Vamos a analizar cómo es la distribución de las medias muestrales para una variable aleatoria definida en sobre una población. A continuación veremos que las medias muestrales de todas las variables se distribuyen siguiendo una ley normal, bajo ciertas condiciones, incluso aunque la característica de partida no.
La distribución de las medias muestrales bajo ciertas condiciones, sigue una ley normal y sus parámetros y los de la población guardan una estrecha relación. Es lo que se conoce como el Teorema Central del Límite:
Sea \(X\) una v.a. con media \(\mu\) y desviación típica \(\sigma\).
Tomemos las muestras de tamaño \(n\) y sea \(\overline{X}\) la distribución de las medias muestrales.
Si \(X\) es normal o, en cualquier caso, si \(n\) es suficientemente grande (\(n>30\)) se verifica que:
\[\overline{X}\text{ es normal con}\left|\begin{array}{ll}\text{Media}&\overline{\mu}=\mu\\[2mm]\text{Desviación típica}&\overline{\sigma}=\dfrac{\sigma}{\sqrt{n}}\\\end{array}\right.\]
Abajo tenemos la distribución normal típica, comúnmente denominada \(Z\), que ya se estudió en el Primer Curso
Ya vimos entonces que una gran cantidad de características y variables se distribuyen de forma normal.