შერჩევის განაწილების აღწერა შესაძლებელია მისი საშუალო და სტანდარტული შეცდომის გაანგარიშებით. ცენტრალური ლიმიტის თეორემა აცხადებს, რომ თუ ნიმუში საკმარისად დიდია, მისი განაწილება მიახლოებითი იქნება იმ პოპულაციისა, საიდანაც თქვენ აიღეთ ნიმუში. ეს ნიშნავს, რომ თუ მოსახლეობას ნორმალური განაწილება ჰქონდა, ეგრეც იქნება ნიმუში. თუ თქვენ არ იცით მოსახლეობის განაწილება, ზოგადად ნორმალურად ითვლება. თქვენ უნდა იცოდეთ მოსახლეობის სტანდარტული გადახრა, რომ გამოთვალოთ შერჩევის განაწილება.
დაამატეთ ყველა დაკვირვება ერთად და შემდეგ გაანაწილეთ დაკვირვების საერთო რაოდენობაზე. მაგალითად, ქალაქის ყველა სიმაღლის ნიმუში შეიძლება ჰქონდეს დაკვირვებები 60 დიუმით, 64 ინჩით, 62 ინჩით, 70 დიუმი და 68 ინჩი და ცნობილია, რომ ქალაქს აქვს ნორმალური სიმაღლის განაწილება და სტანდარტული გადახრა 4 ინჩში სიმაღლეები. საშუალო იქნებოდა (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 ინჩი.
დაამატეთ 1 / ნიმუშის ზომა და 1 / მოსახლეობის ზომა. თუ მოსახლეობის რაოდენობა ძალიან დიდია, მაგალითად, ქალაქის ყველა ადამიანი, თქვენ მხოლოდ 1 უნდა გაყოთ ნიმუშის ზომაზე. მაგალითად, ქალაქი ძალიან დიდია, ასე რომ, ის მხოლოდ 1 / ნიმუშის ზომა იქნება ან 1/5 = 0.20.
აიღეთ შედეგის კვადრატული ფესვი ნაბიჯი 2-დან და შემდეგ გაამრავლეთ იგი მოსახლეობის სტანდარტული გადახრით. მაგალითად, 0.20 კვადრატული ფესვი არის 0.45. შემდეგ, 0.45 x 4 = 1.8 ინჩი. ნიმუშის სტანდარტული შეცდომაა 1.8 ინჩი. ერთად, საშუალო, 64.8 ინჩი და სტანდარტული შეცდომა, 1.8 ინჩი, აღწერს ნიმუშის განაწილებას. ნიმუშს აქვს ნორმალური განაწილება, რადგან ქალაქს აქვს.