Inhalt
- Bedeutung von Freiheitsgrade
- Einzelparameter mit mehreren Beobachtungen
- Einzelparameter, mehrere Beobachtungen aus zwei Gruppen
- Mehr als zwei Gruppen
Die Freiheitsgrade in einer statistischen Berechnung geben an, wie viele Werte in Ihrer Berechnung variieren können. Angemessen berechnete Freiheitsgrade stellen die statistische Validität von Chi-Quadrat-Tests, F-Tests und t-Tests sicher. Freiheitsgrade können Sie sich als eine Art Kontrollmaßnahme vorstellen, bei der mit jeder Information, die Sie schätzen, ein "Preis" von einem Freiheitsgrad verbunden ist.
Bedeutung von Freiheitsgrade
Mit der Statistik soll die Stärke der Beziehung zwischen den tatsächlichen Beobachtungen eines Forschers und den Parametern, die der Forscher ermitteln möchte, definiert und gemessen werden. Die Freiheitsgrade hängen von der Probengröße oder den Beobachtungen und den zu schätzenden Parametern ab. Die Freiheitsgrade entsprechen der Anzahl der Beobachtungen abzüglich der Anzahl der Parameter, sodass Sie bei einer größeren Stichprobe Freiheitsgrade erhalten. Das Umgekehrte gilt auch: Wenn Sie die Anzahl der zu schätzenden Parameter erhöhen, verlieren Sie Freiheitsgrade.
Einzelparameter mit mehreren Beobachtungen
Wenn Sie versuchen, eine fehlende Information einzufügen oder einen einzelnen Parameter zu schätzen, und Ihre Stichprobe drei Beobachtungen enthält, wissen Sie, dass Ihre Freiheitsgrade Ihrer Stichprobengröße entsprechen: drei minus der Anzahl der Parameter, die Sie schätzen - Eins - gibt Ihnen zwei Freiheitsgrade. Wenn Sie zum Beispiel drei Beobachtungen für die Messung der Länge großer Zehen haben, die sich alle zu 15 addieren, und Sie wissen, dass die erste und die zweite Beobachtung vier bzw. sechs sind, dann wissen Sie, dass die dritte Messung fünf sein muss. Diese dritte Messung hat nicht die Freiheit zu variieren, während die ersten beiden dies tun. Daher gibt es bei dieser Messung zwei Freiheitsgrade.
Einzelparameter, mehrere Beobachtungen aus zwei Gruppen
Die Berechnung von Freiheitsgraden für Big-Toe-Längen bei mehreren Big-Toe-Messungen aus zwei Gruppen, z. B. drei von Männern und drei von Frauen, kann etwas anders sein. Dies ist die Art von Situation, für die ein T-Test verwendet werden kann - wenn Sie wissen möchten, ob es Unterschiede in der mittleren Big-Toe-Länge dieser Gruppen gibt. Um die Freiheitsgrade zu berechnen, addieren Sie die Gesamtzahl der Beobachtungen von Männern und Frauen. In diesem Beispiel haben Sie sechs Beobachtungen, von denen Sie die Anzahl der Parameter subtrahieren. Da Sie hier mit den Mitteln zweier verschiedener Gruppen arbeiten, haben Sie zwei Parameter; Ihre Freiheitsgrade sind also sechs minus zwei oder vier.
Mehr als zwei Gruppen
Die Berechnung der Freiheitsgrade in komplexeren Analysen wie ANOVA oder multiplen Regressionen hängt von mehreren Annahmen ab, die mit diesen Modelltypen verbunden sind. Chi-Quadrat-Freiheitsgrade sind gleich dem Produkt aus der Anzahl der Zeilen minus eins mal der Anzahl der Spalten minus eins. Jede Freiheitsgradberechnung hängt von dem statistischen Test ab, auf den sie angewendet wird, und obwohl die Berechnung in der Regel recht einfach ist, kann es vorteilhaft sein, Notizkarten oder ein Kurzreferenzblatt zu erstellen, um sie alle gerade zu halten.