Por exemplo, se uma classe tem 2500 indivíduos enquanto todas as demais estão entre 50 e 450, há um indício de que se está perdendo muita informação naquela classe, sendo ela merecedora de uma quebra em duas, três ou quatro novas classes (desde que as observações individuais estejam disponíveis em um arquivo ou um banco de dados).

Por outro lado, se a grande maioria das classes está com freqüência oscilando entre 200 e 580 e uma ou duas classes estão com 15 ou 20 observações, pode ser interessante, em busca de maior síntese quando da apresentação dos dados, agrupá-la(s) à(s) classe(s) vizinha(s) - inferior ou superior, conforme for mais adequado para uma leitura mais eficiente (não ignorando que quaisquer agregações diminuem a precisão das medidas que vierem a ser calculadas tomando por base os dados agregados, o que pode não ser conveniente).