Thống kê điểm của 2850 sinh viên tham gia kỳ thi giữa kỳ môn Xác suất thống kê ta nên ưu tiên sắp xếp dữ liệu theo:

Khi thống kê điểm của một lượng lớn sinh viên (2850 sinh viên) tham gia một kỳ thi, mục tiêu là tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả để dễ dàng phân tích và rút ra kết luận. Trong trường hợp này: * **Mẫu phân lớp (A)**: Thường được sử dụng khi dữ liệu có thể được chia thành các nhóm hoặc lớp dựa trên một số tiêu chí nhất định (ví dụ: xếp loại học lực). Tuy nhiên, việc chia điểm thi thành các lớp có thể làm mất thông tin chi tiết về điểm số cụ thể. * **Mẫu lặp (B)**: Không phù hợp trong trường hợp này vì nó chỉ đơn giản là lặp lại dữ liệu, không giúp ích cho việc phân tích tổng thể. * **Mẫu đơn (C)**: Không rõ ràng trong bối cảnh này. Có thể hiểu là một mẫu dữ liệu duy nhất, không được tổ chức, và do đó không hiệu quả để xử lý lượng lớn dữ liệu. Do đó, chúng ta cần một cách sắp xếp dữ liệu sao cho có thể dễ dàng thấy được phân bố điểm, các khoảng điểm phổ biến, điểm trung bình, v.v. Điều này có thể thực hiện bằng cách sắp xếp điểm số một cách có hệ thống, cho phép phân tích dễ dàng hơn về phân bố điểm và các thống kê mô tả. Vậy nên, các phương án A, B, D đều không thực sự phù hợp. Tuy nhiên, xét trong các phương án được đưa ra, mẫu phân lớp (A) có thể là lựa chọn hợp lý nhất nếu chúng ta muốn chia sinh viên thành các nhóm điểm khác nhau (ví dụ: giỏi, khá, trung bình,...). Mặc dù không phải là cách tiếp cận lý tưởng, nhưng trong các lựa chọn này, nó có vẻ hữu ích hơn các phương án còn lại.