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    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
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                "lang": "fr"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' contient des valeurs infinies"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' contient des valeurs manquantes"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' contient seulement des valeurs manquantes"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' contient une seule valeur"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "la méthode d'extraction '{method}' a été utilisée en association avec une rotation '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "la rotation '{rotation}' a été utilisée"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' contient des valeurs négatives. Les poids négatifs ne sont pas autorisés."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Tau B de Kendall"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r de Pearson"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho de Spearman"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "Borne inf de l'IC{ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "Moyenne des IC à {ciWidth}% {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "Borne sup de l'IC{ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "Intervalle de confiance à {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "Intervalles de confiance à {ciWidth}%"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} et {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, et {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} paire(s) de valeurs étaient rattachées"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{type} score basé sur les variables {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (inversé)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} du modèle de régression logistique binomiale{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} du modèle de régression linéaire{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < 0,05 ; ** p < 0,01 ; *** p < 0,001 , unilatéral"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% correct"
            ],
            "% of Total": [
                "% du Total"
            ],
            "% of total": [
                "% du total"
            ],
            "% of Variance": [
                "% de la variance"
            ],
            "% within column": [
                "% par colonne"
            ],
            "% within row": [
                "% par ligne"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "type de somme des carrés à utiliser ; type `'1'`, `'2'` ou `'3'` (défaut)"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "le type de somme des carrés à utiliser ; type `'2'` ou `'3'` (défaut)"
            ],
            "`'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'` (par défaut), `'oneGreater'` ou `'twoGreater'`, l'hypothèse alternative ; groupe 1 différent du groupe 2, groupe 1 supérieur au groupe 2, et groupe 2 supérieur au groupe 1 respectivement"
            ],
            "`'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'` (par défaut), `'oneGreater'` ou `'twoGreater'`, l'hypothèse alternative ; la mesure 1 différente de la mesure 2, la mesure 1 plus grande que la mesure 2, et la mesure 2 plus grande que la mesure 1, respectivement"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (par défaut), `'gt'` ou `'lt'`, l'hypothèse alternative ; respectivement différente de `testValue`, supérieure à `testValue` et inférieure à `testValue`"
            ],
            "`'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'` ou `'facInd'`, comment contraindre le modèle ; `'facVar'` fixe les variances des facteurs à un, `'facInd'` fixe chaque facteur à l'échelle de son premier indicateur."
            ],
            "`'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'` ou `'fiml'`, comment traiter les valeurs manquantes ; `'listwise'` exclut une ligne de toutes les analyses si l'une de ses entrées est manquante, `'fiml'` utilise une méthode de maximum de vraisemblance à information complète pour estimer le modèle."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'moyennes'` (par défaut) ou `'médianes'`, les barres d'erreur à utiliser dans le graphique"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (par défaut), `'ml'`, ou `'pa'` utilisent respectivement 'minimum résiduel' ;, 'maximum de vraisemblance' ;, ou 'axe principal' ; comme méthode d'extraction des facteurs"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (par défaut), ou `'se'`. N'utiliser aucune barre d'erreur, utiliser des intervalles de confiance ou utiliser des erreurs standard sur les graphiques de moyennes marginales, respectivement"
            ],
            "`'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'` ou `'tukey'`, quels tests post-hoc fournir ; `'none'` ne montre aucun test post-hoc, `'gamesHowell' ;` montre les tests post-hoc Games-Howell où l'équivalence des variances n'est pas supposée, et `'tukey'` montre les tests post-hoc Tukey où l'équivalence des variances est supposée"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (par défaut), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, ou `'simplimax'`, la rotation à utiliser dans l'estimation"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (par défaut), ou `'simplimax'`, la rotation à utiliser dans l'estimation"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (par défaut), `'greater'` ou `'less'`, l'hypothèse alternative"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (default), `'eigen'` ou `'fixed'`, la manière de déterminer le nombre de facteurs"
            ],
            "`'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'` ou `'listwise'`, comment traiter les valeurs manquantes ; `'perAnalysis'` exclut les valeurs manquantes pour les variables dépendantes individuelles, `'listwise'` exclut une ligne de toutes les analyses si l'une de ses entrées est manquante"
            ],
            "`'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'` ou `'listwise'`, comment traiter les valeurs manquantes ; `'perAnalysis'` exclut les valeurs manquantes pour les variables dépendantes individuelles, `'listwise'` exclut une ligne de toutes les analyses si une de ses entrées est manquante."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (par défaut) ou `'grandMean'`, codage de l'ordonnée à l'origine. L'un ou l'autre crée un contraste de sorte que l'ordonnée à l'origine représente le niveau de référence ou la moyenne générale"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` ou `'columns'` (par défaut), affiche les variables à travers les lignes ou à travers les colonnes (par défaut)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (par défaut), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, ou `'Harman'` utilisent respectivement ' ;Thurstone' ;, 'Bartlett' ;, 'ten Berge' ;, 'Anderson & ; Rubin' ;, ou 'Harman' ; méthode d'estimation des scores factoriels"
            ],
            "`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` ou `rows` (default), compare colonnes / lignes pour la différence des proportions ou risque relatif (tableau 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Coefficients du modèle - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Coefficients du modèle - ${ dep }`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proportions - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (par défaut) ou `FALSE`, ajoute des étiquettes avec le numéro de ligne aux valeurs aberrantes dans le box plot"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (default) ou `FALSE`, réalise un test t de Student"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, réalise une Anova de Welch à un facteur qui ne suppose pas des variances similaires"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit 'Z' et la valeur 'p' pour les estimations du modèle"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le test du khi² d'ajustement exact qui compare le modèle testé avec un modèle à ajustement parfait"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit l'intervalle de confiance pour les moyennes marginales estimées"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le critère d'information d'Aikaike (AIC) pour les modèles"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le α de Cronbach"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le graphe des moyennes marginales estimées"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit les estimations des facteurs de (co)variances"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit les estimations des résidus de (co)variances"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit les différences moyennes des tests post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le R de Pearson"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit les niveaux de significativité"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit les niveaux de significativité des tests post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit la déviation des modèles (ou -2LogLikelihood)"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit la moyenne"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit la médiane"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit la comparaison entre les modèles testés et le modèle nul"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le nombre de valeurs manquantes"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit la taille de l'échantillon"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit l'écart-type"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le R² des modèles"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le R des modèles"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, fournit le χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (default) or `FALSE`, pondère également chaque cellule ou les pondère selon leur fréquence"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), ajoute les comptages au diagramme en barres"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), ajoute la moyenne à la boite à moustaches"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), signale les corrélations significatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), signale les comparaisons post-hoc significatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk sur les résidus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test Anova unilatéral de Fisher qui suppose que les variances sont égales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test d'homogénéité"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de Levene d'homogénéité des variances"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de Levene d'homogénéité des variances"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test U de Mann-Whitney"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test comparaison pair à pair (apparié)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test de sphéricité"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test t de Welch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test des rangs signés de Wilcoxon"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), représente les données en plus des moyennes marginales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les estimations des coefficients du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les estimations de l'odds ratio (rapport des cotes) du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les estimations de le rate ratio (rapport des taux) du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les estimations standardisées du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les coefficients du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un intervalle de confiance pour les estimations du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique de matrice de corrélation"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique de corrélation"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique tronqué"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique descriptif"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un