两个样本的自由度计算器

自由度的概念容易被误解。它有一个相对明确的定义：自由度定义为可以自由变化以分配给统计分布的值的数量。

当有 一个样本,自由度 简单地计算为样本量减 1。

如何计算两个样本的自由度？

自由度的一般定义导致了总样本量减去估计参数总数的典型计算。很多时候,这将对应于

\[df = n_1 + n_2 - 2\]

这与将第一个样本的自由度 (\(n_1 - 1\)) 和第一个样本的自由度 (\(n_2 - 1\)) 相加相同,即 \(n_1 -1 + n_2 - 1 = n_1 + n_2 -2\)。

计算 2 个样本的自由度的其他方法

独立的双样本案例有更多的微妙之处,因为存在不同的潜在约定,这取决于假设总体方差是相等还是不相等。甚至,对这种情况的自由度也有“保守”估计。

两个样本情况下计算自由度的示例

例子： 假设总体方差相等,以下独立样本有多少自由度：

\(n_1\) = 1, 2, 3, 3, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

\(n_2\) = 3, 1, 3, 2, 1, 2, 2, 4, 1, 6

好吧,首先我们计算相应的样本量。在这种情况下,样本大小为 \(n_1 = 14\) 和 \(n_2 = 10\)。因此,假设总体方差相等,自由度为：

\[df = n_1 + n_2 - 2 = 14 + 10 - 2 = 22\]

t 检验的自由度计算器

这是否仅适用于 双样本 t 检验 ?答案是肯定的。您可以计算双样本 z 检验的自由度,但对于 z 检验,自由度数无关紧要,因为相关检验统计量的抽样分布具有标准正态分布。

自由度与 t 检验的情况相关,因为 t 统计量的抽样分布实际上取决于自由度的数量。

观察自由度的计算对于两个独立样本的情况和对于 配对样本 ,这里的计算要容易得多。