Como calcular graus de liberdade em modelos estatísticos

Estatística é projetado para definir e medir a força da relação entre as observações reais de um pesquisador e os parâmetros que o pesquisador deseja estabelecer. Os graus de liberdade são dependentes do tamanho da amostra, ou observações, e os parâmetros a ser estimado. Os graus de liberdade igual ao número de observações menos o número de parâmetros, então você ganha graus de liberdade com um tamanho de amostra maior. O inverso também é verdadeiro: à medida que aumenta o número de parâmetros a serem estimados, você perde graus de liberdade.

Se você está tentando preencher uma peça que falta de informação, ou estimar um parâmetro único, e você tem três observações em sua amostra, você sabe que seus graus de liberdade será igual ao seu tamanho da amostra: três menos o número de parâmetros que estão estimando - um - dá-lhe dois graus de liberdade. Por exemplo, se você tem três observações para a medição do comprimento big-toe que todos adicionar até 15, e você sabe que o primeiro e segundo observações são quatro e seis, respectivamente, então você sabe que a terceira medição deve ser cinco. Esta terceira medida não tem a liberdade de variar, enquanto os dois primeiros fazer. Portanto, há dois graus de liberdade nesta medição.

Calculando os graus de liberdade para comprimentos de big-dedo do pé quando você tem múltiplas medições big-toe de dois grupos, dizem três de homens e três mulheres, pode ser um pouco diferente. Este é o tipo de situação, um t-teste pode ser utilizado para - quando você quer saber se existem diferenças nos comprimentos médios big-toe desses grupos. Para calcular os graus de liberdade, você adicionar o número total de observações de homens e mulheres. Neste exemplo, você tem seis observações, a partir do qual você irá subtrair o número de parâmetros. Porque você está trabalhando com as médias de dois grupos diferentes aqui, você tem duas Parâmetros- assim o seu graus de liberdade é de seis menos dois, ou quatro.

Calculando os graus de liberdade em análises mais complexas, tais como ANOVA ou regressões múltiplas, depende de vários pressupostos associados a esses tipos de modelos. graus de Qui-quadrado de liberdade são igual ao produto do número de linhas menos um vezes o número de colunas menos um. Cada grau de cálculo liberdade depende do teste estatístico que está sendo aplicada a, e enquanto o cálculo é normalmente bastante simples, pode ser benéfico para fazer cartões de nota ou uma folha de referência rápida para mantê-los todos em linha reta.