对原始数据进行重新分类需要满足的条件是： **所有情况都包含在新的类别中**、**类别间的差异大于类别内的差异**、**各类别之间没有重复和交叉**。 以下是具体分析： 1. **所有情况都包含在新的类别中**： 重新分类的目的是将原始数据完整地划分到新的类别中，确保没有遗漏。如果存在未被包含的情况，分类体系将不完整，影响后续分析的准确性。 2. **类别间的差异大于类别内的差异**： 这是分类的核心原则。有效的分类应使不同类别之间的特征差异显著（类别间差异大），而同一类别内的数据尽可能相似（类别内差异小）。例如，将动物分为“哺乳动物”和“非哺乳动物”时，哺乳动物内部（如人类、狗）的共同特征（如产奶）应远多于它们与非哺乳动物（如鸟类）的差异。 3. **各类别之间没有重复和交叉**： 分类的类别必须互斥，即每个数据点只能属于一个类别。若存在重叠（如一个数据同时属于两类），会导致统计混乱和分析偏差。例如，将产品按价格分为“低价”和“高价”时，需明确划分标准（如以中位数为界），避免同一产品被重复归类。 其他选项分析： - **类别内的差异大于类别间的差异**： 这是错误的。若类别内差异更大，说明分类标准不合理，未能有效区分不同群体。例如，将“水果”和“蔬菜”混为一谈，而内部差异（如苹果与香蕉、胡萝卜与菠菜）却更大，显然不符合分类逻辑。 - **分类范围可以缩小**： 分类范围是否缩小取决于具体需求，并非必要条件。例如，将“动物”细分为“哺乳动物”“鸟类”等是范围扩大（更具体），而合并类别才是缩小范围。因此，这一选项不具有普遍性。
