{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=2; plural=n != 1;",
                "lang": "kk"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' шексіз мәндерді қамтиды"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' құрамында жоқ мәндер бар"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' тек жоқ мәндерді қамтиды"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' бір ғана бірегей мәнді қамтиды"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "'{method}' шығару әдісі '{rotation}' айналуымен бірге қолданылды"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "'{rotation}' айналдыру қолданылды"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' теріс мәндерді қамтиды. Теріс салмақтарға жол берілмейді."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Кендаллдың Тау В"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - Пирсонның r"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{}- Спирменнің ρ(rho)"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% CI төмен"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% CI орта мәні {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% CI Жоғарғы"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% сенімділік аралығы"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% сенімділік аралықтары"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} және {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, және {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "мәндердің {n} жұбы(лары) байланысқан"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{vars} айнымалы мәндеріне негізделген {type} санау"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (қайтымды)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} биномдық логистикалық регрессия моделі{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} сызықтық регрессия үлгісі{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, **** p < .001, бір жақты"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Дұрыс"
            ],
            "% of Total": [
                "Жалпы сомасынан %"
            ],
            "% of total": [
                "Жалпы санының %- ы"
            ],
            "% of Variance": [
                "% дисперсиясынан"
            ],
            "% within column": [
                "% баған ішінде"
            ],
            "% within row": [
                "% қатар ішінде"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "''1', '2'' немесе ''3'''(әдепкі), пайдалануға жататын квадраттардың қосындысы"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "''2'' немесе '3''(әдепкі), пайдалануға жататын квадраттардың қосындысы"
            ],
            "`'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'` (әдепкі),`'oneGreater'` немесе `'twoGreater'`, балама гипотеза; 1-топ 2-топтан өзгеше, 1-топ 2-топтан үлкен және 2-топ 1-топтан үлкен"
            ],
            "`'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'` (әдепкі),`'oneGreater'` немесе `'twoGreater'`, балама гипотеза; 1 өлшем 2 өлшемнен өзгеше, 1 өлшем 2 өлшемнен үлкен және 2 өлшем 1 өлшемнен үлкен"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (әдепкі), `'gt'` немесе `'lt'`, балама гипотеза; \"testValue\" мәнінен айырмашылығы, \"testValue\" мәнінен үлкен және \"testValue\" мәнінен кіші"
            ],
            "`'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'` немесе `'facInd'` үлгіні қалай шектеуге болады; ''facVar'' фактордың дисперсиясын бірге бекітеді, ''facInd'' әрбір факторды өзінің бірінші көрсеткішінің шкаласы бойынша бекітеді."
            ],
            "`'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'` немесе `'fiml'`, жетіспейтін мәндерді өңдеу жолы; `'listwise'` егер оның жазбаларының бірі жоқ болса, қатарларды барлық талдаулардан алып тастайды, `'fiml'`үлгіні бағалау үшін толық ақпаратпен максималды ықтималдық әдісін пайдаланады."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "'means' (әдепкі) немесе `'medians'` диаграммада пайдаланатын қате жолақтары"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "''minres'' (әдепкі), ''ml'' немесе ''pa'' факторды шығару әдісі ретінде сәйкесінше \"ең аз қалдық\", \"максималды ықтималдық\" немесе \"негізгі ось\" қолданылады"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (әдепкі), немесе `'se'`. Сәйкесінше шекті орташа графиктерде қате жолақтарын, сенімділік интервалдарын немесе стандартты қателерді пайдаланбаңыз"
            ],
            "`'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'` немесе `'tukey'', келесі тестілеуді қамтамасыз ету үшін, `'none'` пост-хок сынақтарын көрсетпейді, `'gamesHowell'`дисперсиялардың эквиваленттілігі қабылданбайтын Games-Howell артқы сынақтарын көрсетеді және ''tukey'' дисперсиялардың эквиваленттігі болжанатын Tukey's posterior сынақтарын көрсетеді"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (по умолчанию), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` немесе`'simplimax' есептеуде қолданатын айналу"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), немесе `'simplimax'` бағалауда қолданылатын айналу"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (default), `'greater'` немесе `'less'`, балама гипотеза"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (default), `'eigen'` немесе `'fixed'`, факторлардың санын анықтау тәсілі"
            ],
            "`'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'` немесе `'listwise'`, жетіспейтін мәндерді өңдеу жолы; 'perAnalysis'' жеке тәуелді айнымалылар үшін жетіспейтін мәндерді жоққа шығарады, 'listwise' ұяшықтарының бірі жоқ болса, барлық талдаулардан жолды алып тастайды"
            ],
            "`'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'` немесе `'listwise'`, жетіспейтін мәндерді өңдеу жолы; 'perAnalysis'' жеке тәуелді айнымалылар үшін жетіспейтін мәндерді жоққа шығарады, 'listwise' ұяшықтарының бірі жоқ болса, барлық талдаулардан жолды алып тастайды."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (default) немесе`'grandMean'`, контрастты жасайды, осылайша кесінді анықтамалық деңгейді немесе жалпы орта мәнді көрсетеді"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'жолдар'' немесе ''бағандар'' (әдепкі), айнымалы мәндерді қатарлар бойынша немесе бағандар бойынша көрсету (әдепкі)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (әдепкі), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, немесе `'Harman'`тиісінше 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin'' немесе 'Harman' әдісін қолданады"
            ],
            "`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` немесе `rows` (әдепкі), пропорциялар немесе салыстырмалы тәуекелдер айырмашылығы бойынша бағандарды/0атарларды салыстыру (2х2 кестелер)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Модельдік коэффициенттер - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Модельдік коэффициенттер - ${ dep }`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Пропорциялар - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', қатар нөмірі белгілерін қорап сызбасындағы шектен тыс мәндерге қосады"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (әдепкі) немесе 'FALSE', Студенттің t-тесттерін орындайды"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', тең дисперсияларды қабылдамайтын Уэлчтің бір жақты ANOVA әдісін орындайды"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгі бағалаулар үшін 'Z' және 'p' мәндерін береді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', модельді дәл сәйкес келетін модельмен салыстыратын дәл сәйкестік үшін хи-квадрат сынамасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', өлшенген шекті орта үшін сенімді аралықты қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE`(әдепкі) немесе `FALSE`, үлгілерге арналған Aikaike ақпараттық критерийін (AАК) қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (әдепкі) немесе 'FALSE', Кронбахтың α мәнін береді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', өлшенген шекті орташа графиктерді білдіреді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', фактор (ко)диперациялар үшін бағалауды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', қалдық (ко) дисперсиялар үшін бағалауды қамтамасыз етіңіз"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', hoc-тен кейінгі сынақтар үшін орташа айырмашылықтарды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', Pearson -ның R қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', маңыздылық деңгейлерін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', кейінгі сынақтар үшін маңыздылық деңгейлерін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгілер үшін ауытқуды (немесе -2LogLikeliood) қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', орташа мәнді қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (әдепкі) немесе 'FALSE', медиананы қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгілер мен NULL үлгісі арасындағы үлгі салыстыруын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (әдепкі) немесе 'FALSE', жетіспейтін мәндердің санын береді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгі өлшемін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', стандартты ауытқуды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгілер үшін 'R-squared' статистикалық өлшемін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', үлгілер үшін 'R' статистикалық өлшемін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (әдепкі) немесе 'FALSE', χ² береді"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "'TRUE' (әдепкі) немесе 'FALSE', әр ұяшықты бірдей өлшеу немесе оларды ұяшық жиілігіне сәйкес өлшеу"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), бағаналы диаграммаға есептегіштерді қосады"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), жолақ сызбасына орташа мәнді қосады"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), маңызды корреляцияларды белгілейді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), салыстырулардан кейінгі маңыздысын белгілейді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "«TRUE» немесе «FALSE» (әдепкі), қалдықтар бойынша Shapiro-Wilk тестін орындау"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), тең дисперсияларды қабылдайтын Фишердің бір жақты ANOVA әдісін орындау"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), біртектілік сынақтарын орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), дисперсиялардың біртектілігіне Levene тестін орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), дисперсиялардың біртектілігіне Levene тестін орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Mann-Whitney U тестін орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), жұптық салыстыруларды орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Shapiro-wilk қалыптылық сынақтарын орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Shapiro-wilk қалыптылық сынақтарын орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Shapiro-wilk қалыптылық сынақтарын орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Shapiro-wilk қалыптылық сынақтарын орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), сфералық сынақтарды орындаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Уэлчтің t-тестін орындайды"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Wilcoxon қол қойылған рангтық тестілерді орындайды"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), деректерді шекті құралдардың үстіне салады"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгі коэффициентін бағалау үшін сенімді аралықты қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), модель коэффициентінің ықтималдық қатынасын бағалауға арналған сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), модель коэффициенттерінің коэффициенттік қатынасын бағалау үшін сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), стандартталған модель коэффициентінің бағалаулары үшін сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), модель коэффициенттері үшін сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгі бағалаулары үшін сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), корреляциялық матрица сызбасын білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), корреляция сызбасын қаматамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), кесу сызбасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), сипаттама сызбасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгі жолының диаграммасын көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), болжамды жіктеу кестесін (немесе қателік матрицасын) көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), көп айнымалы қалыптылықтың Q-Q сызбасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), қалдықтардың Q-Q сызбасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ROC қисық графигін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгі коэффициенттері үшін стандартталған бағалауды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгі коэффициенттері үшін стандартталған бағалауды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), екі пропорция арасындағы айырмашылықтар үшін Z тестін білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), модельдер үшін Aikaike ақпараттық критерийлерін (AIC) білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), журнал коэффициенттерінің дәл арақатынасын қамтамасыз етеді (дәл 2x2 орнатуды талап етеді)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), бағаналы диаграммаларды көрсетеді (тек номиналды, реттік айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Байес факторларын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Байезияның сенімді аралықтарын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгілер үшін Байезиан ақпарат критерийін (BIC) қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), диаграммаларды көрсетеді (тек үздіксіз айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), Коэн d әсерінің өлшемдерін көрсетіңіз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Box M тестін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Коэннің d әсер өлшемдерін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), баған пайыздарын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), салыстырмалы шаралар үшін сенімділік аралығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), әсер өлшемдері үшін сенімді аралықтарды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), орташа мән үшін сенімділік аралықтарын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), орташа мән айырмашылығы үшін сенімді аралықтарды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), әсер өлшемдерінен кейінгі енімділік аралықтарын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), корреляция матрицасының сызбасындағы тығыздықты білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), тығыздық графиктерін қамтамасыз етеді (тек үздіксіз айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), сипаттамалық статистиканың сызбаларын көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), сипаттамалық статистиканы көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), шашыраңқы графиктерді (тек үздіксіз айнымалылар) көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), әсер өлшемдерін көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), әсер өлшемдерін көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), өлшенген шекті орташа мәндердің кестелерін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі),факторды кесу үшін бағалаудықамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), қалдық кесулер үшін бағалауды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Фишердің дәл сынағын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), жиілік кестелерін қамтамасыз етеді (тек номиналды, реттік айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), гамманы қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), гистограммаларды қамтамасыз етеді (тек үздіксіз айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), элементтің орташа мәнін білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), элементтің стандартты ауытқуларын білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), элементтер мен қалдықтар арасындағы корреляцияны көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), Кендаллдың tau-b мәнін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), тренд үшін Mantel-Haenszel тестін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), McDonald's ω қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), орташа мәндер мен стандартты ауытқуды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), орташа мәндер мен стандартты қателерді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгіге қосылмаған параметрлер үшін өзгерту индекстерін көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), N ең шеткі (ең жоғары және ең төменгі) мәндерді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), процентильдерді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Phi және Cramer V-ді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), артқы сызбаларды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Q-Q графиктерін көрсетеді (тек үздіксіз айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "\"TRUE\" немесе \"FALSE\" (әдепкі), Q-Q қалдық сызбаларын береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), квантилдерді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), тәуелді айнымалы және әрбір ковариат стандартталған қалдықтарға қарсы сызылған қалдық графиктерін береді."