{"Above the other group's mean":"Sopra la media dell'altro gruppo","Cohen's d":"d di Cohen","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.":"d di Cohen è la differenza tra le medie divisa per la deviazione standard combinata: indica quanto è grande una differenza in unità di dispersione, indipendentemente dalla dimensione del campione. La guida approssimativa di Cohen considera 0,2 piccolo, 0,5 medio e 0,8 grande; nella pratica, ciò che conta dipende dal campo. g di Hedges elimina il lieve bias positivo di d nei campioni piccoli, mentre r esprime lo stesso effetto come correlazione.","Cohen's U3":"U3 di Cohen","corrected for small samples":"corretto per campioni piccoli","Correlation calculator":"Calcolatore di correlazione","Correlation r":"Correlazione r","Degrees of freedom":"Gradi di libertà","Degrees of freedom 1 (numerator)":"Gradi di libertà 1 (numeratore)","Degrees of freedom 2 (denominator)":"Gradi di libertà 2 (denominatore)","Distribution":"Distribuzione","Distribution overlap":"Sovrapposizione delle distribuzioni","Effect size calculator":"Calcolatore della dimensione dell'effetto","Enter a statistic of zero or more and both degrees of freedom.":"Inserisci una statistica maggiore o uguale a zero e entrambi i gradi di libertà.","Enter a statistic of zero or more and the degrees of freedom.":"Inserisci una statistica maggiore o uguale a zero e i gradi di libertà.","Enter both means, SDs above zero, and group sizes of at least 2.":"Inserisci entrambe le medie, DS maggiori di zero e dimensioni dei gruppi di almeno 2.","Enter the degrees of freedom.":"Inserisci i gradi di libertà.","Enter the same number of X and Y values, at least three of each.":"Inserisci lo stesso numero di valori X e Y, almeno tre per ciascuno.","Enter the test statistic.":"Inserisci la statistica del test.","F":"F","Fitted":"Stimato","for two normal distributions":"per due distribuzioni normali","Hedges' g":"g di Hedges","Intercept":"Intercetta","large":"grande","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.":"Il metodo dei minimi quadrati sceglie la retta che rende il più piccole possibile le distanze verticali al quadrato dai punti: pendenza = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ Σ(x − x̄)², e la retta passa per le medie. R² è la quota della variazione di Y spiegata dalla retta. Le previsioni al di fuori dell'intervallo dei valori X sono congetture, e uno schema nei residui indica che una retta non è la forma corretta.","Left tail (less)":"Coda sinistra (minore)","Line of best fit":"Retta di regressione","Linear regression calculator":"Calcolatore di regressione lineare","Mean, group 1":"Media, gruppo 1","Mean, group 2":"Media, gruppo 2","medium":"medio","moderate":"moderato","negligible":"trascurabile","One of the lists has no variation, so the correlation is undefined.":"Una delle liste non presenta variazioni, quindi la correlazione non è definita.","p-value (right tail)":"p-value (coda destra)","P-value calculator":"Calcolatore del p-value","Pairs":"Coppie","Pearson's r":"r di Pearson","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.":"r di Pearson misura quanto i punti sono vicini a una retta, da −1 a +1; ρ di Spearman fa lo stesso sui ranghi, quindi rileva qualsiasi relazione in costante crescita o diminuzione ed è resistente ai valori anomali. I p-value verificano se la correlazione è zero, usando la distribuzione t. Una correlazione, per quanto forte, non dimostra che una cosa causi l'altra.","Pooled SD":"DS combinata","Predict Y at X =":"Prevedi Y per X =","Predicted Y at X = {0}":"Y prevista per X = {0}","Residual":"Residuo","Right tail (greater)":"Coda destra (maggiore)","Scatter plot":"Grafico a dispersione","Scatter plot with the fitted line":"Grafico a dispersione con la retta stimata","SD, group 1":"DS, gruppo 1","SD, group 2":"DS, gruppo 2","SE {0}":"SE {0}","SE {0}, {1}":"SE {0}, {1}","share of the variation in Y explained":"quota della variazione di Y spiegata","share of variance in common":"quota di varianza condivisa","Size, group 1":"Dimensione, gruppo 1","Size, group 2":"Dimensione, gruppo 2","Slope":"Pendenza","small":"piccolo","Spearman's ρ":"ρ di Spearman","strong":"forte","t (Student)":"t (Student)","Test statistic":"Statistica del test","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.":"Il p-value è la probabilità di osservare una statistica almeno così estrema se l'ipotesi nulla fosse vera. Per z e t, il valore bilaterale considera entrambe le code; usa un valore unilaterale solo se la direzione è stata stabilita prima di vedere i dati. I test χ² e F usano la coda destra. Le distribuzioni vengono calcolate nel browser e corrispondono ai risultati dei software statistici fino a molte cifre decimali.","The X values are all the same, so no line can be fitted.":"I valori X sono tutti uguali, quindi non è possibile stimare alcuna retta.","Two-sided p":"p bilaterale","very strong":"molto forte","weak":"debole","X values":"Valori X","Y values, in the same order":"Valori Y, nello stesso ordine","z (normal)":"z (normale)","χ² (chi-square)":"χ² (chi quadrato)"}