数理统计研究问题的方式，不是对所研究对象的全体(称为总体)进行观察，而是抽取其中的部分(称为样本)进行观察获得数据(抽样)，并通过这些数据对总体进行推断。数理统计方法具有“部分推断整体”的特征。

数学中的自由度一般是指能够自由取值的变量个数。数理统计中的自由度是指当以样本的统计量来估计总体的参数时，样本中独立或能自由变化的数据的个数，自由度通常记为df。数理统计上的这个定义可以从如下几个方面来理解：

第一，“统计量”（如样本数据的平均数X、样本数据的标准差）是研究者通过调查样本的数据人为地计算出来的，而“参数”（如总体均值μ、总体标准差δ）是被调查的总体所客观存在的，这是两者的区别。在统计学的理论层面上，要求或者假定统计量是参数的无偏估计，认为二者是相等的（在实际研究中，由于抽样的偏差，可能导致两者不相等，但对于这种情况，研究者是无法知道的，知道就没有抽样调查的必要了）。在理论假设下，统计量也就和参数一样被看作是客观的、确定的。

第二，既然在理论上统计量被要求是确定的，那么在实际层面上，计算统计量的那组数据就 不是完全自由的。这一点很重要，因为自由度中“自由”的含义就是相对这个“确定”条件而言的。正是统计量的这种“确定性”限制了与之相关的一组数据的自由度，也就是说，一组数据不是可以完全自由取值的，它必须支持“统计量与总体参数相等”的理论假设。这就是自由度存在的理由。

有必要举例来进一步说明“独立或能自由变化的数据”的含义。在心理、社会等领域的测量或者调查过程中，研究者设置了一些变量（如智商、收入等），这些变量是随机变量。所谓随机变量是指，在调查总体中，变量的取值范围及其所对应的频次（两者合起来称为变量的分布）是确定的，但在一次具体的抽样调查中，变量的取值及其所对应的频次则是不确定的，但在大样本的抽样调查中，变量的分布又是能体现总体的特征和规律的。

例如：研究者在调查某个城市在岗职女工的平均收入时，从总体40000万人中，研究者随机抽取了200人进行调查。在这个例子中，总体40000个在岗女工的收入的平均数是总体参数，是客观的、确定的，尽管研究者不知道。通过随机抽样和问卷调查，研究者获得了200人的收入的数据。运用这组数据可以算出样本的平均数，它是统计量。由于在理论上要求统计量与参数相等，所以这200个数据中只有199个数据可以“自由”变动，所以，这组数据在求平均数这个统计量时的自由度就是：K=200-1=199。

第三，在上面的例子中，研究者只抽了一个200人的样本，而在实际层面，这200人的收入是确定的，因为每个被调查者只有一个确定的收入。既然这样，“199个数据可以自由变动”是什么意思呢？

这需要回到理论上去回答。在理论上，从20000人中随机抽取200人有种抽取方法，也就是说，在理论上研究者可以得到个不同的、样本容量均为200人的样本，这个数据量是很大的（没有必要确切知道它的值）。这样，在理论上就存在很多组调查数据（虽然研究者确实只调查了一个200人的样本，也只获得了一组数据），每组都有200个数据。每组数据在理论上都有对应的统计量，正是这些统计量的分布，构成了统计学中所说的抽样分布，它是基础统计学的核心内容。所以，仅仅在理论上，这200个数据中的199个数据是可以随不同样本而变化的、自由的。当然，话说回来，这种自由并非是绝对的，它们也只能在总体的取值范围内变动，例如，关于“收入”这个变量的取值就不可能为负值。

众所周知，很多统计量的计算公式中都有自由度的概念，可为什么同样是计算标准差，总体标准差的自由度是n，而样本标准差的自由度就是n-1？为什么其它公式中的自由度还有n-2、n-3呢？它到底是什么含意？

在统计模型中，自由度指样本中可以自由变动的变量的个数，当有约束条件时，自由度减少 自由度计算公式：自由度=样本个数-样本数据受约束条件的个数，即df=n-k（df自由度，n样本个数，k约束条件个数），n-1是通常的计算方法，更准确的讲应该是n-k，n表示“处理”的数量，k表示实际需要计算的参数的数量。如需要计算2个参数，则数据里只有n-2个数据可以自由变化。例如，一组数据，平均数一定，则这组数据有n-1个数据可以自由变化；如一组数据平均数一定，标准差也一定，则有n-2个数据可以自由变化。

第四，自由度是谁的？从前面的分析中可以知道，自由度产生于这样的背景下：运用一组数据来求“统计量”。离开“一组数据”就不可能有“统计量”，不计算“统计量”，“一组数据”就失去了科学的价值。所以，“自由度”应该是“统计量”和“一组数据”所共同拥有的。当然，为了方便，我们说“统计量的自由度”或者“一组数据的自由度”也都是可以接受的。

