Правильный выбор количества классов при построении частотного распределения важен, потому что это влияет на обобщение данных. 1

Если использовать слишком мало интервалов, то будет обобщено слишком много наблюдений и потеряны соответствующие характеристики. 1 Если использовать слишком много интервалов, то можно не получить достаточный уровень обобщения. 1

Также правильный выбор количества классов позволяет четко интерпретировать данные. 2 Отсутствие связи между количественным (значения интервала классов) и качественным (категории переменных) атрибутами обедняет интерпретацию данных и может привести к ошибочным выводам. 2

Таким образом, правильный выбор количества классов помогает улучшить понимание определённого явления и сделать интерпретацию данных более точной. 2

На практике определение полезного значения для количества интервалов часто включает проверку данных и вынесение оценочного суждения. 1