在医学研究中，存在着一些独特的资料类型。它们包括抗体滴度、细菌计数、血清凝集效价以及特定物质的浓度等。这些数据的显著特点是观察值之间按照倍数关系变化。为了描述这些数据的平均水平，我们可以采用计算几何均数的方法。
几何均数，以G表示，其计算方式十分直接：将一组观测值连乘后开方。为了方便计算，我们常常使用对数形式进行计算。
几何均数的计算实质上是各观察值对数后的均值再取反对数。在医学研究中，几何均数在血清学和微生物学等领域有着广泛的应用。对于那些呈现偏态分布的数据，经过对数变换后，如果呈现出对称分布，我们也可以采用几何均数来描述其平均水平。
值得注意的是，当观察值中存在0或负数时，我们需要在进行对数变换前加上一个常数。同一组观察值的几何均数总是小于其算术均数。
例一：测得10个人的血清滴度倒数数据为2, 2, 4, 4, 8, 8, 8, 8, 32, 32。若直接计算算术均数，其值为Xˉ=10.8。但考虑到数据的特性，选择几何均数更为合适。
在这种情况下，算术均数无法准确反映血清滴度的平均水平。而几何均数的计算结果则表明，这10份血清滴度的平均水平为1:7，更加符合实际观察情况。
例二：使用浸出液钩端螺旋体菌苗对326名农民进行接种后，2个月测得血清IgG抗体滴度。我们尝试计算平均抗体滴度。
经过计算，浸出液钩端螺旋体菌苗接种2个月后，血清IgG抗体的平均滴度为1:139。这一数据能够较好地反映接种效果和抗体产生情况。