根据中心极限定理，当样本量足够大时，样本均值服从正态分布。然而，样本方差的分布并不一定遵循正态分布。
当总体服从正态分布且样本量足够大时（通常是 n ≥ 30），样本方差可以近似地服从自由度为 n-1 的卡方分布。这是由于在这种情况下，样本方差的计算涉及到样本观测值与样本均值之间的差异，而差异的平方和可以表示为多个独立正态随机变量的和，从而遵循卡方分布。
需要注意的是，当总体不服从正态分布或样本量较小时，样本方差的分布可能会有所偏离。在这种情况下，可以使用非参数方法或基于重采样的方法来进行推断
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