{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=3; plural=n%10==1 && n%100!=11 ? 0 : n%10>=2 && n%10<=4 && (n%100<10 || n%100>=20) ? 1 : 2;",
                "lang": "ru"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' содержит неопределенное количество значений"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' содержит пропущенные значения"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' содержит только пропущенные значения"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' содержит только одно уникальное значение"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Метод извлечения '{method}' использовался в сочетании с вращением '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Было использовано вращение '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' содержит отрицательные значения. Отрицательные веса не допускаются."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "Тау B Кендалла"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} – r Пирсона"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% ДИ Низ"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% ДИ средина {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% ДИ Верх"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% доверительный интервал"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% доверительные интервалы"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} и {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} и {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} пар значений были связаны"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "счет {type} на основе переменных {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (реверсирована)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} модели биномиальной логистической регрессии{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} модели линейной регрессии{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001, односторонний"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Правильных"
            ],
            "% of Total": [
                "% от общего количества"
            ],
            "% of total": [
                "% от общего количества"
            ],
            "% of Variance": [
                "% от дисперсии"
            ],
            "% within column": [
                "% в столбце"
            ],
            "% within row": [
                "% в строке"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'` или `'3'` (по умолчанию), используемая сумма квадратов"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` или `'3'` (по умолчанию), используемая сумма квадратов"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; group 1 different to group 2, group 1 greater than group 2, and group 2 greater than group 1 respectively": [
                "`'different'` (по умолчанию), `'oneGreater'` или `'twoGreater'`, альтернативная гипотеза; группа 1 отличается от группы 2, группа 1 больше группы 2 и группа 2 больше группы 1 соответственно"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; measure 1 different to measure 2, measure 1 greater than measure 2, and measure 2 greater than measure 1 respectively": [
                "`'different'` (по умолчанию), `'oneGreater'` или `'twoGreater'`, альтернативная гипотеза; мера 1 отличается от меры 2, мера 1 больше меры 2 и мера 2 больше меры 1 соответственно"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (по умолчанию), `'gt'` или `'lt'`, альтернативная гипотеза; отличается от `testValue`, больше `testValue` и меньше `testValue` соответственно"
            ],
            "`'facVar'` or `'facInd'`, how to contrain the model; `'facVar'` fixes the factor variances to one, `'facInd'` fixes each factor to the scale of its first indicator.": [
                "`'facVar'` или `'facInd'`, как ограничить модель; `'facVar'` фиксирует дисперсию фактора на единицу, `'facInd'` фиксирует каждый фактор на шкале его первого индикатора."
            ],
            "`'listwise'` or `'fiml'`, how to handle missing values; `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing, `'fiml'` uses a full information maximum likelihood method to estimate the model.": [
                "`'listwise'` или `'film'`, как обрабатывать пропущенные значения; `'listwise'` исключает строку из всех анализов, если одна из ее записей отсутствует, `'film'` использует метод максимального правдоподобия с полной информацией для оценки модели."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means'` (по умолчанию) или `'medians'`, планки погрешностей для использования на графике"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (по умолчанию), `'ml'` или `'pa'` используют соответственно 'минимум остатка', 'макимум правдоподобия' или 'главную ось' в качестве метода извлечения факторов"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (по умолчанию) или `'se'`. Не используйте планки погрешностей, используйте доверительные интервалы или используйте стандартные ошибки на графиках предельного среднего значения соответственно"
            ],
            "`'none'`, `'gamesHowell'` or `'tukey'`, which post-hoc tests to provide; `'none'` shows no post-hoc tests, `'gamesHowell'` shows Games-Howell post-hoc tests where no equivalence of variances is assumed, and `'tukey'` shows Tukey post-hoc tests where equivalence of variances is assumed": [
                "`'none'`, `'gamesHowell'` или `'tukey'', которые необходимо предоставить последующему тестированию; `'none'' не показывает апостериорных тестов, ''gamesHowell'' показывает апостериорные тесты Games-Howell, где не предполагается эквивалентность дисперсий, а ''tukey'' показывает апостериорные тесты Тьюки, где эквивалентность дисперсий предполагается"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (по умолчанию), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` или `'simplimax'`, вращение для использования при оценке"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (по умолчанию) или `'simplimax'`, вращение для использования при оценке"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (по умолчанию), `'greater' или `'less'`, альтернативная гипотеза"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (по умолчанию), `'eigen'` или `'fixed'`, способ определения количества факторов"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing": [
                "`'perAnalysis'` или `'listwise'`, как обрабатывать пропущенные значения; `'perAnalysis'` исключает пропущенные значения для отдельных зависимых переменных, `'listwise'` исключает строку из всех анализов, если одна из ее ячеек отсутствует"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing.": [
                "`'perAnalysis'` или `'listwise'`, как обрабатывать пропущенные значения; `'perAnalysis'` исключает пропущенные значения для отдельных зависимых переменных, `'listwise'` исключает строку из всех анализов, если одна из ее ячеек отсутствует."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (по умолчанию) или `'grandMean'`, кодирование перехвата. Либо создает контраст, так что точка пересечения представляет собой контрольный уровень или общее среднее значение"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` или `'columns'` (по умолчанию), отображать переменные по строкам или по столбцам (по умолчанию)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (по умолчанию), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'` или `'Harman'` используют соответственно 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson Метод Рубина или Хармана для оценки факторных баллов"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`columns` or `rows` (default), compare columns/rows in difference of proportions or relative risks (2x2 tables)": [
                "`columns` или `rows` (по умолчанию), сравнить столбцы/строки по разнице пропорций или относительных рисков (таблицы 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Коэффициенты модели - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Коэффициенты модели – ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Пропорции - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, добавляет метки с номером строки к выбросам на коробчатой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, выполняет t-критерий Стьюдента"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, выполняет однофакторный дисперсионный анализ Уэлча, который не предполагает равных дисперсий"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет значения 'Z' и 'p' для оценок модели"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет критерий хи-квадрат для точного соответствия, который сравнивает модель с моделью идеального соответствия"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет доверительный интервал для предполагаемых предельных средних значений"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет информационный критерий Айкаике (AIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет α Кронбаха"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет расчетные графики предельных средних"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет оценки факторной (ко)дисперсии"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет оценки остаточной (ко)дисперсии"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет средние различия для апостериорных тестов"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет R Пирсона"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет уровни значимости"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет уровни значимости для апостериорных тестов"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет отклонение (или -2LogLikelihood) для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет среднее"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет медиану"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет сравнение моделей между моделями и NULL моделью"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет количество пропущенных значений"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет размер выборки"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет стандартное отклонение"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет статистическую меру `R-квадрат` для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет статистическую меру `R` для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, представляет χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (по умолчанию) или `FALSE`, взвешивание каждой ячейки одинаково или их взвешивание в соответствии с частотой ячеек"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), добавляет счетчики к столбиковой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), добавляет среднее значение к коробчатой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), помечает значимые корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), пометить значимые апостериорные сравнения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тест Шапиро-Уилка на остатках"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет однофакторный дисперсионный анализ Фишера, который предполагает равные дисперсии"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняете тестов на однородность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тест Левена на однородность дисперсий"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тестов Левена на однородность дисперсий"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет U-критерий Манна-Уитни"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет попарные сравнения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тесты Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тест Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тест Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тесты Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет тесты на сферичность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет t-критерий Уэлча"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), выполняет ранговый тест знаков Уилкоксона"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), наносит данные поверх предельных средних значений"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для оценок коэффициентов модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для оценки отношения шансов коэффициента модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для оценок коэффициента отношения коэффициентов модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для стандартизированных оценок коэффициента модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для коэффициентов модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительный интервал для оценок модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет график корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет график корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет график отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет описательный график"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет диаграмму пути модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет прогнозируемую классификационную таблицу (или матрицу ошибок)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют график Q-Q многомерной нормальности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет график Q-Q остатков"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет график ROC