diagramme structurel du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit une table de classification prédite (ou matrice de confusion)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique Q-Q de normalité multivariée"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique Q-Q des résidus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la courbe ROC (fonction d’efficacité du récepteur)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit une estimation standardisée pour les coefficients du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit une estimation standardisée pour les estimations du modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un test z pour la différence entre deux proportions"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le critère d'information d'Aikaike (AIC) pour les modèles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un log exact de l'odds ratio (rapport de cotes) (nécessite que exact2x2 soit installé)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), un diagramme en barres (variables nominales ou ordinales seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le facteur de Bayes (BF)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de crédibilité bayésiens"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le critère d'information bayésien (BIC) pour les modèles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les boites à moustaches (variables continues seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le test de linéarité de Box-Tidwell de la régression logistique (logit)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le test M de Box"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les tailles d'effet du d de Cohen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les pourcentages par colonne"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances pour les mesures comparatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances pour les tailles d'effet"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances pour les moyennes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances pour la différence moyenne"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les intervalles de confiances pour les taille d'effet du test post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les densités pour le graphique de la matrice de corrélation"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le graphique de la densité (variable continue seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un graphique descriptif"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les statistiques descriptives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le dot plot (variable continue seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les tailles d'effet"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les tailles d'effet"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le tableau des estimations des moyennes marginales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit une estimation de l'interception du facteur"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit une estimation de l'interception des résidus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le test exact de Fisher"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le tableau des fréquences (variable nominale ou ordinale seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le gamma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'histogramme (variable continue seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la moyenne de l'élément"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'écart-type de l'élément"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la corrélation entre un élément et le reste des mesures"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le tau-b de Kendall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le test de tendance de Mantel-Haenszel"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le ω de McDonald"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les moyennes et les écarts-types"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les moyennes et les erreurs standards"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les indices de modification pour les paramètres non inclus dans le modèle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` ou `FALSE` (par défaut), fournir les N valeurs les plus extrêmes (la plus haute et la plus basse)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les centiles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le V de Cramer"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les graphiques postérieurs"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le graphique Q-Q (variables continue seulement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le graphique Q-Q des résidus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les quantiles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le graphique des résidus où la variable dépendante et chaque covariable est représentée en fonction des résidus standardisés."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les résultats du test d'autocorrélation de Durbin- Watson"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'erreur quadratique moyenne (RMSE) des modèles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les pourcentages par ligne"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la valeur p du test de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le test de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le rho de Spearman"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les statistiques du graphique de la matrice de corrélation"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un résumé des statistiques de la distance de Cook"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les résultats (valeur t et degrés de liberté) des tests post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le coefficient de contingence"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les différences en proportions (seulement disponible pour les tableau 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les effectifs attendus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'exponentielle du log de l'estimation de l'odds ratio (rapport de cotes) ou l'estimation de l'odds ratio"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'exponentielle du log de l'estimation du ratio des taux ou l'estimation du ratio des taux"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'étendue interquartile"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'aplatissement (kurtosis)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le ratio de vraisemblance"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le log de l'odds ratio (rapport de cotes) (disponible seulement pour les tableaux 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le maximum"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la moyenne"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le minimum"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le mode"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le modèle de comparaison entre les modèles et le modèle NULL"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le nombre d'observations"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les effectifs observés"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'odds ratio (rapport de cotes) (disponible seulement pour les tableaux 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un test omnibus ANOVA pour les prédicteurs"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit un test omnibus de vraisemblance des ratio pour les prédicteurs"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la précision prédite des résultats groupés par coupure de valeur"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la sensibilité prédite des résultats groupés par coupure de valeur"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la spécificité prédite des résultats groupés par coupure de valeur"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'étendue"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'aire sous la courbe ROC"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le risque relatif (disponible seulement pour les tableaux 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the residuals for the observed correlation matrix (i.e., the difference between the expected correlation matrix and the observed correlation matrix)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les résidus de la matrice de corrélation observée (c'est-à-dire la différence entre la matrice de corrélation attendue et la matrice de corrélation observée)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'asymétrie (skewness)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'écart-type"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit l'erreur standard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le `R² ajusté` pour les modèles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la somme"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les seuils utilisés comme valeurs de coupure pour les modalités de la variable dépendante"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la variance"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les pourcentages totaux"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le facteur d'inflation de la variance (VIF) et la valeur de la colinéarité de la tolérance"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit les boites en violon (variables continues uniquement)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la valeur du α de Cronbach si l'élément était enlevé"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit la valeur du ω de McDonald si l'élément était enlevé"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), fournit le χ² avec une correction de continuité"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), crée un résumé des différents groupes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), détermine une valeur de coupure pour les prédictions"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre les diagrammes en barres"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre les résultats du test de sphéricité de Bartlett"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre le tableau de l'eigenvalue"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre le résumé des facteurs"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre les corrélations interfacteurs"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre la mesure de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) des résultats de l'adéquation d'échantillonnage (MSA)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montrer les mesures et test de l'ajustement du modèle (model fit)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), montre le diagramme d'éboulis (scree plot)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), classe la contribution de chaque facteur par taille"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), test d'homogénéité des variances (test de Levene)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), les variables sont des quantités"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), si les valeurs attendues doivent être affichées"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` or `FALSE` (default), réalise un test du modèle général"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< à la valeur testée"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ de la valeur testée"
            ],
            "> Test value": [
