中心极限定理是统计学中的一个基本定理，它可以帮助我们了解在一定条件下一组随机变量的分布，也可以帮助我们解决许多实际问题。在使用中心极限定理时，我们需要选择一个符合条件的随机变量，而这就需要根据所需要的统计量和样本数量来选择。
在选择随机变量时，需要注意以下几点。
首先，所选择的随机变量必须是独立同分布的。这是因为中心极限定理所应用的是大量相互独立的随机变量的和或平均值的分布，如果所选择的随机变量不具备独立同分布的性质，则中心极限定理不适用。
其次，所选择的随机变量必须具有足够的样本量。中心极限定理所描述的是样本量足够大时随机变量的分布情况，如果样本量不足，则不能应用中心极限定理。
最后，所选择的随机变量要与所需要的统计量相匹配。例如，如果需要估计总体均值，则需要选择一个均值为总体均值且方差已知的随机变量并应用中心极限定理，如果需要估计总体比例，则需要选择一个服从二项分布的随机变量并应用中心极限定理。
在实际应用中，我们常常会根据样本的分布情况进行选择。如果样本的分布情况符合正态分布，则可以选择一组服从正态分布的随机变量并应用中心极限定理。如果样本的分布情况不符合正态分布，则可以选择一组服从其他分布的随机变量并应用中心极限定理的扩展形式。
总之，选择合适的随机变量是应用中心极限定理的前提。我们应该根据所需要的统计量和样本数量来选择符合条件的随机变量，并注意随机变量的独立同分布性、样本量和与所需要的统计量的匹配性。
