A distribuição de amostragem pode ser descrita calculando sua média e erro padrão. O teorema do limite central afirma que, se a amostra for grande o suficiente, sua distribuição se aproximará da população da qual você tirou a amostra. Isso significa que, se a população tiver uma distribuição normal, a amostra também será. Se você não conhece a distribuição da população, geralmente é considerado normal. Você precisará saber o desvio padrão da população para calcular a distribuição da amostragem.

Adicione todas as observações juntas e depois divida pelo número total de observações na amostra. Por exemplo, uma amostra de alturas de todos em uma cidade pode ter observações de 60 polegadas, 64 polegadas, 62 polegadas, 70 polegadas e 68 polegadas e a cidade é conhecida por ter uma distribuição normal de altura e desvio padrão de 4 polegadas em suas alturas. . A média seria (60 + 64 + 62 + 70 + 68) /5 = 64,8 polegadas.

Adicione 1 /tamanho da amostra e 1 /tamanho da população. Se o tamanho da população é muito grande, todas as pessoas em uma cidade, por exemplo, você só precisa dividir 1 pelo tamanho da amostra. Por exemplo, uma cidade é muito grande, então seria apenas 1 /tamanho da amostra ou 1/5 = 0,20.

Pegue a raiz quadrada do resultado da Etapa 2 e multiplique-a pelo desvio padrão da população. Por exemplo, a raiz quadrada de 0,20 é 0,45. Então, 0,45 x 4 = 1,8 polegadas. O erro padrão da amostra é de 1,8 polegadas. Juntos, a média, 64,8 polegadas e o erro padrão, 1,8 polegadas, descrevem a distribuição da amostra. A amostra tem uma distribuição normal porque a cidade faz.