Bất kỳ tập dữ liệu nào được tích lũy cho mục đích thống kê, chẳng hạn như dữ liệu điều tra dân số của Hoa Kỳ, đều chứa thông tin yêu cầu tổng hợp và tổng hợp. Hầu như không thể liệt kê các thuộc tính, ví dụ, như thu nhập cá nhân và quy mô gia đình. Các nhà thống kê sử dụng biểu đồ phân phối tần số để mô tả dữ liệu một cách toàn diện. Ví dụ, một biểu đồ chia dữ liệu thành các khoảng thời gian trong lớp và đếm tần số mà tất cả các thành viên thuộc khoảng thời gian đó xảy ra.Mặc dù không có quy tắc nghiêm ngặt nào về cách tính kích thước và số lượng khoảng thời gian của lớp, nhưng có một số tiêu chí thông thường hữu ích.
Tính toán phạm vi dữ liệu, nghĩa là, sự khác biệt giữa các điểm dữ liệu cao nhất và thấp nhất. Ví dụ: giả sử cá nhân được trả lương cao nhất ở Hoa Kỳ kiếm được 30 tỷ đô la mỗi năm và thấp nhất kiếm được bằng không. Phạm vi bằng 30 - 0, tương đương 30 tỷ đô la.
Xác định số lượng các lớp từ kích thước mẫu. Theo nguyên tắc thông thường, năm đến bảy lớp được sử dụng cho cỡ mẫu lên tới 50, tám đến 10 lớp cho cỡ mẫu trong khoảng từ 50 đến 100, 10 đến 15 lớp đối với cỡ mẫu trong khoảng từ 100 đến 250 và 15 đến 20 lớp đối với cỡ mẫu lớn hơn 250.
Tính khoảng thời gian của lớp bằng công thức sau: Khoảng thời gian của lớp = phạm vi ÷ số lớp. Nếu bạn có 15 loại thu nhập trong phân phối ví dụ về thu nhập, hãy tính ra 30 15 = 2 tỷ đô la. Thông thường, các nhà thống kê bỏ qua các số liệu cực kỳ cao và thấp và tập trung vào các tần số tầm trung. Vì lý do này, phân phối thu nhập ở Hoa Kỳ được trình bày trong các khoảng nhỏ hơn 10.000 đô la với thu nhập lớn hơn một con số nhất định, thường là một triệu, gộp lại trong một khoảng thời gian duy nhất.
Sử dụng theo ý của bạn khi tính toán khoảng thời gian của lớp. Chén thánh của một biểu đồ như biểu đồ là để truyền đạt thông tin liên quan một cách có ý nghĩa và đơn giản. Chọn khoảng thời gian trong lớp của bạn để truyền đạt thông tin mà bạn cho là đáng để độc giả chú ý.