кривой"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет стандартизированную оценку коэффициентов модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют стандартизированную оценку для оценок модели"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет тест z для различий между двумя пропорциями"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет информационный критерий Aikaike (AIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет точное отношение логарифмических шансов (требуется установка точного 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет столбиковые диаграммы (только номинальные, порядковые переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет факторы Байеса"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет байесовские достоверные интервалы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет байесовский информационный критерий (BIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет диаграммы (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), укажите размеры эффекта Коэна d"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет тест Бокса-Тидвелла на линейность логита"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет размеры эффекта Коэна d"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет процентаж столбца"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы для сравнительных мер"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы для размеров эффекта"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы для среднего"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы для разницы средних"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет доверительные интервалы для размеров апостериорного эффекта"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет плотность на графике корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставление графиков плотности (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет графики описательных статистик"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет описательные статистики"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), точечные графики (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет размер эффекта"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет размер эффекта"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставьте оценочные таблицы предельных средних значений"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют оценки для перехватов факторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют оценки для остаточных перехватов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет точный критерий Фишера"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет таблицы частот (только номинальные, порядковые переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет гамму"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет гистограммы (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет средние элемента"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет стандартные отклонения элемента"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет корреляции между элементами и остатками"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет tau-b Кендалла"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет критерий Мантеля-Хензеля для тренда"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет McDonald's ω"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет средние значения и стандартные отклонения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет средние значения и стандартные ошибки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет индексы модификации для параметров, не включенных в модель"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет процентили"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет Фи и Крамера V"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет апостериорные графики"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет графики Q-Q (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет графики остатков Q-Q"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет квантили"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют графики остатков, где зависимая переменная и каждая ковариата нанесены на график относительно стандартизированных остатков."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляет результаты теста Дарбина-Ватсона для автокорреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет среднеквадратичную ошибку (RMSE) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет процентаж строк"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет p-значение Шапиро-Уилка"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляет статистику на графике корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляет сводную статистику для расстояния Кука"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет результаты теста (значение t и степени свободы) для апостериорных тестов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет коэффициент сопряжения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет разницу в пропорциях (доступно только для таблиц 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет ожидаемое количество"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют экспоненциальную оценку отношения логарифмических шансов или оценку отношения шансов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет экспоненциальную оценку логарифма отношения рисков или оценку отношения рисков"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет межквартильный диапазон"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет эксцесс"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет отношение правдоподобия"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет логарифмическое отношение шансов (доступно только для таблиц 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет максимальное"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет среднее"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет минимум"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет моду"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет сравнение моделей между моделями и NULL моделью"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет количество случаев"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет наблюдаемые значения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет отношение шансов (доступно только для таблиц 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставьте комплексный тест ANOVA для предикторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет комплексные тесты отношения правдоподобия для предикторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), обеспечивает прогнозируемую точность результатов, сгруппированных по значению отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет прогнозируемую чувствительность результатов, сгруппированных по значению отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет прогнозируемую специфичность результатов, сгруппированных по пороговому значению"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет прогнозируемую специфичность результатов, сгруппированных по пороговому значению"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет площадь под кривой ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет относительный риск (доступно только для таблиц 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the residuals for the observed correlation matrix (i.e., the difference between the expected correlation matrix and the observed correlation matrix)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляют остатки для наблюдаемой матрицы корреляции (т. е. разницу между ожидаемой матрицей корреляции и наблюдаемой матрицей корреляции)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет асимметрию"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет стандартное отклонение"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет стандартную ошибку"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет статистическую меру `скорректированный R-квадрат` для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет сумму"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет пороговые значения, которые используются в качестве пороговых значений для уровней зависимой переменной"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет дисперсию"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет общие проценты"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), предоставляет VIF и статистику толерантности коллинеарности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет графики скрипки (только непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), укажите, каким была бы α Кронбаха, если бы элемент был выброшен"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), укажите, какой будет McDonald's ω, если предмет выпадет"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), представляет χ² с коррекцией непрерывности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), сообщать сводку по различным группам"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), установите отсечку, используемую для прогнозов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показывать столбиковые графики"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать результаты теста Бартлетта на сферичность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать таблицу собственных значений"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать сводку факторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать межфакторные корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать результаты меры адекватности выборки (MSA) Кайзера-Мейера-Олкина (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать меры соответствия модели и тест"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), показать график осыпи"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), сортировка факторных нагрузок по размеру"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), тест на однородность отклонений (т.е. тест Левена)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), переменные являются счетчиками"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию), должны ли отображаться счетчики"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` или `FALSE` (по умолчанию); выполнить общий тест модели"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Тестового значения"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Тестовому значению"
            ],
            "> Test value": [
                "> Тестового значения"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Специфичность"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 исхода"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "таблица (полу)частной корреляционной матрицы"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "список, разделенный запятыми (по умолчанию: 25,50,75), указывающий процентили"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "график корреляционной матрицы"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "график корреляционной матрицы"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "таблица корреляционной матрицы"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "формула, содержащая термы для оценки предельных средних для (см. примеры)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "формула, содержащая термы для оценки предельных средних, поддерживает до трех переменных на терм"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "формула, содержащая термы для выполнения апостериорных тестов (см. примеры)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "формула, описывающая термы для включения в модель (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "список, содержащий именованные списки, которые определяют `метку` фактора и `переменные`, принадлежащие этому фактору"
            ],
            "a list containing vectors of strings that name the predictors that are added to the model. The elements are added to the model according to their order in the list": [
                "список, содержащий векторы строк, которые называют предикторы, добавляемые в модель. Элементы добавляются в модель в соответствии с их порядком в списке"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "список векторов символов, описывающих термы между субъектами для включения в модель"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "список векторов символов, описывающих апостериорные тесты, которые необходимо вычислить"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "список векторов символов, описывающих термы повторных измерений для включения в модель"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "список списков, определяющих опорные уровни зависимой переменной и всех факторов"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "список списков, определяющих фактор и тип используемого контраста, один из `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` или `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "список списков, определяющих пары измерений в `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "писок списков, определяющих остаточные ковариации, которые необходимо оценить"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "список списков, определяющих переменные, для которых необходимо рассчитать оценочные предельные средние значения. Поддерживает до трех переменных на терм."
