Поддержу тренд и расскажу, почему нужна n-1 в оценке выборочной дисперсии.
Картинки из моего курса по базе A/B вместо тысячи слов!

1. Выборочная дисперсия на малых выборках в среднем ниже дисперсии генеральной (тут для примера ГС = 4, а среднее по выборочной = 1.96)

Поэтому статистики, точнее товарищ Bessel, подумал, а почему бы нам ее просто не сместить на -1 ?

И вот результат: в среднем (но не в каждом конкретном случае!) у нас скорректированная оценка близка (3.85 vs 4) истинной. Клево, да?

2. Вообще-то, когда у вас выборки достаточно большие (таблица t значений намекает на более 10к), у вас выборочная дисперсия близка дисперсии популяции. Так что поправка необязательна. Но если вы не можете это объяснить или если забудете, тогда для вас она - обязательна.

P.S. Пожалуйста, давайте больше не будем говорить на собеседованиях про такое конченное понятие как "степени непонимания свободы"

P.S.S. Есть еще одна интересная и неочевидная корректировка, которая прямо относится к A/B, расскажу как-нибудь о ней тоже