Porazdelitev vzorčenja lahko opišemo z izračunom njegove srednje vrednosti in standardne napake. Izrek o osrednji meji navaja, da če je vzorec dovolj velik, bo njegova porazdelitev približno enaka porazdelitvi populacije, iz katere ste odvzeli vzorec. To pomeni, da če ima populacija normalno porazdelitev, bo tudi vzorec tak. Če ne poznate razporeditve prebivalstva, se na splošno šteje za normalno. Za izračun porazdelitve vzorčenja boste morali poznati standardni odklon populacije.
Vsa opažanja seštejte skupaj in nato delite s skupnim številom opazovanj v vzorcu. Na primer, vzorec višine vseh v mestu ima lahko opazovanja 60 palcev, 64 palcev, 62 palcev, 70 in 68 cm, mesto pa ima normalno razporeditev višine in standardni odklon 4 palce višine. Povprečna vrednost bi (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 palcev.
Dodajte 1 / velikost vzorca in 1 / velikost populacije. Če je število prebivalstva zelo veliko, na primer vsi ljudje v mestu, morate 1 razdeliti na velikost vzorca. Na primer, mesto je zelo veliko, zato bi bilo samo 1 / velikost vzorca ali 1/5 = 0,20.
Vzemite kvadratni koren rezultata iz 2. koraka in ga nato pomnožite s standardnim odklonom populacije. Na primer, kvadratni koren 0,20 je 0,45. Nato 0,45 x 4 = 1,8 palca. Standardna napaka vzorca je 1,8 palca. Povprečje 64,8 palca in standardna napaka 1,8 palca skupaj opisujeta porazdelitev vzorca. Vzorec ima normalno porazdelitev, ker mesto to počne.