在预防医学中，选择合适的集中趋势测量方法对于数据分析和研究结论至关重要。不同的数据类型和分布特性决定了应该采用哪种度量方式来描述一组数据的中心位置或典型值。以下是几种常见的集中趋势测度及其适用情况：
1. 算术平均数（均值）：当数据呈正态分布时，算术平均数是最常用的集中趋势指标。它能够反映所有观测值的信息，并且对极端值较为敏感。因此，在没有明显异常点或者偏斜不严重的情况下使用。
2. 中位数：对于非正态分布的数据集（如右偏或左偏），尤其是存在极值影响时，中位数是更好的选择。中位数不受少数极端值的影响，能较好地代表大部分数据的中心位置。
3. 众数：当需要了解某一变量最常见的取值时可以使用众数。它适用于名义尺度和顺序尺度的数据分析，在描述类别型或离散型特征时非常有用。
4. 加权平均数：如果各观测值的重要性不同，可以通过加权的方式计算平均数。例如在健康风险评估中，某些因素可能比其他因素更重要，则给予这些因素更高的权重。
5. 几何平均数：当数据为比率形式或变化幅度较大时（如细菌数量的变化），几何平均数能够提供更有意义的结果。它适用于对数正态分布的数据集。

选择适当的集中趋势测量方法需要考虑研究目的、数据的性质以及分布特点等因素，确保所选指标能准确反映数据的真实情况并支持合理的结论。在实际应用中，有时也会结合多种度量方式综合分析，以全面了解数据特征。