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), автокорреляция үшін Дурбин-Уотсон тестінің нәтижелерін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгілер үшін орташа квадраттық қатені (RMSE) білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), қатарлардың пайызын білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Shapiro-Wilk p-мәнін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Спирменнің ρ(rho) мәнін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Спирменнің ρ(rho) мәнін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), корреляциялық матрица сызбасы бойынша статистиканы қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` немесе `FALSE`(әдепкі), Куктың қашықтығы бойынша жиынтық статистикасын береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), пост hoc сынақтары үшін сынақ нәтижелерін (t мәні мен еркіндік дәрежесі) көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), конъюгация коэффициентін береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), пропорциялардағы айырмашылықтарды қамтамасыз етеді (тек 2x2 кестелер үшін қол жетімді)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), күтілетін санды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі),экспоненциалды логарифмдық коэффициентінің болжамын немесе коэффициенттің болжамын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), логарифмның жылдамдық қатынасының экспонционалды болжамын немесе коэффициенттің болжамын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), квартильаралық ауқымды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Эксцесс коэффициентін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ықтималдық арақатынасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), логарифмның ықтималдық қатынасын көрсетеді (тек 2x2 кестелер үшін қолжетімді)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), максимумды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), орташа мәнді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), минимумды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), режимді қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгілер мен NULL үлгісі арасындағы үлгі салыстыруын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), істер санын көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), бақыланатын мәндерді береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ықтималдық қатынасты көрсетеді (тек 2x2 кестелер үшін қолжетімді)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), болжамдар үшін ANOVA біріктірілген тестін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), болжамдар үшін күрделі ықтималдық қатынасы сынақтарын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі) шектік мән бойынша топтастырылған нәтижелер үшін болжамды дәлдікті қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі) шектік мән бойынша топтастырылған нәтижелердің болжамды сезімталдығын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі) шектік мән бойынша топтастырылған нәтижелер үшін болжамды ерекшелігін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ауқымды қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ROC қисығының астындағы аумақты көрсетеді (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), салыстырмалы тәуекелді қамтамасыз етеді (тек 2x2 кестелер үшін қол жетімді)"
            ],
            "`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' немесе 'FALSE' (әдепкі), байқалатын корреляция матрицасы үшін қалдықты қамтамасыз етеді (яғни күтілетін корреляция матрицасы мен бақыланатын корреляция матрицасы арасындағы айырмашылық)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), ассиметрияны көрсетеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), стандартты ауытқуды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), стандартты қатені береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгілер үшін 'түзетілген R-squared' статистикалық өлшемін қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), қосындыны береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), тәуелді айнымалы деңгейлері үшін шекті мәндер ретінде пайдаланылатын шекті мәндерді білдіреді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), дисперсияны береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), жалпы пайыздарды береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), VIF және толеранттылық коллинеарлық статистикасын қамтамасыз етеді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), скрипка графиктерін көрсетеді (тек үздіксіз айнымалылар)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), егер элемент жойылса, Кронбахтың α мәні қандай болатынын көрсетіңіз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), егер элемент жойылса, McDonald's ω қандай болатынын көрсетіңіз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үздіксіздікті түзетуі бар χ² береді"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі),әртүрлі топтардың қорытындысын хабарлаңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), болжамдар үшін қолданылатын кесіндіні орнатыңыз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), сызбаларды көрсетіңіз"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), Барлетттің сфералық нәтижелерін сынауын көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), меншікті мәндер кестесін көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), факторлардың жиынын көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), кросс-факторлық корреляцияны көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі),Кайзер-Мейер-Олкин (KMO) үлгінің сәйкестік өлшемі (MSA) нәтижелерін көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), үлгінің сәйкестік өлшемдерін көрсетіп, сынау"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), скрининг графигін көрсету"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), факторлық жүктемелерді өлшемі бойынша сұрыптау"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), дисперсиялардың біртектілігіне арналған тест (яғни, Левен тесті)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "'TRUE' немесе 'FALSE' (әдепкі), айнымалылар есептегіштер болып табылады"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі), есептегіштерді көрсету керек пе"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` немесе `FALSE` (әдепкі); жалпы үлгі сынағын іске қосу"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< сынақ мәні"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ сынақ мәні"
            ],
            "> Test value": [
                "> сынақ мәні"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ орташа - 1SD, <sup>μ</sup> орташа , ⁺ орташа + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Ерекшелік"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Нәтижелер"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "жартылай корреляция матрицасының кестесі"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "процентильдерді көрсететін үтірмен бөлінген тізім (әдепкі: 25,50,75)"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "корреляциялық матрицалық график"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "корреляциялық матрицалық кесте"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "сипаттау графигі"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "шекті құралдарды бағалауға арналған терминдерді қамтитын формула (мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "шекті орташа мәндерді бағалауға арналған терминдерді қамтитын формула, бір мерзімге үш айнымалыға дейін қолдайды"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "кейінгі сынақтарды орындауға арналған терминдерді қамтитын формула (мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "үлгіге өту үшін терминдерді сипаттайтын формула (формуланы ұсынғанда қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "фактордың`label` және осы факторға жататын `vars` анықтайтын аталған тізімдерді қамтитын тізім"
            ],
            "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": [
                "үлгіге қосылатын болжауыштарды атайтын жол векторлары бар тізім. Элементтер үлгіге тізімдегі ретіне сәйкес қосылады"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "үлгіге қосу үшін субъектілер арасындағы терминдерді сипаттайтын таңба векторларының тізімі"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "есептеуді қажет ететін пост-хок сынақтарын сипаттайтын таңба векторларының тізбесі"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "үлгіге өту үшін қайталанатын өлшем шарттарын сипаттайтын таңба векторларының тізімі"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "тәуелді айнымалының сілтеме деңгейлерін және барлық факторларды көрсететін тізімдер тізімі"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "Пайдалануға арналған контраст факторы мен түрін көрсететін тізімдер тізімі, оның біреуі `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` немесе `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "өлшем ішіндегі `data` жұптарын анықтайтын тізімдер тізімі"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "бағалауды қажет ететін қалдық ковариаттар көрсетілген тізімдер тізбесі"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "есептелген шекті орташа мәнді есептеу қажет болатын айнымалыларды көрсететін тізімдер тізімі. Бір уақытта үш айнымалыға дейін қолдануға болады."
            ],
            "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`": [
                "тізімдер тізімі, мұнда әрбір тізім`measure`ретінде анықталған 'data'-ден қайталанатын өлшемді (жол ретінде) және ол жататын «rm» деңгейлерінің арнайы комбинациясын (жолдар векторы ретінде) сипаттайды; `cell` ретінде анықталады"
            ],
            "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": [
                "тізімдер тізімі, мұнда әрбір тізім белгілі бір қайталанатын өлшем факторын `label`(жол ретінде) және `levels` (жолдар векторы ретінде) сипаттайды"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "төмен p-мәні тең дисперсиялар туралы болжамның бұзылуын көрсетеді"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "р-мәнінің төмендігі қалыптылық жорамалының бұзылуын болжайды"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "керемет корреляция деректер жиынтығы"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "сан (әдепкі: 0,1), осы мәннен жоғары ''corRes'' кестесіндегі мәндерді бөлектеңіз"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "сан (әдепкі: 0,3), осы мәннен төмен фактор жүктемелерін жасырыңыз"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "сан (әдепкі: 0,3), осы мәннен төмен жүктемелерді жасырыңыз"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "сан (әдепкі: 0,5), нөлдік гипотезаның мәні"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "сан (әдепкі: 0), модельге қосылатын фактор үшін минималды өзіндік мән"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "сан (әдепкі: 1), бета алдыңғы \"a\" параметрі"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "сан (әдепкі: 1), бета алдыңғы \"b\" параметрі"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "сан (әдепкі: 1), үлгіге қосылатын құрамдас үшін минималды меншікті мән"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "сан (әдепкі: 3), осы мәннен жоғары `'modIndices'` кестелеріндегі мәндерді бөлектеңіз"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                ""
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "0,5 пен 2 аралығындағы сан (әдепкі 0,707), Байес факторларын есептегенде қолданатын алдыңғы ені"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "0,5 пен 2 аралығындағы сан (әдепкі 0,707), Байес факторларын есептегенде қолданатын алдыңғы ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "50 мен 99.9 аралығындағы сан (әдепкі: 95) сенімді аралық енін көрсету"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "50 мен 99,9 арасындағы сан (әдепкі: 95) болжалды шекті орта мән үшін сенімділік интервалының енін көрсету"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "50 мен 99.9 аралығындағы сан (әдепкі: 95) 'ci' ретінде пайдаланылатын сенімді аралық енін көрсету"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "50 мен 99,9 арасындағы сан (әдепкі: 95), сенімділік аралығының ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "50 мен 99,9 арасындағы сан (әдепкі: 95), сенімді интервал ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "50 мен 99,9 арасындағы сан (әдепкі: 95), сенімділік аралықтарының ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "50 мен 99,9 аралығындағы сан (әдепкі: 95), әсер өлшемдері үшін сенімділік аралықтарының ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "50 және 99,9 арасындағы сан (әдепкі: 95), кейінгі әсер өлшемдері үшін сенімділік аралықтарының ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "50 мен 99,9 аралығындағы сан (әдепкі: 95), қамтамасыз етуге арналған сенімділік аралықтарының ені"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "50 мен 99,9 аралығындағы сан (әдепкі: 95), қамтамасыз етуге арналған сенімділік аралықтарының ені"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "нөлдік гипотезаның мәнін көрсететін сан"
            ],
            "a parameter": [
                "параметр"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "ықтимал мәні ''d''; пост hoc тесттері үшін әсер мөлшерінің Коэн өлшемін білдіреді"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "хоктан кейінгі кесте"
            ],
            "a proportions table": [
                "пропорциялар кестесі"
            ],
            "a q-q plot": [
                "q-q графигі"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Қайталанатын өлшем ANOVA деректер жинағы"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "бүкіл талдау барысында тәуелді айнымалы үшін пайдаланылатын белгіні сипаттайтын жол (әдепкі: 'Тәуелді')"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "есептегіштерді қамтитын `data`айнымалыны атайтын жол немесе әрбір жол бір бақылауды білдірсе NULL"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "тәуелді айнымалыны `data`атайтын жол, айнымалы фактор болуы керек"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "`data`-ден тәуелді айнымалыны атайтын жол, айнымалы сандық болуы тиіс"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "`data`ішіндегі тәуелді айнымалыны атайтын жол"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "`data`ішіндегі тәуелді айнымалыны атайтын жол"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "`data` ішіндегі топтауды немесе тәуелсіз айнымалыны атайтын жол"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "топтардың қысқаша сипаттамасы"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "болжамды шекті орта мәндерден тұратын кесте"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "факторлық коварианстарды бағалауды қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "факторлық тосқауылдарды бағалауды қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "сәйкестік өлшемдерін қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "модельге қосылмаған факторлық жүктемелер үшін модификациялық индекстерді қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "үлгіге қосылмаған қалдық ковариациялар үшін модификациялық индекстерді қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "қалдық ковариантты бағалауды қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "қалдық константасының бағалары бар кесте"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "бақыланатын корреляциялық матрицаға арналған қалдықтарды қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "нақты сәйкестік үшін хи-квадрат сынағы бар кесте"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "коллинеарлылық статистиканы қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "сипаттамаларды қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "факторлық жүктемелерді қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "топ сипаттамаларын қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "дисперсия сынақтарының біртектілігін қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "қалыптылық сынағы нәтижелерін қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "қалыптылық сынақтарынан тұратын кесте"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "Box-Tidwell тестінің нәтижелерін қамтитын кесте"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "t-тест нәтижелерін қамтитын кесте"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "ANCOVA нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "ANOVA нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "салыстырмалы көрсеткіштер кестесі"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "дисперсияның біртектілігін тексеру кестесі"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "біртектілік сынақтарының кестесі"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "ықтималдық коэффициентін сынау кестесі"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "коэффициенттiң үлгiлiк шегiнiң кестесi"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "үлгі коэффициенттер кестесі"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "қалыптылық сынақтарының кестесі"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "болжамды классификациялар кестесі"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "болжамды іс-шаралар кестесі"
