Якщо K дорівнює 2, принаймні 75% значень даних знаходяться в межах двох стандартних відхилень від середнього набору даних, а якщо K дорівнює 3, то принаймні 89% значень даних знаходяться в межах трьох стандартних відхилень від середнього цього набору даних.

Теорема Чебишева: ( 1 − 1 k 2 ) × 100 , де k дорівнює кількості стандартних відхилень; k має бути >1. Таким чином, мінімальна частка спостережень, що потрапляють в межах 3 стандартних відхилень, становить 88,9%.

Враховуючи середнє значення m і стандартне відхилення s розподілу, теорема Чебишева оцінює частку значень, що перевищують k відхилень від середнього. Формула така P(|X-m|>ks) < 1/k^2.

Нерівність Чебишева стверджує, що в межах двох стандартних відхилень від середнього містить 75% значень, а в межах трьох стандартних відхилень від середнього містить 88,9% значень. Він справедливий для широкого діапазону розподілів ймовірностей, а не лише для нормального розподілу.

Нерівність Чебишева є більш загальною, стверджуючи, що мінімум лише 75% значень повинні лежати в межах двох стандартних відхилень від середнього і 88,89% у межах трьох стандартних відхилень для широкого діапазону різних розподілів ймовірностей.

k представляє кількість незалежних груп (у цьому прикладі k=4), а N представляє загальну кількість спостережень в аналізі. Зауважте, що N не відноситься до розміру сукупності, а замість цього до загального розміру вибірки в аналізі (сума розмірів вибірки в групах порівняння, наприклад, N=n1+n2+n3+n4).

Правило (n,k) — це правило чутливості, яке використовується статистикою Нової Зеландії для ідентифікації чутливих клітин. У ньому зазначено, що якщо сума n найбільших респондентів перевищує k% від загальної кількості комірки, то комірка є чутливою. Тобто, якщо в комірці домінує кілька респондентів, це є чутливим.