感谢B大整理的资料，
其实政府统计在去识别化的过程，本来就是靠不同的维度来模糊化你的个人资料。
当然平均数比起中位数较受极端值影响，但是即使给你中位数，那也不会是你!
我们可以做的就是不管哪一种统计量，都要求更细致的资料，
比方说：目前证交所给的仅是公司别的平均年薪，如果可以再按照员工特性别，
诸如：员工性别、学历、年资、年龄、职称等其他维度，交叉出来的资料，
一定会更加细致，使用者也能按照自我属性去查找归因自己的落点，
这时候因为特性相近，我反而觉得平均数跟中位数就没多大的差异了。
毕竟统计本来就是给你趋势跟方向，难不成要按照身分证字号统计每个人的薪资才叫准?
如此一来牵涉个资，大家又哀哀叫了~
不过现有资料如此，我们也将就一下。
我这边用Power BI做出交互式散布图，
大家可以依据上市柜别及产业类别，
交叉查询出各家公司的员工数及平均薪资分布情形，鼠标点选资料标签图示，
可以看到更详尽的资料，包括108/7/5的收盘价。(上市853家，上柜733家)
http://bit.ly/2L3Ix9N
并以每个公司平均薪资为基底，粗略拉出产业薪资平均数及中位数，
也就是说一个公司就一个年薪，按照你选取的产业条件下，再次计算出平均数跟中位数
(不考虑员工人数)
再次强调，很粗的统计你也是能从型态趋势去判断哪些是给得起钱的公司，
纠结准不准这件事，其实有点本末倒置，政府能够一次比一次好就万幸了。
另外，我网志有大致说明一下证交所这个薪资统计的缘由跟定义
http://bit.ly/3271mOR