Khi độ chênh lệch các số liệu trong mẫu quá lớn, đại lượng thích hợp để đại diện cho các số liệu trong mẫu thường là **tính trung vị**. Tuy nhiên, trong các lựa chọn mà bạn đưa ra, nếu có một sự lựa chọn cho "Số trung bình" thì đại lượng này dễ sai lệch khi có các số liệu cực trị. Vậy trong trường hợp này, nếu "Số trung bình" không phù hợp, đại lượng "Độ lệch chuẩn" có thể sẽ được dùng để biểu thị sự phân tán của dữ liệu.

Cụ thể, trong trường hợp chênh lệch lớn, **tính trung vị** (không nằm trong các lựa chọn bạn đưa ra) sẽ là lựa chọn phù hợp nhất, nhưng nếu phải chọn từ những gì đã có, có thể nghiêng về "Độ lệch chuẩn".