在概率論中，大量獨立隨機變量之和的分布受正態分布限制的定理稱為中心極限定理。
擴展數據中心極限定理是概率論中最重要的定理，支持與置信區間相關的t檢驗和假設檢驗的計算公式和相關理論。沒有這個定理，後面的推導公式就不成立。
實際上，以上對中心極限定理的兩種解讀，在不同的場景下，都能對A/B檢驗的指標置信區間的確定起到壹定的作用。
對於屬於正態分布的指標數據，可以快速進行下壹步假設檢驗，計算出相應的置信區間；對於那些不屬於正態分布的數據，根據中心極限定理，當樣本量較大時，總體參數的抽樣分布趨於正態分布，最後可以根據正態分布的檢驗公式進行分析。