数据分组的原则是遵循不重不漏 。数据分组是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的的数据称为分组数据 。方法有单变量值分组和组距分组两种 。
【数据分组的原则是什么】数据分组是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的的数据称为分组数据 。数据分组的主要目的是观察数据的分布特征 。数据分组后再计算出各组中数据出现的的频数，就形成了一张频数分布表 。在连续变量或变量值较多的情况下，通常采用组距分组 。它是将全部变量值依次划分为若干区间，并将这一区间的变量值作为一组 。在组距分组中，一个组的最小值称为下限；一个组的最大值称为上限 。采用组距分组时，需要遵循不重不漏的原则 。不重是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；不漏是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每一项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏 。