第五，统计学上的自由度包括两方面的内容：

首先，在估计总体的平均数时，由于样本中的n个数都是相互独立的，从其中抽出任何一个数都不影响其他数据，所以其自由度为n。

在估计总体的方差时，使用的是离差平方和。只要n-1个数的离差平方和确定了，方差也就确定了；因为在均值确定后，如果知道了其中n-1个数的值，第n个数的值也就确定了。这里，均值就相当于一个限制条件，由于加了这个限制条件，估计总体方差的自由度为n-1。例如，有一个有4个数据(n=4)的样本, 其平均值m等于5,即受到m=5的条件限制,在自由确定4、2、5三个数据后, 第四个数据只能是9,否则m≠5。因而这里的自由度υ=n-1=4-1=3。推而广之,任何统计量的自由度υ=n-限制条件的个数。

其次，统计模型的自由度等于可自由取值的自变量的个数。如在回归方程中，如果共有p个参数需要估计，则其中包括了p-1个自变量（与截距对应的自变量是常量1）。因此该回归方程的自由度为p-1。

在一个包含n个个体的总体中，平均数为m。知道了n-1个个体时，剩下的一个个体不可以随意变化。为什么总体方差计算，是除以n而不是n-1呢？方差是实际值与期望值之差平方的期望值，所以知道总体个数n时方差应除以n，除以n-1时是方差的一个无偏估计。

上述从不同角度对自由度的概念与定义进行了阐述，我们认为，在统计学上，自由度是建立在统计量之上的概念，它是统计量的数学特征。至此，我们可以给出数理统计中自由度的科学定义：自由度是指在一组样本数据中，能够自由取值且不违反给定约束条件的样本数值的个数。这样，我们就较科学地将实际样本容量和自由度区别开来。

下面将进一步举例说明自由度在不同方面的应用。

一、样本方差的自由度

许多教科书在列出样本方差的计算公式时都没有说分子n-1(n为样本容量)就是自由度，也很少解释清楚为什么是除以n-1而不是n。假设一个容量为10的样本，如果没有其他关于该样本的信息或约束的话，任意从总体中抽取的10个观察值都可以形成这样的样本。也就是说，这10个观察值可以任意地被从总体中抽取的其他观察值所取代。当我们想要计算样本方差时，必须先算出样本均值，设=35。此时，这10个观察值就不能任意地被总体中抽取的其他观察值所取代了。因为n=350，10个观察值的总和必须等于350。这样一来，样本中只有9个观察值可以随意改变，因为如果任意9个观察值确定了，第10个观察值也被这9个值确定了。因此在计算样本方差时自由度等于9。有效样本容量被减少为n-1，在此基础上，我们可以很好地理解为什么作为均方差的样本方差计算时，要用自由度来平均而非用n平均。这也说明了如果从样本数据中估计了一个总体参数，自由度就会减少一个。因为样本方差的自由度为n-1,所以在比较两个独立总体的均值大小的t检验中，合并方差的自由度等于n1+n2-2=(n1-1)+(n2-1)；在比较两个独立总体的方差大小的F检验中，F统计量的自由度为(n1-1，n2-1)，其中n1,n2分别为两个样本的容量。

二、独立性检验中的自由度

在独立性的卡方检验中，列联表是必不可少的。 我们运用列联表来说明其中自由度的思想。见表1，一张2×3的列联表，它的行和与列和已经给定了。如果不能给出更多的频数，这张表是有空缺的。如果填入一个频数，如(n2,m2)=45,另一个频数(n1,m2)就可以被确定(n1,m2)=45。倘若再给出一个频数，那么整个列联表就填列完整了。如令(n1,m1)=15，则(n2,m1)=5，(n2,m3)=20，(n1,m3)=20。对于2行3列的列联表，只要给出2个独立的必要的信息，我们就可以确定整张表的信息内容。也就是说列联表有(r-1)(c-1)=(2-1)(3-1)=2个自由度。可以想象，一张r行c列的列联表，在各行和与列和给定的情况下，我们只要填上任意(r-1)行(c-1)列的频数，表中其他的频数也会随之确定下来，所以列联表有(r-1)(c-1)个自由度。

总之，数理统计中的自由度对于整个统计学而言是一个很重要的概念，它在抽样分布和假设检验中的作用尤其突出。统计量的自由度和检验该统计量是否显著的临界值之间的对应关系，从而为判断是否显著提供了一定的标准。全面地认识理解数理统计中自由度的含义和应用方向，对理解和在实际中应用数理统计学具有至关重要的作用。

统计学中的自由度