在编写MeanMedDiff函数之前，需要先了解'均值中值差”是什么，以及如何计算它。

均值中值差是描述数据分布偏斜程度的统计量，它们之间的差异越大，数据越倾斜。计算方法是用所有数值的平均值减去所有数值的中位数。

下面是一个计算均值中值差的函数示例：

def mean_med_diff(values):
    mean = sum(values) / len(values) #计算平均数
    median = sorted(values)[len(values) // 2] #计算中位数
    return mean - median #返回均值中值差

我们需要传入一个数值列表作为该函数的输入。这里的代码通过计算输入值得平均值和中位数，并返回平均值减去中位数的结果。

可以通过以下步骤来测试MeanMedDiff函数的正确性：

1. 定义一个包含数字的列表

values = [3, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 16, 20]

2. 调用MeanMedDiff函数并将列表作为参数传入。

result = mean_med_diff(values)

3. 输出结果

print(result)

输出结果应为：

2.2666666666666666

即均值中值差的结果为2.27。这意味着这些数字比中位数偏了2.27，即倾斜的程度。

这是一个简单的MeanMedDiff函数的编写示例，希望能对您有所帮助。