            ],
            "a list of lists, where each list decribes a repeated measure (as a string) from `data` defined as `measure` and the particular combination of levels from `rm` that it belongs to (as a vector of strings) defined as `cell`": [
                "список списков, где каждый список описывает повторяющуюся меру (в виде строки) из `data`, определенных как `measure`, и конкретную комбинацию уровней из `rm`, к которой она принадлежит (в виде вектора строк), определяемую как `cell`"
            ],
            "a list of lists, where each list describes the `label` (as a string) and the `levels` (as vector of strings) of a particular repeated measures factor": [
                "список списков, где каждый список описывает `label` (в виде строки) и `levels` (в виде вектора строк) конкретного фактора повторных измерений"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Малое значение p предполагает нарушение предположения о равных дисперсиях"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Малое значение p предполагает нарушение предположения о нормальности"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Хороший набор корреляционных данных"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "число (по умолчанию: 0,1), выделите значения в таблице `'corRes'` над этим значением"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "число (по умолчанию: 0,3), скрыть факторные нагрузки ниже этого значения"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "число (по умолчанию: 0,3), скрыть загрузки ниже этого значения"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "число (по умолчанию: 0,5), значение для нулевой гипотезы"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "число (по умолчанию: 0), минимальное собственное значение фактора, которое должно быть включено в модель"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "число (по умолчанию: 1), бета-априорный параметр 'a'"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "число (по умолчанию: 1), бета-априорный параметр 'b'"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "число (по умолчанию: 1), минимальное собственное значение для компонента, который будет включен в модель"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "число (по умолчанию: 3), выделить значения в таблицах `'modIndices'` над этим значением"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "число от 0,5 до 2 (по умолчанию 0,707), предыдущая ширина, используемая при расчете факторов Байеса"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "число от 0,5 до 2,0 (по умолчанию 0,707), предыдущая ширина, используемая при расчете факторов Байеса"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), указывающее ширину доверительного интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), указывающее ширину доверительного интервала для предполагаемых предельных средних"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), указывающее ширину доверительного интервала, который используется как `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительного интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), правдоподобная ширина интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для размеров эффекта"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для размеров апостериорного эффекта"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для предствления"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "число от 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для представления"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "число, определяющее значение нулевой гипотезы"
            ],
            "a parameter": [
                "параметр"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "возможное значение `'d'`; представляет коэновскую меру величины эффекта для апостериорных тестов"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "апостериорная таблица"
            ],
            "a proportions table": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a q-q plot": [
                "график q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Набор данных повторных измерений ANOVA"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "строка (по умолчанию: `Зависимая`), описывающая метку, используемую для зависимой переменной на протяжении всего анализа"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "строка, именующая переменную в `data`, содержащую счетчики, или NULL, если каждая строка представляет одно наблюдение"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "строка, именующая зависимую переменную от `data`, переменная должна быть фактором"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "строка, именующая зависимую переменную от `data`, переменная должна быть числовой"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "строка, именующая зависимую переменную в `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "строка, именующая зависимые переменные в `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "строка, именующая группу или независимую переменную в `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "сводка по группам"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "таблица, содержащая оценочные предельные средние значения"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "таблица, содержащая оценки факторных ковариаций"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "таблица, содержащая оценки пересечения факторов"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "таблица, содержащая меры соответствия"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "таблица, содержащая индексы модификации для факторных нагрузок, не включенных в модель"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "таблица, содержащая индексы модификации для остаточных ковариаций, не включенных в модель"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "таблица, содержащая оценки остаточных ковариаций"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "таблица, содержащая остаточные оценки перехвата"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "таблица, содержащая остатки для наблюдаемой корреляционной матрицы"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "таблица, содержащая критерий хи-квадрат для точного соответствия"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "таблица, содержащая статистику коллинеарности"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "таблица с описательные статистики"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "таблица, содержащая факторные нагрузки"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "таблица, содержащая описания группы"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "таблица, содержащая тесты на однородность дисперсий"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "таблица, содержащая результаты проверки нормальности"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "таблица, содержащая тесты нормальности"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "таблица, содержащая результаты теста Бокса-Тидвелла"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "таблица, содержащая результаты t-теста"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "таблица результатов ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "таблица результатов ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "таблица сравнительных мер"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "таблица тестов однородности дисперсий"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "таблица тестов на однородность"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "таблица тестов отношения правдоподобия"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "таблица пороговых коэффициентов модели"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "таблица коэффициентов модели"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "таблица тестов нормальности"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "таблица прогнозируемых классификаций"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "таблица прогностических мер"
            ],
            "a table of proportions": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a table of test results": [
                "таблица результатов теста"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "таблица результатов 'номинального' теста"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "таблица описательных статистик"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "таблица результатов теста Фридмана"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "таблица результатов гамма-теста"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "таблица результатов тау-b-теста Кендалла"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "таблица теста Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "таблица попарных сравнений"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "таблица пропорций и результаты теста"
            ],
            "a table of the test results": [
                "таблица результатов теста"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "таблица результатов теста χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "вектор, содержащий строки, именующие переменные, масштабированные в обратном порядке"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "вектор чисел: ожидаемые пропорции"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих факторы между субъектами из `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "вектор строк, именующих управляющие переменные в `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "вектор строк, именующих ковариаты из `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "вектор строк, именующих ковариаты из `data`. Переменные должны быть числовыми"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих факторы из `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих фиксированные факторы из `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "вектор строк, именующих переменные повторных измерений"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "вектор строк, именующих интересующие переменные в `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "вектор строк, именующих переменные для корреляции в `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "вектор строк, именующих переменные, используемые для разделения `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Точность"
            ],
            "Add New Block": [
                "Добавить новый блок"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Добавить новый фактор"
            ],
            "Add New Term": [
                "Добавить новый терм"
            ],
            "Additional Options": [
                "Дополнительные опции"
            ],
            "Additional Output": [
                "Дополнительный вывод"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Дополнительные статистики"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "Скорректированный R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Все наблюдения привязаны"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Альтернативная гипотеза"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "массив таблиц контрастов"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "массив описательных графиков"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "массив частотных таблиц"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "массив групп графиков"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "массив конкретных результатов модели"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "массив таблиц парных сравнений"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "массив апостериорных таблиц"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "массив графиков Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "массив описательных графиков"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "массив оценочных предельных средних графики + таблицы"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "массив постериорных графиков"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "изображение, содержащее диаграмму пути модели"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "изображение описательных графиков"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "целое число (по умолчанию: 1), количество компонент в модели"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "целое число (по умолчанию: 1), количество факторов в модели"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "целое число (по умолчанию: 4), определяющее количество равных групп"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Скучный набор данных ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Анализы в комплекте с jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Андерсон и Рубин"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Данные по ирисам Андерсона"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Дисперсионный анализ"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Поскольку между субъектами не указаны факторы, это допущение всегда выполняется."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Предполагать равными (Фишера)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Проверка предположений"
            ],
            "Assumptions": [
                "Предположения"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "По крайней мере одна переменная должна иметь два уровня"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Автокорреляция"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Автокорреляционный тест"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Доступно только для таблиц 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "b параметр"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Столбиковый график"
            ],
            "Bar plot": [
                "Столбиковый график"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Столбиковые графики"
            ],
            "Bar Type": [
                "Тип столбика"
            ],
            "Bartlett": [
                "Бартлетт"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "На основе собственного значения"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "На основе параллельного анализа"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Фактор Байеса"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Фактор Байеса₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Байесовские статистики"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "бета 'a' параметр"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "параметр 'b' бета"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Между предметными факторами"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Компоненты между субъектами"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Эффекты между предметами"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Большая пятерка (Долан, Оорт, Стул и Вихертс, 2009 г.)"
            ],
            "Binomial": [
                "Биномиальный"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Биномиальная логистическая регрессия"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Биномиальный тест"
            ],
            "Binomial test": [
                "Биномиальный тест"
            ],
            "Block {0}": [
                "Блок {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Блок 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Блоки"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Бонферрони"
            ],
            "Box plot": [
                "Коробчатый график"
            ],
            "Box Plots": [
                "Коробчатый график"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Тест Бокса-Тидвелла"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Тест Бокса-Тидвелла на линейность логит регрессии"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Тест Бокса на однородность ковариационных матриц"
            ],
            "Box's M test": [
                "M-тест Бокса"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "М-критерий Бокса для однородности ковариационных матриц"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Жуки (Райан, Уайлд и Крист, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Ячейки"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Центральная тенденция"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Квантили Хи-квадрат"
            ],
            "CI Lower": [
                "ДИ Нижний"
            ],
            "CI Upper": [
                "ДИ Верхний"
            ],
            "Classification Table": [
                "Классификационная таблица"
            ],
            "Classification table": [
                "Классификационная таблица"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Классификационная таблица – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "Коэн d"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Column": [
                "Столбец"
            ],
            "Column '{name}' contains unused levels (possible only when rows with missing values are excluded)": [
                "Столбец '{name}' содержит неиспользуемые уровни (возможно только при исключении строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Переменная столбца '{var}' содержит менее 2 уровней"
            ],
            "Columns": [
                "Столбцы"
            ],
            "columns": [
                "столбцы"
            ],
            "Columns compared": [
                "Сравнение столбцов"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Сравнительные измерения"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Сравнительные измерения (только 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Сравнить"
            ],
            "Comparison": [
                "Сравнение"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Сравнения основаны на оценочных предельных средних"
            ],
            "Component": [
                "Компонент"
            ],
            "Component correlations": [
                "Корреляции компонент"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Нагрузки компонент"
            ],
            "Component scores": [
                "Оценки компонент"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Статистики компонент"
            ],
            "Component summary": [
                "Сводка по компонентам"
            ],
            "component(s)": [
                "компонент(ы)"
            ],
            "Components": [
                "Компоненты"
            ],
            "components": [
                "компоненты"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Доверительный интервал для средней"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Ширина доверительного интервала"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Доверительные интервалы"
            ],
            "Confidence level": [
                "Уровень доверительности"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Подтверждающий факторный анализ"
            ],
            "Constraints": [
                "Ограничения"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Коэффициент сопряжения"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Таблицы сопряжения"
            ],
            "Contrasts": [
                "Контрасты"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Контрасты - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Переменные управления"
            ],
            "Control variables": [
                "Переменные управления"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "контроль за {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Расстояние Кука"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Расстояние Кука"
            ],
            "Correction": [
                "Поправка"
            ],
            "Corrections": [
                "Поправка"
            ],
            "Correlated": [
                "Коррелирует"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Коррелирует отрицательно"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Коррелирует положительно"
            ],
            "Correlation": [
                "Корреляция"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Коэффициенты корреляции"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Тепловая карта корреляции"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Тепловая карта корреляции"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Матрицы корреляции — это способ исследовать линейные отношения между\nдве или более непрерывных переменных."