                "> à la valeur testée"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ moyenne - 1 écart-type, <sup>μ</sup> moyenne, ⁺ moyenne + 1 écart-type"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Spécificité"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Résultats"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "un tableau de corrélation (semi)partielle"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "une liste séparée par des virgules (défaut : 25,50,75) spécifiant les centiles"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "un graphe de matrice de corrélation"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "un tableau de matrice de corrélation"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "un graphique descriptif"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "une formule contenant les termes pour estimer les moyennes marginales de (voir les exemples)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "une formule contenant les termes pour estimer les moyennes marginales de, supporte jusqu'à trois variables par terme"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "une formule contenant les termes pour réaliser les tests post-hoc sur (voir les exemples)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "une formule contenant les termes qui vont dans le modèle (non nécessaire lorsqu'une formule est fournie, voir les exemples)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "une liste contenant des listes de noms qui définissent le `label` du facteur et les `vars` appartenant à ce facteur"
            ],
            "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": [
                "une liste contenant des vecteurs de chaînes qui nomme les prédicteurs qui sont ajoutés au modèle. Les éléments sont ajoutés au modèle selon leur ordre dans cette liste"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "une liste contenant des vecteurs de caractères décrivant les termes inter-sujets qui vont dans le modèle"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "une liste contenant des vecteurs de caractères décrivant les tests post-hoc qui doivent être calculés"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "une liste contenant des vecteurs de caractères décrivant les mesures répétées qui vont dans le modèle"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "une liste de listes spécifiant les modalités de référence de la variable dépendante et tous les facteurs"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "une liste de listes spécifiant le facteur et le type de contraste à utiliser parmi `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` ou `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "une liste de listes spécifiant les paires de mesures dans `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "une liste de listes spécifiant les résidus de covariances qui doivent être estimés"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "une liste de listes spécifiant les variables pour lesquelles les estimations des moyennes marginales doivent être calculées. Supporte jusqu'à trois variables par terme."
            ],
            "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`": [
                "une liste de listes où chaque liste décrit une mesure répétée (sous forme d'une chaîne) de `data` définie comme `measure` et la combinaison particulière de modalités de `rm` à laquelle elle appartient (en tant que vecteur de chaîne) définie comme `cell`"
            ],
            "a list of lists, where each list describes the `label` (as a string) and the `levels` (as vector of strings) of a particular repeated measures factor": [
                "une liste de listes où chaque liste décrit le `label` (comme une chaîne) et les modalités (comme une chaîne de vecteurs) d'un facteur particulier de mesures répétées"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Une valeur p faible suggère une violation de la condition d'égalité des variances"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Une valeur p faible suggère une violation de la condition de normalité"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Un joli jeu de données sur la corrélation"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "un nombre (défaut : 0.1), souligne les valeurs supérieures à cette valeur dans le tableau `'corRes'`"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "un nombre (par défaut : 0.3), cache les facteurs dont la contribution est inférieure à cette valeur"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "un nombre (par défaut : 0.3), cache les contributions inférieures à cette valeur"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "un nombre (défaut : 0.5), la valeur de l'hypothèse nulle"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "un nombre (défaut : 0), la valeur minimale de l'eigenvalue pour un facteur inclus dans le modèle"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "un nombre (défaut : 1), le paramètre 'a' de l'a priori beta"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "un nombre (défaut : 1), le paramètre 'b' de l'a priori beta"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "un nombre (défaut : 1), la valeur minimale de l'eigenvalue pour une composante incluse dans le modèle"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "un nombre (défaut : 3), souligne les valeurs supérieures à cette valeur dans le tableau `'modIndices'`"
            ],
            "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": [
                "un nombre entre 0.5 et 2 (défaut 0.707), la largeur de l'a priori à utiliser pour calculer les facteurs de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un nombre entre 0.5 et 2.0 (défaut 0.707), la largeur de l'a priori à utiliser pour calculer les facteurs de Bayes"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) spécifiant la largeur de l'intervalle de confiance"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) spécifiant la largeur de l'intervalle de confiance pour les estimations des moyennes marginales"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) spécifiant la largeur de l'intervalle de confiance utilisé comme `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de crédibilité"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance pour les tailles d'effet"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance pour les tailles d'effet des tests post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance à fournir"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "un nombre entre 50 et 99.9 (défaut : 95) la largeur de l'intervalle de confiance à fournir"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "un nombre spécifiant la valeur de l'hypothèse nulle"
            ],
            "a parameter": [
                "un paramètre"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "une valeur possible de `'d'`, fournit la valeur du d de Cohen de la taille d'effet des tests post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "un tableau post hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "un tableau des proportions"
            ],
            "a q-q plot": [
                "un graphe Q-Q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Un jeu de données pour une Anova avec des mesures répétées"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "une chaîne (défaut : 'Dependent') décrivant l'étiquette utilisée pour la variable dépendante au cours de l'analyse"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "une chaîne nommant une variable dans `data` contenant les effectifs ou NULL si chaque ligne représente une observation unique"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "une chaîne nommant la variable dépendante de `data`, la variable doit être un facteur (modalité)"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "une chaîne nommant la variable dépendante de `data`, la variable doit être numérique"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "une chaîne nommant la variable dépendante de `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "une chaîne nommant les variables dépendantes de `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "une chaîne nommant la variable de groupage ou variable indépendante de `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "un résumé des groupes"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "un tableau des moyennes marginales estimées"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "un tableau des estimations des covariances des facteurs"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "un tableau des estimations des interceptions des facteurs"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "un tableau des mesures de l'ajustement"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "un tableau contenant les indices de modifications pour les contributions des facteurs non inclus dans le modèle"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "un tableau contenant les indices de modifications pour les covariances résiduelles non incluses dans le modèle"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "un tableau contenant les estimations des covariances résiduelles"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "un tableau contenant les estimations des interceptions résiduelles"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "un tableau contenant les résidus de la matrice des corrélations observées"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "un tableau contenant le test χ²pour un ajustement exact"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "un tableau contenant les statistiques de colinéarité"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "un tableau contenant les statistiques descriptives"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "un tableau contenant les contributions des facteurs"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "un tableau contenant les statistiques descriptives des groupes"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "un tableau contenant les tests d'homogénéité des variances"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "un tableau contenant les résultats des tests de normalité"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "un tableau contenant les tests de normalité"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "un tableau contenant les résultats du test de Box-Tidwell"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "un tableau contenant les résultats du test"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "un tableau des résultats de l'ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "un tableau des résultats de l'ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "un tableau des mesures comparatives"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "un tableau des tests d'homogénéité des variances"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "un tableau des tests d'homogénéité"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "un tableau des tests de rapport de vraisemblance"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "un tableau des seuils des coefficients du modèle"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "un tableau des coefficients du modèle"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "un tableau des tests de normalité"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "un tableau des classifications prédites"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "un tableau des mesures prédites"
            ],
            "a table of proportions": [
                "un tableau des proportions"
            ],
            "a table of test results": [
                "un tableau des résultats des tests"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "un tableau des résultats 'nominal' des tests"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "un tableau des statistiques descriptives"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "un tableau des résultats du test de Friedman"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "un tableau des résultats du test gamma"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "un tableau des résultats du test tau-b de Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "un tableau du test de tendance de Mantel-Haenszel"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "un tableau des comparaisons pair-à-pair"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "un tableau des proportions"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "un tableau des proportions et des résultats de test"
            ],
            "a table of the test results": [
