{"{0} expected counts are below 5, so the χ² approximation may be poor; Fisher's exact test is better for small tables.":"기대도수 {0}개가 5보다 작으므로 χ² 근사가 부정확할 수 있습니다. 작은 표에는 Fisher의 정확 검정이 더 적합합니다.","A t-test asks whether a mean differs from a value, or two means from each other, more than chance would explain. Welch's test does not assume equal variances and is the safer default for two groups; the paired test compares two measurements on the same subjects. It assumes roughly normal data or reasonably large samples. A small p-value says the difference is unlikely to be chance, not that it is large or important.":"t-검정은 평균과 특정 값의 차이 또는 두 평균 간 차이가 우연으로 설명할 수 있는 범위보다 큰지 검정합니다. Welch 검정은 분산이 같다고 가정하지 않으므로 두 집단에 더 안전한 기본값입니다. 대응표본 검정은 동일한 대상에서 측정한 두 값을 비교합니다. 데이터가 대체로 정규분포를 따르거나 표본이 충분히 커야 합니다. 작은 p-value는 차이가 우연일 가능성이 낮다는 뜻이지, 차이가 크거나 중요하다는 뜻은 아닙니다.","A z-score says how many standard deviations a value lies from the mean: z = (value − mean) ÷ standard deviation. For a normal distribution, the percentile is the share of values below it: z = 1 is the 84th percentile, z = 1.96 the 97.5th, and z = −1 the 16th. Percentiles are only accurate when the data really are close to normal.":"z-점수는 값이 평균에서 표준편차 몇 개만큼 떨어져 있는지 나타냅니다: z = (값 − 평균) ÷ 표준편차. 정규분포에서는 백분위수가 해당 값보다 작은 값의 비율입니다. z = 1은 84번째 백분위수, z = 1.96은 97.5번째 백분위수, z = −1은 16번째 백분위수입니다. 백분위수는 데이터가 실제로 정규분포에 가까울 때만 정확합니다.","Above this value":"이 값보다 큼","After (same subjects, same order)":"이후(동일한 대상, 동일한 순서)","Alternative":"대립가설","Before (or first measurement)":"이전(또는 첫 번째 측정)","Below this value":"이 값보다 작음","Between groups":"집단 간","both tails":"양측","Category":"범주","Chi-square calculator":"카이제곱 계산기","Counts: one row per line, columns separated by spaces":"도수: 한 줄에 한 행, 열은 공백으로 구분","Cramér's V":"Cramér의 V","Degrees of freedom":"자유도","Enter a number.":"숫자를 입력하십시오.","Enter a table of at least 2 × 2 counts, with the same number of columns in every row.":"최소 2 × 2 도수표를 입력하십시오. 모든 행의 열 수가 같아야 합니다.","Enter a value, a mean, and a standard deviation above zero.":"값, 평균, 0보다 큰 표준편차를 입력하십시오.","Enter at least two counts of zero or more.":"0 이상인 도수를 2개 이상 입력하십시오.","Enter at least two groups, each with at least two values, one group per line.":"집단을 2개 이상 입력하십시오. 각 집단에는 값이 2개 이상 있어야 하며, 한 줄에 한 집단을 입력하십시오.","Enter at least two values in each group.":"각 집단에 값을 2개 이상 입력하십시오.","Enter the value to compare with.":"비교할 값을 입력하십시오.","Expected":"기대","Expected counts if rows and columns were independent":"행과 열이 독립적일 때의 기대도수","Expected proportions (optional; equal if empty)":"기대 비율(선택 사항, 비워 두면 동일)","Further from the mean":"평균에서 더 멂","Give one expected proportion above zero for each count, or leave it empty.":"각 도수에 대해 0보다 큰 기대 비율을 하나씩 입력하거나 비워 두십시오.","Goodness of fit":"적합도","Greater (>)":"큼 (>)","Group":"집단","Group A values":"집단 A 값","Group B values":"집단 B 값","Independence (table)":"독립성(표)","Less (<)":"작음 (<)","Mean":"평균","Mean difference":"평균 차이","Means":"평균","Normal curve with the area below z shaded":"z보다 작은 영역을 음영으로 표시한 정규 곡선","Not significant at the 5% level (p ≥ 0.05): the data are consistent with no real difference.":"5% 수준에서 유의하지 않습니다(p ≥ 0.05). 데이터는 실제 차이가 없다는 결과와 일치합니다.","Observed":"관측","Observed counts":"관측도수","One group per line, values separated by spaces or commas":"한 줄에 한 집단, 값은 공백 또는 쉼표로 구분","One sample":"일표본","One-way analysis of variance tests whether several group means are all equal, by comparing the variation between groups with the variation within them: F = MS between ÷ MS within. A small p-value says at least one mean differs, not which; follow up with pairwise tests and a correction such as Tukey's or Bonferroni's. It assumes independent observations, roughly normal data, and similar variances.":"일원 분산분석은 집단 간 변동과 집단 내 변동을 비교하여 여러 집단의 평균이 모두 같은지 검정합니다: F = MS between ÷ MS within. 작은 p-value는 최소 하나의 평균이 다르다는 뜻이지 어느 평균이 다른지는 알려 주지 않습니다. Tukey 또는 Bonferroni 보정과 같은 방법을 적용한 쌍별 검정을 추가로 수행하십시오. 관측값이 독립적이고 데이터가 대체로 정규분포를 따르며 분산이 비슷하다고 가정합니다.","One-way ANOVA calculator":"일원 ANOVA 계산기","p-value":"p-value","Paired samples":"대응표본","Paired samples need the same number of values in both lists ({0} and {1}).":"대응표본은 두 목록({0} 및 {1})의 값 개수가 같아야 합니다.","percentile":"백분위수","Percentile (%)":"백분위수 (%)","Percentile to z":"백분위수를 z로 변환","Sample mean":"표본평균","Sample values":"표본값","SD {0} and {1}":"표준편차 {0} 및 {1}","SD {0}, n = {1}":"표준편차 {0}, n = {1}","share of variance between groups":"집단 간 분산의 비율","Significant at the 5% level (p < 0.05): the result would be unlikely if there were no real difference.":"5% 수준에서 유의합니다(p < 0.05). 실제 차이가 없다면 이러한 결과가 나올 가능성은 낮습니다.","Source":"출처","Standard deviation":"표준편차","strength of association, 0 to 1":"연관성의 강도, 0~1","T-test calculator":"t-검정 계산기","Test":"검정","The χ² test compares observed counts with the counts expected if there were no effect: χ² = Σ (observed − expected)² ÷ expected. The test of independence asks whether two categorical variables are related, from a table of counts; goodness of fit asks whether counts follow given proportions. Use raw counts, not percentages, and no continuity correction is applied.":"χ² 검정은 효과가 없을 때 기대되는 도수와 관측도수를 비교합니다: χ² = Σ (관측 − 기대)² ÷ 기대. 독립성 검정은 도수표를 바탕으로 두 범주형 변수가 관련되어 있는지 확인하며, 적합도 검정은 도수가 주어진 비율을 따르는지 확인합니다. 백분율이 아닌 원시 도수를 사용하며, 연속성 보정은 적용하지 않습니다.","Two samples (equal variances)":"두 표본(등분산)","Two samples (Welch)":"두 표본(Welch)","Two-sided (≠)":"양측 (≠)","Value":"값","Value to compare with (μ₀)":"비교할 값 (μ₀)","Value to z":"값을 z로 변환","Within groups":"집단 내","Work out":"계산","Z to percentile":"Z를 백분위수로 변환","Z-score":"Z-점수","Z-score calculator":"Z-점수 계산기"}