Distribúciu vzorkovania možno opísať výpočtom jej strednej a štandardnej chyby. Centrálna limitná veta uvádza, že ak je vzorka dostatočne veľká, jej distribúcia sa bude približovať distribúcii populácie, z ktorej ste vzorku odobrali. To znamená, že ak mala populácia normálne rozdelenie, tak aj vzorka. Ak nepoznáte rozloženie obyvateľstva, vo všeobecnosti sa predpokladá, že je to normálne. Aby ste mohli vypočítať distribúciu vzoriek, budete musieť poznať štandardnú odchýlku populácie.
Sčítajte všetky pozorovania spolu a potom vydelte celkovým počtom pozorovaní vo vzorke. Napríklad vzorka výšok každého v meste môže mať pozorovania 60 palcov, 64 palcov, 62 palcov, 70 palcov a 68 palcov a je známe, že mesto má vo výškach normálne rozloženie výšky a štandardnú odchýlku 4 palce. , Priemer by (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 palca.
Pridajte 1 / veľkosť vzorky a 1 / veľkosť populácie. Ak je veľkosť populácie veľmi veľká, napríklad všetci ľudia v meste, stačí vydeliť 1 veľkosťou vzorky. Napríklad mesto je veľmi veľké, takže by to malo byť iba 1 / veľkosť vzorky alebo 1/5 = 0,20.
Vezmite druhú odmocninu výsledku z kroku 2 a potom ju vynásobte štandardnou odchýlkou populácie. Napríklad druhá odmocnina 0,20 je 0,45. Potom 0,45 x 4 = 1,8 palca. Štandardná chyba vzoriek je 1,8 palca. Spoločne priemer distribúcie vzorky predstavuje priemer 64,8 palca a štandardná chyba 1,8 palca. Vzorka má normálne rozdelenie, pretože mesto to robí.