切比雪夫不等式是一种概率论中常用的不等式，它与样本均值和总体均值的关系有关。切比雪夫不等式的公式表达为：

P(|X-μ|≥kσ) ≤ 1/k²

其中，X是总体中的一个随机变量，μ是总体的均值，σ是总体的标准差，k是一个大于0的常数。

切比雪夫不等式的意义在于，它可以用来估计任何分布的随机变量与其均值之间的距离。这种距离的度量可以是绝对值、平方等。切比雪夫不等式告诉我们，对于任何分布来说，有至少1-1/k²的概率随机变量与均值的距离不超过k倍的标准差。

这个不等式的应用非常广泛，它可以用来证明各种概率论中的定理和推论，比如大数定理、中心极限定理等等。此外，切比雪夫不等式还可以用来确定一个样本的最小大小，以便可以对总体的均值进行估计。

总之，切比雪夫不等式是概率论中的一个重要工具，它可以帮助我们更好地理解随机变量与均值之间的关系，提高我们的数据分析能力。