米国国勢調査データなど、統計目的で蓄積されたデータセットには、合計と集計が必要な情報が含まれています。個々の収入や家族の規模など、属性をリストすることはほとんど不可能です。統計学者は、頻度分布グラフを使用して、包括的な方法でデータを描写します。たとえば、ヒストグラムはデータをクラス間隔に分割し、そのクラス間隔に属するすべてのメンバーが発生する頻度をカウントします。クラス間隔のサイズと数の計算方法に関する厳密な規則はありませんが、いくつかの有用な従来の基準があります。
データの範囲、つまり最高と最低のデータポイントの差を計算します。たとえば、米国で最も給与の高い個人が年間300億ドルを稼ぎ、最も低い個人がゼロを稼得すると仮定します。範囲は30-0で、これは300億ドルに相当します。
サンプルサイズからクラスの数を決定します。経験則として、最大50のサンプルサイズには5〜7クラス、50〜100のサンプルサイズには8〜10クラス、100〜250のサンプルサイズには10〜15クラス、サンプルサイズには15〜20クラスを使用します。 250を超える。
次の式を使用して、クラスの間隔を計算します。クラスの間隔=範囲÷クラスの数。所得の分布の例に15のクラスの所得がある場合、30÷15 = 20億ドルを計算します。多くの場合、統計学者は極端に高い数値と低い数値を無視し、中域の周波数に焦点を合わせます。このため、米国の所得分布は10,000ドルの短い間隔で表示され、特定の数値（通常は100万）を超える収入が単一のクラス間隔にまとめられます。
クラス間隔を計算するときは、あなたの裁量を使用してください。ヒストグラムなどのグラフの聖杯は、意味のある簡単な方法で関連情報を伝えることです。クラスの間隔を選択して、読者の注目に値すると思われる情報を伝えます。