Istatistik Serbestlik Derecesi Formülü

İstatistik Serbestlik Derecesi Formülü

İstatistik serbestlik derecesi, bir istatistiksel testin sonuçlarının ne kadar güvenilir olduğunu belirleyen bir ölçüdür. Serbestlik derecesi, test edilen veri kümesindeki bağımsız gözlem sayısıdır.

Serbestlik derecesi formülü, test edilen hipotez türüne bağlı olarak değişir. En yaygın hipotez testleri için serbestlik derecesi formülleri şunlardır:

Tek örnek ortalama testi:

df = n - 1

İki örnek ortalama testi:

df = n1 + n2 - 2

Ki-kare testi:

df = (r - 1) * (c - 1)

F testi:

df1 = n1 - 1 df2 = n2 - 1

t testi:

df = n - 2

ANOVA:

df1 = k - 1 df2 = n - k

Korelasyon:

df = n - 2

Regresyon:

df1 = k df2 = n - k - 1

Serbestlik Derecesinin Önemi

Serbestlik derecesi, bir istatistiksel testin sonuçlarının ne kadar güvenilir olduğunu belirleyen önemli bir faktördür. Serbestlik derecesi arttıkça, testin sonuçları daha güvenilir hale gelir.

Serbestlik derecesi düşük olduğunda, testin sonuçları daha az güvenilirdir. Bunun nedeni, düşük serbestlik derecesine sahip bir testin, veri kümesindeki rastgele değişkenliğe karşı daha duyarlı olmasıdır.

Serbestlik Derecesini Artırma Yolları

Serbestlik derecesini artırmanın birkaç yolu vardır. Bunlar şunlardır:

Daha fazla veri toplamak: Daha fazla veri toplamak, serbestlik derecesini artırmanın en kolay yoludur.
Veri kümesini alt kümelere ayırmak: Veri kümesini alt kümelere ayırmak, serbestlik derecesini artırmanın bir başka yoludur.
Daha az kısıtlayıcı bir hipotez kullanmak: Daha az kısıtlayıcı bir hipotez kullanmak, serbestlik derecesini artırmanın bir başka yoludur.

Faydalı Siteler ve İlgili Dosyalar