Малая выборка считается менее надёжной, чем большая, из-за особенностей распределения ошибок. 4

При использовании больших выборок, сформированных из больших генеральных совокупностей, величина ошибки выборки подчиняется нормальному закону. 4 Если анализируемая выборка малого объёма, то распределение ошибок выборки не подчиняется этому закону. 4

Английский математик и статистик Госсет (Стьюдент) доказал, что распределение ошибок в условиях малой выборки подчиняется особому закону распределения — t-распределению Стьюдента. 4 В нём вероятность появления больших отклонений от средней величины выше, чем в нормальном распределении. 4

Кроме того, к малым выборкам нельзя применить простые классические формулы, так как они имеют столь малый объём, что к ним нельзя применить классические формулы, действующие лишь при большом объёме выборки. 5