                "un tableau des résultats de test"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "un tableau des résultats du test du χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "un vecteur contenant des chaînes nommant les variables dont l'échelle est inversée"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "un vecteur de nombres : les proportions attendues"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les facteurs inter-sujets de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les variables contrôlées de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les covariables de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "un vecteur de chaînes nommant les covariables de `data`. Les variables doivent être numériques"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les facteurs de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les facteurs fixes de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "un vecteur de chaînes nommant les variables formées de mesures répétées"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les variables d'intérêt de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les variables à corréler de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "un vecteur de chaînes nommant les variables séparatives de `data`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Précision"
            ],
            "Add New Block": [
                "Ajouter un nouveau bloc"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Ajouter un nouveau facteur"
            ],
            "Add New Term": [
                "Ajouter un nouveau terme"
            ],
            "Additional Options": [
                "Options additionnelles"
            ],
            "Additional Output": [
                "Résultats additionnels"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Statistiques additionnelles"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "R² ajusté"
            ],
            "AIC": [
                "AIC (Critère d'information d'Akaike)"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Toutes les observations sont liées"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Hypothèse alternative"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "un ensemble de tableaux de contrastes"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "un ensemble de graphes descriptifs"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "un tableau des valeurs extrêmes"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "un ensemble de tableaux des fréquences"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "un ensemble de groupes de graphes"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "un ensemble de résultats spécifiques du modèle"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "un ensemble de des tableaux de comparaison pair-à-pair"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "un ensemble de tableaux post hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "un ensemble de graphes Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "un ensemble de graphes descriptifs"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "un ensemble de graphiques des moyennes marginales estimées et des tableaux"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "un ensemble de graphes du postérieur"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "une image contenant le diagramme structurel du modèle"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "une image du graphe descriptif"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "un entier (défaut : 1), le nombre de composantes du modèle"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "un entier (défaut : 1), le nombre de facteurs du modèle"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "un entier (défaut : 4) spécifiant le nombre de groupes égaux"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "un entier (par défaut : 5) spécifiant le nombre de valeurs extrêmes"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Un jeu de données peu inspirant pour faire une ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Analyses incluses dans jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Jeu de données des iris d'Anderson"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Test ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Comme il n'y a pas de facteurs inter-sujets de précisé, cette condition est toujours remplie."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Egalité supposée (test de Fisher)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Vérifications des hypothèses"
            ],
            "Assumptions": [
                "Hypothèses"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Au moins l'une des variables doit avoir deux modalités"
            ],
            "AUC": [
                "Aire sous la courbe"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autocorrélation"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Test d'autocorrelation"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Disponible seulement pour des tableaux de format 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "paramètre b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Diagramme en barres"
            ],
            "Bar plot": [
                "Diagramme en barres"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Diagrammes en barres"
            ],
            "Bar Type": [
                "Type de barres"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Test de sphéricité de Bartlett"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Test de sphéricité de Bartlett"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Basé sur l'eigenvalue"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Basé sur une analyse en parallèle"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Facteur de Bayes"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Facteur₁₀ de Bayes"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Statistiques bayésiennes"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "paramètre 'a' de beta"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "paramètre 'b' de beta"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Facteur inter-sujets"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Composantes inter-sujets"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Effets inter-sujets"
            ],
            "BIC": [
                "BIC (Critère d'information bayésien)"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomial"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Régression logistique binomiale"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Test binomial"
            ],
            "Binomial test": [
                "Test binomial"
            ],
            "Block {0}": [
                "Bloc {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Bloc 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Blocs"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Boite à moustaches"
            ],
            "Box Plots": [
                "Boites à moustaches"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Test de Box-Tidwell"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Test de Box-Tidwell de non-linéarité dans la régression logistique"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Test de Box d'homogénéité des matrices de covariance"
            ],
            "Box's M test": [
                "Test M de Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Test M de Box d'homogénéité des matrices de covariances"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Insectes (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Cellules"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendance centrale"
            ],
            "CFI": [
                "CFI (indice d’ajustement comparatif)"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Quantiles du Khi²"
            ],
            "CI Lower": [
                "Borne inférieure de l'IC"
            ],
            "CI Upper": [
                "Borne supérieure de l'IC"
            ],
            "Classification Table": [
                "Tableau de classification"
            ],
            "Classification table": [
                "Tableau de classification"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Tableau de classification – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "d de Cohen"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Statistiques de colinéarité"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Statistiques de colinéarité"
            ],
            "Column": [
                "Colonne"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variable de la colonne '{var}' contient moins de deux modalités"
            ],
            "Columns": [
                "Colonnes"
            ],
            "columns": [
                "colonnes"
            ],
            "Columns compared": [
                "Colonnes comparées"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Mesures comparatives"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Mesures comparatives (2x2 seulement)"
            ],
            "Compare": [
                "Comparer"
            ],
            "Comparison": [
                "Comparaison"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Comparaisons basées sur les moyennes marginales estimées"
            ],
            "Component": [
                "Composante"
            ],
            "Component correlations": [
                "Corrélations des composantes"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Contributions des composantes"
            ],
            "Component scores": [
                "Score des composantes"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Statistiques des composantes"
            ],
            "Component summary": [
                "Résumé des composantes"
            ],
            "component(s)": [
                "composante(s)"
            ],
            "Components": [
                "Composantes"
            ],
            "components": [
                "composante(s)"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Intervalle de confiance"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Intervalle de confiance"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Intervalle de confiance de la moyenne"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Largeur de l'intervalle de confiance"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Intervalles de confiance"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Intervalles de confiance"
            ],
            "Confidence level": [
                "Niveau de confiance"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Analyse factorielle confirmatoire"
            ],
            "Constraints": [
                "Contraintes"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Coefficient de contingence"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Tables de contingence"
            ],
            "Contrasts": [
                "Contrastes"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Contrastes - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variables contrôles"
            ],
            "Control variables": [
                "Variables contrôles"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "contrôlant les {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Distance de Cook"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Distance de Cook"
            ],
            "Correction": [
                "Correction"
            ],
            "Corrections": [
                "Corrections"
            ],
            "Correlated": [
                "Correlé"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Correlé négativement"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Correlé positivement"
            ],
            "Correlation": [
                "Corrélation"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Coefficients de corrélation"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Carte de chaleur - corrélation"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Carte de chaleur - corrélation"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Les matrices de corrélation sont un moyen d'examiner les relations linéaires entre\ndeux variables continues ou plus."
