{"Above the other group's mean":"Diğer grubun ortalamasının üzerinde","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, ortalamalar arasındaki farkın birleştirilmiş standart sapmaya bölünmesidir; bu nedenle örneklem büyüklüğünden bağımsız olarak farkın yayılım birimi cinsinden ne kadar büyük olduğunu gösterir. Cohen's genel kılavuzuna göre 0,2 küçük, 0,5 orta ve 0,8 büyük etkiyi ifade eder; pratikte önemli olan, alana bağlıdır. Hedges' g, küçük örneklemlerde d'nin hafif yukarı yönlü yanlılığını giderir; r ise aynı etkiyi korelasyon olarak ifade eder.","Cohen's U3":"Cohen's U3","corrected for small samples":"küçük örneklemler için düzeltilmiş","Correlation calculator":"Korelasyon hesaplayıcı","Correlation r":"Korelasyon r","Degrees of freedom":"Serbestlik dereceleri","Degrees of freedom 1 (numerator)":"1. serbestlik derecesi (pay)","Degrees of freedom 2 (denominator)":"2. serbestlik derecesi (payda)","Distribution":"Dağılım","Distribution overlap":"Dağılım örtüşmesi","Effect size calculator":"Etki büyüklüğü hesaplayıcı","Enter a statistic of zero or more and both degrees of freedom.":"Sıfır veya daha büyük bir istatistik ile her iki serbestlik derecesini girin.","Enter a statistic of zero or more and the degrees of freedom.":"Sıfır veya daha büyük bir istatistik ile serbestlik derecesini girin.","Enter both means, SDs above zero, and group sizes of at least 2.":"Her iki ortalamayı, sıfırdan büyük SD değerlerini ve en az 2 kişilik grup büyüklüklerini girin.","Enter the degrees of freedom.":"Serbestlik derecesini girin.","Enter the same number of X and Y values, at least three of each.":"Her birinden en az üç tane olacak şekilde aynı sayıda X ve Y değeri girin.","Enter the test statistic.":"Test istatistiğini girin.","F":"F","Fitted":"Uyarlanmış","for two normal distributions":"iki normal dağılım için","Hedges' g":"Hedges' g","Intercept":"Sabit terim","large":"büyük","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.":"En küçük kareler, noktalara olan dikey uzaklıkların karelerini mümkün olduğunca küçük yapan doğruyu seçer: eğim = Σ(x − x̄)(y − ȳ) ÷ Σ(x − x̄)²; doğru, ortalamalardan geçer. R², doğrunun açıkladığı Y değişkenliğinin payıdır. X değerlerinizin aralığı dışındaki tahminler varsayımdır; artıklar içindeki bir örüntü, düz doğrunun uygun biçim olmadığını gösterir.","Left tail (less)":"Sol kuyruk (daha küçük)","Line of best fit":"En iyi uyum doğrusu","Linear regression calculator":"Doğrusal regresyon hesaplayıcı","Mean, group 1":"Ortalama, grup 1","Mean, group 2":"Ortalama, grup 2","medium":"orta","moderate":"orta düzeyde","negligible":"ihmal edilebilir","One of the lists has no variation, so the correlation is undefined.":"Listelerden birinde değişkenlik yok; bu nedenle korelasyon tanımsızdır.","p-value (right tail)":"p değeri (sağ kuyruk)","P-value calculator":"p değeri hesaplayıcı","Pairs":"Çiftler","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, noktaların −1 ile +1 arasında düz bir doğruya ne kadar yakın olduğunu ölçer; Spearman's ρ ise bunu sıralamalar üzerinde yapar, böylece sürekli artan veya azalan ilişkileri yakalar ve aykırı değerlere daha dayanıklıdır. p değerleri, t dağılımını kullanarak korelasyonun sıfır olup olmadığını test eder. Bir korelasyon ne kadar güçlü olursa olsun, bir şeyin diğerine neden olduğunu göstermez.","Pooled SD":"Birleştirilmiş SD","Predict Y at X =":"X = iken Y'yi tahmin et","Predicted Y at X = {0}":"X = {0} iken tahmin edilen Y","Residual":"Artık","Right tail (greater)":"Sağ kuyruk (daha büyük)","Scatter plot":"Dağılım grafiği","Scatter plot with the fitted line":"Uyarlanmış doğrunun bulunduğu dağılım grafiği","SD, group 1":"SD, grup 1","SD, group 2":"SD, grup 2","SE {0}":"SE {0}","SE {0}, {1}":"SE {0}, {1}","share of the variation in Y explained":"Y'deki açıklanan değişkenlik payı","share of variance in common":"ortak varyans payı","Size, group 1":"Büyüklük, grup 1","Size, group 2":"Büyüklük, grup 2","Slope":"Eğim","small":"küçük","Spearman's ρ":"Spearman's ρ","strong":"güçlü","t (Student)":"t (Student)","Test statistic":"Test istatistiği","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 değeri, sıfır hipotezi doğru olsaydı en az bu kadar uç bir istatistik elde etme olasılığıdır. z ve t için iki taraflı değer her iki kuyruğu da hesaba katar; tek taraflı değeri yalnızca yön veriler görülmeden önce belirlendiyse kullanın. χ² ve F testleri sağ kuyruğu kullanır. Dağılımlar tarayıcıda hesaplanır ve birçok ondalık basamağa kadar istatistik yazılımlarıyla eşleşir.","The X values are all the same, so no line can be fitted.":"X değerlerinin tümü aynı olduğundan hiçbir doğru uyarlanamaz.","Two-sided p":"İki taraflı p","very strong":"çok güçlü","weak":"zayıf","X values":"X değerleri","Y values, in the same order":"Y değerleri, aynı sırada","z (normal)":"z (normal)","χ² (chi-square)":"χ² (ki-kare)"}