數理統計中，想要進行統計估計與推斷，就需要進行抽樣來估計，取出樣本並對樣本處理後導出一個新的量，這個量也就是統計量，而統計量的分布就是所謂的抽樣分布。三大抽樣分布一般是指卡方分布、t分布和F分布，它們都是來自正態總體的三個常用的分布。

　　什麼是抽樣分布

　　在數理統計中，統計估計與推斷需要我們進行抽樣來估計，而樣本是統計估計和推斷的依據，所以在處理具體理論與應用問題時，我們很少直接利用樣本，而是利用它們經過適當處理導出來的量，這個量也就是統計量，統計量的分布也就是抽樣分布。

　　三大抽樣分布是什麼意思

　　1、卡方分布：若n個相互獨立的隨機變量x1、x2、x3....xn ，都服從標準正態分布，那麼這n個服從標準正態分布的隨機變量的平方和構成一新的隨機變量，其分布規律就稱為卡方分布。

　　2、t分布：由於在實際工作中，往往σ是未知的，常用s作為σ的估計值，為了與u變換區別，稱為t變換，統計量t值的分布就稱為t分布。

　　3、F分布：在概率論和統計學裡，F-分布是一種連續概率分布，被廣泛應用於似然比率檢驗，特別是ANOVA中。

簡單隨機樣本是抽樣技術的基本概念之一，是指抽樣的數據，不但是隨機變量，而且相互獨立，遵從同一分布(即同總體所遵從的分布)。

從總體中抽取樣本時，不僅要求每一個個體被抽到的幾率相等，還要求每次的抽取是獨立的，意思是每次的抽取結果不影響其他各次的抽樣結果。

簡單隨機抽樣也稱為單純隨機抽樣、純隨機抽樣、SRS抽樣，是指從總體N個單位中任意抽取n個單位作為樣本，使每個可能的樣本被抽中的概率相等的一種抽樣方式。