Tilastollinen luokittelu on tietojen jakaminen mielekkäisiin luokkiin analysointia varten. On mahdollista soveltaa tilastollisia kaavoja tietoihin tämän tekemiseksi automaattisesti, mikä mahdollistaa laajamittaisen tietojenkäsittelyn analyysiä valmisteltaessa. Joitakin standardoituja järjestelmiä on olemassa yleisille tietotyypeille, kuten lääketieteellisten kuvantamistutkimusten tuloksille. Tämän avulla useat entiteetit voivat arvioida tietoja samoilla mittareilla, jotta he voivat vertailla ja vaihtaa tietoja helposti.
Kun tutkijat ja muut osapuolet keräävät tietoja, he voivat jakaa sen löysiin luokkiin samanlaisten ominaisuuksien perusteella. He voivat myös kehittää kaavoja luokitellakseen tietonsa sellaisina kuin ne tulevat, jakamalla ne automaattisesti erityisiin tilastollisiin luokituksiin. Kerätessään tietoja tutkijat eivät välttämättä tiedä kovin paljon tiedoistaan, mikä vaikeuttaa luokittelua. Kaavat voivat tunnistaa tärkeitä ominaisuuksia, joita voidaan käyttää mahdollisina luokkatunnisteina.
Tietojen käsittely vaatii tilastollista luokittelua erilaisten tietojen erottamiseksi analysointia ja vertailua varten. Esimerkiksi väestönlaskennassa työntekijöiden pitäisi pystyä tutkimaan useita parametreja voidakseen antaa järkevän arvion keräämistään tiedoista. Käyttämällä väestönlaskentalomakkeita koskevia ilmoituksia tilastollinen luokitusalgoritmi voi erottaa erilaiset kotitaloudet ja yksilöt sellaisten tietojen perusteella, kuten ikä, kotitalouden kokoonpano, keskitulo ja niin edelleen.
Kerättyjen tietojen on oltava luonteeltaan määrällisiä, jotta tilastollinen analyysi toimisi. Laadulliset tiedot voivat olla liian subjektiivisia. Tämän seurauksena tutkijoiden on suunniteltava tiedonkeruumenetelmät huolellisesti saadakseen tietoja, joita he voivat todella käyttää. Esimerkiksi kliinisessä tutkimuksessa tarkkailijat, jotka täyttävät lomakkeita seurantakokeiden aikana, voisivat arvioida potilaan terveyttä pisteytysrubriikin avulla. Laadullisen arvioinnin, kuten “potilas näyttää hyvältä”, sijaan tutkija voisi antaa asteikolla seitsemän pistettä, jota kaava voisi käyttää tietojen käsittelyyn.
Tilastot käyttävät erilaisia menetelmiä tilastolliseen luokitteluun ja asianmukaisten kaavojen kehittämiseen tietojensa käsittelemiseksi. Virheitä tässä tietojen analysointivaiheessa voidaan lisätä myöhempään tutkimukseen ja analyysiin. On tärkeää miettiä tietojoukon luonnetta, tietoja, joita ihmiset haluavat vetää siitä ja miten materiaalia käytetään. Muodollisissa papereissa tutkijoiden on keskusteltava käyttämästään tilastollisesta luokittelujärjestelmästä, ja monet tarjoavat myös raakadataa, jotta arvioijat voivat tarkastella tietoja itse määrittääkseen tutkimuksessa tehtyjen johtopäätösten pätevyyden.