Füüsikalise suuruse mõõtmisel saadav tulemus on juhuslik suurus, sest iga mõõtmisega kaasneb tundmatu suurusega juhuslik viga. Kui mõõtmisel süstemaatilist viga ei esine, siis selle juhusliku suuruse keskväärtus $\mu$ on ühtlasi vastava füüsikalise suuruse tõeline väärtus. $\mu$ väärtust me muidugi ei tea.
Oletagem, et füüsikalise suuruse korduva mõõtmise teel oleme saanud rea mõõdiseid $x_1,x_2,\ldots,x_n$. Kui kõik mõõtmised on teostatud identsetes tingimustes, siis kõik mõõdised on võrdse kaaluga ja $\mu$ hinnanguks sobib nende aritmeetiline keskmine $$\bar x=\frac{\sum x_i}{n}.$$ Lõpliku arvu katsete aritmeetiline keskmine on ise samuti juhuslik suurus, sest iga järgmise $n$-elemendilise arvukogumi jaoks tuleb $\bar x$ erinev. $\bar x$ kui juhusliku suuruse keskväärtus on endiselt $\mu$.
Üksikmõõtmise hajuvust iseloomustab standardhälve $\sigma_x$, mis on jällegi tundmatu. Juhul kui me teaksime $\mu$ väärtust, võiks $\sigma_x$ väärtust hinnata definitsioonijärgse valemiga $$s_x=\sqrt{\frac{\sum (x_i-\mu)^2}{n}}.$$ Tegelikkuses peame $\mu$ asemel kasutama aritmeetilist keskmist $\bar x$, kuid siis selgub, et dispersiooni $s_x^2$ kui juhusliku suuruse keskväärtus ei ole mitte täpselt $\sigma_x^2$, vaid sellest $(n-1)/n$ korda suurem. Nii et nihutamata eksperimentaalse standardhälbe annab hoopis $$s_x=\sqrt{\frac{\sum (x_i-\bar x)^2}{n-1}}.$$ Sel juhul öeldakse, et statistiline vabadusastmete arv on $n−1$, sest kuigi algselt meil oli $n$ sõltumatut andmeüksust $x_i$, sai üks vabadusaste juba ära kasutatud $\bar x$ hindamisel.
Viimaks, aritmeetilise keskmise $\bar x$ kui juhusliku suuruse standardhälve on $\sqrt n$ korda väiksem üksikmõõtmise standardhälbest: $$s_{\bar x}=\frac{s_x}{\sqrt n}=\sqrt{\frac{\sum (x_i-\bar x)^2}{n(n-1)}}.$$ Seega füüsikalise suuruse väärtuse hinnanguks võetakse $\bar x$ ning statistilise ehk A-tüüpi määramatuse hinnanguks $s_{\bar x}$.
Kõigi ülaltoodud seoste tõestamiseks piisab kui rakendada statistikast tuntud valemeid sõltumatute juhuslike suuruste summa jaoks: $$\expval(aX+bY)=a\expval(X)+b\expval(Y),$$ $$\dispers(aX+bY)=a^2 \dispers(X)+b^2\dispers(Y),$$ kus $X$ ja $Y$ on juhuslikud suurused, $a$ ja $b$ on konstandid, operaator $\expval$ tähistab keskväärtuse ja operaator $\dispers$ dispersiooni arvutamist (dispersioon on standardhälbe ruut). Näiteks $$\sigma_{\bar x}^2=\dispers\left(\frac{\sum X_i}{n}\right)=\frac{1}{n^2}\sum \dispers(X_i)=\frac{\sigma^2_x}{n},$$ sest kõik $\dispers(X_i)$ väärtused on võrdsed.