בסטטיסטיקה, דגימה אקראית של נתונים מאוכלוסייה מביאה לעתים קרובות לייצור עקומה בצורת פעמון, כאשר הממוצע ממוקמת בשיא הפעמון. זה ידוע כהפצה רגילה. משפט הגבול המרכזי קובע שככל שמספר הדגימות גדל, הממוצע המדוד נוטה להיות מופץ בדרך כלל על ממוצע האוכלוסייה וסטיית התקן נעשית צרה יותר. משפט הגבול המרכזי ניתן להשתמש בכדי להעריך את ההסתברות למצוא ערך מסוים בתוך אוכלוסייה.
אסוף דגימות ואז קבע את הממוצע. לדוגמה, נניח שאתה רוצה לחשב את ההסתברות שלגבר בארצות הברית יש רמת כולסטרול של 230 מיליגרם לדציליטר ומעלה. נתחיל באיסוף דגימות מ 25- אנשים ומדידת רמות הכולסטרול שלהם. לאחר איסוף הנתונים, חשב את הממוצע של המדגם. הממוצע מתקבל על ידי סיכום כל ערך נמדד וחילוק בסך כל הדגימות. בדוגמה זו, נניח שהממוצע הוא 211 מיליגרם לדציליטר.
חשב את סטיית התקן, שהיא מדד לנתוני "התפשטות". ניתן לעשות זאת בכמה צעדים פשוטים:
בדוגמה זו, נניח שסטיית התקן היא 46 מיליגרם לדציליטר.
חשב את שגיאת התקן על ידי חלוקת סטיית התקן בשורש הריבוע של מספר המדגם הכולל:
שגיאה סטנדרטית = 46 / sqrt25 = 9.2
צייר רישום של ההתפלגות והצל הרגיל בהסתברות המתאימה. בעקבות הדוגמא, אתה רוצה לדעת את ההסתברות שלגבר יש רמת כולסטרול של 230 מיליגרם לדציליטר ומעלה. כדי למצוא את ההסתברות, גלה כמה טעויות רגילות הרחק מהממוצע של 230 מיליגרם לדציליטר (ערך Z):
Z = 230 - 211 / 9.2 = 2.07
חפש את ההסתברות לקבל שגיאות סטנדרטיות בערך 2.07 מעל הממוצע. אם אתה צריך למצוא את ההסתברות למצוא ערך בתוך 2.07 סטיות תקן של הממוצע, אז z הוא חיובי. אם אתה צריך למצוא את ההסתברות למצוא ערך מעבר ל -2.07 סטיות תקן של הממוצע אז z הוא שלילי.
חפש את ערך ה- z בטבלת הסתברות רגילה. העמודה הראשונה בצד שמאל מציגה את המספר השלם והמקום העשרוני הראשון של הערך z. השורה בחלקה העליון מציגה את המקום העשרוני השלישי של ערך z. בעקבות הדוגמא, מכיוון שערך ה- z שלנו הוא -2.07, אתר תחילה -2.0 בעמודה השמאלית, ואז סרוק את השורה העליונה עבור הערך 0.07. הנקודה בה מצטלבים העמודה והשורות הללו היא ההסתברות. במקרה זה הערך המוחלף מהטבלה הוא 0.0192 ולכן ההסתברות למצוא זכר שיש לו רמת כולסטרול של 230 מיליגרם לדציליטר ומעלה היא 1.92 אחוז.