Številne težave pri statističnem sklepanju zahtevajo, da najdemo število stopinj svobode. Število stopinj svobode izbere eno porazdelitev verjetnosti med neskončno številnimi. Ta korak je pri obeh izračunih pogosto spregledan, a ključna podrobnostintervali zaupanja in delovanje hipotezni testi.
Za eno stopnjo svobode ni enotne splošne formule. Vendar obstajajo posebne formule, ki se uporabljajo za vsako vrsto postopkov v inferencialni statistiki. Z drugimi besedami, nastavitev, v kateri delamo, bo določila število stopenj svobode. Sledi delni seznam nekaterih najpogostejših postopkov sklepanja, skupaj s številom stopenj svobode, ki se uporabljajo v vsaki situaciji.
Standardna normalna porazdelitev
Postopki, ki vključujejo standardna normalna porazdelitev so navedeni za popolnost in za odpravo nekaterih napačnih predstav. Ti postopki ne zahtevajo, da najdemo število stopenj svobode. Razlog za to je, da obstaja enotna standardna normalna porazdelitev. Te vrste postopkov zajemajo tiste, ki vključujejo populacijo, ko je že znano standardno odstopanje prebivalstva, pa tudi postopke v zvezi s deležem prebivalstva.
En vzorčni postopek T
Včasih statistična praksa zahteva, da uporabimo študentsko t-distribucijo. Pri teh postopkih, na primer tistih, ki se ukvarjajo s populacijo, pomeni neznani standardni odklon populacije, je število stopinj svobode za eno manjše od vzorca. Če je torej velikost vzorca n, potem obstajajo n - 1 stopnja svobode.
T Postopki s seznanjenimi podatki
Velikokrat je to smiselno obravnavajo podatke kot seznanjene. Seznanjanje poteka običajno zaradi povezave med prvo in drugo vrednostjo v našem paru. Velikokrat bi parili pred in po meritvah. Naš vzorec seznanjenih podatkov ni neodvisen; vendar je razlika med vsakim parom neodvisna. Torej, če ima vzorec skupaj n parov podatkovnih točk (skupaj 2n vrednosti) potem obstajajo n - 1 stopnja svobode.
T Postopki za dve neodvisni populaciji
Za tovrstne težave še vedno uporabljamo a t-distribucija. Tokrat obstaja vzorec iz vsake naše populacije. Čeprav je bolje, da sta ta dva vzorca enake velikosti, za naše statistične postopke to ni potrebno. Tako lahko imamo dva vzorca velikosti n1 in n2. Število stopenj svobode določite na dva načina. Natančnejša metoda je uporaba Welchove formule, računsko okorne formule, ki vključuje velikosti vzorca in standardne odklone vzorca. Drug pristop, imenovan konzervativni približek, je mogoče uporabiti za hitro oceno stopnje svobode. To je preprosto manjše od obeh številk n1 - 1 in n2 - 1.
Chi-kvadrat za neodvisnost
Ena uporaba hi-kvadrat test je ugotoviti, ali dve kategorični spremenljivki, vsaka z več nivoji, kažeta neodvisnost. Informacije o teh spremenljivkah so zabeležene v dvosmerna miza s r vrstice in c stolpcev. Število stopinj svobode je izdelek (r - 1)(c - 1).
Chi-kvadratna dobrota fit
Chi-kvadratna dobrota prileganja se začne z eno samo kategorično spremenljivko, skupaj s n stopnje. Testiramo hipotezo, da se ta spremenljivka ujema z vnaprej določenim modelom. Število stopenj svobode je eno manj kot število stopenj. Z drugimi besedami, obstajajo n - 1 stopnja svobode.
En dejavnik ANOVA
En dejavnik analiza variance (ANOVA) nam omogoča primerjave med več skupinami, kar odpravlja potrebo po več dvojnih testov hipotez. Ker test zahteva, da merimo tako variacijo med več skupinami kot tudi variacijo znotraj vsake skupine, na koncu dobimo dve stopnji svobode. The F-statistika, ki se uporablja za en dejavnik ANOVA, je del. Števec in imenovalec imata svobodo. Pustiti c - število skupin in n je skupno število podatkovnih vrednosti. Število stopenj svobode za števca je eno manj kot število skupin, ali c - 1. Število stopenj svobode imenovalca je skupno število podatkovnih vrednosti, zmanjšano za število skupin, ali n - c.
Jasno je videti, da moramo biti zelo previdni, da vemo, s kakšnim postopkom sklepanja delamo. To znanje nas bo seznanilo s pravilnim številom stopenj svobode uporabe.