            ],
            "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.": [
                "Les matrices de corrélation sont un moyen d'examiner les relations linéaires entre\ndeux variables continues ou plus.\nPour chaque paire de variables, la valeur du r de Pearson indique la force\net la direction de la relation entre ces deux variables. Une valeur positive\nindique une relation positive (une augmentation des valeurs d'une variable\nprédit une augmentation des valeur de l'autre variable). Une valeur négative\nindique une relation négative (une augmentation des valeurs d'une variable\nprédit une diminution des valeur de l'autre variable et vice-versa).\nUne valeur de 0 indique une absence de relation (que les valeurs d'une variable \naugmentent ou diminuent ne nous dit rien sur les valeurs de l'autre variable)."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Matrice de corrélation"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Matrice de corrélation"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Type de corrélation"
            ],
            "Correlation type": [
                "Type de corrélation"
            ],
            "Count": [
                "Quantité"
            ],
            "Counts": [
                "Quantités"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Quantités (optionnel)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Les quantités ne peuvent être infinies"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Les quantités ne peuvent être négatives"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Les quantités doivent être non-négatives et finies"
            ],
            "Covariates": [
                "Covariables"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² de Cox et Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V de Cramer"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Intervalle de crédibilité"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Intervalles de crédibilité"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "α de Cronbach"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α de Cronbach (si l'élément est enlevé)"
            ],
            "cubic": [
                "cubique"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% cumulés"
            ],
            "Cut point values": [
                "Nombre de quantiles"
            ],
            "Cut points for": [
                "Quantiles pour"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Coupure"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Graphique coupé"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Graphique coupé"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Valeur de coupure"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey` :`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  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(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#  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#"
            ],
            "Data": [
                "Données"
            ],
            "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#  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 Reduction": [
                "Réduction de données"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                ""
            ],
            "Data Summary": [
                "Résumé des données"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$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#  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('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#  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\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#  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\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#  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('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#  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\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#  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('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#  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\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\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\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#  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\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#  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('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#  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\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#  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\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$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$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#  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('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#  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('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\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  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\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#  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\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#  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')\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#  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#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Densité des variables"
            ],
            "Density": [
                "Densité"
            ],
            "Dependent": [
                "Dépendante"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Variable dépendante"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "La variable dépendante '{dep}' contient des valeurs infinies"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dépendante \"{dep}\" ne contient pas de données (après suppression des lignes avec des valeurs manquantes)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dépendante \"{dep}\" ne contient qu'une seule valeur unique (après suppression des lignes avec des valeurs manquantes)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "La variable dépendante '{dep}' doit être continue"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etiquettes de la variable dépendante"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Variables dépendantes"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Les variables dépendantes sont très fortement corrélées"
            ],
            "deprecated": [
                "obsolète"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Graphe descriptif"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Graphe descriptif"
            ],
            "Descriptives": [
                "Statistiques descriptives"
            ],
            "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.": [
                "Les statistiques descriptives sont un assortiment d'indicateurs statistiques et de visualisations permettant d'explorer la forme et la distribution des données. Une bonne pratique consiste à explorer les données via les descripteurs avant de procéder à des tests plus formels."
            ],
            "descriptives plot": [
                "graphiques descriptifs"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Graphes descriptifs"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Graphes descriptifs"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tableau des statistiques descriptives"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tableau des statistiques descriptives"
            ],
            "Deviance": [
                "Déviance"
            ],
            "Deviation": [
                "Déviation"
            ],
            "df": [
                "ddl"
            ],
            "df1": [
                "ddl1"
            ],
            "df2": [
                "ddl2"
            ],
            "Difference": [
                "Différence"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Différence entre deux proportions"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Différence entre les proportions"
            ],
            "Dispersion": [
                "Dispersion"
            ],
            "Distribution": [
                "Distribution"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Ne pas supposer l'égalité \n(pour le test de Welch)"
            ],
            "drag variable here": [
                "glisser une variable ici"
            ],
            "drag variables here": [
                "glisser une variable ici"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Comparaison pair-à-pair de DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Test d'auto-corrélation de Durbin et Watson"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Valeur du DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Comparaison pair-à-pair de Dwass, Steel, Critchlow et Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Taille de l'effet"
            ],
            "Effect size": [
                "Taille de l'effet"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Eigenvalue"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Eigenvalues"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Eigenvalues supérieures à"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Cellules vides dans la conception entre sujets : au moins une combinaison de niveaux de facteurs entre sujets a 0 observation"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Poids égaux des cellules"
            ],
            "equal groups": [
                "groupes égaux"
            ],
            "error %": [
                "% d'erreur"
            ],
            "Error bars": [
                "Barres d'erreur"
            ],
            "Estimate": [
                "Estimation"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Estimation du log du rapport des cotes\n(odds ratio)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Estimation du log du rapport des taux\n(rate ratio)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Estimation des moyennes marginales"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Estimation des moyennes marginales - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Estimations"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "L'estimation représente le log des cotes (odds) de…"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "L'estimation représente le log des cotes (odds) de \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Méthode d'estimation"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Exclure les cas analyse par analyse"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Exclure les cas selon une liste"
