Khi tập dữ liệu lớn hoặc liên tục, ta nhóm các giá trị vào các khoảng (lớp). Tần số ghép nhóm ($n_i$) là số lượng giá trị của dữ liệu rơi vào khoảng thứ $i$. Nó cho biết có bao nhiêu phần tử thuộc về một nhóm cụ thể. Ví dụ, nếu nhóm tuổi từ 10-15 có tần số ghép nhóm là 25, nghĩa là có 25 người trong độ tuổi đó.

Tần số tương đối ghép nhóm ($f_i$) là tỉ lệ giữa tần số ghép nhóm ($n_i$) của một khoảng và tổng số các giá trị ($N$) trong mẫu. Công thức tính là $f_i = \frac{n_i}{N}$. Giá trị này cho biết tỉ lệ (hoặc phần trăm) các giá trị thuộc về khoảng đó so với toàn bộ dữ liệu. Ví dụ, nếu $N=100$ và $n_i=20$, thì $f_i = \frac{20}{100} = 0.2$ hay $20\%$.

Các tần số ghép nhóm có hai tính chất quan trọng. Thứ nhất, tổng của tất cả các tần số ghép nhóm bằng tổng số các giá trị trong mẫu, tức là $\sum_{i=1}^{k} n_i = N$. Thứ hai, tổng của tất cả các tần số tương đối ghép nhóm luôn bằng $1$ (hoặc $100\%$), tức là $\sum_{i=1}^{k} f_i = 1$. Giá trị $f_i$ luôn nằm trong khoảng $[0, 1]$.

Việc ghép nhóm dữ liệu thành các khoảng tần số là rất hữu ích khi chúng ta có một lượng lớn dữ liệu hoặc dữ liệu là số liên tục. Thay vì xem xét từng giá trị riêng lẻ, việc nhóm lại giúp chúng ta phân tích dữ liệu một cách dễ dàng, trực quan hơn. Điều này làm nổi bật sự phân bố chung của dữ liệu và giúp rút ra các nhận xét tổng quát.