            ],
            "a table of proportions": [
                "пропорциялар кестесі"
            ],
            "a table of test results": [
                "сынақ нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "«номиналды» сынақ нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "сипаттамалық статистика кестесі"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "Фридман сынағы нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "гамма-тест нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "Кендаллдың tau-b сынағы нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "трендке арналған Мантель-Хаэнсзель тестінің кестесі"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "жұптық салыстырулар кестесі"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "пропорциялар кестесі"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "пропорциялар және сынақ нәтижелері кестесі"
            ],
            "a table of the test results": [
                "сынақ нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "χ² сынақ нәтижелерінің кестесі"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "кері масштабталған айнымалылардың атауы бар жолдарды қамтитын вектор"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "сандар векторы: күтілетін пропорциялар"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "`data`субъектілер арасындағы факторларды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "`data`ішіндегі басқару айнымалыларын атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "`data` ковариаттарды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "'деректерден' ковариаттар атауы бар жолдар векторы. Айнымалылар сандық болуы керек"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "`data`факторларды атауы бар жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "`data` -дан тұрақты факторларды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "қайталанатын өлшем айнымалыларын атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "`data`- ға қызығушылық тудыратын айнымалыларды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "`data`-да корреляцияланатын айнымалыларды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "`vars`-ты бөлу үшін пайдаланылатын айнымалыларды атайтын жолдар векторы"
            ],
            "Accuracy": [
                "дәлдік"
            ],
            "Add New Block": [
                "жаңа блок қосу"
            ],
            "Add New Factor": [
                "жаңа факторды қосу"
            ],
            "Add New Term": [
                "Жжңа терм қосу"
            ],
            "Additional Options": [
                "қосымша опциялар"
            ],
            "Additional Output": [
                "қосымша нәтиже"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "қосымша статистика"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "түзетілген R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "барлық бақылаулар байланысты"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "баламалы гипотеза"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "контраст кестелерінің массиві"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "сипаттамалық графиктер массиві"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "экстремалды мәндер кестелерінің жиымы"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "жиілік кестелерінің жиымы"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "график топтарының жиымы"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "үлгіге тән нәтижелер жиыны"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "жұптық салыстыру кестелерінің жиымы"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "хоктан кейінгі кестелер жиымы"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "Q-Q графиктерінің жиымы"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "сипаттамалық графиктер жиымы"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "есептелген шекті мәндердің графиктерінің жиымы + кестелер"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "артқы графиктердің жиымы"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "үлгі жолы диаграммасын қамтитын сурет"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "сипаттамалық графиктер бейнесі"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "бүтін сан (әдепкі: 1), үлгідегі компоненттер саны"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "бүтін сан (әдепкі: 1), үлгідегі факторлар саны"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "бүтін сан (әдепкі: 4) тең топтардың санын көрсетеді"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "бүтін сан (әдепкі: 5) экстремалды мәндердің санын көрсетеді"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "шабыттандырмайтын ANOVA деректер жиынтығы"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Jamovi-мен жинақталған талдаулар"
            ],
            "ANCOVA": [
                "Ковариантты талдау"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Андерсон және Рубин"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Андерсонның Ирис деректері"
            ],
            "ANOVA": [
                "АНОВА"
            ],
            "ANOVA test": [
                "ANOVA тесті"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "көрсетілген субъектілер арасында факторлар болмағандықтан, бұл болжам әрқашан орындалады."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Тең деп болжау (Fisher's)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "болжамдарды тексеру"
            ],
            "Assumptions": [
                "болжамдар"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "кем дегенде бір айнымалының екі деңгейі болуы тиіс"
            ],
            "AUC": [
                "ҚАС(Қисық астындағы аудан)"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Автокорреляция"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Автокорреляция сынағы"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "тек 2x2 кестелер үшін қол жетімді"
            ],
            "b parameter": [
                "b параметрі"
            ],
            "Bar Plot": [
                "гистограмма"
            ],
            "Bar plot": [
                "гистограмма"
            ],
            "Bar Plots": [
                "бағаналы графиктер"
            ],
            "Bar Type": [
                "баған түрі"
            ],
            "Bartlett": [
                "Бартлетт"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Бартлетт сфералық тесті"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Бартлетт сфералық тесті"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Өзіндік мәнге негізделген"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Параллельді талдау негізінде"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Байес факторы"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Байес факторы₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Байес статистикасы"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "бета 'a' параметрі"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "бета 'b' параметрі"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "субъектік факторлар арасында"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "субъектілер арасындағы компоненттер"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "субъектілер арасындағы әсерлер"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Үлкен бестік (Долан, Оорт, Стул және Вихертс, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Биномдық"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "биномдық логистикалық регрессия"
            ],
            "Binomial Test": [
                "биномдық тест"
            ],
            "Binomial test": [
                "биномдық тест"
            ],
            "Block {0}": [
                "блок {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "1-блок"
            ],
            "Blocks": [
                "Блоктар"
            ],
            "Bonferroni": [
                "бонферрони"
            ],
            "Box plot": [
                "қорап диаграммасы"
            ],
            "Box Plots": [
                "қорап диаграммалары"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Бокс-Тидвелл сынағы"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "логиттің сызықтылығына арналған Box-Tidwell сынағы"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Бокстың коварианттық матрицалардың біртектілігіне арналған тесті"
            ],
            "Box's M test": [
                "Бокстың М тесті"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "коварианттық матрицалардың біртектілігіне арналған Бокстың М тесті"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "қателер (Райн, Уайлд және Крис, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "ұяшықтар"
            ],
            "Central Tendency": [
                "орталық тенденция"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Хи-квадрат квантилдері"
            ],
            "CI Lower": [
                "CI төменгі"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI жоғарғы"
            ],
            "Classification Table": [
                "жіктеу кестесі"
            ],
            "Classification table": [
                "жіктеу кестесі"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "жіктеу кестесі — {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "Коэнның d"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "коллинеарлылық статистикасы"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "коллинеарлық статистика"
            ],
            "Column": [
                "баған"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "'{var}' баған айнымалысы 2 деңгейден азды қамтиды"
            ],
            "Columns": [
                "бағандар"
            ],
            "columns": [
                "бағандар"
            ],
            "Columns compared": [
                "салыстырылған бағандар"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "салыстырмалы өлшемдер"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "салыстырмалы өлшемдер (тек 2х2)"
            ],
            "Compare": [
                "салыстыру"
            ],
            "Comparison": [
                "салыстыру"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "салыстырулар есептелген шекті орта мәндер негізінде жүргізіледі"
            ],
            "Component": [
                "компонент"
            ],
            "Component correlations": [
                "компонент корреляциялары"
            ],
            "Component Loadings": [
                "компоненттер жүктеулері"
            ],
            "Component scores": [
                "компонент ұпайлары"
            ],
            "Component Statistics": [
                "компонент статистикасы"
            ],
            "Component summary": [
                "компонент қысқаша мазмұны"
            ],
            "component(s)": [
                "компонент( тер)"
            ],
            "Components": [
                "компоненттер"
            ],
            "components": [
                "компоненттер"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "сенімділік интервалы"
            ],
            "Confidence interval": [
                "сенімділік интервалы"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "орташа мәнге арналған сенімділік интервалы"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "сенімділік интервал ені"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "сенімділік интервалдары"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "сенімділік интервалдары"
            ],
            "Confidence level": [
                "сенімділік деңгейі"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "дәлелдеуші факторлық талдау"
            ],
            "Constraints": [
                "шектеулер"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "конъюгация факторы"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "конъюгация кестесі"
            ],
            "Contrasts": [
                "қарама-қайшылықтар"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "қарама-қайшылықтар - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "басқару айнымалылары"
            ],
            "Control variables": [
                "басқару айнымалылары"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "{items} үшін бақылау"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Кук қашықтығы"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Кук қашықтығы"
            ],
            "Correction": [
                "түзету"
            ],
            "Corrections": [
                "түзетулер"
            ],
            "Correlated": [
                "корреляцияланған"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "теріс корреляцияланған"
            ],
            "Correlated positively": [
                "оң корреляцияланған"
            ],
            "Correlation": [
                "корреляция"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "корреляциялау коэффициенттері"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "корреляциялық жылу картасы"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "корреляциялық жылу картасы"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Корреляциялық матрицалар- екі немесе одан да көп үздіксіз айнымалылар арасындағы сызықтық қатынастарды зерттеу тәсілі."
            ],
            "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.": [
                "Корреляциялық матрицалар- екі немесе одан да көп үздіксіз айнымалылар арасындағы сызықтық қатынастарды зерттеу тәсілі.\nӘрбір айнымалы жұп үшін Пирсонның r мәні осы екі айнымалы арасындағы күшті және байланыстың бағытын көрсетеді. АОң мән оң қатынасты көрсетеді (бір айнымалының жоғары мәндері басқа айнымалының жоғары мәндерін болжайды).Теріс Пирсонның r мәні теріс қатынасты көрсетеді (бір айнымалының жоғары мәндері басқа айнымалының төменгі мәндерін болжайды, және керісінше). Нөл мәні ешқандай қатынастың жоқтығын көрсетеді (айнымалы мән жоғары ма немесе төмен, бізге басқа айнымалының құны туралы ештеңе айтпайды).\nРесми түрде, корреляция нөлге тең болатын нөлдік гипотезаны тексеруге және p-мәнін есептеуге болады. Егер p-мәні төмен болса, корреляция коэффициенті нөл емес және екі айнымалы арасындағықатынас сызықтық (немесе күрделірек) бар деп есептейді."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "корреляция матрицасы"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "корреляция матрицасы"
            ],
            "Correlation Type": [
                "корреляция түрі"
            ],
            "Correlation type": [
                "корреляция түрі"
            ],
            "Count": [
                "санақ"
            ],
            "Counts": [
                "есептегіштер"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "санақтар (міндетті емес)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "санақтар шексіз болмауы мүмкін"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "санақтар теріс болмауы мүмкін"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "санақтар теріс емес және ақырлы болуы керек"
            ],
            "Covariates": [
                "ковариаттар"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "Кокс және Снелл R²"
            ],
            "Cramer's V": [
                "Крамердің V"
            ],
            "Credible Interval": [
                "сенімді интервал"
            ],
            "Credible intervals": [
                "сенімді интервалдар"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Кронбахтың α"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "Кронбахтың α (егер элемент түсіп қалса)"
            ],
            "cubic": [
                "текше"
            ],
            "Cumulative %": [
                "жиынтық %"
            ],
            "Cut point values": [
                "кесу нүктесі мәндері"
            ],
