【t分布表中df代表什么】在统计学中，t分布是一种概率分布，常用于小样本数据的假设检验和置信区间估计。t分布表是进行t检验时的重要工具，它提供了不同自由度（degrees of freedom）下对应的临界值。其中，“df”是“degrees of freedom”的缩写，即自由度。
什么是自由度（df）？
自由度指的是在计算某个统计量时，可以自由变化的数据点数量。在t分布中，自由度通常等于样本容量减去1（n - 1）。例如，如果一个样本有10个观测值，那么自由度就是9。
自由度越小，t分布的尾部越厚，与标准正态分布相比，其极端值更可能出现；随着自由度增加，t分布逐渐接近正态分布。
t分布表中的df作用
t分布表中，df决定了不同显著性水平下的临界值。常见的显著性水平包括0.10、0.05、0.025、0.01等，分别对应单尾或双尾检验。
不同的df值会对应不同的临界t值，因此在使用t分布表时，必须先确定样本的自由度，再查找相应的临界值。
示例表格：常见t分布临界值（双尾检验）
| 自由度 (df) | α = 0.10（双尾） | α = 0.05（双尾） | α = 0.025（双尾） | α = 0.01（双尾） |
| 1 | 6.314 | 12.706 | 23.326 | 63.657 |
| 2 | 2.920 | 4.303 | 6.965 | 9.925 |
| 3 | 2.353 | 3.182 | 4.541 | 5.841 |
| 4 | 2.132 | 2.776 | 3.747 | 4.604 |
| 5 | 2.015 | 2.571 | 3.365 | 4.032 |
| 10 | 1.812 | 2.228 | 2.764 | 3.169 |
| 20 | 1.725 | 2.086 | 2.528 | 2.845 |
| 30 | 1.697 | 2.042 | 2.457 | 2.750 |
| 60 | 1.671 | 2.000 | 2.390 | 2.660 |
| 120 | 1.658 | 1.980 | 2.358 | 2.617 |
总结
在t分布表中，“df”代表自由度，它是样本容量减去1的结果。自由度影响t分布的形状，进而影响临界值的大小。在实际应用中，正确识别自由度是准确查找t分布表的关键步骤之一。通过了解不同自由度下的临界值，可以帮助我们判断统计结果是否具有显著性。