Symmetrische frequentieverdelingen van een statistische variabele `x` met een klokvorm zoals in de figuur, laten zich goed beschrijven door de centrummaat gemiddelde en de spreidingsmaat standaardafwijking of standaarddeviatie.

Die symmetrische verdeling noem je normale verdeling, de bijbehorende kromme lijn de normaalkromme.

In deze normale verdeling zie je het populatiegemiddelde `mu` en de bijbehorende standaardafwijking `sigma` aangegeven.

Gaat het om een steekproef dan gebruik je het steekproefgemiddelde `bar(x)` en de bijbehorende standaardafwijking `s_x` .

Van een variabele `x` met waarden `x_i` en frequenties `f_i` is de variantie:
`(sum_(i=1)^n (x_i-mu_x)^2*f_i)/n` (populatie) of `(sum_(i=1)^n (x_i-bar(x))^2*f_i)/(n-1)` (steekproef).

De standaardafwijking is de wortel uit de variantie:
`sigma_x = sqrt((sum_(i=1)^n (x_i-mu_x)^2*f_i)/n)` (populatie) of `s_x = sqrt((sum_(i=1)^n (x_i-bar(x))^2*f_i)/(n-1))` (steekproef).

Elke normale verdeling wordt volledig bepaald door het gemiddelde en de standaardafwijking. De buigpunten van de normaalkromme zitten precies één standaardafwijking van de symmetrieas af. Voor elke normale verdeling gelden de vuistregels:

• Ongeveer `68` % van alle waarden liggen tussen `μ−σ` en `μ+σ` .

• Ongeveer `95` % van alle waarden liggen tussen `μ−2σ` en `μ+2σ` .

• Bijna `100` % van alle waarden liggen tussen `μ−3σ` en `μ+3σ` .