Comment calculer les degrés de liberté dans les modèles statistiques

Statistiques est conçu pour définir et mesurer la force de la relation entre les observations réelles d`un chercheur et les paramètres que le chercheur souhaite établir. Les degrés de liberté dépendent de la taille de l`échantillon, ou observations, et les paramètres à estimer. Les degrés de liberté égal au nombre d`observations moins le nombre de paramètres, de sorte que vous gagnez degrés de liberté avec un plus grand échantillon. L`inverse est également vrai: lorsque vous augmentez le nombre de paramètres à estimer, vous perdez des degrés de liberté.

Si vous essayez de remplir une pièce manquante de l`information, ou l`estimation d`un seul paramètre, et vous avez trois observations dans votre échantillon, vous savez que vos degrés de liberté sera égal à la taille de votre échantillon: trois moins le nombre de paramètres sont l`estimation - un - vous donne deux degrés de liberté. Par exemple, si vous disposez de trois observations pour la mesure de la longueur grand-toe qui ajoutent tous à 15, et vous savez que les première et deuxième observations quatre et six, respectivement, alors vous savez que la troisième mesure doit être cinq. Cette troisième mesure n`a pas la liberté de faire varier, tandis que les deux premiers font. Par conséquent, il y a deux degrés de liberté dans cette mesure.

Calcul de degrés de liberté pour des longueurs gros orteil lorsque vous avez plusieurs mesures gros orteil de deux groupes, soit trois des hommes et trois femmes, peut être un peu différent. Ceci est le type de situation, un t-test peut être utilisé pour - lorsque vous voulez savoir s`il y a des différences dans les longueurs moyennes de ces groupes big-toe. Pour calculer les degrés de liberté, vous ajoutez le nombre total d`observations des hommes et des femmes. Dans cet exemple, vous avez six observations, à partir de laquelle vous soustrayez le nombre de paramètres. Parce que vous travaillez avec les moyens de deux groupes différents ici, vous avez deux Paramètres- donc vos degrés de liberté est de six moins deux, ou quatre.

Calculer les degrés de liberté des analyses plus complexes, tels que les régressions multiples ou ANOVA, dépend de plusieurs hypothèses associées à ces types de modèles. degrés chi carré de liberté est égal au produit du nombre de lignes moins une fois le nombre de colonnes moins un. Chaque degré du calcul de la liberté dépend du test statistique qu`il est appliqué à, et alors que le calcul est généralement assez simple, il peut être bénéfique pour faire des cartes de correspondance ou une feuille de référence rapide pour les garder tout droit.