Porazdelitev vzorčenja je mogoče opisati z izračunom povprečne in standardne napake. Teorem o osrednji meji določa, da če je vzorec dovolj velik, se bo njegova porazdelitev približala populaciji, iz katere ste vzeli vzorec. To pomeni, da če je imela populacija normalno porazdelitev, bo tako tudi vzorec. Če ne poznate razporeditve prebivalstva, se na splošno domneva, da je to normalno. Za izračun porazdelitve vzorčenja boste morali poznati standardni odklon populacije.
Dodajte vsa opažanja in jih nato razdelite na skupno število opazovanj v vzorcu. Na primer, vzorec višine vseh v mestu lahko opazuje 60 centimetrov, 64 palcev, 62 palcev, 70 in 68 centimetrov, za mesto pa je znano, da ima normalno višino in standardni odklon 4 palca v svojih višinah . Srednja vrednost bi (60 + 64 + 62 + 70 + 68) / 5 = 64,8 palca.
Dodajte 1 / velikost vzorca in 1 / velikost prebivalstva. Če je velikost prebivalstva zelo velika, na primer vsi ljudje v mestu, morate le 1 deliti glede na velikost vzorca. Na primer, mesto je zelo veliko, tako da bi bilo samo 1 / velikost vzorca ali 1/5 = 0,20.
Vzemite kvadratni koren rezultata iz koraka 2 in ga pomnožite s standardnim odklonom populacije. Na primer, kvadratni koren 0,20 je 0,45. Nato je 0,45 x 4 = 1,8 palca. Standardna napaka vzorcev je 1,8 palca. Srednja vrednost 64,8 palcev in standardna napaka, 1,8 palca, opisujeta porazdelitev vzorca. Vzorec ima normalno porazdelitev, ker ga ima mesto.