Il teorema del limite centrale afferma che la distribuzione campionaria della media sarà sempre distribuita normalmente, purché la dimensione del campione sia sufficientemente grande. Indipendentemente dal fatto che la popolazione abbia una distribuzione normale, di Poisson, binomiale o qualsiasi altra distribuzione, la distribuzione campionaria della media sarà normale.
Per la verifica continua del processo (CPV) o altre analisi statistiche, presupponiamo che n=30 o più garantiscano una distribuzione normale e questo "n" (numero di campione) è generalmente rappresentato dal numero di lotti. Ad esempio, il dosaggio di un API (ingrediente farmaceutico attivo) in un prodotto farmaceutico proveniente da 30 lotti diversi è considerato normalmente distribuito. Secondo la definizione di cui sopra, il dosaggio di ciascun lotto deve essere calcolato sulla media del numero adeguato di campioni (dimensione del campione) per ciascun lotto e non sul dosaggio del campione composito o sul dosaggio di una compressa o capsula. Pertanto l'ipotesi di una distribuzione normale sulla base della media proveniente da un singolo dosaggio non è corretta. A questo proposito, la dissoluzione può essere considerata un candidato migliore per l'applicazione del teorema del limite centrale. Per ciascun valore medio del punto temporale di dissoluzione, utilizziamo almeno 6 unità o più (L2, L3). Qualsiasi commento sarà apprezzato.
