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2.分类标志要明确，要能包括所有的数据
对数据进行分组时，所依据的特性称为分组或分类的标志。
整理数据时，分组标志要明确并且在整理数据的过程中前后一致。
这就是说，关于被研究现象本质特性的概念要明确，不能既是这个又是那个。
另外，所依据的标志必须能将全部数据包括进去，不能有遗漏，也不能中途改变。
（三）分组的标志
分类标志有各种各样。
这些分类标志按形式大致可分为性质类别与数量类别两种。
1.性质类别
主要是根据事物的属性不同将被观测的事物加以划分，反映事物在组别、种类上的不同，不说明事物之间的数量差异。
例如将一组被试分为男性与女性，按年龄将其分为老年、中年及青年等等，这些不同的类别之间不说明差别的数量。
如果分类标志是成绩优劣，并分为优、良、中、差等，也是不同的性质类别。
这里分类标志本身包含着好与坏，但不能直接比较其相差的多少。
性质类别可根据事物的性质及研究的需要分成不同的层次，每个层次又可分为不同数量的细目。
在对观测数据按性质标志分组时，究竟分多少层次和细目，这要看研究的需要。
如果要对分类的数据作进一步分析，就还要看统计方法所提供的可能性。
2.数量类别
这是以数据的取值大小为分类标志，把数据按数值大小以分组或不分组的形式排出一个顺序来。
在这种排序中，项目本身就显示了分类的数量信息，这一点与性质类别明显不同。
对原始数据进行排序和分类以后，数量小的就可以直接计算，数量大时再做进一步分组，可制成次数分布表，它便于了解数据的总情况，并对于以后的统计分析或制定图表具有重要的意义。
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