            "Cut points for": [
                "кесу нүктелері келесу үшін"
            ],
            "Cut-Off": [
                "кесіп алу"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "кесу графигі"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "кесу графигі"
            ],
            "Cut-off value": [
                "шекті мән"
            ],
            "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)\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n ЖҰПТАСҚАН ҮЛГІЛЕР КОНЪЮГАИЯ КЕСТЕСІ\n\nконъюгация кестелері\n    \" ші сауалнама    Мақұлдау    Мақұлдамау    Барлығы\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Мақұлдау           794           150      944\n#    Мақұлдамау         86           570      656\n#    Барлығы             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Мән    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² үздіксіздікті түзету     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Балама ретінде формуланың сол жағын (`Counts`)  есептемеңіз # формула, егер әр жол бір байқауды білдірсе: \ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, дерек = 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#  ПРОПОРЦИЯ ТЕСТІ (2 НӘТИЖЕЛЕР)\n#\n#  Биномдық тест\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Деңгей   Санау    Барлығы    Пропорция    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ пропорция ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "деректер"
            ],
            "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#  ФАКТОРЛЫҚ РАСТАУ ТАЛДАУЫ\n#\n#  Фактор жүктемелері\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Фактор     Көрсеткіш    Болжам    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Визуалды     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#    Мәтіндік    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#    Жылдамдық      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#  ФАКТОРЛЫҚ БАҒАЛАУЛАР\n#\n# Факторлық ковариациялар\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Болжам    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Визуалды     Визуалды      1.000 ᵃ\n#               Мәтіндік     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Жылдамдық       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Мәтіндік     Мәтіндік      1.000 ᵃ\n#               Жылдамдық       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Жылдамдық      Жылдамдық       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃбекітілген параметр\n#\n#\n#  СӘЙКЕСТІК МОДЕЛІ\n#\n#  Нақты сәйкестікті тексеру\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Сәйкестік өлшемдер\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "деректерді қысқарту"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                ""
            ],
            "Data Summary": [
                "деректер жиынтығы"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  БИНОМИАЛДЫҚ ЛОГИСТИКАЛЫҚ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Сәйкестік өлшемдері үлгісі\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  МОДЕЛЬДІҢ АРНАЙЫ НӘТИЖЕЛЕРІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Модель коэффициенттері\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Ескерту. Бағалаулар \"төмен = 1\" журналдық коэффициенттерін білдіреді\n# және \"төмен = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$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# МУЛЬТИНОМАЛДЫ ЛОГИСТИКАЛЫҚ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Сәйкестік өлшемдері үлгісі\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  МОДЕЛЬДІҢ АРНАЙЫ НӘТИЖЕЛЕРІ\n#\n#  МОДЕЛЬ1\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('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#  ҚАЙТАЛАНАТЫН ӨЛШЕМДЕР ANOVA\n#\n#  Субъект ішілік әсерлер\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Квадраттардың қосындысы   df    Квадраттың орташа мәні    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual                 257    90           2.85\n#    Ескерту. Квадраттардың 3 қосындысын жазыңыз\n#\n#\n#\n#  Субъект ішілік әсерлер\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Квадраттардың қосындысы     df    Квадраттың орташа мәні    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n    Қалдық               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#     Ескерту. Квадраттардың 3 қосындысын жазыңыз\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#  ҚАЙТАЛАНАТЫН ӨЛШЕМДЕР ҮШІН ANOVA (ПАРАМЕТРЛІК ЕМЕС)\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#  ЖҰПТАСТЫРЫЛҒАН ҮЛГІЛЕР T-ТЕСТ\n#\n#  Жұптастырылған Үлгілер T-Test\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#  ТҮЙІНДЕСТІК КЕСТЕЛЕРІ\n#\n#  Түйіндестік Кестелері\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# Балама ретінде,егер әр қатар тек бір байқауды білдірсе (`Freq`)\n#формуласының сол жағын алып тастаңыз:\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# ПРОПОРЦИЯ ТЕСТІ (N НӘТИЖЕЛЕР)\n#\n#  Пропорциялар\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('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#  ЗЕРТТЕУ ФАКТОР ТАЛДАУЫ\n#\n#  Фактор Жүктемелері\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#    Ескерту. 'oblimin' айналуы қолданылды\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 (КОВАРИАНСТЫҚ ТАЛДАУ)\n#\n#  Көп нұсқалы тесттер\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#  Бір айнымалы тестілер\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#  НЕГІЗГІ КОМПОНЕНТТЕР ТАЛДАУЫ\n#\n#  Компонент Жүктемелері\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#    Ескерту. 'varimax' ротациясы қолданылды\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#  CЕНІМДІЛІК ТАЛДАУЫ\n#\n#  Шкаланың Сенімділік Статистикасы\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#  КОРРЕЛЯЦИЯ МАТРИЦАСЫ\n#\n#  Корреляция Матрицасы\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#  ЖАРТЫЛАЙ КОРРЕЛЯЦИЯ\n#\n# Жартылай 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#    Ескерту. 'hp' басқару үшін \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$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  ЛОГ-СЫЗЫҚТЫҚ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Модельдің сәйкестік көрсеткіштері\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  МОДЕЛЬДІҢ АРНАЙЫ НӘТИЖЕЛЕР\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#Модельдік коэффициенттер\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$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#  СИПАТТАМАЛАР\n#\n#  сипаттамалар\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#  ЖИІЛІКТЕР\n#\n#  Тасымалдау жиіліктері\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# айнымалыны сипаттамасы\n бойынша бөлу(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# гистограммалардың \nсипаттамаларын береді(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# бірнеше айнымалылардың сипаттамалары \nбойынша бөлу(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# СЫЗЫҚТЫҚ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Үлгі Сәйкестәк Өлшемдері\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n# МОДЕЛЬ АРНАЙЫ НӘТИЖЕЛЕР\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#\n#  Модельдік коэффициенттер\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\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 (Дисперсиялық талдау)\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(Дисперсиялық талдау)\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#  БІР ФАКТОРЛЫҚ ДИСПЕРСИЯ ТАЛДАУЫ (ПАРАМЕТРЛІК ЕМЕС)\n#\n#  Kruskal-Wallis\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# ТӘУЕЛСІЗ ҮЛГІЛЕР T-ТЕСТі\n#\n#  Тәуелсіз үлгілер Т-Тесті\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#  БІР ҮЛГІЛІК T-ТЕСТ\n#\n#  Бір үлгілік Т-тесті\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#  БІР ФАКТОРЛЫ ДИСПЕРСИЯЛЫҚ ТАЛДАУ\n#\n#  Бір Факторлы Дисперсия Талдауы ANOVA (Уэлч)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "айнымалылар үшін тығыздықтар"
            ],
            "Density": [
                "тығыздық"
            ],
            "Dependent": [
                "тәуелді"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "тәуелді айнымалы"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "'{dep}' тәуелді айнымалысы шексіз мәндерден тұрады"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "'{dep}' тәуелді айнымалысында деректер жоқ (мәндері жоқ жолдарды жойғаннан кейін)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "'{dep}' тәуелді айнымалысы бір ғана бірегей мәнді қамтиды (мәндері жоқ жолдарды жойғаннан кейін)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "'{dep}' тәуелді айнымалысы үздіксіз болуы керек"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "тәуелді айнымалы белгісі"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Тәуелді айнымалылар"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "тәуелді айнымалылар бір-бірімен жоғары корреляцияланады"
            ],
            "deprecated": [
                "ескірген"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "сипаттама графигі"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "сипаттама графигі"
            ],
            "Descriptives": [
                "сипаттамалар"
            ],
            "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.": [
                "Сипаттама - деректердің пішіні мен таралуын зерттеуге мүмкіндік беретін жиынтық статистикалық деректер мен көрнекілендірулердің ассортименті.Ресми сынақтарға өтпес бұрын деректеріңізді сипаттамалармен зерттеу жақсы тәжірибе."
            ],
            "descriptives plot": [
                "сипаттамалық статистикалардың графигі"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "сипаттама графиктері"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "сипаттамал графиктері"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "сипаттамалар кестесі"
            ],
            "Descriptives table": [
                "сипаттамалар кестесі"
            ],
            "Deviance": [
                "ауытқу"
            ],
            "Deviation": [
                "ауытқу"
            ],
            "df": [
                "df"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "айырмашылық"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "2 пропорциядағы айырмашылық"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Пропорциялардағы айырмашылық"
            ],
            "Dispersion": [
                "дисперсия"
            ],
            "Distribution": [
                "таралу"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Тең деп есептемеңіз (Уэлч)"
            ],
            "drag variable here": [
                "айнымалыны осында апарыңыз"
            ],
            "drag variables here": [
                "айнымалыларды осында апарыңыз"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "DSCF жұптық салыстырулары"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Автокорреляцияға арналған Дурбин-Уотсон сынағы"
            ],
            "DW Statistic": [
                "DW статистикасы"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Дуас-Стил-Кричлоу-Флигнерді жұптық салыстыру"
            ],
            "Effect Size": [
                "әсер өлшемі"
            ],
            "Effect size": [
                "әсер өлшемі"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "меншікті мән"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "меншікті мәндер"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "меншікті мәндер мынадан үлкен"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "субъектілер дизайны арасындағы бос ұяшықтар: субъектің фактор деңгейлері арасындағы кем дегенде бір комбинацияда 0 бақылау бар"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "ұяшықтардың тең салмақтары"
            ],
            "equal groups": [
                "тең топтар"
            ],
            "error %": [
                "% қатесі"
            ],
            "Error bars": [
                "Қате жолақтары"
            ],
            "Estimate": [
                "болжау"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "бағалау (Log Odds Ratio)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "(Log Rate Ratio)бағалау"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "есептелген шекті орта мәндер"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Есептелетін шекті орта мәндер - {термин}"
            ],
            "Estimates": [
                "болжаулар"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "болжамдар коэффииенттердің логорифмын білдіреді"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "болжамдар \"{dep} = {level1}\" мен \"{dep} = {level2}\" коэффииенттерінің логорифмын көрсетеді"
            ],
            "Estimation method": [
                "бағалау әдісі"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "жағдайларды талдау жолымен алып тастау"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "жағдайларды тізім бойынша алып тастау"
            ],
            "Excluded": [
                "алынып тасталды"
            ],
            "Expected": [
                "күтілуде"
            ],
            "Expected counts": [
                "күтілетін сома"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "күтілетін пропорциялар"
            ],
            "Exploration": [
                "барлау"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "барлау факторлық талдауы"
            ],
            "Extraction": [
                "экстракция"
            ],
            "Extreme values": [
                "шеткі мәндер"
            ],
            "Extreme Values": [
                "шеткі мәндер"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "$key экстремалды мәндері"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "F тесті"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "F-статистикасын есептеу мүмкін емес"
            ],
            "Factor": [
                "Фактор"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "'{factor}' факторы екіден аз деңгейге ие. Факторлардың кем дегенде екі деңгейі болуы керек"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "'{factor}' факторында кемінде 2 деңгей болуы қажет"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "'{factorName}' факторында деректер жоқ (мәндері жоқ қатарларды жойғаннан кейін)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "'{factorName}' факторы тек бір деңгейді қамтиды (мәндері жоқ жолдарды жойғаннан кейін)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "'{factorName}' факторында пайдаланылмаған деңгейлер бар (мәндері жоқ жолдарды жойғаннан кейін)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Фактор {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "фактор 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "фактордың корреляциясы"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "факторлық ковариациялар"
            ],
            "Factor covariances": [
                "факторлық ковариациялар"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "факторлық бағалаулар"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "факторлық константалар"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "факторлық константалар"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "факторлық жүктемелер"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "факторлық жүктемелер – модификациялық индекстер"
            ],
            "Factor scores": [
                "фактор ұпайлары"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "факторлық статистикасы"
            ],
            "Factor summary": [
                "фактордың түйіндемесі"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "факторлық дисперсиялар = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "фактор(лар)"
            ],
            "Factors": [
                "факторлар"
            ],
            "factors": [
                "факторлар"
            ],
            "Fisher's": [
                "Фишердікі"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Фишердің нақты сынағы"
            ],
            "Fit Measures": [
                "сәйкестік өлшемдер"
            ],
            "Fitted": [
                "сәйкестендірілген"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "тұрақты факторлар"
            ],
            "Fixed number": [
                "тұрақты нөмір"
            ],
            "fixed parameter": [
                "бекітілген параметр"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "маңызды салыстыруларды белгілеңіз"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "маңызды корреляцияларды белгілеу"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "маңызды корреляцияларды (p < .05) белгілермен белгілеңіз."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "маңызды кейінгі салыстыруларды белгілеңіз."
