ישנן שלוש דרכים לייצוג התפלגות שכיחויות, נסבירם ע"י דוגמא.    דוגמא 1   נתונים ציוניהם של 26 תלמידים:   10, 6, 7, 4, 10, 9, 7, 7, 5, 8, 10 ,9 ,10 ,6 ,6 ,4 ,5 ,7 .8 ,9 ,10 .6 ,8 ,7 ,5 ,9     דרך א': טבלת שכיחויות

f(x)  = שכיחות x = ציון 2 3 4 5 3 4 5 4 5 6 7 8 9 10

ניתן לראות ששני תלמידים קיבלו את הציון 4. סכום השכיחויות הוא 26 כמספר התלמידים.     דרך ב': גרף   דיאגרמת מקלות או היסטוגרמה, הנושא יוסבר בהמשך.     דרך ג': חוק   אם מצליחים למצוא נוסחא המקשרת בין ערכים אפשריים של המשתנה ושכיחויותיהם.                                                                    עבור: X<=7 ,    f(x) =X-2                             עבור: 7  X >,     f(x) =X-5                דוגמא 2    משקליהם של 100 סטודנטים זכרים:     מספר הסטודנטים משקל (ק"ג) 5 18 42 27 8 60-62 63-65 66-68 69-71 72-74

אפשר לראות שלא כל הערכים האפשריים מופיעים בטבלה, מה למשל עם סטודנט שמשקלו בין 68 ל- 69 ? לכן ניתן להפוך את הטבלה לטבלה עם גבולות אמיתיים, שיכללו את כל הערכים עד לרמת דיוק הנתונים (ספרות אחרי הנקודה) כמוסבר בדוגמא הבאה.      דוגמא 3            משקליהם של 100 סטודנטים זכרים:

מספר הסטודנטים משקל (ק"ג) 5 18 42 27 8 59.5-62.5 62.5-65.5 65.5-68.5 68.5-71.5 71.5-74.5

כדי למנוע משמעות כפולה, יש להימנע מבחירת גבולות אמיתיים אשר יתלכדו עם מדידות שהתקבלו למעשה. כך למשל לו היתה מדידה 62.5 , אי-אפשר היה לקבוע אם היא שייכת למרווח 62.5-65.5  או  59.5-62.5.     לכן, יש לבחור גבולות אמיתיים עם דרגת דיוק גדולה מזו הנמדדת, למשל אם מודדים חצאי ק"ג, הגבולות  האמיתיים יהיו: 59.95-62.95 62.95-65.95 וכו'.