中心極限定理について
中心極限定理についていろいろ調べたんですが、よくわからないことがあります。
（ほとんどの）任意の母集団（平均μ、分散σ^2）からn個の確率変数x1, x2, x3 .... xn を無作為抽出すると、平均値X を求めると、その平均値の分布は、nが大きくなると正規分布（平均μ、分散σ^2 / nの平方根）に近づく
と書いています。
ある母集団分布をおいて、n = 6 として、
サンプル１： x1, x2, x3, x4, x5, x6 を抽出し、平均値 X1 を求める
サンプル2： また、x1, x2, x3, x5, x6 を抽出し、平均値 X2 を求める
サンプル3： また、x1, x2, x3, x5, x6 を抽出し、平均値 X3 を求める
と同様に、やっていくのですよね？
で、この「1回に抽出するデータがn」（上記では n = 6）であり、この nが大きくなると正規分布に近づくということなんですが、
サンプル数（平均値Xの数）はいくつを想定しているのでしょうか？
サンプルが無限だったら、n = 2 だろうが、n = 100 だろうが正規分布のような気がするのですが。
いろいろなサイトで、
n = 1 や、n = 2 のケースでやったときの分布図が掲載されているのですが、これはサンプル自体の数が多いのでしょうか？
n の意味と、サンプルの数（平均値Xの数） が混乱しているようです。
教えてください。
