样本均数的分布主要有以下几种：正态分布、近似正态分布、偏态分布和离散分布。
正态分布是最常见的样本均数分布。当样本取自一个总体均数对称分布的群体时，样本均数通常会呈现正态分布的特点。正态分布具有集中性、对称性和均匀变动性，是一种典型的概率分布。样本数据点大致会聚集在总体均数周围，远离均数的极端值相对较少。这种分布形态在统计学中非常重要，许多统计方法的建立都是基于正态分布假设的。
近似正态分布指的是在某些条件下，样本均数的分布虽然不完全符合正态分布的标准形态，但仍然表现出较为接近的分布特征。这可能是由于样本取自非完全对称分布或存在一定变异性的总体。尽管偏离了完全的正态分布形态，但只要样本量足够大，或者经过适当的转换和处理，近似正态分布的特性仍然可以被利用。
偏态分布是一种非对称的分布形态，表现为数据集中偏向于某一侧的现象。在这种情况下，样本均数的分布可能会受到极端值的影响，导致均数偏离真实值的情况出现。对于偏态分布的样本数据，如果直接应用基于正态分布的统计方法可能会产生偏差，因此需要采取适当的转换方法处理数据。常见的处理方法包括对数转换、平方根转换等。
通过对数据的适当处理，往往可以使其更接近正态分布的特征，进而更准确地分析和处理样本均数的分布问题。如果原始数据并非源自随机样本抽样而具有高度离散的观测点导致的样本均数分布情况不稳定，那么就属于离散分布。
离散分布是指数据的分散程度很大，无法用连续的曲线进行拟合，导致其呈现不规则和不连续的分布特征。这种分布情况较为复杂，处理时需要更细致的数据分析和统计方法。因此在实际应用中需要仔细分析数据的来源和特性，选择适当的统计方法进行数据处理和分析。