Oft ist es nicht sinnvoll und auch nicht nötig, stetige Größen (Merkmale mit stetiger Ausprägung) beliebig genau anzugeben, so dass diese klassiert ausgewertet werden. (Das Gewicht einer erwachsenen Person wird z.B. in Kilogramm und nicht in Gramm oder noch genauer angegeben). Außerdem ist jeder Messung aufgrund der Möglichkeiten der Messmethodik Grenzen gesetzt, was die Genauigkeit der Angabe betrifft. Es werden somit Klassen gebildet, die unterschiedlich große aneinandergrenzende Intervalle bilden.
Die gewählte Klassenbreite richtet sich nach dem untersuchten Merkmal und der Fragestellung. Je breiter die Klassen gewählt werden, desto größer ist der Informationsverlust.
Bei der Wahl der Klassenbreite sollte immer berücksichtigt werden, dass diese verlorenen Informationen in der weiteren Auswertung nicht mehr zur Verfügung stehen. Es gilt also, möglichst viel Information möglichst genau zu analysieren oder übersichtlich darzustellen.
Dies ist weitestgehend gewährleistet, wenn die Klassenanzahl ungefähr der Wurzel aus der Stichprogengröße entspricht. Bei sehr großen Stichproben wird eine kleinere Anzahl Klassen gewählt. Es ist weiterhin wichtig, festzulegen, welcher Klasse Werte auf den Grenzen zwischen zwei Klassen zugeordnet werden. Entweder werden die Klassengrenzen so gewählt, dass keine Messungen auf die Grenzen fallen oder es werden halboffene Intervalle gebildet (nur die jeweils linke oder rechte Grenze gehört zur jeweiligen Klasse).
Möglichkeiten der grafischen Darstellung der Häufigkeiten pro Klasse einer stetigen Größe bieten das Histogramm oder Stamm-und-Blatt-Diagramm (Stem-and-Leaf Plot).
Auch diskrete und qualitative Merkmale können in Klassen zusammengefasst werden, aber auch hier ist zu bedenken, dass eine Klassierung immer mit einem Verlust an Informationen einhergeht.