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.\n\nFor each pair of variables, a Pearson's r value indicates the strength\nand direction of the relationship between those two variables. A\npositive value indicates a positive relationship (higher values of one\nvariable predict higher values of the other variable). A negative\nPearson's r indicates a negative relationship (higher values of one\nvariable predict lower values of the other variable, and vice-versa).\nA value of zero indicates no relationship (whether a variable is high\nor low, does not tell us anything about the value of the other\nvariable).\n\nMore formally, it is possible to test the null hypothesis that the\ncorrelation is zero and calculate a p-value. If the p-value is low, it\nsuggests the correlation co-efficient is not zero, and there is a linear\n(or more complex) relationship between the two variables.": [
                "Матрицы корреляции — это способ исследовать линейные отношения между\nдве или более непрерывных переменных.\n\nДля каждой пары переменных значение r Пирсона указывает силу\nи направление связи между этими двумя переменными. А\nположительное значение указывает на положительную связь (более высокие значения одного\nпеременная предсказывает более высокие значения другой переменной). отрицательный\nr Пирсона указывает на отрицательную связь (более высокие значения одного\nпеременная предсказывает более низкие значения другой переменной и наоборот).\nНулевое значение указывает на отсутствие связи (независ]nимо от того, является ли переменная высокой\nили низкий, ничего не говорит нам о ценности другого\nПеременная).\n\nБолее формально можно проверить нулевую гипотезу о том, что\nкорреляция равна нулю, и вычислить p-значение. Если p-значение низкое,\nпредполагает, что коэффициент корреляции не равен нулю, и существует линейная\n(или более сложная) связь между двумя переменными."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Correlation type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Count": [
                "Счетчик"
            ],
            "Counts": [
                "Счетчики"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Счетчики (необязательно)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Счетчик не может быть неопределенным"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Счетчик не может быть отрицательным"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Счетчик должен быть неотрицательным и конечным"
            ],
            "Covariates": [
                "Ковариаты"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "Кокс и Снелл R²"
            ],
            "Cramer's V": [
                "Крамер V"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Достоверный интервал"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Достоверный интервал"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Кронбах α"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "Кронбаха α (если элемент выпал)"
            ],
            "cubic": [
                "кубический"
            ],
            "Cumulative %": [
                "Накопленный %"
            ],
            "Cut point values": [
                "Значения точки отсечки"
            ],
            "Cut points for": [
                "Точки отсечки для"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Отсечка"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "График отсечки"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "График отсечки"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Пороговое значение"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  ТАБЛИЦЫ СОПРЯЖЕНИЯ ПАРНЫХ ВЫБОРОК\n#\n#  Таблицы сопряжения\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Тест Макнемара\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# в качестве альтернативы, опустите левую часть формулы («Количество»)\n# из формулы, если каждая строка представляет одно наблюдение:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  ТЕСТ ПРОПОРЦИЯ (2 ИСХОДА)\n#\n#  Биномиальный тест\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Уровень    Счет    Итог    Пропорция    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Hₐ это пропорция ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Данные"
            ],
            "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  ПОДТВЕРЖДАЮЩИЙ ФАКТОНЫЙ АНАЛИЗ\n#\n#  Факторные нагрузки\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  ФАКТОРНЫЕ ОЦЕНКИ\n#\n#  Коварианты фактора\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  ПОДГОНКА МОДЕЛИ\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Измерения соответствия\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Сжатие данных"
            ],
            "Data Summary": [
                "Сводка данных"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  БИНОМИАЛЬНАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Показатели соответствия модели\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коэффициенты модели\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Оценки представляют собой логарифмические шансы \"low = 1\"\n#    против \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  МУЛЬТИНОМИАЛЬНАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Измерения соответствия модели\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  СПЕЦИФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коэффициенты модели\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  ANOVA ДЛЯ ПОВТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ\n#\n#  Внутрисубъектные эффекты\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Сумма квадратов    df    Средний квадрат    F    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Сумма квадратов тип 3\n#\n#\n#\n#  Межсубъектные эффекты\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Сумма квадратов    df    Средний квадрат    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Сумма квадратов тип 3\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  ANOVA ДЛЯ ПОВТОРНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ)\n#\n#  Фридман\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  T-ТЕСТ ПАРНЫХ ВЫБОРОК\n#\n#  Т-тест парных выборок\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  ТАБЛИЦЫ СОПРЯЖЕНИЯ\n#\n#  Таблицы сопряжения\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² тест\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n#Альтернативно, опустите левую часть формулы (`Freq`), если каждая строка\n#представляет собой одно наблюдение:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  ТЕСТ ПРОПОРЦИЙ (N ИСХОДОВ)\n#\n#  Пропорции\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Критерий соответствия\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ\n#\n#  Факторные нагрузки\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Используется вращение 'облимин'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA (КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ)\n#\n#  Многомерные тесты\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Одномерные тесты\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  АНАЛИЗ ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ\n#\n#  Нагрузки компонент\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Использовано вращение 'варимакс'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ\n#\n#  Статистики надежности весов\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА\n#\n#  Корреляционная матрица\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  ЧАСТНАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ\n#\n#  Частная корреляция\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. контроль для 'hp'\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  ЛОГ-ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Показатели соответствия модели\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коэффициенты модели\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ\n#\n#  Описательные статистики\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  ЧАСТОТЫ\n#\n#  Частоты передач\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Vths cjjndtncndbz vjltkb\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИ\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Коэффициенты модели\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA (КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ)\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA (ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ)\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ОДНОСТОРОННИЙ АНОВА (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ)\n#\n#  Крускал-Уоллис\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  T-ТЕСТ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК\n#\n#  Т-тест независимых выборок\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ОДНОВЫБОРОЧНЫЙ т-ТЕСТ\n#\n#  Одновыборочный Т-тест\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ\n#\n#  Однофакторный дисперсионный анализ (Уэлча)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Плотности распределения для переменных"
            ],
            "Density": [
                "Плотность распределения"
            ],
            "Dependent": [
                "Зависимый"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Зависимая переменная"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Метка зависимой переменной"
            ],
            "Dependent variable must be numeric": [
                "Зависимая переменная должна быть числовой"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Зависимые переменные"
            ],
            "deprecated": [
                "устарел"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Описательный график"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Описательный график"
            ],
            "Descriptives": [
                "Описательные статистики"
            ],
            "Descriptives are an assortment of summarising statistics, and visualizations which allow exploring the shape and distribution of data. It is good practice to explore your data with descriptives before proceeding to more formal tests.": [
                "Описательные статистики — это набор сводных статистических данных и визуализаций, которые позволяют исследовать форму и распределение данных. Хорошей практикой является изучение ваших данных с помощью описательных элементов, прежде чем переходить к более формальным тестам."
            ],
            "descriptives plot": [
                "график описательных статистик"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Описательные графики"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Описательные графики"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Описательная таблица"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Описательная таблица"
            ],
            "dev": [
                "dev"
            ],
            "Deviance": [
                "Девиантность"
            ],
            "Deviation": [
                "Отклонение"
            ],
            "df": [
                "df (степеней свободы)"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "Разница"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Разница в 2 пропорциях"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Разница в пропорциях"
            ],
            "Dispersion": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Distribution": [
                "Распределение"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Не предполагать равными (Уэлч)"
            ],
            "drag variable here": [
                "перетащите сюда переменную"
            ],
            "drag variables here": [
                "перетащите сюда переменные"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Попарные сравнения Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Тест Дурбина-Ватсона на автокорреляцию"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Статистика DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Попарные сравнения Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Effect Size": [
                "Размер эффекта"
            ],
            "Effect size": [
                "Размер эффекта"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Собственное значение"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Собственные значения"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Собственные значения больше, чем"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Равные веса ячеек"
            ],
            "equal groups": [
                "равные группы"
            ],
            "error %": [
                "ошибка %"
            ],
            "Error bars": [
                "Планки погрешностей"
            ],
            "Estimate": [
                "Оценить"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Оценка (логарифмическое отношение шансов)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Оценка (Логарифм ОР)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Расчетные предельные средние"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Расчетные предельные средние - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Оценки"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Оценки представляют собой логарифмические шансы …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Оценки представляют собой логарифмические шансы \"{dep} = {level1}\" по сравнению с \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Метод оценки"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Исключить анализ случаев за анализом"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Исключить случаи списком"
            ],
            "Excluded": [
                "Исключено"
            ],
            "Expected": [
                "Ожидаемо"
            ],
            "Expected counts": [
                "Ожидаемое количество"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Ожидаемые пропорции"
            ],
            "Exploration": [
                "Исследование"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Исследовательский факторный анализ"
            ],
            "Extraction": [
                "Извлечение"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "F-тест"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "F-статистика не может быть рассчитана"
            ],
            "Factor": [
                "Фактор"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Фактор '{factor}' должен иметь как минимум 2 уровня"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data": [
                "Фактор '{factorName}' не содержит данных"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level": [
                "Фактор '{factorName}' содержит только один уровень"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Фактор {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Фактор 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Факторные корреляции"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Факторные оценки"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Перехваты факторов"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Перехваты факторов"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Факторные нагрузки"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Факторные нагрузки – Индексы модификации"
            ],
            "Factor scores": [
                "Факторные баллы"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Факторные статистики"
            ],
            "Factor summary": [
                "Резюме факторов"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Вариации фактора = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "фактор(ы)"
            ],
            "Factors": [
                "Факторы"
            ],
            "factors": [
                "факторы"
            ],
            "Fisher's": [
                "Фишер"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Точный тест Фишера"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Меры соответствия"
            ],
            "Fitted": [
                "Подогнан"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Фиксированные факторы"
            ],
            "Fixed number": [
                "Фиксированный номер"
            ],
            "fixed parameter": [
                "фиксированный параметр"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Отметить значимые сравнения"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Отметить значимые корреляции"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "отметить значимые корреляции (p < 0,05) символами."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "отметьте значимые апостериорные сравнения."