            ],
            "Excluded": [
                "Exclu"
            ],
            "Expected": [
                "Attendu"
            ],
            "Expected counts": [
                "Quantités attendues"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proportions attendues"
            ],
            "Exploration": [
                "Exploration"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Analyse factorielle exploratoire"
            ],
            "Extraction": [
                "Extraction"
            ],
            "Extreme values": [
                "Valeurs extrêmes"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Valeurs extrêmes"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Valeurs extrêmes de $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Test F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "La valeur de F n'a pas pu être calculée"
            ],
            "Factor": [
                "Facteur"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Le facteur '{facteur}' a moins de deux niveaux. Les facteurs doivent avoir au moins deux niveaux"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Le facteur '{factorName}' doit avoir au moins deux modalités"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Le facteur '{facteurNom}' ne contient pas de données (après suppression des lignes avec des valeurs manquantes)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Le facteur '{facteurNom}' ne contient qu'un seul niveau (après suppression des lignes avec des valeurs manquantes)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "'{factorName}' contient des modalités inutilisées (après avoir filtré les lignes contenant des valeurs manquantes)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Facteur {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Facteur 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Corrélations des facteurs"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Covariances des facteurs"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Covariances des facteurs"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Estimation des facteurs"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Ordonnée à l'origine des facteurs"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Ordonnée à l'origine des facteurs"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Contributions des facteurs"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Contributions des facteurs - indices de modification"
            ],
            "Factor scores": [
                "Scores des facteurs"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Statistiques des facteurs"
            ],
            "Factor summary": [
                "Résumé des facteurs"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "La variance des facteurs = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "facteur(s)"
            ],
            "Factors": [
                "Facteurs"
            ],
            "factors": [
                "facteurs"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Test exact de Fisher"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Mesures ajustées"
            ],
            "Fitted": [
                "Ajusté"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Facteurs fixes"
            ],
            "Fixed number": [
                "Nombre fixe"
            ],
            "fixed parameter": [
                "paramètres fixes"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Signaler les comparaisons significatives"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Signaler les corrélations significatives"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "signaler les corrélations significatives (p < 0.05) avec un symbole."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "signaler les comparaisons post-hoc significatives."
            ],
            "Frequencies": [
                "Fréquences"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Fréquences de $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Tableau des fréquences"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Vraisemblance maximum\nd'information complète (FIML)"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (variances inégales)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test post-hoc de Games-Howell – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Options générales"
            ],
            "Generalised η²": [
                "η² généralisé"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Moyenne totale (codage simple)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "ε de Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Group": [
                "Groupe"
            ],
            "Group 1": [
                "Groupe 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Groupe 1 < Groupe 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Groupe 1 ≠ Groupe 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Groupe 1 > Groupe 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Groupe 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Statistiques descriptives des groupes"
            ],
            "Group Summary": [
                "Résumé des groupes"
            ],
            "Group summary": [
                "Résumé des groupes"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Variable de groupage"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "La variable de groupage '{a}' possède moins de deux modalités après que les valeurs manquantes aient été exclues"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "La variable de groupage '{a}' doit avoir exactement deux modalités"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "La variable de groupage '{a}' ne doit pas être une variable dépendante"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ est une corrélation négative"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ est une corrélation positive"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ est une proportion {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Correction de Haldane-Anscombe appliquée"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "caché"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Cacher les contributions inférieures à"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Surligner les valeurs au-dessus"
            ],
            "Histogram": [
                "Histogramme"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogrammes"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Test d'homogénéité des variances (test de Levene)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Test d'homogénéité des variances"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Trace de Hotelling-Lawley"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "ε de Huynh-Feldt"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hypothèse"
            ],
            "If item dropped": [
                "Si l'item est retiré"
            ],
            "in development": [
                "en développement"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "inclut un résumé des groupes"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Echantillons indépendants"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Test t pour échantillons indépendants"
            ],
            "Indicator": [
                "Indicateur"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Eigenvalues initiales"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Eigenvalue initiale"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Corrélations inter-composants"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Corrélations inter-facteurs"
            ],
            "Intercept": [
                "Ordonnée à l'origine"
            ],
            "Interval": [
                "Intervalle"
            ],
            "IQR": [
                "Ecart interquartile"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "L'objet '{item}' n'est constitué que d'une seule modalité"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "L'objet '{item}' contient des valeurs infinies"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "L'objet '{item}' ne contient que des valeurs manquantes"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "L'objet '{item}' n'a pas de variance"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "L'objet '{item}' doit être numérique"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "l'élément {item} corrèle négativement avec l'échelle totale et devrait probablement être inversé"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Statistiques de fidélité de l'objet"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Statistiques de l'objet"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Corrélation objet-reste"
            ],
            "Items": [
                "Objets"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "les éléments {item} corrèlent négativement avec l'échelle totale et devraient probablement être inversés"
            ],
            "Jittered": [
                "Ecartées"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Tau de Kendall B"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Tau b de Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Tau b de Kendall"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Tau b de Kendall"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "Test d'adéquation de l'échantillonnage\nde KMO"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Test d'adéquation de l'échantillonnage\nde KMO"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Kurtosis"
            ],
            "Label outliers": [
                "Étiqueter les valeurs aberrantes"
            ],
            "Layers": [
                "Couches"
            ],
            "Level": [
                "Modalité"
            ],
            "Level 1": [
