Calculerur de degrés de liberté pour les échantillons appariés

Le concept de degrés de liberté a tendance à être mal compris. Il existe une définition relativement claire pour cela: les degrés de liberté sont définis comme le nombre de valeurs qui peuvent varier librement pour être affectées à une distribution statistique.

Quand il y a un échantillon, les degrés de liberté sont simplement calculés comme la taille de l'échantillon moins 1.

Comment calculer les degrés de liberté pour les échantillons appariés?

Le calcul des degrés de liberté pour les échantillons appariés est facile, et c'est essentiellement le même qui est fait pour le un exemple de calculateur de degré de liberté .

En effet, dans ce cas, il y a deux échantillons, alors on s'attendrait à avoir un processus similaire à celui du calculateur de degrés de liberté pour deux échantillons indépendants .

Mais, le cas des échantillons appariés, malgré le fait qu'il y ait deux échantillons, est beaucoup plus facile, en raison de la nature appariée des données. Dans ce cas, le nombre de degrés de liberté est égal au nombre de paires moins 1.

Mathématiquement:

\[df = N - 1\]

Exemple de calcul des degrés de liberté pour le cas des échantillons appariés

Exemple: Combien de degrés de liberté y a-t-il lorsque vous avez N = 10 paires?

Dans ce cas, vous obtenez directement que le nombre de degrés de liberté est calculé comme suit:

\[df = N - 1 = 10 - 1 = 9\]