{"Above the other group's mean":"दूसरे समूह के माध्य से अधिक","Cohen's d":"Cohen's d","Cohen's d is the difference in means divided by the pooled standard deviation, so it says how big a difference is in units of spread, independent of sample size. Cohen's rough guide calls 0.2 small, 0.5 medium, and 0.8 large; what matters in practice depends on the field. Hedges' g removes the slight upward bias of d in small samples, and r expresses the same effect as a correlation.":"Cohen's d, माध्यों के अंतर को संयुक्त मानक विचलन से विभाजित करने पर मिलता है। यह बताता है कि प्रसार की इकाइयों में अंतर कितना बड़ा है और नमूने के आकार से स्वतंत्र है। Cohen के मोटे दिशानिर्देश में 0.2 को छोटा, 0.5 को मध्यम और 0.8 को बड़ा माना जाता है; व्यवहार में इसका महत्व क्षेत्र पर निर्भर करता है। Hedges' g छोटे नमूनों में d के हल्के ऊर्ध्व पक्षपात को हटाता है, जबकि r उसी प्रभाव को सहसंबंध के रूप में व्यक्त करता है।","Cohen's U3":"Cohen's U3","corrected for small samples":"छोटे नमूनों के लिए सुधारा गया","Correlation calculator":"सहसंबंध कैलकुलेटर","Correlation r":"सहसंबंध r","Degrees of freedom":"स्वतंत्रता की डिग्री","Degrees of freedom 1 (numerator)":"स्वतंत्रता की डिग्री 1 (अंश)","Degrees of freedom 2 (denominator)":"स्वतंत्रता की डिग्री 2 (हर)","Distribution":"वितरण","Distribution overlap":"वितरण का ओवरलैप","Effect size calculator":"प्रभाव-आकार कैलकुलेटर","Enter a statistic of zero or more and both degrees of freedom.":"0 या उससे अधिक का सांख्यिकीय मान और स्वतंत्रता की दोनों डिग्रियाँ दर्ज करें।","Enter a statistic of zero or more and the degrees of freedom.":"0 या उससे अधिक का सांख्यिकीय मान और स्वतंत्रता की डिग्री दर्ज करें।","Enter both means, SDs above zero, and group sizes of at least 2.":"दोनों माध्य, 0 से अधिक SD और कम से कम 2 के समूह आकार दर्ज करें।","Enter the degrees of freedom.":"स्वतंत्रता की डिग्री दर्ज करें।","Enter the same number of X and Y values, at least three of each.":"X और Y मानों की समान संख्या दर्ज करें, दोनों में कम से कम 3 मान होने चाहिए।","Enter the test statistic.":"परीक्षण सांख्यिकीय मान दर्ज करें।","F":"F","Fitted":"अनुरूपित","for two normal distributions":"दो सामान्य वितरणों के लिए","Hedges' g":"Hedges' g","Intercept":"अवरोधांक","large":"बड़ा","Least squares picks the line that makes the squared vertical distances from the points as small as possible: slope = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ Σ(x − x̄)², and the line passes through the means. R² is the share of Y's variation the line explains. Predictions outside the range of your X values are guesses, and a pattern in the residuals means a straight line is the wrong shape.":"न्यूनतम वर्ग ऐसी रेखा चुनता है जो बिंदुओं से ऊर्ध्वाधर दूरियों के वर्गों को यथासंभव छोटा बनाती है: slope = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ Σ(x − x̄)², और रेखा माध्यों से होकर गुजरती है। R², Y के उतार-चढ़ाव के उस हिस्से को दर्शाता है जिसे रेखा समझाती है। आपके X मानों की सीमा से बाहर के पूर्वानुमान केवल अनुमान होते हैं, और अवशेषों में कोई पैटर्न होने का अर्थ है कि सीधी रेखा सही आकार नहीं है।","Left tail (less)":"बायाँ टेल (कम)","Line of best fit":"सर्वोत्तम अनुरूपण रेखा","Linear regression calculator":"रैखिक प्रतिगमन कैलकुलेटर","Mean, group 1":"माध्य, समूह 1","Mean, group 2":"माध्य, समूह 2","medium":"मध्यम","moderate":"मध्यम","negligible":"नगण्य","One of the lists has no variation, so the correlation is undefined.":"एक सूची में कोई उतार-चढ़ाव नहीं है, इसलिए सहसंबंध अपरिभाषित है।","p-value (right tail)":"p-value (दायाँ टेल)","P-value calculator":"P-value कैलकुलेटर","Pairs":"युग्म","Pearson's r":"Pearson's r","Pearson's r measures how close the points lie to a straight line, from −1 to +1; Spearman's ρ does the same on the ranks, so it catches any steadily rising or falling relation and resists outliers. The p-values test whether the correlation is zero, using the t distribution. A correlation, however strong, does not show that one thing causes the other.":"Pearson's r मापता है कि बिंदु −1 से +1 के बीच किसी सीधी रेखा के कितने करीब हैं; Spearman's ρ रैंक पर यही काम करता है, इसलिए यह लगातार बढ़ते या घटते संबंध को पकड़ता है और असामान्य मानों से कम प्रभावित होता है। p-values, t वितरण का उपयोग करके जाँचते हैं कि सहसंबंध 0 है या नहीं। सहसंबंध कितना भी मजबूत हो, इससे यह सिद्ध नहीं होता कि एक चीज़ दूसरी का कारण है।","Pooled SD":"संयुक्त SD","Predict Y at X =":"X = पर Y का पूर्वानुमान लगाएँ","Predicted Y at X = {0}":"X = {0} पर Y का पूर्वानुमान","Residual":"अवशेष","Right tail (greater)":"दायाँ टेल (अधिक)","Scatter plot":"स्कैटर प्लॉट","Scatter plot with the fitted line":"अनुरूपित रेखा सहित स्कैटर प्लॉट","SD, group 1":"SD, समूह 1","SD, group 2":"SD, समूह 2","SE {0}":"SE {0}","SE {0}, {1}":"SE {0}, {1}","share of the variation in Y explained":"Y के समझाए गए उतार-चढ़ाव का हिस्सा","share of variance in common":"साझा प्रसरण का हिस्सा","Size, group 1":"आकार, समूह 1","Size, group 2":"आकार, समूह 2","Slope":"ढलान","small":"छोटा","Spearman's ρ":"Spearman's ρ","strong":"मजबूत","t (Student)":"t (Student)","Test statistic":"परीक्षण सांख्यिकीय मान","The p-value is the probability of a statistic at least this extreme if the null hypothesis were true. For z and t, the two-sided value counts both tails; use a one-sided value only if the direction was decided before seeing the data. χ² and F tests use the right tail. The distributions are computed in the browser and match statistical software to many decimal places.":"p-value, शून्य परिकल्पना सही होने पर इतने या इससे अधिक चरम सांख्यिकीय मान की प्रायिकता है। z और t के लिए दो-तरफ़ा मान दोनों टेल को गिनता है; एक-तरफ़ा मान का उपयोग तभी करें जब डेटा देखने से पहले दिशा तय की गई हो। χ² और F परीक्षण दाएँ टेल का उपयोग करते हैं। वितरणों की गणना ब्राउज़र में होती है और वे कई दशमलव स्थानों तक सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर से मेल खाते हैं।","The X values are all the same, so no line can be fitted.":"सभी X मान समान हैं, इसलिए कोई रेखा अनुरूपित नहीं की जा सकती।","Two-sided p":"दो-तरफ़ा p","very strong":"बहुत मजबूत","weak":"कमजोर","X values":"X मान","Y values, in the same order":"Y मान, इसी क्रम में","z (normal)":"z (सामान्य)","χ² (chi-square)":"χ² (काई-स्क्वेयर)"}