當我們在進行T檢定、變異數分析時，有可能會因為某些組的樣本數過少而導致估計產生過高的偏誤。所以我們在做T檢定、變異數分析前，要先確認每一組的樣本數個數不至於相差過大。篩選的依據如下：
一、每一組樣本數都要占總樣本數10%以上
二、最大組與最小組之間樣本數比值不能超過4倍
若有一組沒有符合上述的規定，則需要進行並組的動作，也就是將相鄰的組別合併在一起，並賦予新的題項說明。在此特別強調，只有順序尺度才能進行並組的動作，其餘的尺度皆不能操作並組的動作。
例如我們的樣本在學歷上的次數分配表如表1。學歷位於國中以下的人數為8位、佔總樣本數的2.7%，不符合要求，因此將國中以下組別跟高中組別進行合併。
表1 學歷次數分配表(合併前)
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次數
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百分比
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有效百分比
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累積百分比
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有效
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國中以下
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8
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2.7
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2.7
|
2.7
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高中
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46
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15.6
|
15.6
|
18.3
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|
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大學
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190
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64.4
|
64.4
|
82.7
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研究所以上
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51
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17.3
|
17.3
|
100
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|
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總計
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295
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100
|
100
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操作過程如下：
1.「轉換」→「重新編碼為不同變數」
2.將「school學歷」選入à右邊數值變數對話方塊中à在右邊輸出變數對話方塊中的名稱輸入「school_new」à點選「變更」
3. 點選「舊值和新值」，在舊值框中輸入舊數值，新值框中輸入新的數值，點選「新增」，依序完成後，點選「繼續」，如此就完成合併。
合併組後新的次數分配表如表2，由表2可知，新的組別名稱高中以下人數為54位、佔總樣本的18.3%，並且最大組(大學)與最小組(研究所以上)間樣本數不超過4倍，因此可以做接下來的分析。
表2 學歷次數分配表(合併後)
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次數
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百分比
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有效百分比
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累積百分比
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||
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有效
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高中以下
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54
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18.3
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18.3
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18.3
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大學
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190
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64.4
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64.4
|
82.7
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研究所以上
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51
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17.3
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17.3
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100
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總計
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295
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100
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100
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