樣本比率 p¯ 是總體比率 p 的點估計。
p¯ 的抽樣分佈是樣本比率 p¯ 的所有可能值的概率分佈。
下面我們瞭解下 p¯ 的期望、標準差、形狀這些數學特徵。

p¯ 的數學期望

E(p¯)=p ，其中p為總體比率。

p¯ 的標準差

p¯ 的標準差與總體是有限還是無限有關。
有限總體下：
σp¯=N−nN−1‾‾‾‾√p(1−p)n‾‾‾‾‾‾√
無限總體下：
σp¯=p(1−p)n‾‾‾‾‾‾√
與樣本均值 x¯ 情況一樣，當 n/N⩽0.05 時，有限總體和無限總體在表示式上的區別可忽略不計，統一按通式 σp¯=p(1−p)n‾‾‾‾‾‾√ 來計算。

p¯ 的形狀

對一個來自大容量總體的簡單隨機樣本而言，樣本中具有某種特徵的個體數目 x 是一個服從二項分佈的隨機變數。這意味著 p¯(=x/n，n為常數) 的抽樣分佈同樣是一個二項分佈，且 x/n 取每個值的概率是和 x 相對應的。
可以證明，當

np≥5 且 n(1−p)≥5 時，二項分佈可用正態分佈來近似。

所以當滿足這兩個條件時， p¯ 的抽樣分佈可用正態分佈來近似。