            ],
            "Frequencies": [
                "Частоты"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Частоты $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Таблицы частот"
            ],
            "Friedman": [
                "Фридман"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Полная информация максимального правдоподобия"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Геймс-Хауэлл (неравные дисперсии)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тест Геймс-Хауэлл – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Гамма"
            ],
            "General Options": [
                "Общие настройки"
            ],
            "Generalised η²": [
                "Обобщенный η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Объединенное среднее (простое кодирование)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Греенхоус-Геиссер"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Греенхоус-Геиссер ε"
            ],
            "Group": [
                "Группа"
            ],
            "Group 1": [
                "Группа 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Группа 1 < Группа 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Группа 1 ≠ Группа 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Группа 1 > Группа 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Группа 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Описательные статистики группы"
            ],
            "Group Summary": [
                "Резюме группы"
            ],
            "Group summary": [
                "Резюме группы"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Группирующая переменная"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Группирующая переменная '{a}' имеет менее 2 уровней после исключения пропущенных значений"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "Группирующая переменная '{a}' должна иметь ровно 2 уровня"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Группирующая переменная '{a}' не должна также быть зависимой переменной"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ – отрицательная корреляция"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ - положительная корреляция"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ - пропорция {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Применена поправка Холдейна-Анскомба"
            ],
            "Harman": [
                "Харман"
            ],
            "Helmert": [
                "Гельмерт"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Скрыть загрузки ниже"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Выделить значения выше"
            ],
            "Histogram": [
                "Гистограмма"
            ],
            "Histograms": [
                "Гистограммы"
            ],
            "Holm": [
                "Холм"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Тест однородности дисперсий (Левен)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Тест на однородность"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "След Хотеллинга"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Хьюн-Фельдт"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Хьюн-Фельдт ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Гипотеза"
            ],
            "if item dropped": [
                "если элемент выпал"
            ],
            "in development": [
                "в разработке"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "включить cводку по группам"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Независимые выборки"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Т-тест независимых выборок"
            ],
            "Indicator": [
                "Индикатор"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Начальные собственные значения"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Начальные собственные значения"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Межкомпонентные корреляции"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Межфакторные корреляции"
            ],
            "Intercept": [
                "Перехват"
            ],
            "Interval": [
                "Интервал"
            ],
            "IQR": [
                "Межквартильное расстояние"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "Элемент '{item}' содержит только один уровень"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "Элемент '{item}' содержит неопределенное количество значений"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "Элемент '{item}' содержит только пропущенные значения"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "Элемент '{item}' не имеет отклонений"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "Элемент '{item}' должен быть числовым"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "элемент {item} отрицательно коррелирует с общей шкалой и, возможно, его следует поменять местами"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Статистики надежности элемента"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Статистики элемента"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Корреляция элемент-остаток"
            ],
            "item-rest correlation": [
                "корреляция элемента и остатка"
            ],
            "Items": [
                "Элементы"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "items {items} отрицательно коррелируют с общей шкалой и, вероятно, должны быть изменены"
            ],
            "Jittered": [
                "Разброс"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Кендалл Тау B"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Кендалл Тау-B"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "KMO мера адекватности выборки"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "KMO мера адекватности выборки"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Крускал-Уоллис"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Эксцесс"
            ],
            "Label outliers": [
                "Пометить выбросы"
            ],
            "Layers": [
                "Слои"
            ],
            "Level": [
                "Уровень"
            ],
            "Level 1": [
                "Уровень 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Уровень 2"
            ],
            "Levels": [
                "Уровни"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Критерий Левена значим (p < 0,05), что свидетельствует о нарушении предположения о равных дисперсиях"
            ],
            "Likelihood": [
                "Правдоподобие"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Отношение правдоподобия"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Тесты отношения правдоподобия"
            ],
            "linear": [
                "линейный"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Линейная регрессия"
            ],
            "Linear regression is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and one or more continuous and/or categorical explanatory variables. Other statistical methods, such as ANOVA and ANCOVA, are in reality just forms of linear regression.": [
                "Линейная регрессия используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими непрерывными и/или категориальными независимыми переменными. Другие статистические методы, такие как ANOVA и ANCOVA, на самом деле являются просто формами линейной регрессии."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Логарифмическое отношение шансов"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Логарифмическое отношение шансов точное"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Лог-линейная регрессия"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Логистическая регрессия"
            ],
            "Lower": [
                "Нижняя"
            ],
            "lower bound": [
                "нижняя граница"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "Манн-Уитни U"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Мантель-Хензель"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Тест Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Предельное среднее"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Предельные средние"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Графики предельных средних"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Таблицы предельных средних"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "Мочли W"
            ],
            "Max": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Максимальное правдоподобие"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "Макдональдс ω"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "Макдональдс ω (если элемент выпал)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "Макфадден R²"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "Тест Макнемара требует таблицу 2х2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "McNemar test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "Mean": [
                "Среднее"
            ],
            "mean": [
                "среднее"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Среднее ({ciWidth}% ДИ)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Разница средних"
            ],
            "Mean difference": [
                "Разница средних"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Средняя дисперсия"
            ],
            "Mean score": [
                "Средний балл"
            ],
            "Mean Square": [
                "Средний квадрат"
            ],
            "Means": [
                "Средние"
            ],
            "Measure": [
                "Мера"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Мера 1 - Мера 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Мера 1 < Мера 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Мера 1 ≠ Мера 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Мера 1 > Мера 2"
            ],
            "Measures": [
                "Меры"
            ],
            "Median": [
                "Медиана"
            ],
            "Medians": [
                "Медианы"
            ],
            "Method": [
                "Метод"
            ],
            "Min": [
                "Мин"
            ],
            "Minimum": [
                "Минимум"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Минимальный остаток"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Минимальные остатки"
            ],
            "Minimum value": [
                "Минимальное значение"
            ],
            "Missing": [
                "Пропущенный"
            ],
            "Missing Values": [
                "Отсутствующие значения"
            ],
            "Missing values": [
                "Отсутствующие значения"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Метод исключения пропущенных значений"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Метод исправления пропущенных значений"
            ],
            "Mode": [
                "Мода"
            ],
            "Model": [
                "Модель"
            ],
            "Model Builder": [
                "Конструктор моделей"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Коэффициенты модели"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Сравнение моделей"
            ],
            "Model Fit": [
                "Соответствие модели"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Показатели соответствия модели"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Меры соответствия модели"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Конкретные результаты модели"
            ],
            "Model Terms": [
                "Термы модели"
            ],
            "Model Test": [
                "Тест модели"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Пороги модели"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Пороги модели"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Индексы модификации"
            ],
            "Modification indices": [
                "Индексы модификации"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Существует более одной моды, сообщается только о первой"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Полиномиальный"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Полиномиальная логистическая регрессия"
            ],
            "Multivariate Analysis of (Co)Variance (MANCOVA) is used to explore the relationship between multiple dependent variables, and one or more categorical and/or continuous explanatory variables.": [
                "Многофакторный анализ (ко)дисперсии (MANCOVA) используется для изучения взаимосвязи между несколькими зависимыми переменными и одной или несколькими категориальными и/или непрерывными независимыми переменными."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Многомерные статистики"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Многомерные тесты"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N исходов"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "Нагелькерке R²"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Ни один компонент не имеет собственного значения большего, чем {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Без поправок"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Факторы не определены. М-тест Бокса актуален только тогда, когда модель содержит факторы."
