Distribuci vzorkování lze popsat výpočtem jeho střední a standardní chyby. Centrální limitní věta uvádí, že pokud je vzorek dostatečně velký, jeho distribuce se přiblíží distribuci populace, ze které jste vzorek odebrali. To znamená, že pokud by populace měla normální distribuci, bude mít i vzorek. Pokud neznáte rozložení populace, obecně se předpokládá, že je normální. Abyste mohli vypočítat rozdělení vzorkování, budete potřebovat znát směrodatnou odchylku populace.
Přidejte všechna pozorování dohromady a poté vydělte celkovým počtem pozorování ve vzorku. Například vzorek výšek všech ve městě může mít pozorování 60 palců, 64 palců, 62 palců, 70 palce a 68 palců a je známo, že město má normální rozložení výšky a směrodatnou odchylku 4 palce výšky. Průměr by (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 palce.
Přidejte 1 / velikost vzorku a 1 / velikost populace. Pokud je velikost populace velmi velká, stačí například lidem ve městě vydělit pouze 1 velikostí vzorku. Například město je velmi velké, takže by to bylo jen 1 / velikost vzorku nebo 1/5 = 0,20.
Vezměte druhou odmocninu výsledku z kroku 2 a poté jej vynásobte standardní odchylkou populace. Například druhá odmocnina 0,20 je 0,45. Potom 0,45 x 4 = 1,8 palce. Standardní chyba vzorku je 1,8 palce. Průměrná velikost 64,8 palce a standardní chyba 1,8 palce společně popisují rozdělení vzorku. Vzorek má normální rozdělení, protože město má.