以北京某高校学生宿舍热时开空调的行为为例,基于建筑人行为描述的动作模型,针对作为热时开空调行为驱动力的室内温度,开展驱动数据分组方式的探讨研究.在房间室内温湿度、人员在室情况及空调运行情况现场测试和问卷调查的基础上,分析指出传统的以.5℃或.0℃作为温度区间分隔点的数据分组方式有可能会导致不合理的结果,说明驱动数据合理分组的关键在于保证各个温度区间样本数量、进而空调行为概率的准确估计.对此,应用统计学抽样分布理论,计算获得能够可靠估计总体比例分布、也即空调行为概率所需的样本数量,再结合测试仪器精度,从温度区间间隔大小确定和温度区间中间点定位两个层面,分析确定出建筑空调行为分析描述中有关驱动数据合理分组的方法,并进一步结合实测案例,分析说明本研究所讨论驱动数据分组方法的可靠性和有效性.