            ],
            "Nominal": [
                "Номинальный"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Непараметрический"
            ],
            "None": [
                "Нет"
            ],
            "none": [
                "нет"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Нормально масштабируемые элементы"
            ],
            "Normality": [
                "Нормальность"
            ],
            "Normality test": [
                "Тест на нормальность"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Тест на нормальность (Шапиро-Уилк)"
            ],
            "Number of Components": [
                "Количество компонент"
            ],
            "Number of components": [
                "Количество компонент"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Количество факторов"
            ],
            "Number of factors": [
                "Количество факторов"
            ],
            "Oblimin": [
                "Облимин"
            ],
            "oblimin": [
                "облимин"
            ],
            "Observed": [
                "Наблюдаемый"
            ],
            "Observed counts": [
                "Наблюдаемые подсчеты"
            ],
            "Observed scores": [
                "Наблюдаемые оценки"
            ],
            "octic": [
                "октик"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Отношение шансов"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Отношение шансов"
            ],
            "of total": [
                "из всего"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Омнибусные тесты ANOVA"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Омнибусные тесты отношения правдоподобия"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Омнибусный тест"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Омнибусные тесты"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "один из `'corr'` (по умолчанию), `'pos'`, `'neg'`, определяющий альтернативную гипотезу; коррелирует, коррелирует положительно, коррелирует отрицательно соответственно."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "один из `'part'` (по умолчанию) или `'semi'`, указывающий тип частной корреляции для расчета; частная или получастная корреляция."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Одна или обе группы не содержат достаточного количества наблюдений"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Одна или обе переменные не являются числовыми"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Одна или обе переменные содержат неопределенные значения"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Одна или обе переменные не содержат наблюдений"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Одна или обе переменные не содержат достаточного количества наблюдений"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Не удалось оценить один или несколько коэффициентов в модели {modelNo} из-за полной коллинеарности."
            ],
            "one or more of `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, or `'bic'`; use CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% confidence interval, adjusted AIC, and BIC model fit measures, respectively": [
                "один или несколько из `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, rmsea\"\n\n#: ancova/options/effectSize.description.R\n#: anova/options/effectSize.description.R\n#: anovaRM/options/effectSize.description.R\nmsgid ",
                "set.seed(1337)\n\ny <- factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE))\nx1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\n\ndf <- data.frame(y=y, x1=x1, x2=x2)\n\nlogRegOrd(data = df, dep = y,\n          covs = vars(x1, x2),\n          blocks = list(list(\"x1\", \"x2\")))\n\n#\n#  ПОРЯДКОВАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Меры соответствия модели\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  СПЕЦИФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коэффициенты модели\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "шестой степени"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Шапиро-Уилк"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Многомерный тест нормальности Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Шапиро-Уилк p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Тест Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Тест Шапиро-Уилка на многомерную нормальность"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Шапиро-Уилк W"
            ],
            "Side by side": [
                "Бок о бок"
            ],
            "Simple": [
                "Простой"
            ],
            "Simplimax": [
                "Симплимакс"
            ],
            "simplimax": [
                "симплимакс"
            ],
            "Simulations": [
                "Симуляции"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Встречается единичное соответствие; одна или несколько переменных-предикторов представляют собой линейную комбинацию других переменных-предикторов."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Ошибка сингулярности. Тесты на сферичность недоступны"
            ],
            "Skewness": [
                "Асимметрия"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Сортировать нагрузки по размеру"
            ],
            "Spearman": [
                "Спирмен"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Спирмен ρ(rho)"
            ],
            "Specificity": [
                "Специфичность"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Коррекция сферичности"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Коррекция сферичности"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Тесты на сферичность"
            ],
            "Split by": [
                "Разделить по"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Квадратичное расстояние Махаланобиса"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Сумма квадратичных нагрузок (SS)"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "стек или разброс (по умолчанию), тип гистограммы"
            ],
            "Stacked": [
                "Штабель"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Стандартная оценка"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Стандартное отклонение"
            ],
            "Standard Error": [
                "Стандартная ошибка"
            ],
            "Standard error": [
                "Стандартная ошибка"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Стандартизированная оценка"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Стандартизированная оценка"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Стандартизированные остатки"
            ],
            "Statistic": [
                "Статистика"
            ],
            "statistic": [
                "статистика"
            ],
            "Statistics": [
                "Статистики"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Станд. отклонение"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Станд. ошибка эксцесса"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Станд. ошибка средней"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Станд. ошибка средней"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Станд. ошибка асимметрии"
            ],
            "Student's": [
                "Стьюдент"
            ],
            "Student's t": [
                "Стьюдент t"
            ],
            "Student's test": [
                "Тест Стьюдента"
            ],
            "Sum": [
                "Сумма"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Сумма квадратов"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Сумма квадратов"
            ],
            "Sum score": [
                "Сумма баллов"
            ],
            "Summary": [
                "Резюме"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Т-тесты"
            ],
            "t-value": [
                "t-значение"
            ],
            "ten Berge": [
                "тен Берге"
            ],
            "Term {0}": [
                "Терм {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Терм 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Тест на точное соответствие"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Результаты теста (t и df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Статистики теста"
            ],
            "Test Value": [
                "Тестовое значение"
            ],
            "Test value": [
                "Тестовое значение"
            ],
            "Tests": [
                "Тесты"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Тесты сферичности"
            ],
            "th percentile": [
                "й процентиль"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Набор данных 'Ирисы' из R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "Переменная 'разделить по' '{var}' не содержит данных."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "(необязательные) веса из `data`, которые будут использоваться в процессе подбора"
            ],
            "the alternative and null hypotheses;\n\n|              | Alternative (Hₐ)  | Null (H₀)          |\n|--------------|-------------------|--------------------|\n| ≠ Test value | Mean ≠ Test value | Mean = Test value  |\n| > Test value | Mean > Test value | Mean <= Test value |\n| < Test value | Mean < Test value | Mean >= Test value |": [
                "альтернативная и нулевая гипотезы;\n\n|              | Alternative (Hₐ)  | Null (H₀)          |\n|--------------|-------------------|--------------------|\n| ≠ Test value | Mean ≠ Test value | Mean = Test value  |\n| > Test value | Mean > Test value | Mean <= Test value |\n| < Test value | Mean < Test value | Mean >= Test value |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "альтернативная гипотеза."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "альтернативная гипотеза. Позволяет проводить односторонние тесты."
            ],
            "The Analysis of Covariance (ANCOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, one or more categorical\nexplanatory variables, and one or more continuous explanatory variables\n(or covariates). It is essentially the same analysis as ANOVA, but\nwith the addition of covariates.": [
                "Ковариационный анализ (ANCOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной, одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными и одной или несколькими непрерывными объясняющими переменными\n(или ковариатами). По сути, это такой же анализ, как и ANOVA, но с добавлением ковариатов."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.\n\nANOVA assumes that the residuals are normally distributed, and that the\nvariances of all groups are equal. If one is unwilling to assume that\nthe variances are equal, then a Welch's test can be used instead\n(However, the Welch's test does not support more than one explanatory\nfactor). Alternatively, if one is unwilling to assume that the data is\nnormally distributed, a non-parametric approach (such as Kruskal-Wallis)\ncan be used.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными.\n\nANOVA предполагает, что остатки распределены нормально, и что\nвариации всех групп равны. Если вы не хотите считать, что\nвариации равны, то вместо этого можно использовать тест Уэлча.\n(Однако тест Уэлча не поддерживает более одного объясняющего фактора).\nфакторов). В качестве альтернативы, если нет желания предполагать, что данные\nнормально распределены, можно использовать непараметрический подход (например, Kruskal-Wallis)."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными. Этот 'односторонний ANOVA' является упрощенной версией\nнормального ANOVA, допускающего только один объясняющий фактор, однако\nтакже обеспечивает Welch's ANOVA. Преимущество ANOVA Уэлча состоит в том, что\nне нужно предполагать, что дисперсии всех групп равны."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.\n\nFor convenience, this method allows specifying multiple dependent\nvariables, resulting in multiple independent tests.\n\nNote that the Welch's ANOVA is the same procedure as the Welch's\nindependent samples t-test.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными. Этот 'односторонний ANOVA' является упрощенной версией\nнормального ANOVA, допускающего только один объясняющий фактор, однако\nтакже обеспечивает Welch's ANOVA. Преимущество ANOVA Уэлча состоит в том, что\nне нужно предполагать, что дисперсии всех групп равны.\n\nДля удобства этот метод позволяет указать несколько зависимых\nпеременных, что приводит к нескольким независимым тестам.\n\nОбратите внимание, что ANOVA Уэлча является такой же процедурой, что и\nt-тест для независимых выборок ."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "факторы между субъектами (необязательно)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "межсубъектные условия модели."
