方に歪む。対数をとることで対称になることがしばしばである。生物の増殖が幾何級数的であることと関係があるのかも知れない。数値計算でもかけ算より足し算の方が桁落ちの問題が少なくて済む。幾何平均は極端な数値があると分布の中心の尺度として使えないことがある。数値0があると幾何平均は常に0となるし、極端に大きな数値があると幾何平均は大きくなってしまう。関係があることはよく知られている。等号はすべての数値が同じときに成り立つ。6,7,8,9,9,10,10,10,11,11,12,13,17,19,21,25,30。