자유도의 개념은 이해하기가 쉽지는 않죠. t 분포는 Z분포와 카이제곱분포의 합성인데 이때 카이제곱분포의 자유도가 n-1이어서 자유도가 n-1인 t분포를 따르게 됩니다. 수학적인 내용을 설명하지 않고 자유도의 개념을 이해시키기 위해서 단순화해서 설명하는 방법을 택한겁니다. 표본분산은 편차제곱합의 기대값인데 편차를 구할 때 모평균과의 차이를 구해줘야하는데 모평균을 모르니까 표본평균과의 차이를 구해주게 되죠. 그러면 그 값은 모평균을 이용한 편차제곱합의 크기보다는 평균적으로 과소추정됩니다. 변동성이 적은거죠. 표본평균이 고정되어있기 때문에 모든 X값이 자유로운게 아니라서 그렇습니다. 제가 강의에서 애매한 표현을 해서 후회하기도 했는데 t 통계량에 표본평균이 구해져있어 표본평균의 자리가 고정된 것이 아니라 (제가 실언을 ㅜㅜ) 표본분산을 구할 때 표본평균이 고정된 값(모평균이 상수인 것처럼)으로 간주하고 계산하는데 그러면 X들의 변동성, 자유스런 정도가 감소한다는 것입니다. 답변이 되었기를... 그리고 질문해줘서 고마워요 ㅎ

13:55 여기서는 자유도가 15이고 오른쪽 꼬리 확률이 0.025 인 t값을 구하는데, 만약 우측꼬리확률이 0.02인 t값을 구하려면 t분포표에서는 못구합니다. 그래서 엑셀을 이용해서 "=T.INV(0.98, 15)"이렇게 구합니다~ 16:55 참조하세요