            ],
            "The Binomial test is used to test the Null hypothesis that the proportion of observations match some expected value. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportion must be some other value.": [
                "Биномиальный тест используется для проверки нулевой гипотезы о том, что доля наблюдений соответствует некоторому ожидаемому значению. Если p-значение мало, это говорит о том, что нулевая гипотеза ложна, и что истинная пропорция должна быть какой-то другой."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "категориальные объясняющие (или независимые) переменные."
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для размеров эффекта."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для размеров апостериорного эффекта."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "ширина доверительного интервала."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "непрерывные объясняющие (или независимые) переменные, также известные как ковариаты."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "контрасты для применения."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "интересующие управляющие переменные."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "подсчеты в `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "ковариаты (указание их делает ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "ковариаты из `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Значение отсечки установлено на {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "данные в формате фрейма"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Зависимая переменная '{}' имеет более двух уровней; биномиальная логистическая регрессия может быть выполнена только для зависимых переменных с двумя уровнями."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Зависимая переменная '{dep}' имеет следующий порядок: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "Зависимая переменная \"{dep}\" имеет только два уровня, рассмотрите возможность выполнения биномиальной логистической регрессии."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "зависимая переменная от `data`, переменная должна быть числовой"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "зависимая переменная от `data`, переменная должна быть числовой (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "зависимая переменная. Для ANCOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "зависимая переменная. Для ANOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "зависимые переменные -- для каждой указанной зависимой переменной выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "зависимые переменные (не обязательно при использовании формулы, см. примеры)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "зависимые переменные. Для ANOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "планки погрешностей для построения маргинальных средних значений."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "пояснительные ковариаты (не обязательны при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "поясняющие факторы в `'данных'` (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "объясняющая или независимая переменная. Для ANOVA будет категориальной."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "\"объясняющие или независимые переменные. Для ANOVA они будут категориальными."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "фиксированные факторы из `data`"
            ],
            "The Friedman test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable and a categorical explanatory variable, where the explanatory variable is 'within subjects' (where multiple measurements are from the same subject). It is analagous to Repeated Measures ANOVA, but with the advantage of being non-parametric, and not requiring the assumptions of normality or homogeneity of variances. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "Тест Фридмана используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и категориальной объясняющей переменной, где объясняющая переменная 'внутри субъектов' (когда несколько измерений проводятся у одного и того же субъекта). Этот метод аналогичен методу повторных измерений ANOVA, но имеет то преимущество, что является непараметрическим и не требует предположений о нормальности или однородности дисперсий. Однако у него есть ограничение: он может одновременно проверять только одну объясняющую переменную."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "группирующая переменная с двумя уровнями (необязательно при использовании формулы, см. примеры)"
            ],
            "The Kruskal-Wallis test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and a categorical explanatory variable. It is analagous to ANOVA, but with the advantage of being non-parametric and having fewer assumptions. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "Тест Крускала-Уоллиса используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и категориальной объясняющей переменной. Он аналогичен ANOVA, но имеет то преимущество, что является непараметрическим и имеет меньше допущений. Однако у него есть ограничение: он может одновременно проверять только одну объясняющую переменную."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "метка, используемая для зависимой переменной."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "синтаксис lavaan, используемый для подгонки модели"
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each analysis. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "метод исключения пропущенных значений. `'Analysis by analysis'` исключает пропущенные значения из каждого анализа. `Listwise` исключает строку из всех анализов, если одно из ее значений отсутствует."
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each variable. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "метод исключения пропущенных значений. `'Analysis by analysis'` исключает пропущенные значения из каждой переменной. `Listwise` исключает строку из всех анализов, если одно из ее значений отсутствует."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "условия, составляющие модель."
            ],
            "the model terms which make up the model. By default a full factorial model is created, but here the exact terms making up the model can be adjusted.": [
                "условия, составляющие модель. По умолчанию создается полная факторная модель, но здесь можно настроить точные члены, составляющие модель."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "пары измерений - для каждой пары измерений выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "апостериорные поправки множественных сравнений для использования."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.5 and 2.0, default 0.707.": [
                "априорная ширина для байесовских факторов t-критерия Стьюдента. Требуется значение от 0,5 до 2,0, по умолчанию 0,707."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.": [
                "ANOVA с повторными измерениями используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющих переменных, где одна или несколько объясняющих переменных\n'внутри субъектов' (когда несколько измерений проводятся у одного и того же\nсубъекта). Кроме того, этот анализ позволяет включать в себя\nковариаты, что также позволяет использовать ANCOVA для повторных измерений."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.\n\nThis analysis requires that the data be in 'wide format', where each\nrow represents a subject (as opposed to long format, where each\nmeasurement of the dependent variable is represented as a row).\n\nA non-parametric equivalent of the repeated measures ANOVA also exists;\nthe Friedman test. However, it has the limitation of only being able to\ntest a single factor.": [
                "ANOVA с повторными измерениями используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющих переменных, где одна или несколько объясняющих переменных\n'внутри субъектов' (когда несколько измерений получены от одного и того же\nсубъекта). Кроме того, этот анализ позволяет включать в себя\nковариаты, что также позволяет использовать ANCOVA для повторных измерений.\n\nЭтот анализ требует, чтобы данные были представлены в 'широком формате', где каждая\nстрока представляет субъекта (в отличие от длинного формата, где каждое измерение зависимой переменной представлено в виде строки).\n\nСуществует также непараметрический эквивалент ANOVA с повторными измерениями;\nтест Фридмана. Однако он имеет ограничение в том, что может тестировать только\nтестировать только один фактор."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "дизайн повторных измерений."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Повторные измерения имеют только два уровня. Предположение о сферичности всегда выполняется, когда повторяющиеся измерения имеют только два уровня"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Повторные измерения имеют только два уровня. Предположение о сферичности всегда выполняется, когда повторяющиеся измерения имеют только два уровня."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "меры повторных измерений."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "термы повторных измерений модели."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.": [
                "Независимый выборочный t-тест Стьюдента (иногда его называют двухвыборочным\nt-тестом) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что две группы имеют одинаковое среднее значение. Низкое p-значение говорит о том, что нулевая гипотеза не верна,\nи, следовательно, групповые средние различны."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.\n\nThe Student's independent t-test assumes that the data from each group\nare from a normal distribution, and that the variances of these groups\nare equal. If unwilling to assume the groups have equal variances, the\nWelch's t-test can be used in it's place. If one is additionally\nunwilling to assume the data from each group are from a normal\ndistribution, the non-parametric Mann-Whitney U test can be used instead\n(However, note that the Mann-Whitney U test has a slightly different\nnull hypothesis; that the distributions of each group is equal).": [
                "Независимый выборочный t-тест Стьюдента (иногда его называют двухвыборочным\nt-тест) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что две группы имеют одинаковое среднее значение. Низкое p-значение говорит о том, что нулевая гипотеза не верна,\nи, следовательно, групповые средние различны.\n\nНезависимый t-тест Стьюдента предполагает, что данные каждой группы\nимеют нормальное распределение, и что дисперсии этих групп\nравны. Если вы не хотите считать, что группы имеют равные дисперсии, \nвместо него можно использовать t-тест Уэлча.\nЕсли нежелательно предполагать, что данные каждой группы имеют нормальное распределение, вместо него можно использовать непараметрический U-тест Манна-Уитни.\n(Однако обратите внимание, что U-тест Манна-Уитни имеет несколько иную\nнулевую гипотезу о том, что распределения каждой группы равны)."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nистинное среднее равно определенному значению (обычно нулю). Низкое\np-значение предполагает, что нулевая гипотеза не верна, и поэтому\nистинное среднее должно отличаться от тестового значения."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.\n\nThe Student's One-sample t-test assumes that the data are from a normal\ndistribution -- in the case that one is unwilling to assume this, the\nnon-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place (However,\nnote that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different null\nhypothesis; that the *median* is equal to the test value).": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nистинное среднее равно определенному значению (обычно нулю). Низкое\np-значение предполагает, что нулевая гипотеза не верна, и поэтому\nистинное среднее должно отличаться от тестового значения.