Como uma distribuição normal afeta a forma de uma distribuição de amostragem

Em estatística, quando a distribuição original para uma população x é normal, então você também pode assumir que a forma da distribuição de amostragem, ou

Também será normal, independentemente do tamanho da amostra n.

Por exemplo, se você olhar para a quantidade de tempo (x) Necessária para um trabalhador de escritório para completar uma tarefa, você pode achar que x tinha uma distribuição normal (consultar a curva inferior da figura).

Se você consulte as outras curvas na figura, você vê os tempos médios para amostras de n = 10 e n = 50 trabalhadores de escritório, respectivamente, também têm distribuições normais.

Quando x tem uma distribuição normal, a amostra significa também ter sempre uma distribuição normal, não importa o que as amostras tamanho que você toma, mesmo se você tomar amostras de apenas 2 trabalhadores de escritório em um momento de calcular a média da amostra.

A diferença entre as curvas da figura não é o meio ou as suas formas, mas sim a sua quantidade de variabilidade (como fechar os valores na distribuição que são à média). Resultados com base em grandes amostras variam menos e será mais concentrada em torno da média do que os resultados de amostras pequenas ou resultados dos indivíduos na população.