{"Above the other group's mean":"다른 그룹의 평균보다 높음","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 d는 평균의 차이를 합동 표준편차로 나눈 값으로, 표본 크기와 관계없이 산포 단위로 차이가 얼마나 큰지 나타냅니다. Cohen의 대략적인 기준에서는 0.2를 작음, 0.5를 중간, 0.8을 큼으로 봅니다. 실제로 중요한 기준은 분야에 따라 다릅니다. Hedges' g는 소표본에서 d가 약간 높게 치우치는 편향을 보정하며, r은 같은 효과를 상관관계로 나타냅니다.","Cohen's U3":"Cohen's U3","corrected for small samples":"소표본 보정","Correlation calculator":"상관관계 계산기","Correlation r":"상관관계 r","Degrees of freedom":"자유도","Degrees of freedom 1 (numerator)":"자유도 1(분자)","Degrees of freedom 2 (denominator)":"자유도 2(분모)","Distribution":"분포","Distribution overlap":"분포 중첩","Effect size calculator":"효과 크기 계산기","Enter a statistic of zero or more and both degrees of freedom.":"0 이상의 검정 통계량과 두 자유도를 입력하십시오.","Enter a statistic of zero or more and the degrees of freedom.":"0 이상의 검정 통계량과 자유도를 입력하십시오.","Enter both means, SDs above zero, and group sizes of at least 2.":"두 평균과 0보다 큰 SD, 2 이상인 그룹 크기를 입력하십시오.","Enter the degrees of freedom.":"자유도를 입력하십시오.","Enter the same number of X and Y values, at least three of each.":"X와 Y에 각각 최소 3개씩, 같은 개수의 값을 입력하십시오.","Enter the test statistic.":"검정 통계량을 입력하십시오.","F":"F","Fitted":"적합값","for two normal distributions":"두 정규분포의 경우","Hedges' g":"Hedges' g","Intercept":"절편","large":"큼","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.":"최소제곱법은 점에서 직선까지의 수직 거리 제곱의 합이 가장 작아지는 직선을 선택합니다. 기울기 = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ Σ(x − x̄)²이며, 직선은 평균점을 통과합니다. R²은 직선이 설명하는 Y 변동의 비율입니다. X 값의 범위를 벗어난 예측은 추정에 불과하며, 잔차에 일정한 패턴이 나타나면 직선이 적절한 형태가 아니라는 뜻입니다.","Left tail (less)":"왼쪽 꼬리(작음)","Line of best fit":"최적 적합선","Linear regression calculator":"선형 회귀 계산기","Mean, group 1":"평균, 그룹 1","Mean, group 2":"평균, 그룹 2","medium":"중간","moderate":"보통","negligible":"무시할 수 있음","One of the lists has no variation, so the correlation is undefined.":"목록 중 하나에 변동이 없어 상관관계를 정의할 수 없습니다.","p-value (right tail)":"p값(오른쪽 꼬리)","P-value calculator":"p값 계산기","Pairs":"쌍","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 r은 점들이 직선에 얼마나 가깝게 놓이는지를 −1에서 +1 사이의 값으로 나타냅니다. Spearman's ρ는 순위에 대해 같은 방식으로 측정하므로, 꾸준히 증가하거나 감소하는 관계를 포착하고 이상치의 영향을 덜 받습니다. p값은 t 분포를 사용해 상관관계가 0인지 검정합니다. 상관관계가 아무리 강해도 한 요인이 다른 요인의 원인이라는 뜻은 아닙니다.","Pooled SD":"합동 SD","Predict Y at X =":"X = 일 때 Y 예측","Predicted Y at X = {0}":"X = {0}일 때 예측 Y","Residual":"잔차","Right tail (greater)":"오른쪽 꼬리(큼)","Scatter plot":"산점도","Scatter plot with the fitted line":"적합선이 표시된 산점도","SD, group 1":"SD, 그룹 1","SD, group 2":"SD, 그룹 2","SE {0}":"SE {0}","SE {0}, {1}":"SE {0}, {1}","share of the variation in Y explained":"설명되는 Y 변동의 비율","share of variance in common":"공통 분산의 비율","Size, group 1":"크기, 그룹 1","Size, group 2":"크기, 그룹 2","Slope":"기울기","small":"작음","Spearman's ρ":"Spearman's ρ","strong":"강함","t (Student)":"t (Student)","Test statistic":"검정 통계량","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.":"p값은 귀무가설이 참일 때 이 정도로 극단적인 검정 통계량이 나올 확률입니다. z와 t에서는 양측 값이 양쪽 꼬리를 모두 반영합니다. 방향을 데이터를 보기 전에 결정한 경우에만 단측 값을 사용하십시오. χ² 및 F 검정은 오른쪽 꼬리를 사용합니다. 분포는 브라우저에서 계산되며 여러 소수점 자리까지 통계 소프트웨어와 일치합니다.","The X values are all the same, so no line can be fitted.":"X 값이 모두 같아 직선을 적합할 수 없습니다.","Two-sided p":"양측 p","very strong":"매우 강함","weak":"약함","X values":"X 값","Y values, in the same order":"Y 값, 같은 순서","z (normal)":"z (정규)","χ² (chi-square)":"χ² (카이제곱)"}