在统计学中，t分布的自由度（degrees of freedom，简称df）是指样本量减去1。自由度决定了t分布的形状，自由度越大，t分布越接近正态分布。
具体来说，t分布的自由度确定方法如下：
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1. 总体标准差未知：当进行样本统计推断时，如果总体标准差未知，那么通常使用样本标准差来估计。在这种情况下，t分布的自由度就是样本量减去1。
例如，如果有一个样本量为n的样本，那么自由度df = n 1。
2. 单样本t检验：在进行单样本t检验时，自由度也是样本量减去1。
3. 双样本t检验：在进行双样本t检验时，自由度的计算稍微复杂一些。如果两个样本的方差相等，那么自由度是两个样本量之和减去2；如果两个样本的方差不相等，那么自由度是两个样本量的乘积除以它们的和减去2。
例如，对于两个样本量分别为n1和n2的样本，如果方差相等，自由度df = n1 + n2 2；如果方差不相等，自由度df = (n1 n2) / (n1 + n2 2)。
t分布的自由度主要取决于样本量。在实际应用中，根据具体的研究设计和统计推断方法，可以确定相应的自由度。
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