다음 제시문에 근거하여 판단할 때 <보기>에서 옳은 것을 모두 고르면?

중위값(median)은 관찰값을 크기 순서로 나열했을 경우 가장 중앙에 위치하게 되는 값을 말하며, 평균(mean)은 관찰값의 합을 관찰값의 개수로 나눈 값을 말한다.
만일 관찰값의 분포가 좌우대칭의 종모양인 경우 중위값과 평균은 일치한다.
그러나 분포가 좌 또는 우로 치우쳐 있는 경우에는 평균이 극단값에 민감하게 영향을 받기 때문에 중위값과 평균은 일치하지 않는다.

경제 관련 자료의 경우 분포가 대칭인 것보다는 비대칭인 경우가 대부분을 차지하고 있다.
대표적 예로서 소득분포의 경우에는, 어느 나라에서나 분포의 봉우리가 가운데보다 왼쪽(소득이 적은 쪽)에 치우치게 되어 평균소득이 중위소득보다 크게 된다.
이 경우 다수의 인구(또는 가구)가 평균소득에 훨씬 못 미치는 소득수준에 머무르게 되기 때문에 이 평균소득을 근거로 한 국가의 후생수준을 평가하는 것은 문제가 있다.
이 같은 이유로 미국에서는 오래 전부터 지역주민들의 경제적 능력을 대표하는 수치로 평균소득이 아닌 중위소득을 공개하였다.

통계학적으로 중위값과 평균을 구하는 데는 동일한 양의 정보가 필요하기 때문에 지금까지 정부통계로 평균을 발표하던 것을 중위값으로 대체하거나 또는 중위값을 추가로 공개하더라도 추가적인 노력이나 비용이 필요없다.
그러나 정부가 정책을 입안할 때 어느 수치를 기준으로 하느냐에 따라 정책효과나 정책으로 인해 영향을 받게 되는 지역이나 주민은 달라질 가능성이 매우 크다.
해당 변수의 분포가 비대칭일수록 그 영향은 당연히 더욱 커지게 된다.

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<보 기>

ㄱ. 정부는 신뢰성 있는 정보의 전달을 위해 추가비용이 들겠지만 평균과 중위값 정보를 동시에 제공해야 한다.

ㄴ. 각 국가별 무역수지를 조사하고 정책을 결정할 경우 중위값을 사용하더라도 평균값을 사용하는 경우와 같이 극단값의 영향을 크게 받는다.

ㄷ. 전국 주택가격의 가격 분포가 대칭적이라면 굳이 중위값을 사용할 필요가 없다.

ㄹ. 평균소득과 중위소득의 차이가 클 경우 평균소득으로 후생수준을 판단하는 것은 적정한 방법이라 할 수 없다.

ㅁ. 특정 경제변수의 분포가 우측(경제변수의 크기가 큰 쪽)으로 치우친 경우 중위값이 평균보다 좌측에 있다.

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① ㄱ, ㄴ　　　　　　② ㄴ, ㄹ

③ ㄷ, ㄹ　　　　　　④ ㄱ, ㄴ, ㅁ

⑤ ㄷ, ㄹ, ㅁ