            ],
            "Frequencies": [
                "жиіліктер"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "$key жиіліктері"
            ],
            "Frequency tables": [
                "жиілік кестелері"
            ],
            "Friedman": [
                "Фридман"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "максималды ықтималдығының толық ақпараты"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Геймс-Хауэлл (тең емес дисперсиялар)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Геймс-Хауэлл пост-хок сынағы – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "гамма"
            ],
            "General Options": [
                "жалпы параметрлер"
            ],
            "Generalised η²": [
                "жалпыланған η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "үлкен орташа мән (қарапайым кодтау)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Греенхоус-Геиссер"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Греенхоус-Геиссер ε"
            ],
            "Group": [
                "топ"
            ],
            "Group 1": [
                "1-топ"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "топ-1 < топ-2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "топ-1 ≠ топ-2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "топ-1 > топ-2"
            ],
            "Group 2": [
                "топ 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "топтық сипаттамалар"
            ],
            "Group Summary": [
                "топтық қорытынды"
            ],
            "Group summary": [
                "топтық қорытынды"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "топтастыру айнымалысы"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "'{a}' топтастыру айнымалысы жетіспейтін мәндерді алып тастағаннан кейін 2 деңгейден аз болады"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "'{a}' топтастыру айнымалысының дәл 2 деңгейі болуы керек"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "'{a}' топтастыру айнымалысы тәуелді айнымалы болмауы керек"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ — теріс корреляция"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ — оң корреляция"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ — пропорция {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Хальдан-Анскомб түзетуі қолданылды"
            ],
            "Harman": [
                "Харман"
            ],
            "Helmert": [
                "Хельмерт"
            ],
            "hidden": [
                ""
            ],
            "Hide loadings below": [
                "төмендегі жүктеулерді жасыру"
            ],
            "Highlight values above": [
                "жоғарыдағы мәндерді бөлектеу"
            ],
            "Histogram": [
                "гистограмма"
            ],
            "Histograms": [
                "гистограммалар"
            ],
            "Holm": [
                "Хольм"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Дисперсиялардың біртектілігі сынағы (Левене)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "біртектілік сынағы"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Хотеллингтің ізі"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Хьюн-Фельдт"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Хьюн-Фельдт ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "гипотеза"
            ],
            "If item dropped": [
                "егер элемент түсіп қалса"
            ],
            "in development": [
                "даму үстінде"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "топтардың қысқаша мазмұнын қамтиды"
            ],
            "Independent Samples": [
                "тәуелсіз үлгілер"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "тәуелсіз үлгілердің T-тесті"
            ],
            "Indicator": [
                "көрсеткіш"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "бастапқы меншікті мәндер"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "бастапқы меншікті мәндер"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Компонентаралық корреляциялар"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "фактораралық корреляциялар"
            ],
            "Intercept": [
                "константа"
            ],
            "Interval": [
                "интервал"
            ],
            "IQR": [
                "IQR"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "'{item}' элементі тек бір деңгейден тұрады"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "'{item}' элементінде шексіз мәндер бар"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "'{item}' элементінде тек жетіспейтін мәндер бар"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "'{item}' элементінде дисперсиясы жоқ"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "'{item}' элементі сандық болуы керек"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "{item} элементі жалпы масштабпен теріс сәйкестендіріледі және оны ауыстыру керек"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "элементтің сенімділік статистикасы"
            ],
            "Item Statistics": [
                "элемент статистикасы"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "элемент пен қалған бөлігі арасындағы корреляция"
            ],
            "Items": [
                "элементтер"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "{items}элементі жалпы масштабпен теріс сәйкестендіріледі және оны ауыстыру керек"
            ],
            "Jittered": [
                "шашырау"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Кендаллдың Тау Б"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Кендаллдың Тау Б"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Кендаллдың Тау Б"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Кендалл тау-б"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "KMO үлгінің сәйкестігінің өлшемі"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "KMO үлгінің сәйкестігінің өлшемі"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Крускал-Уоллис"
            ],
            "Kurtosis": [
                "куртозис"
            ],
            "Label outliers": [
                "белгіден тыс мәндер"
            ],
            "Layers": [
                "қабаттар"
            ],
            "Level": [
                "деңгей"
            ],
            "Level 1": [
                "1-деңгей"
            ],
            "Level 2": [
                "2-деңгей"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Левен сынағы маңызды (p<0,05), бұл тең дисперсиялар туралы болжамның бұзылғанын көрсетеді"
            ],
            "Likelihood": [
                "ықтималдық"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "ықтималдық коэффициенті"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "ықтималдық қатынас тесті"
            ],
            "linear": [
                "сызықтық"
            ],
            "Linear Regression": [
                "сызықтық 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.": [
                "Сызықтық регрессия үздіксіз тәуелді айнымалы және бір немесе бірнеше үздіксіз және/немесе категориялық түсіндірме айнымалылар арасындағы байланысты зерттеу үшін қолданылады. ANOVA және ANCOVA сияқты басқа статистикалық әдістер шын мәнінде сызықтық регрессияның жай ғана формалары болып табылады."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "логарифмның ықтималдық қатынасы"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "логарифмның ықтималдық қатынасы дәл"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "лог-сызықтық регрессия"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "логистикалық регрессия"
            ],
            "Lower": [
                "төменгі"
            ],
            "lower bound": [
                "төменгі шекара"
            ],
            "MANCOVA": [
                "Ковариантты көп өлшемді талдау"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "Манн-Уитни U"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Мантель-Хензель"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "трендке арналған Мантель-Хаэнсцель тесті"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "шекті орташа мән"
            ],
            "Marginal Means": [
                "шекті орташа мәндер"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "шекті орта мәндер графиктері"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "шекті орта мәндер кестелері"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "Мочли W"
            ],
            "Max": [
                "максимум"
            ],
            "Maximum": [
                "максимум"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "максималды ықтималдық"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "Макдональдс ω"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "Макдональдс ω (егер элемент түсіп қалса)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "МакФадден R²"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "МакНемар сынағы 2х2 кестені қажет етеді"
            ],
            "McNemar Test": [
                "МакНемар сынағы"
            ],
            "McNemar test": [
                "МакНемар сынағы"
            ],
            "Mean": [
                "орташа"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "орташа ({ciWidth}% CI)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "орташа мәндегі айырмашылық"
            ],
            "Mean difference": [
                "орташа мәндегі айырмашылық"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "орташа дисперсия"
            ],
            "Mean score": [
                "орташа балл"
            ],
            "Mean Square": [
                "квадраттың арифметикалық орта мәні"
            ],
            "Means": [
                "орташа мәндер"
            ],
            "Measure": [
                "өлшем"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "өлшем 1- өлшем 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "өлшем 1 < өлшем 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "өлшем 1≠ өлшем 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "өлшем 1 >өлшем 2"
            ],
            "Measures": [
                "өлшемдер"
            ],
            "Median": [
                "медиана"
            ],
            "Medians": [
                "медианалар"
            ],
            "Method": [
                "әдіс"
            ],
            "Min": [
                "мин"
            ],
            "Minimum": [
                "минимум"
            ],
            "Minimum residual": [
                "минималды қалдық"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "минималды қалдықтар"
            ],
            "Minimum value": [
                "ең төменгі мән"
            ],
            "Missing": [
                "жетіспейтін"
            ],
            "Missing Values": [
                "жоқ мәндер"
            ],
            "Missing values": [
                "жетіспейтін мәндер"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "жетіспейтін мәндерді алып тастау әдісі"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "жетіспейтін мәндер әдісі"
            ],
            "Mode": [
                "модальді мән"
            ],
            "Model": [
                "модель"
            ],
            "Model Builder": [
                "модель құрастырушы"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "модель коэффициенттері"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Модельді салыстырулар"
            ],
            "Model Fit": [
                "Модель сәйкестігі"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "үлгінің сәйкестік көрсеткіштері"
            ],
            "Model fit measures": [
                "үлгінің сәйкестік өлшемдері"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "арнайы үлгі нәтижелері"
            ],
            "Model Terms": [
                "модельдік терминдер"
            ],
            "Model Test": [
                "үлгі сынағы"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "үлгі шектері"
            ],
            "Model thresholds": [
                "үлгі шектері"
            ],
            "Modification Indices": [
                "модификация индекстері"
            ],
            "Modification indices": [
                "модификация индекстері"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                ""
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "бірнеше режим бар, тек біріншісі туралы хабарланады"
            ],
            "Most extreme": [
                "ең шеткісі"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "көпмүшелік"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "көпмүшелік логистикалық 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.": [
                "бірнеше тәуелді айнымалылар мен бір немесе бірнеше категориялық және/немесе үздіксіз тәуелсіз айнымалылар арасындағы байланысты тексеру үшін (co)варианстың көп айнымалы талдауы (MANCOVA) қолданылады."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "көпвариатты статистика"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "көпвариаттық сынақтар"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N нәтижелері"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "Нагелькерке R²"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "ешбір компоненттің меншікті мәні {value} мәнінен үлкен емес"
            ],
            "No correction": [
                "түзетусіз"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Факторлар анықталмаған. Box M тесті модельде факторлар болған кезде ғана өзекті болып табылады."
            ],
            "Nominal": [
                "номиналды"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "параметрлік емес"
            ],
            "None": [
                "ешқайсысы"
            ],
            "none": [
                "ешқайсысы"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Қалыпты масштабталған элементтер"
            ],
            "Normality": [
                "қалыптылық"
            ],
            "Normality test": [
                "қалыптылық сынағы"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "қалыптылық сынағы (Шапиро-Уилк)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                ""
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "жағдайлардың тым көп болуына байланысты қолжетімсіз (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "барлық үлгі әсерлерін бағалау үшін еркіндік дәрежесі жеткіліксіз"
            ],
            "Number of Components": [
                "компоненттер саны"
            ],
            "Number of components": [
                "компоненттер саны"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "экстремалды мәндер саны"
            ],
            "Number of Factors": [
                "факторлар саны"
            ],
            "Number of factors": [
                "факторлар саны"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "сұралған экстремалды мәндердің саны деректердегі қатарлар санынан жоғары."
            ],
            "Oblimin": [
                "Облимин"
            ],
            "oblimin": [
                "облимин"
            ],
            "Observed": [
                "бақыланды"
            ],
            "Observed counts": [
                "бақыланатын санақ"
            ],
            "Observed scores": [
                "бақыланған ұпайлар"
            ],
            "octic": [
                "октик"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "ықтимал коэффициенті"
            ],
            "Odds ratio": [
                "ықтимал коэффициенті"
            ],
            "of total": [
                "жалпы саны"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "омнибус АНОВА тесті"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Омнибус ықтималдылық коэффициенті сынақтары"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Омнибус тесті"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Омнибус сынақтары"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "альтернативті гипотезаны көрсететін `'corr'` (әдепкі), `'pos'`, `'neg'` бірі; корреляцияланған, оң корреляцияланған, сәйкесінше теріс корреляцияланған."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "есептеу үшін жартылай корреляция түрін көрсететін `'part'` (әдепкі) немесе `'semi'`жартылай немесе жартылай бөліну корреляциясы."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "бір немесе екі топта бақылаулар жеткіліксіз"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "бір немесе екі йнымалыларда сандық емес"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "бір немесе екі айнымалы шексіз мәндерді қамтиды"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "бір немесе екі айнымалыда бақылаулар жоқ"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "бір немесе екі айнымалыда жеткілікті бақылаулар жоқ"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "'{modelNo}' үлгісіндегі бір немесе бірнеше коэффициенттерді мінсіз коллинеарлыққа байланысты бағалау мүмкін болмады."
            ],
            "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": [
                "`'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, or `'bic'` арасындағы бір немесе бірнеше; CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% сенімділік интервалын, түзетілген AIC және BIC үлгісінің сәйкестік өлшемдерін пайдаланыңыз,"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "`'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`арасынан бір немесе бірнеше;тиісінше η², ішінара η² және ω² әсер өлшемдерін пайдаланыңыз"
            ],
            "one or more of `'none'` (default), `'GG'`, or ``HF``; use no p-value correction, the Greenhouse-Geisser p-value correction, and the Huynh-Feldt p-value correction for shericity, respectively": [
                "`'none'` (әдепкі), `'GG'`, or ``HF``арасынан бір немесе бірнеше; тиісінше p-мәнінің түзетуін, Парауз-Гейссердің p-мәнінің түзетуін және Хьюн-Фелдттің p-мәнінің түзетуін шериттілік үшін пайдаланбаңыз"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "`'none'`, `'tukey'` (әдепкі), `'scheffe'`, `'bonf'`, немесе `'holm'`арасынан бір немесе бірнеше; жоқ, Тьюки,Шеффе, Бонферрони және Холм артқы түзетулерді пайдаланыңыз"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "`'none'`, `'tukey'` (әдепкі), `'scheffe'`, `'bonf'`, немесе `'holm'`арасынан бір немесе бірнеше; жоқ, Тьюки,Шеффе, Бонферрони және Холм артқы түзетулерін қамтамасыз етеді"
            ],
            "one or more of `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, or `'roy'`; use Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root multivariate statistics, respectively": [
                "`'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, немесе `'roy'`арасынан бір немесе бірнеше; тиісінше Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace және Roy's Largest Root көп өзгермелі статистикасын пайдаланыңыз"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "`'r2mf'`, `'r2cs'`, немесе`'r2n'` арасынан бір немесе бірнеше; тиісінше McFadden's, Cox & Snell және Nagelkerke псевдо-R² пайдаланыңыз"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "бір үлгілік пропорция сынақтары"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "бір үлгілі T-test"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Бір жақты ANOVA"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Бір жақты ANOVA (Фишер)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Бір жақты ANOVA (параметрлік емес)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Бір жақты ANOVA (Welch's)"
            ],
            "Options": [
                "праметрлер"
            ],
            "Ordinal": [
                "реттік"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Реттік логистикалық регрессия"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "реттік нәтижелер"
            ],
            "Outliers": [
                "аутлерлер"
            ],
            "Output": [
                "нәтиже"
            ],
            "Overall": [
                "жалпы"
            ],
            "Overall model": [
                "жалпы үлгі"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "жалпы үлгі тесті"
            ],
            "Overall model test": [
                "жалпы үлгі тесті"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "p- мәні"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub>Бонферрони</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub>Холм</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub>Шеффе</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub>Тьюки</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "жұптасқан үлгілер"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "жптасқан үлгілердің түйіндестік кестесі"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "жұпталған үлгілер T-тесті"
            ],
            "Paired Variables": [
                "жұпталған айнымалылар"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "жұптық салыстырулар - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "жұптық салыстырулар (Дурбин-Коновер)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "жұптық салыстырулар (Дурбин-Коновер)"
            ],
            "Partial": [
                "жартылай"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "жартылай корреляция"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Жартылай корреляциялық матрицалар —басқа айнымалыларды басқару кезіндегі екі немесе одан да көп үздіксіз айнымалылар арасындағысызықтық қатынастарды зерттеу тәсілі"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables\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.": [
                "Жартылай корреляциялық матрицалар —басқа айнымалыларды басқару кезіндегі екі немесе одан да көп үздіксіз айнымалылар арасындағысызықтық қатынастарды зерттеу тәсілі\nӘрбір айнымалы жұп үшін Пирсонның r мәні осы екі айнымалы арасындағы күшті және байланыстың бағытын көрсетеді. Оң мән оң қатынасты көрсетеді (бір айнымалының жоғары мәндері басқа айнымалының жоғары мәндерін болжайды). Теріс Пирсонның r мәні теріс қатынасты көрсетеді (бір айнымалының жоғары мәндері басқа айнымалының төменгі мәндерін болжайды, және керісінше). Нөл мәні ешқандай қатынастың жоқтығын көрсетеді (айнымалы мән жоғары ма немесе төмен, бізге басқа айнымалының мәні туралы ештеңе айтпайды). \nРесми түрде, корреляция нөлге тең болатын нөлдік гипотезаны тексеруге және p-мәнін есептеуге болады. Егер p-мәні төмен болса, корреляция коэффициенті нөл емес және екі айнымалы арасындағы қатынас сызықтық (немесе күрделірек) деп есептейді."
