Η στατιστική ταξινόμηση είναι η διαίρεση των δεδομένων σε σημαντικές κατηγορίες για ανάλυση. Είναι δυνατή η εφαρμογή στατιστικών τύπων σε δεδομένα για να γίνει αυτό αυτόματα, επιτρέποντας την επεξεργασία δεδομένων μεγάλης κλίμακας κατά την προετοιμασία για ανάλυση. Υπάρχουν ορισμένα τυποποιημένα συστήματα για κοινούς τύπους δεδομένων, όπως αποτελέσματα από μελέτες ιατρικής απεικόνισης. Αυτό επιτρέπει σε πολλές οντότητες να αξιολογούν δεδομένα με τις ίδιες μετρήσεις, ώστε να μπορούν να συγκρίνουν και να ανταλλάσσουν πληροφορίες εύκολα.
Καθώς οι ερευνητές και άλλα μέρη συλλέγουν δεδομένα, μπορούν να τα αντιστοιχίσουν σε χαλαρές κατηγορίες με βάση παρόμοια χαρακτηριστικά. Μπορούν επίσης να αναπτύξουν τύπους για να ταξινομήσουν τα δεδομένα τους όπως εισέρχονται, χωρίζοντάς τα αυτόματα σε συγκεκριμένες στατιστικές ταξινομήσεις. Καθώς συλλέγουν πληροφορίες, οι ερευνητές μπορεί να μην γνωρίζουν πολλά για τα δεδομένα τους, γεγονός που καθιστά δύσκολη την ταξινόμηση. Οι τύποι μπορούν να προσδιορίσουν σημαντικά χαρακτηριστικά που θα χρησιμοποιηθούν ως πιθανά αναγνωριστικά κατηγορίας.
Η επεξεργασία δεδομένων απαιτεί στατιστική ταξινόμηση για τον διαχωρισμό διαφορετικών ειδών πληροφοριών για ανάλυση και σύγκριση. Για παράδειγμα, σε μια απογραφή, οι εργαζόμενοι θα πρέπει να μπορούν να διερευνούν πολλαπλές παραμέτρους για να παρέχουν μια ουσιαστική αξιολόγηση των δεδομένων που συλλέγουν. Χρησιμοποιώντας δηλώσεις στα έντυπα απογραφής, ένας αλγόριθμος στατιστικής ταξινόμησης μπορεί να διαχωρίσει διαφορετικούς τύπους νοικοκυριών και ατόμων με βάση πληροφορίες όπως η ηλικία, η διαμόρφωση του νοικοκυριού, το μέσο εισόδημα κ.λπ.
Τα δεδομένα που συλλέγονται πρέπει να είναι ποσοτικής φύσης για να λειτουργήσει η στατιστική ανάλυση. Οι ποιοτικές πληροφορίες μπορεί να είναι πολύ υποκειμενικές. Ως αποτέλεσμα, οι ερευνητές πρέπει να σχεδιάσουν προσεκτικά μεθόδους συλλογής δεδομένων για να λάβουν πληροφορίες που μπορούν πραγματικά να χρησιμοποιήσουν. Για παράδειγμα, σε μια κλινική δοκιμή, οι παρατηρητές που συμπληρώνουν φόρμες κατά τη διάρκεια των εξετάσεων παρακολούθησης θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν μια ρουμπρίκα βαθμολόγησης για να αξιολογήσουν την υγεία των ασθενών. Αντί για μια ποιοτική αξιολόγηση όπως «ο ασθενής φαίνεται καλός», ο ερευνητής θα μπορούσε να ορίσει μια βαθμολογία επτά σε μια κλίμακα, την οποία ένας τύπος θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει για την επεξεργασία των δεδομένων.
Οι στατιστικολόγοι χρησιμοποιούν μια ποικιλία τεχνικών για τη στατιστική ταξινόμηση και την ανάπτυξη κατάλληλων τύπων για την επεξεργασία των δεδομένων τους. Τα σφάλματα σε αυτό το στάδιο της ανάλυσης δεδομένων μπορούν να επιδεινωθούν σε μεταγενέστερη έρευνα και ανάλυση. Είναι σημαντικό να σκεφτόμαστε τη φύση του συνόλου δεδομένων, τις πληροφορίες που θέλουν να αντλήσουν οι άνθρωποι από αυτό και πώς θα χρησιμοποιηθεί το υλικό. Σε επίσημες εργασίες, οι ερευνητές πρέπει να συζητήσουν το σύστημα στατιστικής ταξινόμησης που επέλεξαν να χρησιμοποιήσουν και πολλοί παρέχουν επίσης ακατέργαστα δεδομένα για να επιτρέψουν στους αναθεωρητές να εξετάσουν μόνοι τους τις πληροφορίες για να καθορίσουν την εγκυρότητα των συμπερασμάτων που καταλήγουν στη μελέτη.