感謝B大整理的資料，
其實政府統計在去識別化的過程，本來就是靠不同的維度來模糊化你的個人資料。
當然平均數比起中位數較受極端值影響，但是即使給你中位數，那也不會是你!
我們可以做的就是不管哪一種統計量，都要求更細緻的資料，
比方說：目前證交所給的僅是公司別的平均年薪，如果可以再按照員工特性別，
諸如：員工性別、學歷、年資、年齡、職稱等其他維度，交叉出來的資料，
一定會更加細緻，使用者也能按照自我屬性去查找歸因自己的落點，
這時候因為特性相近，我反而覺得平均數跟中位數就沒多大的差異了。
畢竟統計本來就是給你趨勢跟方向，難不成要按照身分證字號統計每個人的薪資才叫準?
如此一來牽涉個資，大家又哀哀叫了~
不過現有資料如此，我們也將就一下。
我這邊用Power BI做出互動式散布圖，
大家可以依據上市櫃別及產業類別，
交叉查詢出各家公司的員工數及平均薪資分布情形，滑鼠點選資料標籤圖示，
可以看到更詳盡的資料，包括108/7/5的收盤價。(上市853家，上櫃733家)
http://bit.ly/2L3Ix9N
並以每個公司平均薪資為基底，粗略拉出產業薪資平均數及中位數，
也就是說一個公司就一個年薪，按照你選取的產業條件下，再次計算出平均數跟中位數
(不考慮員工人數)
再次強調，很粗的統計你也是能從型態趨勢去判斷哪些是給得起錢的公司，
糾結準不準這件事，其實有點本末倒置，政府能夠一次比一次好就萬幸了。
另外，我網誌有大致說明一下證交所這個薪資統計的緣由跟定義
http://bit.ly/3271mOR