            ],
            "Partial η²": [
                "жартылай η²"
            ],
            "partial η²": [
                "жартылай η²"
            ],
            "Path Diagram": [
                "жол диаграммасы"
            ],
            "Path diagram": [
                "жол диаграммасы"
            ],
            "Pearson": [
                "Пирсон"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                ""
            ],
            "Pearson's r": [
                "Пирсон r"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Пирсон{}Корреляциясы"
            ],
            "Percentages": [
                "пайыздар"
            ],
            "Percentages of total": [
                "жалпы санының пайызы"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "{var} ішіндегі пайыздар"
            ],
            "Percentile": [
                "процентиль"
            ],
            "Percentile Values": [
                "пайыздық мәндер"
            ],
            "Percentile values": [
                "пайыздық мәндер"
            ],
            "Percentiles": [
                "процентильдер"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "Манна-Уитни тестін орындау."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "Шапиро-Уилк қалыптылық тестін орындау. Төмен p мәні деректердің қалыпты түрде таралмағанын көрсетеді."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "модельдің жалпы тестін жүргізу."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "Фишер дисперсиясын (немесе «қалыпты» деп атауға болатын) талдауды орындау."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "Шапиро-Уилк қалыптылық сынақтарын орындау. Төмен p мәні деректердің қалыпты түрде таралмағанын көрсетеді."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "Шапиро-Уилк қалыптылық сынақтарын орындаңыз. Төмен p мәні қалдықтардың қалыпты түрде таралмағанын көрсетеді."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "студенттің тәуелсіз үлгілерінің t-тесттерін орындау."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "студенттің бір үлгілі t-тесттерін орындау."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "студенттің жұптық үлгілерінің t-тесттерін орындау."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "Уэльчтың дисперсионды талдауын орындау."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "Уэльчтың тесттерін орындау."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "Вилкоксон таңбалық дәрежесі сынақтарын орындау."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Фи және Крамердің V"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Фи коэффициенті"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Пиллай ізі"
            ],
            "Plot": [
                "график"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "корреляциялық матрица сызбасының диагоналы бойынша таралу тығыздығы графигі."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "деректерді шекті орта мәндермен бірге сызыңыз."
            ],
            "Plot Type": [
                "диаграмма түрі"
            ],
            "Plots": [
                "графиктер"
            ],
            "Polynomial": [
                "полиномдық"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Кейінгі салыстырулар - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "пост hoc сынақтары"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Пост hoc сынақтары – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Post-Hoc үлгісінің орындалуы"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Post-Hoc тесті"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Post-Hoc тестілері"
            ],
            "Posterior": [
                "апостериор"
            ],
            "Posterior plot": [
                "апостериор графигі"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "апостериор графиктері"
            ],
            "Predicted": [
                "болжанған"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "… = … (қарсы … = …) болжамды ықтималдығы"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "{dep} = {level1} (vs {dep} = {level2}) болжамды ықтималдығы"
            ],
            "Predicted values": [
                "болжанатын мәндер"
            ],
            "Prediction": [
                "болжам"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "болжамдық шаралар"
            ],
            "Predictor": [
                "болжамдаушы"
            ],
            "Predictors": [
                "болжамдаушылар"
            ],
            "Principal axis": [
                "негізгі ось"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "негізгі ось факторингі"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "негізгі компоненттер талдауы"
            ],
            "Prior": [
                "алдыңғы"
            ],
            "Prior width": [
                "алдыңғы ені"
            ],
            "Probability": [
                "ықтималдық"
            ],
            "Promax": [
                "промакс"
            ],
            "promax": [
                "промакс"
            ],
            "Proportion": [
                "пропорция"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "пропорция тесті (2 нәтиже)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "пропорция тесті (N нәтиже)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "хоктан кейінгі сынақтар үшін Коэннің d әсер өлшемін қамтамасыз етеді."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "бағалаудың орташа мәні мен сынақ мәні арасындағы айырмашылық үшін сенімділік интервалын қамтамасыз етеді."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "корреляциялық матриа графигін қамтамасыз етеді."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "айнымалылардың әрбір комбинациясы үшін Kendall tau-b -ін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "әрбір корреляция коэффициенті үшін p-мәнін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "айнымалылардың әрбір комбинациясы үшін Pearson r мәнін беріңіз."
            ],
            "provide a Q-Q plot of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the data is not from a normal distribution.": [
                "Q-Q қалдықтарының сызбасын қамтамасыз етіңіз --деректер қалыпты түрде *тамаша* таралған жағдайда күтілетінге қарсы нақты қалдықтардың графигі. Диагональды сызықтан үлкен ауытқу деректердің қалыпты таралудан емес екенін көрсетеді."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "айнымалылардың әрбір комбинациясы үшін Спирменнің rho мәнін беріңіз."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "әр айнымалыға арналған сипаттамалар кестесін беріңіз."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "болжанған шекті орташа мәндердің кестесін беріңіз."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "студенттің тәуелсіз үлгілерінің t-тесттері үшін Байес факторларын беріңіз."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "студенттің бір үлгілі t-тесттері үшін Bayes факторларын беріңіз."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "студенттің жұптастырылған үлгілерінің t-тесттері үшін Bayes факторларын беріңіз."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "Pearson r үшін сенімділік интервалдарын қамтамасыз ету."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "эффект өлшемдері үшін сенімділік интервалын қамтамасыз ету"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "орташа мәндер айырмашылықтары үшін сенімділік аралығын қамтамасыз ету."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "кейінгі әсер өлшемдері үшін сенімділік интервалдарын қамтамасыз ету."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "корреляциялық матрицалық графикте корреляция коэффициенттерін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "әр топқа сипаттамалық графиктерін беру."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "әр айнымалы үшін сипаттамалық графиктерін беру."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "өлшемдердің әрбір тобы бойынша сипаттамаларын беру."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "әр топ үшін сипаттамаларды беру."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "сипаттамалардың графиктерін беру."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "эффект өлшемдерін қамтамасыз ету (Cohen's D)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "эффект өлшемдерін қамтамасыз ету (Cohen's D)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "Дисперсиялардың біртектілігіне Левеннің сынағын қамтамасыз ету. Р мәнінің төмендігі топтардың тең емес дисперсиялары бар екенін көрсетеді."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "Дисперсиялардың біртектілігіне Левеннің сынағын қамтамасыз ету. Р мәнінің төмендігі топтардың тең емес дисперсиялары бар екенін көрсетеді."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "орташа мәндердің айырмашылықтарын және орташа мәндердін айырмашылықтарының стандартты қателерін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "пост-хок сынақтарымен орташа мәндердің айырмашылықтарын қамтамасыз ету."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "бағаланған орташа мән мен тест мәні арасындағы орташа мәндердің айырмашылықтарын және орташа мәндердін айырмашылықтарының стандартты қателерін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "әсер мөлшерінің өлшемдерін қамтамасыз ету; η², ішінара η² немесе ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "сфералық үшін p-мәнінің түзетулерін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "бағаланған шекті мәндердің графиктерін беру."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "пост-хок сынақтарын қамтамасыз ету."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the data is not from a normal distribution.": [
                "Q-Q қалдықтарының сызбасын қамтамасыз ету --деректер қалыпты түрде *тамаша* таралған жағдайда күтілетінге қарсы нақты қалдықтардың графигі. Диагональды сызықтан үлкен ауытқу деректердің қалыпты таралудан емес екенін көрсетеді."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the residuals are not normally distributed.": [
                "Q-Q қалдықтарының сызбасын қамтамасыз ету --деректер қалыпты түрде *тамаша* таралған жағдайда күтілетінге қарсы нақты қалдықтардың графигі. Диагональды сызықтан үлкен ауытқу деректердің қалыпты таралудан емес екенін көрсетеді."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "кейінгі сынақтар үшін маңыздылық деңгейлерін қамтамасыз ету."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "сфералық сынақтарды қамтамасыз ету."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "кейінгі сынақтар үшін сынақ нәтижелерін (t-мәні және еркіндік дәрежесі) қамтамасыз ету."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "істердің санын көрсету."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Псевдо R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q- Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Q-Q графигі"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Q-Q графигі"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Көп айнымалы қалыптылықты бағалау Q-Q графигі"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Көп өлшемді қалыптылықтың Q-Q графигі"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Қалдықтардың Q-Q графигі"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Q-Q графиктері"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Q-Q графиктері"
            ],
            "quadratic": [
                "квадраттық"
            ],
            "quartic": [
                "биквадраттық"
            ],
            "Quartimax": [
                "Квартимакс"
            ],
            "quartimax": [
                "квартимакс"
            ],
            "quintic": [
                "квинттық"
            ],
            "R": [
                "R"
            ],
            "R²": [
                "R²"
            ],
            "R²<sub>CS</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>McF</sub>": [
                "R²<sub>McF</sub>"
            ],
            "R²<sub>N</sub>": [
                "R²<sub>N</sub>"
            ],
            "R²<sub>T</sub>": [
                ""
            ],
            "Range": [
                "ауқым"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "бисериялық дәрежелік корреляция"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "тәуекел коэффициенті (RR)"
            ],
            "Rate ratio": [
                "тәуекел коэффициенті (RR)"
            ],
            "Ratio": [
                "арақатынас"
            ],
            "Reference Level": [
                "сілтеме деңгейі"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "анықтамалық деңгей (жалған кодтау)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "сілтеме деңгейлері"
            ],
            "Regression": [
                "регрессия"
            ],
            "Relative risk": [
                "салыстырмалы тәуекел"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "сенімділікті талдауы"
            ],
            "Repeated": [
                "қайталанған"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "қайталанатын шаралар ANOVA"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "қайталанатын өлшемдер ANOVA (параметрлік емес)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "қайталанатын өлшемдер ұяшықтары"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "қайталанатын шаралар компоненттері"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "қайталанатын шаралар факторлары"
            ],
            "Report significance": [
                "есептің маңыздылығы"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "үлкен орташа мәнді білдіреді"
            ],
            "Represents reference level": [
                "сілтеме деңгейін білдіреді"
            ],
            "Residual": [
                "қалдық"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "қалдық ковариациялар"
            ],
            "Residual covariances": [
                "қалдық ковариациялар"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Қалдық ковариациялар – модификациялық индекстер"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "қалдық бағалаулары"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "қалдық константалары"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "қалдық константалары"
            ],
            "Residual plots": [
                "қалдық графиктері"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "квадрат қалдықтарының және/немесе еркіндік дәрежелерінің қосындысы нөлге тең, бұл тамаша сәйкестікті көрсетеді"
            ],
            "Residuals": [
                "қалдықтар"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "бақыланатын корреляция матрицаларына арналған қалдықтар"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "АНОВА-дан алынған қалдықтар"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "корреляция матрицасы байқалатын қалдықтар"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "қалдықтар графиктері"
            ],
            "Results": [
                "нәтижелер"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "кері масштабталған элемент"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "кері масштабталған элементтер"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "RM факторы {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "RM фактор 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "RMSEA 90% CI"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "ROC қисығы"
            ],
            "ROC curve": [
                "ROC қисығы"
            ],
            "Rotation": [
                "айналу"
            ],
            "Row": [
                "қатар"
            ],
            "Row number": [
                "қатар нөмірі"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "'{var}' баған айнымалысы 2 деңгейден азды қамтиды"
            ],
            "Rows": [
                "қатарлар"
            ],
            "rows": [
                "қатарлар"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "қатарлар (әдепкі) немесе жолақтың X осіндегі бағандар"
            ],
            "Rows compared": [
                "қатарларды салыстыру"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Ройдың ең үлкен түбірі"
            ],
            "Sample Size": [
                "үлгі өлшемі"
            ],
            "Save": [
                "сақтау"
            ],
            "scale": [
                "масштаб"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "масштаб талдауы"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "масштаб коэффициенті = масштабтың бірінші көрсеткіші"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "масштаб сенімділік статистикасы"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "масштаб статистикалары"
            ],
            "Scheffe": [
                "Шеффе"
            ],
            "Score Component": [
                "ұпай құрамдас бөлігі"
            ],
            "Score Factor": [
                "ұпай факторы"
            ],
            "Score for component": [
                "компонент бойынша балл"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "{i} факторы бойынша балл. '{fsMethod}' әдісі арқылы есептелген."
