Распределение выборки можно описать, вычислив его среднее значение и стандартную ошибку. Центральная предельная теорема гласит, что если выборка достаточно велика, ее распределение будет приближаться к распределению популяции, из которой вы взяли выборку. Это означает, что если популяция имела нормальное распределение, то будет и выборка. Если вы не знаете распределение населения, оно обычно считается нормальным. Вам необходимо знать стандартное отклонение генеральной совокупности, чтобы рассчитать выборочное распределение.
Сложите все наблюдения вместе, а затем разделите на общее количество наблюдений в выборке. Например, в выборке всех жителей города рост может быть 60 дюймов, 64 дюйма, 62 дюйма, 70 дюймов. дюймов и 68 дюймов, и город, как известно, имеет нормальное распределение высоты и стандартное отклонение 4 дюйма в его высоты. Среднее значение будет (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 дюйма.
Добавьте 1 / размер выборки и 1 / размер генеральной совокупности. Если размер населения очень большой, например, все люди в городе, вам нужно только разделить 1 на размер выборки. Например, город очень большой, поэтому он будет равен 1 / размер выборки или 1/5 = 0,20.
Извлеките квадратный корень из результата шага 2, а затем умножьте его на стандартное отклонение генеральной совокупности. Например, квадратный корень из 0,20 равен 0,45. Тогда 0,45 х 4 = 1,8 дюйма. Стандартная ошибка образца составляет 1,8 дюйма. Вместе среднее значение 64,8 дюйма и стандартная ошибка 1,8 дюйма описывают распределение выборки. Образец имеет нормальное распределение, потому что город имеет.