                "Modalité 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Modalité 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Le test de Levene est significatif (p<0.05), suggérant une violation de la condition d'égalité des variances"
            ],
            "Likelihood": [
                "Vraisemblance"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Ratio de vraisemblance"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Test du ratio de vraisemblance"
            ],
            "linear": [
                "linéaire"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Régression linéaire"
            ],
            "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.": [
                "La régression linéaire est utilisée pour explorer la relation entre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables explicatives continues et/ou catégorielles. D'autres méthodes statistiques comme l'ANOVA ou l'ANCOVA sont en réalité des formes de régressions linéaires."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Log du rapport des cotes \n(odds ratio)"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Log du rapport exact des cotes\n(odds ratio)"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Régression log-linéaire"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Régression logistique"
            ],
            "Lower": [
                "Borne inf"
            ],
            "lower bound": [
                "limite inférieure"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U de Mann-Whitney"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Test de tendance de Mantel-Haenszel"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Moyenne marginale"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Moyennes marginales"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Graphes des moyennes marginales"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Tableau des moyennes marginales"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W de Mauchly"
            ],
            "Max": [
                "Max"
            ],
            "Maximum": [
                "Maximum"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Vraisemblance maximale"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω de McDonald"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω de McDonald (si l'élément est enlevé)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² de McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "Le test de McNemar requiert une table au format 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Test de McNemar"
            ],
            "McNemar test": [
                "Test de McNemar"
            ],
            "Mean": [
                "Moyenne"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Moyenne ({ciWidth} IC95%)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Différence moyenne"
            ],
            "Mean difference": [
                "Différence moyenne"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Dispersion moyenne"
            ],
            "Mean score": [
                "Score moyen"
            ],
            "Mean Square": [
                "Carrés moyens"
            ],
            "Means": [
                "Moyennes"
            ],
            "Measure": [
                "Mesure"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Mesure 1 - Mesure 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Mesure 1 < Mesure 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Mesure 1 ≠ Mesure 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Mesure 1 > Mesure 2"
            ],
            "Measures": [
                "Mesures"
            ],
            "Median": [
                "Médiane"
            ],
            "Medians": [
                "Médianes"
            ],
            "Method": [
                "Méthode"
            ],
            "Min": [
                "Min"
            ],
            "Minimum": [
                "Minimum"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Résidu minimum"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Résidus minimums"
            ],
            "Minimum value": [
                "Valeur minimale"
            ],
            "Missing": [
                "Manquants"
            ],
            "Missing Values": [
                "Valeurs manquantes"
            ],
            "Missing values": [
                "Valeurs manquantes"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Méthode d'exclusion des valeurs manquantes"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Méthode des valeurs manquantes"
            ],
            "Mode": [
                "Mode"
            ],
            "Model": [
                "Modèle"
            ],
            "Model Builder": [
                "Concepteur de modèle"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Coefficients du modèle"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Comparaison de modèle"
            ],
            "Model Fit": [
                "Ajustement du modèle"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Mesures de l'ajustement du modèle"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Mesures de l'ajustement du modèle"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Résultats spécifiques du modèle"
            ],
            "Model Terms": [
                "Termes du modèle"
            ],
            "Model Test": [
                "Test du modèle"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Seuil du modèle"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Seuil du modèle"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Indices de modification"
            ],
            "Modification indices": [
                "Indices de modification"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                ""
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Plus d'un mode existe, seul le premier est proposé"
            ],
            "Most extreme": [
                "Plus extrême"
            ],
            "MSA": [
                "Analyse statistique des mesures (MSA)"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomial"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Régression logistique multinomiale"
            ],
            "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.": [
                "Une analyse multivariée de (co)variance (MANCOVA) est utilisée pour explorer la relation entre des variables dépendantes multiples et une ou plusieurs variables explicatives catégorielles et/ou continues."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Statistiques miltivariées"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Tests multivariées"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N résultats"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² de Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Aucune composante ne présente une eigenvalue plus grande que {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Aucune correction"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Aucun facteur n'est défini. Le test M de Box n'est seulement valable lorsque le modèle contient des facteurs."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominal"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Non-paramétrique"
            ],
            "None": [
                "Aucune"
            ],
            "none": [
                "aucun"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Eléments cotés normalement"
            ],
            "Normality": [
                "Normalité"
            ],
            "Normality test": [
                "Test de normalité"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Test de normalité (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                ""
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Indisponible : nombre de cases trop élevé (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Pas assez de degrés de liberté pour estimer tous les effets du modèle"
            ],
            "Number of Components": [
                "Nombre de composantes"
            ],
            "Number of components": [
                "Nombre de composantes"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Nombre de valeurs extrêmes"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Nombre de facteurs"
            ],
            "Number of factors": [
                "Nombre de facteurs"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Le nombre de valeurs extrêmes demandées est supérieur au nombre de lignes du jeu de données."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Observé"
            ],
            "Observed counts": [
                "Effectifs observés"
            ],
            "Observed scores": [
                "Scores observés"
            ],
            "octic": [
                "octique"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Rapport des cotes (odds ratio)"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Rapport des cotes (odds ratio)"
            ],
            "of total": [
                "du total"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Test Anova omnibus"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Test omnibus de rapport de vraisemblance"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Test omnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Omnibus Test"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "l'un de `'corr'` (par défaut), `'pos'`, `'neg'` spécifiant l'hypothèse alternative ; corrélé, corrélé positivement, corrélé négativement respectivement."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "l'un de `'part'` (par défaut) ou `'semi'` spécifiant le type de corrélation partielle à calculer ; corrélation partielle ou semi-partielle."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "L'un ou les deux groupes ne contiennent pas assez d'observations"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "L'une ou les deux variables ne sont pas numériques"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "L'une ou les deux variables contiennent des valeurs infinies"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "L'une ou les deux variables contiennent aucune observation"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "L'une ou les deux variables contiennent pas assez d'observations"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Un ou plusieurs coefficients dans le modèle '{modelNo}' n'ont pas pu être estimés à cause d'une colinéarité parfaite."
