მონაცემთა სიმრავლის სტანდარტული გადახრის საშუალებით შესაძლებელია სხვადასხვა ინტერვალში მოხვედრილ მონაცემთა წილის შესახებ დასკვნის გაკეთება. თუ s შერჩევის სტანდარტული გადახრაა, მაშინ იმ ელემენტების წილი, რომლებიიც შერჩევის საშუალოდან დაცილებული არიან არაუმეტეს ks მანძილით, არის სულ ცოტა   $1-1/k^2$    სადაც $k\ge 1$ ნებისმიერი რიცხვია.

ფორმალურად ეს ასე ჩაიწერება: დაკვირვებათა მოცემული  სიმრავლისათვის სამართლიანია შემდეგი უტოლობა $\frac{N\left\{x_i\right.:\left|x_i-\overline{x}\right|\le ks\}}{n}\ge 1-\frac{1}{k^2}$, სადაც  ჩანაწერი $N \{x_i:\left|x_i-\overline{x}\right|\le ks\}$ ნიშნავს იმ მონაცემთა რაოდენობას, რომლებიც $\left|x_1-\overline{x}\right|\le ks$ უტოლობას აკმაყოფილებენ. 

სხვა სიტყვებით, $\left[\overline{x}-ks, \overline{x}+ks\right]$ შუალედში მოხვედრილ მონაცემთა ფარდობითი სიხშირე (ანუ ამ შუალედში მოხვედრილ მონაცემთა რაოდენობის შეფარდება შერჩევის მოცულობასთან) არანაკლებია $(1-1/k^2)$ -ზე.

ადვილი სანახავია რომ ჩებიშევის უტოლობიდან ვღებულობთ შემდეგ უტოლობას: $\frac{N\{x_i:\left|x_i-\overline{x}\right|\ge ks\}}{n}\le \frac{1}{k^2}$

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა