在数据分析和研究过程中，统计分组是一种基础且重要的方法。它通过对原始数据进行分类整理，使复杂的信息变得更加清晰易懂。统计分组的结果主要表现为数据的有序化呈现，这种表现形式有助于研究人员更深入地挖掘数据背后的价值。

首先，统计分组能够将大量的原始数据按照一定的标准或规则划分为若干个子集。每个子集内部的数据具有相似性，而不同子集之间的数据则存在差异。通过这种方式，我们可以更容易地发现数据间的规律和趋势。例如，在市场调查中，可以根据消费者的年龄、性别、收入水平等因素对消费者群体进行分组，从而更好地了解不同群体的需求特点。

其次，统计分组的结果还体现在数据可视化方面。经过分组后的数据可以以图表的形式展现出来，如柱状图、饼图等。这些直观的表现方式不仅便于人们理解和记忆，而且能帮助决策者快速做出判断。比如，在教育领域，教师可以通过对学生考试成绩的分组分析来调整教学策略，提高教学质量。

此外，统计分组还有助于简化复杂的统计计算过程。当面对海量的数据时，直接对其进行运算可能会非常耗时费力。而通过合理的分组操作，可以有效减少计算量，并提高结果的准确性。例如，在医学研究中，医生需要处理大量病人的生理指标数据，通过适当的分组可以加快诊断速度并提升治疗效果。

综上所述，统计分组的结果主要表现为数据的有序化呈现。这种表现形式对于科学研究、商业决策以及日常生活中的各种应用场景都有着重要意义。因此，在实际工作中我们应该充分利用统计分组的优势，合理运用这一工具来提高工作效率和质量。