Dữ liệu thống kê có thể được nhóm lại thành các khoảng $[a_i; a_{i+1})$. Mỗi nhóm có tần số $n_i$ (số phần tử trong nhóm). Giá trị đại diện cho mỗi nhóm là trung điểm $x_i = \dfrac{a_i + a_{i+1}}{2}$. Đây là cách biểu diễn dữ liệu khi có quá nhiều giá trị riêng lẻ hoặc dữ liệu liên tục.

Số trung bình $\bar{x}$ của mẫu số liệu ghép nhóm được tính bằng công thức: $\bar{x}=\dfrac{1}{n}\sum_{i=1}^{k} n_i x_i$, trong đó $n$ là tổng số phần tử (tổng tần số), $n_i$ là tần số của nhóm thứ $i$, và $x_i$ là giá trị đại diện của nhóm thứ $i$. Công thức này cho phép tính toán giá trị trung bình một cách xấp xỉ.

Để tìm trung vị, trước tiên ta xác định nhóm chứa trung vị. Đó là nhóm đầu tiên có tần số tích lũy lớn hơn hoặc bằng $n/2$. Sau đó, ta sử dụng công thức nội suy để tính giá trị trung vị chính xác hơn trong nhóm đó. Trung vị ít bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lệ hơn số trung bình.

Mốt của mẫu số liệu ghép nhóm là giá trị đại diện của nhóm có tần số lớn nhất (còn gọi là nhóm chốt). Có công thức nội suy để tìm mốt một cách chính xác hơn, giúp xác định giá trị có khả năng xuất hiện nhiều nhất trong dữ liệu đã được nhóm.