Qu'est-ce que le degré de liberté en statistique ?
Dans les statistiques inférentielles, nous estimons un paramètre d'une population en calculant une statistique d'un échantillon. Le nombre d'éléments d'information indépendants utilisés pour calculer la statistique s'appelle les degrés de liberté. Les degrés de liberté d'une statistique dépendent de la taille de l'échantillon. Lorsque la taille de l'échantillon est petite, il n'y a que quelques informations indépendantes, et donc seulement quelques degrés de liberté. Lorsque la taille de l'échantillon est grande, il existe de nombreuses informations indépendantes, et donc de nombreux degrés de liberté. Bien que les degrés de liberté soient étroitement liés à la taille de l'échantillon, ils ne sont pas la même chose. Il y a toujours moins de degrés de liberté que la taille de l'échantillon. Lorsque nous estimons un paramètre, nous devons introduire des restrictions dans la façon dont les valeurs sont liées les unes aux autres. De ce fait, les informations ne sont pas toutes indépendantes. Autrement dit, les valeurs de l'échantillon ne sont pas toutes libres de varier.