\n\nОдновыборочный t-тест Стьюдента предполагает, что данные имеют нормальное распределение\n- в случае, если человек не желает этого предположить, можно использовать\nнепараметрический критерий Wilcoxon signed-rank может быть использован вместо него (однако,\nобратите внимание, что непараметрический метод Wilcoxon signed-rank имеет несколько иную нулевую\nгипотезу о том, что *медиана* равна тестовому значению)."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (иногда называемый\nt-тест зависимых выборок) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nразница между парами измерений равна нулю. Низкое значение p-value\nговорит о том, что нулевая гипотеза не верна, и что\nразница между парами измерений не равна нулю."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.\n\nThe Student's paired samples t-test assumes that pair differences follow\na normal distribution -- in the case that one is unwilling to assume\nthis, the non-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place\n(However, note that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different\nnull hypothesis; that the two groups of measurements follow the same\ndistribution).": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (иногда называемый\nt-тест зависимых выборок) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nразница между парами измерений равна нулю. Низкое значение p-value\nговорит о том, что нулевая гипотеза не верна, и что\nразница между парами измерений не равна нулю.\n\nВ t-тесте Стьюдента для парных выборок предполагается, что различия между парами измерений имеют нормальное распределение - в случае, если вы не желаете этого допускать\nвместо него можно использовать непараметрический критерий Wilcoxon signed-rank.\n(Однако, обратите внимание, что у метода Wilcoxon signed-rank немного другая\nнулевая гипотеза; что две группы измерений имеют одинаковое\nраспределению)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "термы для предоставления предполагаемых предельных средств. Здесь вы можете указать несколько термов."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "тестовое значение для проверки (обычно ноль)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "тип корреляции для расчета"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "тип суммы квадратов для использования; Тип 1, 2 или 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "тип суммы квадратов для использования; Тип 2 или 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "Подлежащий объект `aov`"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "Переменная {var} не может рассматриваться как числовая. Графики, которые ожидают числовых данных, не будут созданы для этой переменной."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "переменная интереса в `data` (необязательно при использовании формулы, см. примеры)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "переменная, определяющая группы; должно быть 2 уровня."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для использования в качестве столбцов в таблице сопряжения (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для использования в качестве подсчета в таблице сопряжения (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для использования в качестве строк в таблице сопряжения (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Переменные {vars} нельзя рассматривать как числовые. Графики, которые ожидают числовых данных, не будут созданы для этих переменных."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "переменные интереса -- для каждой указанной переменной выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "переменные интереса."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменные, используемые для разделения таблицы сопряжения (необязательно при предоставлении формулы, см. примеры)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "ширина доверительных интервалов."
            ],
            "The χ² Goodness of fit test (not to be confused with the χ² test of independence), tests the Null hypothesis that the proportions of observations match some expected proportions. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportions are different to those tested.": [
                "Критерий соответствия χ² (не путать с критерием независимости χ²) проверяет нулевую гипотезу о том, что пропорции наблюдений соответствуют некоторым ожидаемым пропорциям. Если p-значение низкое, это говорит о том, что нулевая гипотеза ложна и что истинные пропорции отличаются от проверяемых."
            ],
            "The χ² test of association (not to be confused with the χ² goodness of fit) is used to test whether two categorical variables are independent or associated. If the p-value is low, it suggests the variables are not independent, and that there is a relationship between the two variables.": [
                "χ² тест ассоциации (не путать с χ² критерием соответствия) используется для проверки того, являются ли две категориальные переменные независимыми. Если p-значение низкое, это предполагает, что переменные не являются независимыми и что между двумя переменными существует взаимосвязь."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Теоретические квантили"
            ],
            "This module represents the analyses included with jamovi. It contains many common analyses (such as t-tests, ANOVAs, regression, correlation matrices, proportion tests, contingency tables, factor analysis, etc).": [
                "Этот модуль представляет анализы, включенные в jamovi. Он содержит множество общих анализов (таких как t-тесты, ANOVA, регрессия, корреляционные матрицы, тесты пропорций, таблицы сопряжения, факторный анализ и т. д.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Порог"
            ],
            "Thresholds": [
                "Пороги"
            ],
            "Thurstone": [
                "Терстон"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Толерантность"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Слишком мало наблюдений (N < 3) для расчета статистики"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Слишком мало наблюдений для подсчета статистики. Каждая (под)группа должна иметь как минимум столько наблюдений, сколько зависимых переменных."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Слишком мало выборок для вычисления статистики (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Слишком мало выборок для расчета статистики (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Слишком много наблюдений (N > 5000) для расчета статистики"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Слишком много выборок для вычисления статистики (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Слишком много выборок для расчета статистики (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Рост зубов"
            ],
            "Total": [
                "Всего"
            ],
            "total_pc (default), column_pc, or row_pc. Use respectively percentages `of total`, `within columns`, or `within rows` for the bar plot y-axis.": [
                "total_pc (по умолчанию), column_pc или row_pc. Используйте соответственно проценты `'от общего числа'`, `'в пределах столбцов'` или `'в пределах строк'` для оси Y солбикового графика."
            ],
            "Tukey": [
                "Тьюки"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Тьюки (равные дисперсии)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тест Тьюки – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Тип {ssType} сумм квадратов"
            ],
            "Type 1": [
                "Тип 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Тип 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Тип 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Тип 3 суммы квадратов"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Невозможно разделить непрерывной переменной"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Уникальность"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Одномерные тесты"
            ],
            "Upper": [
                "Верхний"
            ],
            "upper bound": [
                "верхняя граница"
            ],
            "Value": [
                "Значение"
            ],
            "value": [
                "значение"
            ],
            "Values are counts": [
                "Значения и счетчики"
            ],
            "Variable": [
                "Переменная"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "Переменная '{var}' не содержит данных"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "Переменная содержит неопределенные значения"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "Переменная не содержит достаточного количества наблюдений"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "Переменная не числовая"
            ],
            "Variables": [
                "Переменные"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Переменные в столбцах"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Переменные в строках"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Переменные должны иметь как минимум два уровня"
            ],
            "Variance": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Variances": [
                "Дисперсии"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "отклонение от контрольных переменных удаляется только из переменных в столбцах"
            ],
            "Varimax": [
                "Варимакс"
            ],
            "varimax": [
                "варимакс"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Скрипка"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "взвешивать каждую ячейку одинаково. (Ячейки взвешиваются в соответствии с частотой ячеек по умолчанию.)"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Взвешено по '{varName}'"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Веса (необязательно)"
            ],
            "Welch's": [
                "Уэлч"
            ],
            "Welch's t": [
                "Уэлч t"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Ранг Уилкоксона"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Уилкоксон ранговый тест знаков"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "Вилкоксон W"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Лямбда Уилкса"
            ],
            "within column": [
                "в столбцах"
            ],
            "within rows": [
                "в строках"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Внутрисубъектные эффекты"
            ],
            "X-Axis": [
                "X-ось"
            ],
            "X-axis": [
                "X-ось"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "Y-axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (по умолчанию) или ypc. Используйте соответственно `'количество'` или `'проценты'` для столбиковой диаграммы по оси Y"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "z-тест разница в 2 пропорциях"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "z-тест на разницу в 2 пропорциях"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "z-тест доступен только для таблиц 2x2"
            ],
            "ΔR²": [
                "ΔR²"
            ],
            "ε²": [
                "ε²"
            ],
            "η²": [
                "η²"
            ],
            "η²<sub>G</sub>": [
                "η²<sub>G</sub>"
            ],
            "η²<sub>p</sub>": [
                "η²<sub>p</sub>"
            ],
            "η²p": [
                "η²p"
            ],
            "χ²": [
                "χ²"
            ],
            "χ² continuity correction": [
                "χ² коррекция непрерывности"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "Критерий соответствия χ²"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "Критерий соответствия χ²"
            ],
            "χ² test": [
                "χ² тест"
            ],
            "χ² test of association": [
                "χ² тест ассоциации"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Тест χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Фактор"
            ]
        }
    },
    "code": "ru"
}