            ],
            "Scree Plot": [
                "scree графигі"
            ],
            "Scree plot": [
                "scree графигі"
            ],
            "SD": [
                "SD"
            ],
            "SE": [
                "SE"
            ],
            "SE difference": [
                "SE айырмашылығы"
            ],
            "Semipartial": [
                "жартылай"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "жартылай бөліну корреляциясы"
            ],
            "Sensitivity": [
                "сезімталдық"
            ],
            "septic": [
                "септикалық"
            ],
            "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#  ORDINAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\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#": [
                "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#  РЕТТІК ЛОГИСТИКАЛЫҚ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Сәйкестік өлшемдері үлгісі\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  НАҚТЫ НӘТИЖЕЛЕР ҮЛГІСІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Үлгі Коэффииенттері\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": [
                "алты дәрежелі"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Шапиро-Уилк"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Шапиро-Уилк көп өзгермелі қалыптылық сынағы"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Шапиро-Уилк p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Шапиро-Уилк сынағы"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "көпвариатты қалыптылыққа арналған Шапиро-Уилк сынағы"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Шапиро-Уилк W"
            ],
            "Side by side": [
                "қатар қатармен"
            ],
            "Simple": [
                "қарапайым"
            ],
            "Simplimax": [
                "симплимакс"
            ],
            "simplimax": [
                "симплимакс"
            ],
            "Simulations": [
                "модельдеулер"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "сингулярлық сәйкестік кездесілуде; бір немесе бірнеше болжаушы айнымалылар басқа болжаушы айнымалылардың сызықтық комбинациясы болып табылады."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "біртүрлілік қатесі. Сфералық сынақтар қолжетімсіз"
            ],
            "Skewness": [
                "қиғаштық"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "жүктеулерді өлшемдері бойынша сұрыптау"
            ],
            "Spearman": [
                "спирмен"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Спирмен ро"
            ],
            "Specificity": [
                "ерекшелік"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "сфералық түзету"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "сфералық түзетулер"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "сфералық сынақтар"
            ],
            "Split by": [
                "бойынша бөлу"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Махаланобистың квадраттық айырмашылығы"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "SS жүктемелері"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "стек немесе қатар (әдепкі), сызба түрі"
            ],
            "Stacked": [
                "жинақталған"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "стандартты баға"
            ],
            "Standard deviation": [
                "стандартты ауытқу"
            ],
            "Standard Error": [
                "стандартты қате"
            ],
            "Standard error": [
                "стандартты қате"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "стандартталған баға"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "стандартталған баға"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "стандартталған қалдықтар"
            ],
            "Statistic": [
                "статистика"
            ],
            "statistic": [
                "стастика"
            ],
            "Statistics": [
                "статистикалар"
            ],
            "Std. deviation": [
                "станд. ауытқу"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "станд. қате куртозы"
            ],
            "Std. error mean": [
                "станд.қате орташа мәні"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "орташа мәннің станд. қатесі"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "станд.қатенің қисаюы"
            ],
            "Student's": [
                "студенттің"
            ],
            "Student's t": [
                "студенттің t"
            ],
            "Student's test": [
                "Студенттің тесті"
            ],
            "Sum": [
                "қосынды"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "квадраттардың қосындысы"
            ],
            "Sum of squares": [
                "квадраттардың қосындысы"
            ],
            "Sum score": [
                "жиынтық ұпай"
            ],
            "Summary": [
                "қысқаша мазмұны"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "T-тестілері"
            ],
            "t-value": [
                "t-мәні"
            ],
            "ten Berge": [
                "тен Берге"
            ],
            "Term {0}": [
                "Терм {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Терм 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "нақты сәйкестік тесті"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "тест нәтижелері (t және df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "тест статистикасы"
            ],
            "Test Value": [
                "тест мәні"
            ],
            "Test value": [
                "тест мәні"
            ],
            "Tests": [
                "Тесттер"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Сфералық сынақтар"
            ],
            "th percentile": [
                "процентиль"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "R-ден алынған 'iris' деректер жиынтығы"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "'{var}' 'split by' айнымалысында деректер жоқ."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "орнату процесінде қолданылатын `data` алынған (міндетті емес) салмақтар"
            ],
            "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 |": [
                "балама және нөлдік гипотезалар;\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.": [
                "балама гипотеза."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "балама гипотеза. Бір құйрықты сынақтар жүргізуге мүмкіндік береді."
            ],
            "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.": [
                "Ковариантты талдау (ANCOVA) үздіксіз тәуелді айнымалы, бір немесе бірнеше категориялық түсіндірме айнымалылар және бір немесе бірнеше үздіксіз түсіндірме айнымалылар (немесе ковариаттар) арасындағы байланысты зерттеу үшін қолданылады. Негізінде, бұл ANOVA сияқты талдау, бірақ ковариаттарды қосу арқылы."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Дисперсиялық талдау (ANOVA) үздіксіз тәуелді айнымалы мен бір немесе бірнеше категориялық түсіндірме айнымалылар арасындағы байланысты тексеру үшін қолданылады."
            ],
            "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.": [
                "Дисперсиялық талдау (ANOVA) үздіксіз тәуелді айнымалы мен бір немесе бірнеше категориялық түсіндірме айнымалылар \nарасындағы байланысты тексеру үшін қолданылады.\nANOVA қалдықтары қалыпты таралған және барлық топтардың вариациялары тең деп есептейді. Егер сіз вариациялар тең деп болжағыңыз келмесе, оның орнына Welch тестін қолдануға болады. (Алайда, Welch сынағы бірден көп түсіндірме факторды қолдамайды). \nНемесе, егер деректер қалыпты түрде таралған деп болжағысы келмесе, параметрлік емес тәсілді (мысалы, Крускал-Уоллис) қолдануға болады."
            ],
            "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.": [
                "Дисперсиялық талдау (ANOVA) үздіксіз тәуелді айнымалы мен\nбір немесе бірнеше категориялық түсіндірме айнымалылар арасындағы байланысты тексеру үшін қолданылады.\nБұл «бір жақты ANOVA» қалыпты ANOVA-ның жеңілдетілген нұсқасы болып табылады,\nтек бір түсіндірме факторға мүмкіндік береді, сонымен бірге Welch ANOVA-ны қамтамасыз етеді.\nУэлчтің ANOVA артықшылығы барлық топтардың дисперсиялары тең деп болжаудың қажеті жоқ."
            ],
            "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.": [
                "Дисперсиялық талдау (ANOVA) үздіксіз тәуелді айнымалы мен\nбір немесе бірнеше категориялық түсіндірме айнымалылар арасындағы байланысты тексеру үшін қолданылады.\nБұл «бір жақты ANOVA» қалыпты ANOVA-ның жеңілдетілген нұсқасы болып табылады,\nтек бір түсіндірме факторға мүмкіндік береді, сонымен бірге Welch ANOVA-ны қамтамасыз етеді.\nWelch's ANOVA-ның артықшылығы - барлық топтардың дисперсиялары тең деп болжаудың қажеті жоқ.\n\nЫңғайлы болу үшін бұл әдіс бірнеше тәуелді айнымалыларды көрсетуге мүмкіндік береді,\nнәтижесінде көптеген тәуелсіз сынақтар жасалады.\n\nWelch's ANOVA тәуелсіз үлгілер t-сынағы сияқты процедура екенін ескеріңіз."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "субъектілер арасындағы факторлар (міндетті емес)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "модельдің субъектіаралық шарттары."
            ],
            "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.": [
                "Биномдық тест бақылаулардың үлесі қандай да бір күтілетін мәнге сәйкес келетіні туралы Нөл гипотезасын тексеру үшін қолданылады. Егер p-мәні төмен болса, бұл Нөл гипотезасының жалған екенін, ал шынайы пропорция қандай да бір басқа мән болуы керек дегенді білдіреді."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "категориялық түсіндірмелі (немесе тәуелсіз) айнымалылар."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "Орташа мәннің сенімділік интервалы таңдау құралдары N–1 еркіндік дәрежесі бар t-үлестіруді бақылайды деп болжайды"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "эффект өлшемдері үшін сенімділік интервал ені."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "кейінгі әсер өлшемдері үшін сенімділік интервалының ені."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "сенімділік интервалының ені."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "ковариаттар деген атпен де белгілі үздіксіз түсіндірме (немесе тәуелсіз) айнымалылар."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "қолдануға болатын контрасттар."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "қызығушылық тудыратын бақылау айнымалылары."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "`data` ішіндегі сандар"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "ковариаттар (бұларды көрсету осыны АНКОВА етеді)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "`data`-дан алынған ковариаттар"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "шектеу мәні {} мәніне орнатылды"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "деректер фрейм форматы ретінде"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Деректер жиыны 0 жолды қамтиды (мәндері жоқ жолдарды жойғаннан кейін)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Деректер жиыны 0 жолды қамтиды (немесе барлық жолдарда жоқ мәндер бар)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Тәуелді айнымалы '{}' екіден артық деңгейге ие; биномдық логистикалық регрессия екі деңгейлі тәуелді айнымалылар бойынша ғана орындалуы мүмкін."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Тәуелді айнымалы '{dep}' келесі ретке ие: {ordedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "\"{dep}\" тәуелді айнымалының екі деңгейі ғана бар, биномдық логистикалық регрессия жасауды қарастырыңыз."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "`data`-ден тәуелді айнымалыны атайтын жол, айнымалы сандық болуы тиіс"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "`data` тәуелді айнымалы болып табылады, айнымалы сандық болуы керек (формула бергенде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "тәуелді айнымалы. ANCOVA үшін бұлар үздіксіз болады."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "тәуелді айнымалы. ANOVA үшін бұлар үздіксіз болады."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "тәуелдi айнымалылар - көрсетiлген әрбiр тәуелдi айнымалы үшiн жеке t-тест орындалады."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "тәуелді айнымалылар (формуланы пайдаланғанда қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "тәуелді айнымалы. ANOVA үшін бұлар үздіксіз болады."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "шекті отра мәндер графиктеріне арналған қате жолақтары."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "түсіндірме ковариаттары (формуланы ұсыну кезінде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "`data`-дағы түсіндірме факторлар (формуланы ұсыну кезінде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "түсіндірмелі немесе тәуелсіз айнымалы. ANOVA үшін бұл категориялық болады."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "түсіндірмелі немесе тәуелсіз айнымалы. ANOVA үшін бұл категориялық болады."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "`data`-дан тұрақты факторлар"
            ],
            "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.": [
                "Фридман тесті үздіксіз тәуелді айнымалы мен категориялық түсіндірмелі айнымалы арасындағы байланысты зерттеу үшін қолданылады, мұнда түсіндірме айнымалы 'within subjects' (мұнда бірнеше өлшем бір субъектен алынған). Ол ANOVA қайталанатын өлшемдерге ұқсас, бірақ артықшылығы параметрлік емес және дисперсиялардың қалыптылығы немесе біртектілігі туралы жорамалдарды қажет етпейді. Дегенмен, оның бір уақытта тек бір түсіндірмелі айнымалыны тексере алатын шектеуі бар."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "екі деңгейлі топтау айнымалысы (формуланы пайдаланғанда қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "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.": [
                "Крускал-Уоллис тесті үздіксіз тәуелді айнымалы мен категориялық түсіндірме айнымалы арасындағы байланысты зерттеу үшін қолданылады. Ол ANOVA аналогы болып табылады, бірақ параметрлік емес және аз болжамдардың артықшылығы бар. Дегенмен, оның бір уақытта тек бір түсіндірмелі айнымалыны тексере алатын шектеуі бар."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "тәуелді айнымалы үшін қолданылатын белгі."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "үлгіні сәйкестендіру үшін қолданылатын лаваан синтаксисі"
            ],
            "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.": [
                "жоқ мәнді алып тастау әдісі. `Analysis by analysis` әрбір талдаудан жетіспейтін мәндерді жоққа шығарады. 'Listwise' мәнінің бірі жоқ болса, барлық талдаулардан жолды алып тастайды."
            ],
            "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.": [
                "жоқ мәнді алып тастау әдісі. `Analysis by analysis` әрбір талдаудан жетіспейтін мәндерді жоққа шығарады. 'Listwise' мәнінің бірі жоқ болса, барлық талдаулардан жолды алып тастайды."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "үлгіні құрайтын шарттар."
            ],
            "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.": [
                "үлгіні құрайтын шарттар. Әдепкі бойынша толық факторлық модель жасалады, бірақ мұнда модельді құрайтын нақты шарттарды реттеуге болады."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "өлшем жұптары - әрбір өлшем жұбына жеке t-сынағы орындалады."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "пайдалану үшін бірнеше салыстыру пост hoc түзетулері."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                ""
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.5 and 2.0, default 0.707.": [
                "Студенттің t-тестінің Байес факторлары үшін алдыңғы ені. 0,5 және 2,0 арасындағы мәнді талап етеді, әдепкі 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.": [
                "Қайталанатын өлшемдер ANOVA үздіксіз тәуелді айнымалы мен\nбір немесе бірнеше түсіндірмелі айнымалылар арасындағы байланысты зерттеу үшін пайдаланылады, \nмұнда бір немесе бірнеше түсіндірме айнымалылар 'within subjects' \n(бір тақырып бойынша бірнеше өлшемдер алынған кезде). \nСонымен қатар, бұл талдау ковариаттарды қосуға мүмкіндік береді, \nбұл сонымен қатар ANCOVA-ны қайталанатын өлшеулер үшін пайдалануға мүмкіндік береді."
