在统计学中，众数是指数据集中出现频率最高的数值。当数据量较大且需要进行分组处理时，计算众数的方法就需要相应的调整。分组数据的众数计算，主要依赖于对频数分布表的分析。

首先，我们需要构建一个频数分布表，将数据按照一定的区间范围进行分组，并记录每个区间的频数。接下来，找到频数最大的那个区间，这个区间就被称为众数组。然而，仅仅知道众数组还不够，还需要进一步精确地估算众数的具体值。

计算分组数据的众数可以采用以下公式：

\[ M = L + \frac{f_m - f_1}{(f_m - f_1) + (f_m - f_2)} \times h \]

其中：

- \( M \) 表示众数；

- \( L \) 是众数组的下限；

- \( f_m \) 是众数组的频数；

- \( f_1 \) 是众数组前一个区间的频数；

- \( f_2 \) 是众数组后一个区间的频数；

- \( h \) 是组距。

通过上述公式，我们可以较为准确地估算出分组数据中的众数。这种方法考虑了众数组及其相邻区间的频数差异，从而提高了众数估计的精度。

需要注意的是，在实际应用中，如果数据分布较为均匀或者没有明显的峰值，则可能不存在明确的众数。此外，分组数据的分组方式也会影响最终结果，因此合理选择分组区间至关重要。

总之，掌握分组众数的计算方法有助于我们更好地理解和分析统计数据，为决策提供科学依据。