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每組的最高數值與最低數值之間的距離。在分組整理統計量數時,組的大小可因系列內量數的全距及所要劃分的組數的不同而有所不同。每一組的最小限度叫做下限,最大限度叫做上限。下限和上限之間的距離,即為組距。

1組距分組

組距分組是將全部變數值依次劃分為若干個區間,並將這一區間的變數值作為一組。組距分組是數值型數據分組的基本形式。
在組距分組中,各組之間的取值界限稱為組限,一個組的最小值稱為下限,最大值稱為上限;上限與下限的差值稱為組距;上限與下限值的平均數稱為組中值,它是一組變數值的代表值。
把所有數據分成若干組,每個小組的兩個端點之間的距離(組內數據的取值範圍)稱為組距。

2組距分組的步驟

例如,某生產車間50名工人日加工零件數如下(單位:個)。試對數據進行組距分組。
117,108,110,112,137,122,131,118,134,114,124,125,123,127,120,129,117,126,123,128,139,122,133,119,124 ,107,133,134,113,115 ,117,126,127,120,139, 130,122,123,123,128,122,118,118,127,124,125,108,112,135,121
採用組距分組需要經過以下幾個步驟:
第二步
確定各組的組距。組距是一個組的上限與下限的差,可根據全部數據的最大值和最小值(即極差)及所分的組數來確定,即組距=(最大值-最小值)÷組數。例如,對於前例的數據,最大值為139,最小值為107,則組距=(139-107)÷7=4.6。為便於計算,組距宜取5或10的倍數,而且第一組的下限應低於最小變數值,最後一組的上限應高於最大變數值,因此組距可取5。

第三步

根據分組整理成頻數分佈表。比如對上面的數據進行分組,可得到下面的頻數分佈表,見表:
某車間50名工作日加工零件數分組表
按零件數分組
頻數(人)
頻率(%)
105-109
3
6
110-114
5
10
115-119
8
16
120-124
14
28
125-129
10
20
130-134
6
12
135-139
4
8
合計
50
100

3組距分組的原則

採用組距分組時,需要遵循「不重不漏」的原則。「不重」是指一項數據只能分在其中的某一組,不能在其他組中重複出現;「不漏」是指組別能夠窮盡,即在所分的全部組別中每項數據都能分在其中的某一組,不能遺漏。
為解決「不重」的問題,統計分組時習慣上規定「上組限不在內」,即當相鄰兩組的上下限重疊時,恰好等於某一組上限的變數值不算在本組內,而計算在下一組內。例如,在表的分組中,120這一數值不計算在「115-120」這一組內,而計算在「120-125」組中,其餘類推。當然,對於離散變數,可以採用相鄰兩組組限間斷的辦法解決「不重」的問題。例如,可對上面的數據做如下的分組,如表:
某車間50名工人日加工零件數分組表
按零件數分組
頻數(人)
頻率(%)
105-109
3
6
110-114
5
10
115-119
8
16
120-124
14
28
125-129
10
20
130-134
6
12
135-139
4
8
合計
50
100
而對於連續變數,可以採取相鄰兩組組限重疊的方法,根據「上組限不在內」的規定解決不重的問題,也可以對一個組的上限值採用小數點的形式,小數點的位數根據所要求的精度具體確定。例如,對零件尺寸可以分組為10-11.99、12-13.99、14-15.99,等等。
在組距分組中,如果全部數據中的最大值和最小值與其他數據相差懸殊,為避免出現空白組(即沒有變數值的組)或個別極端值被漏掉,第一組和最後一組可以採取「××以下」及「××以上」這樣的開口組。開口組通常以相鄰組的組距作為其組距。例如,在上面的50個數據中,假定將最小值改為94,最大值改為160,採用上面的分組就會出現「空白組」,這時可採用「開口組」,如表:
某車間50名工人日加工零件數分組表
按零件數分組
頻數(人)
頻率(%)
110以下
3
6
110-115
5
10
115-120
8
16
120-125
14
28
125-130
10
20
130-135
6
12
135以上
4
8
合計
50
100
按零件數分組頻數(人)頻率(%)
為了統計分析的需要,有時需要觀察某一數值以下或某一數值以上的頻數或頻率之和,還可以計算出累積頻數或累積頻率。
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