基本內容
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。
步驟
1. 確定組數。一組數據的組數一般與數據本身的特點及數據的多少有關。由於分組的目的之一是為了觀察數據分布的特徵，因此組數的多少應適中。如組數太少，數據的分布就會過於集中，組數太多，數據的分布就會過於分散，這都不便於觀察數據分布的特徵和規律。組數的確定應以能夠顯示數據的分布特徵和規律為目的。
2.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。
3.根據分組整理成頻數分布表。
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。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。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。
套用
統計整理是對調查過程中得到的大量統計資料加工整理、匯總、列表的過程，處於統計工作的中間環節，起著承前啟後的作用。編制組距變數數列是數據整理過程中的一個關鍵環節，它不僅直接影響統計資料整理的科學性和準確性，而且最終影響著統計分析結果的真實性。