            ],
            "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.": [
                "Қайталанатын өлшемдер ANOVA үздіксіз тәуелді айнымалы мен \nбір немесе бірнеше түсіндірмелі айнымалылар арасындағы байланысты тексеру үшін пайдаланылады,\n мұнда бір немесе бірнеше түсіндірме айнымалылар «тақырып ішінде» (бірнеше өлшем бір тақырыптан болған кезде). \nСонымен қатар, бұл талдау ковариаттарды қосуға мүмкіндік береді, \nбұл сонымен қатар ANCOVA-ны қайталанатын өлшеулер үшін пайдалануға мүмкіндік береді.\n\nБұл талдау деректердің әрқайсысында 'wide format'ұсынылуын талап етеді\nжол тақырыпты білдіреді (тәуелді айнымалының әрбір өлшемі жол ретінде ұсынылған ұзын пішімнен айырмашылығы).\n\nСондай-ақ ANOVA қайталанатын өлшемдердің параметрлік емес эквиваленті бар; Фридман сынағы. \nДегенмен, оның шектеуі бар, ол тек бір факторды сынай алады."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "қайталанатын өлшемдер дизайны."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Қайталанатын шаралар тек екі деңгейден тұрады. Қайталанатын шаралар тек екі деңгейге ие болған кезде сфералық болжам әрқашан орындалады"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Қайталанатын шаралар тек екі деңгейден тұрады. Қайталанатын шаралар тек екі деңгейге ие болған кезде сфералық болжам әрқашан орындалады."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "қайталанатын өлшем өлшемдері."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "үлгінің қайталанатын өлшем шарттары."
            ],
            "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.": [
                "Студенттің тәуелсіз үлгілері t-сынағы (кейде екі үлгілі t-тест деп аталады) \nекі топта бірдей орта мәні бар нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады.\nТөмен p-мәні нөлдік гипотезаның дұрыс еместігін көрсетеді,\nсондықтан топтық құралдар әртүрлі."
            ],
            "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).": [
                "Студенттің тәуелсіз үлгілері t-сынағы (кейде екі үлгілі t-тест деп аталады) \nекі топта бірдей орта мәні бар нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады.\nТөмен p-мәні нөлдік гипотезаның дұрыс еместігін көрсетеді,\nсондықтан топтық құралдар әртүрлі.\n\n Студенттің тәуелсіз t-тесті әрбір топтың деректері қалыпты таралудан \nжәне осы топтардың дисперсиялары тең екендігін болжайды. \nТоптардың тең дисперсиялары бар деп болжағысы келмесе, \nоның орнында Уэлчтің t-тестін қолдануға болады.\nӘрбір топтың деректері қалыпты түрде таратылған деп болжағыңыз келмесе, \nоның орнына параметрлік емес Mann-Whitney U-сынағын пайдалануға болады. \n(Алайда, Mann-Whitney U-тестінде әр топтың үлестірімдері тең болатыны туралы сәл өзгеше нөлдік гипотеза бар екенін ескеріңіз)."
            ],
            "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.": [
                "Бір үлгідегі Студенттің t-тесті шынайы орта белгілі бір мәнге \n(әдетте нөлге) тең болатын нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады.\n Төмен p-мәні нөлдік гипотезаның жалған екенін көрсетеді, \nсондықтан шынайы орта мән сынақ мәнінен өзгеше болуы керек."
            ],
            "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).": [
                "Бір үлгідегі Студенттің t-тесті шынайы орта белгілі бір мәнге \n(әдетте нөлге) тең болатын нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады.\n Төмен p-мәні нөлдік гипотезаның жалған екенін көрсетеді, \nсондықтан шынайы орта мән сынақ мәнінен өзгеше болуы керек.\n\nБір үлгідегі Студенттің t-тесті деректердің қалыпты таралғанын болжайды\n - егер біреу мұны қабылдағысы келмесе, оның орнына параметрлік емес \nВилкоксон қолтаңбалы дәреже сынағы пайдаланылуы мүмкін \n(бірақ, Wilcoxon белгісінің параметрлік емес әдісінің \n*медиана* сынақ мәніне тең болатын сәл өзгеше нөлдік гипотеза)."
            ],
            "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.": [
                "Студенттің жұптастырылған үлгі t-тесті (кейде тәуелді үлгі t-тесті деп аталады) \nөлшем жұптарының арасындағы айырмашылық нөлге тең болатын\n нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады. \nТөмен p-мәні нөлдік гипотезаның жалған екенін және өлшем жұптарының \nарасындағы айырмашылық нөлге тең екенін көрсетеді."
            ],
            "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).": [
                "Студенттің жұптастырылған үлгі t-тесті (кейде тәуелді үлгі t-тесті деп аталады) \nөлшем жұптарының арасындағы айырмашылық нөлге тең болатын\n нөлдік гипотезаны тексеру үшін қолданылады. \nТөмен p-мәні нөлдік гипотезаның жалған екенін және өлшем жұптарының \nарасындағы айырмашылық нөлге тең екенін көрсетеді.\n\nЖұптастырылған үлгідегі Студенттің t-сынағы өлшем жұптары арасындағы\n айырмашылықтар қалыпты түрде таратылады деп болжайды \n- егер бұған рұқсат бергіңіз келмесе, оның орнына параметрлік емес\n Wilcoxon қолтаңбалы дәреже сынамасын пайдалануға болады. \n(Дегенмен, Вилкоксонның таңбаланған дәрежелі әдісінің сәл өзгеше \nнөлдік гипотезасы бар екенін ескеріңіз; өлшемдердің екі тобы бірдей үлестірімге ие)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "есептік шекті орта мәндерді қамтамасыз ету шарттары. Мұнда бірнеше шарттарды көрсетуге болады."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "қарсы сынауға арналған сынақ мәні (әдетте нөл)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "есептеуге арналған корреляция түрі"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "пайдалануға жататын квадраттар сомаларының түрі; 1, 2 немесе 3 түрі."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "пайдалануға жататын квадраттар сомаларының түрі; 2 немесе 3 түрі."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "негізгі `aov` объектісі"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "{var} айнымалысы сандық ретінде қарастырылмайды. Бұл айнымалы үшін сандық деректерді күтетін графиктер жасалмайды."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "`data` -ға қызығушылық айнымалысы (формуланы пайдалану кезінде міндетті емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "топтарды көрсететін айнымалы; 2 деңгейлі болуы тиіс."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "түйіндестік кестесіндегі бағандар ретінде қолданылатын айнымалы (формуланы ұсыну кезінде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "түйіндестік кестесіндегі санақтар ретінде қолданылатын айнымалы (формуланы ұсыну кезінде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "түйіндестік кестесіндегі қатарлар ретінде қолданылатын айнымалы (формуланы ұсынғанда қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "{var} айнымалысы сандық ретінде қарастырылмайды. Бұл айнымалы үшін сандық деректерді күтетін графиктер жасалмайды."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "қызығушылық айнымалылары - әрбір көрсетілген айнымалы үшін жеке t-тест орындалады."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "қызығушылық айнымалылары."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "түйіндестік кестесін бөлу үшін қолданылатын айнымалылар (формуланы ұсыну кезінде қажет емес, мысалдарды қараңыз)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "Сенім аралықтарының ені."
            ],
            "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.": [
                "χ² Сәйкестік сынағы (χ² тәуелсіздік сынағымен шатастырмау керек) бақылаулардың пропорциялары кейбір күтілетін пропорцияларға сәйкес келетіні туралы Нөлдік гипотезаны тексереді. Егер p-мәні төмен болса, бұл Нөлдік гипотезаның жалған екенін және шынайы пропорциялардың тексерілгеннен басқаша екенін көрсетеді."
            ],
            "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 ассоциация сынағы (χ² жақсы сәйкестік тестімен шатастырмау керек) екі категориялық айнымалының тәуелсіз немесе байланысты екенін тексеру үшін қолданылады. Егер p-мәні төмен болса, бұл айнымалылардың тәуелсіз еместігін және екі айнымалының арасында байланыс бар екенін көрсетеді."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "теориялық квантилдер"
            ],
            "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).": [
                "бұл модуль jamovi құрамына кіретін талдауларды көрсетеді. Ол көптеген жалпы талдауларды қамтиды (мысалы, t-тесттері, ANOVA, регрессия, корреляциялық матрицалар, пропорциялық сынақтар, түйіндестік кестесі, факторлық талдау және т.б.)."
            ],
            "Threshold": [
                "шек"
            ],
            "Thresholds": [
                "шектер"
            ],
            "Thurstone": [
                "терстон"
            ],
            "Tjur's R²": [
                ""
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "толеранттылық"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "статистиканы есептеу үшін бақылаулар тым аз (N < 3)"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Статистиканы есептеу үшін бақылаулар тым аз. Әрбір (кіші) топта кем дегенде тәуелді айнымалылар қанша бақылау болса, сонша бақылау болуы керек."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "статистиканы есептеу үшін үлгілер тым аз (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "статистиканы есептеуге арналған үлгілер тым аз (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "статистиканы есептеу үшін тым көп бақылаулар (N > 5000)"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "статистиканы есептеуге арналған үлгілер тым көп (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "статистиканы есептеуге арналған үлгілер тым көп (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "тістің өсуі"
            ],
            "Total": [
                "барлығы"
            ],
            "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 (әдепкі), column_pc, немесе row_pc. Жолақ сызбасының y осі үшін сәйкесінше `of total`, `within columns` немесе`within rows` пайыздарды пайдаланыңыз."
            ],
            "Tukey": [
                "Тукей"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Тукей (тең дисперсиялар)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Tukey Post-Hoc тесті - {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "{ssType} Квадраттардың қосындысын теріңіз"
            ],
            "Type 1": [
                "1 түрі"
            ],
            "Type 2": [
                "2 түрі"
            ],
            "Type 3": [
                "3 түрі"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "квадраттардың 3 қосындысын теріңіз"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "үздіксіз айнымалы бойынша бөлу мүмкін емес"
            ],
            "Uniqueness": [
                "бірегейлік"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "бір айнымалы сынақтар"
            ],
            "Upper": [
                "жоғарғы"
            ],
            "upper bound": [
                "жоғарғы шекара"
            ],
            "Value": [
                "мән"
            ],
            "value": [
                "мән"
            ],
            "values": [
                "мәндер"
            ],
            "Values are counts": [
                "мәндер санақтар болып табылады"
            ],
            "Variable": [
                "айнымалы"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "'{var}' айнымалысында деректер жоқ"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "айнымалыда шексіз мәндер бар"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "айнымалыда жеткілікті бақылаулар жоқ"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "айнымалы сандық емес"
            ],
            "Variables": [
                "айнымалылар"
            ],
            "Variables across columns": [
                "бағандар бойынша айнымалылар"
            ],
            "Variables across rows": [
                "қатарлар бойынша айнымалылар"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "айнымалылардың кемінде екі деңгейі болуы тиіс"
            ],
            "Variance": [
                "дисперсия"
            ],
            "Variances": [
                "дисперсиялар"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "басқару айнымалыларының өзгеруі тек бағандардағы айнымалылардан жойылады"
            ],
            "Varimax": [
                "Варимакс"
            ],
            "varimax": [
                "варимакс"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "скрипка"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "әр ұяшықты бірдей өлшеу. (Ұяшықтар әдепкі бойынша ұяшық жиілігіне сәйкес өлшенеді.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                ""
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "'{varName}' бойынша өлшенген"
            ],
            "Weights": [
                ""
            ],
            "Weights (optional)": [
                "өлшейді (міндетті емес)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                ""
            ],
            "Welch's": [
                "Уэлчтікі"
            ],
            "Welch's t": [
                "Уэлчтің t"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Вилкоксон дәрежесі"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Уилкоксонның дәрежелік бағалау сынағы"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "Вилькоксон W"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Уилкстің лямбдасы"
            ],
            "within column": [
                "баған ішінде"
            ],
            "within rows": [
                "қатарлар ішінде"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "субъектаралық эффект"
            ],
            "X-Axis": [
                "X- ось"
            ],
            "X-axis": [
                "X осі"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Y- ось"
            ],
            "Y-axis": [
                "Y осі"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (әдепкі) немесе ypc.График сызбасының y осі үшін сәйкесінше `counts` немесе `percentages` пайдаланыңыз"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "2 пропорциядағы z тест айырмашылығы"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "2 пропорциядағы айырмашылық үшін z тесті"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "z сынағы тек 2x2 кестелер үшін қолжетімді"
            ],
            "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 үздіксіздікті түзету"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ² сәйкестігі"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² сәйкестігі"
            ],
            "χ² test": [
                "χ² сынағы"
            ],
            "χ² test of association": [
                "χ² ассоциация сынағы"
            ],
            "χ² Tests": [
                "χ² сынақтары"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "фактор"
            ]
        }
    },
    "code": "kk"
}