            ],
            "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": [
                "un ou plusieurs des éléments suivants : `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, ou `'bic'` utilisent respectivement les mesures d'ajustement du modèle CFI, TLI, SRMR, RMSEA + intervalle de confiance de 90 %, AIC ajusté et BIC"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "un ou plusieurs des éléments suivants : `'eta'`, `'partEta'`, ou `'omega'` ; utilisent respectivement des tailles d'effet η², η² partiel et ω²"
            ],
            "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": [
                "un ou plusieurs des termes « none » (par défaut), « GG » ou « HF » ; n’utilisent aucune correction de valeur de p, la correction de valeur de p de Greenhouse-Geisser et la correction de valeur de p de Huynh-Feldt pour la sphéricité, respectivement"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "un ou plusieurs des éléments suivants : `'none'`, `'tukey'` (par défaut), `'scheffe'`, `'bonf'`, ou `'holm'` ; n'utilisent aucune correction posthoc, ni Tukey, ni Scheffe, ni Bonferroni, ni Holm, respectivement"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "un ou plusieurs des éléments suivants : `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, ou `'holm'` ; ne fournissent pas de corrections post-hoc de Tukey, Scheffe, Bonferroni et Holm respectivement"
            ],
            "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": [
                "un ou plusieurs des éléments suivants : `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, ou `'roy'` ; utilisent la trace de Pillai, le lambda de Wilks's, la trace d'Hotelling, et les statistiques multivariées de la plus grande racine de Roy'` respectivement"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "un ou plusieurs parmi `'r2mf'`, `'r2cs'`, ou `'r2n'` ; utilisent respectivement le pseudo-R² de McFadden, Cox & Snell, et Nagelkerke"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Test de proportion pour un échantillon"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Test t pour un échantillon"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Anova unidirectionnelle"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Anova unidirectionnelle (de Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Anova unidirectionnelle (non paramétrique)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Anova unidirectionnelle (de Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Options"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinal"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Régression logistique ordinale"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Résultats ordinaux"
            ],
            "Outliers": [
                "Valeurs atypiques"
            ],
            "Output": [
                "Résultat"
            ],
            "Overall": [
                "Général"
            ],
            "Overall model": [
                "Modèle général"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Test de modèle général"
            ],
            "Overall model test": [
                "Test de modèle général"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "valeur p"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub>bonferroni</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub>holm</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub>scheffe</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub>tukey</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "Echantillons appariés"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Tableau de contingence d'échantillons appariés"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Test t pour échantillons appariés"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Variables appariées"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Comparaison pair-à-pair - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparaison pair-à-pair (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparaison pair-à-pair (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Partiel"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Corrélation partielle"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Les matrices de corrélations partielles sont un moyen d'examiner la relation\nlinéaire entre deux ou plusieurs variables continues tout en contrôlant les\nautres variables"
            ],
            "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.": [
                "Les matrices de corrélations partielles sont un moyen d'examiner la relation\nlinéaire entre deux ou plusieurs variables continues tout en contrôlant les\nautres variables\nPour chaque paire de variables, la valeur du r de Pearson indique la force\net la direction de la relation entre ces deux variables. Une valeur positive\nindique une relation positive (une augmentation des valeurs d'une variable\nprédit une augmentation des valeur de l'autre variable). Une valeur négative\nindique une relation négative (une augmentation des valeurs d'une variable\nprédit une diminution des valeur de l'autre variable et vice-versa).\nUne valeur de 0 indique une absence de relation (que les valeurs d'une variable \naugmentent ou diminuent ne nous dit rien sur les valeurs de l'autre variable).\nPlus formellement, il est possible de tester l'hypothèse nulle que la corrélation\nest de 0 et de calculer une valeur p. Si la valeur p est basse, cela suggère que le \ncoefficient de corrélation est différent de 0 et qu'il existe une relation linéaire\n(ou pus complexe) entre les deux variables."
            ],
            "Partial η²": [
                "η² partiel"
            ],
            "partial η²": [
                "η² partiel"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagramme structurel"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagramme structurel"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "La corrélation de Pearson ne peut pas être calculée pour des valeurs non numériques"
            ],
            "Pearson's r": [
                "r de Pearson"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Corrélation de Pearson"
            ],
            "Percentages": [
                "Pourcentages"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Pourcentages du total"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Pourcentages dans la variable {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Centile"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Valeurs de centiles"
            ],
            "Percentile values": [
                "Valeurs de centiles"
            ],
            "Percentiles": [
                "Centiles"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "réalise un test U de Mann-Whitney."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk. Une faible valeur p suggère que les données (leurs résidus) ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "réalise un test de modèle général."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "réalise une ANOVA de Fisher (une ANOVA \"normale\")."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk. Une faible valeur p suggère que les données (leurs résidus) ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "réalise un test de normalité de Shapiro-Wilk. Une faible valeur p suggère que les données (leurs résidus) ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "réalise un test t de Student pour échantillons indépendants."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "réalise un test t de Student pour un échantillon."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "réalise un test t de Student pour échantillons appariés."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "réalise un test ANOVA de Welch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "réalise une test de Welch."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "réalise un test des rangs signés de Wilcoxon."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "V de Phi et Cramer"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Coefficient Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Marque de Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Graphe"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "représente les densités le long de la diagonale du graphe des matrices de corrélation."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "représente les données avec les moyennes marginales."
            ],
            "Plot Type": [
                "Type de graphe"
            ],
            "Plots": [
                "Graphes"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polynomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Comparaisons post hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Tests post hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Tests post-hoc – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Performance du modèle post hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Test post hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Tests post hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "Postérieur"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Graphe postérieur"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Graphes postérieurs"
            ],
            "Predicted": [
                "Prédit"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Probabilité prédite de … = … (vs … = …)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Probabilité prédite de {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Valeurs prédites"
            ],
            "Prediction": [
                "Prédiction"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Mesures prédites"
            ],
            "Predictor": [
                "Prédicteur"
            ],
            "Predictors": [
                "Prédicteurs"
            ],
            "Principal axis": [
                "Axe principal"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Factorisation de l'axe principal"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Analyses des composantes principales"
            ],
            "Prior": [
                "A priori"
            ],
            "Prior width": [
                "Largeur de l'a priori"
            ],
            "Probability": [
                "Probabilité"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proportion"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Test de comparaison de 2 proportions"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Test de comparaison de N proportions"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "donne le d de Cohen pour la taille de l'effet des tests post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "donne les intervalles de confiance de la différence entre l'estimation de la moyenne et la valeur testée."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "donne un graphe de matrice de corrélation."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "donne un tau-b de Kendall pour chaque combinaison de variables."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "donne une valeur p pour chaque coefficient de corrélation."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "donne un r de Person pour chaque combinaison de variables."
            ],
            "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.": [
                "donne un graphique Quantile-Quantile (QQ plot) - un graphique des résidus observés en fonction des résidus attendus si les données étaient parfaitement normalement distribuées. De grandes déviations de la ligne diagonale suggèrent que les données observées ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "donne un rho de Spearman pour chaque combinaison de variables."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "donne un tableau des statistiques descriptives de chaque variable."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "donne un tableau des moyennes marginales estimées."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "donne le facteur de Bayes d'un test t de Student pour échantillons indépendants."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "donne le facteur de Bayes d'un test t de Student pour échantillon unique."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "donne le facteur de Bayes d'un test t de Student pour échantillons appariés."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "donne les intervalles de confiance des r de Pearson."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "donne les intervalles de confiance des tailles d'effet"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "donne les intervalles de confiance des différences moyennes."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "donne les intervalles de confiance des tailles d'effet des tests post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "donne les coefficients de corrélation dans graphe de la matrice de corrélation."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "donne les graphes descriptifs pour chaque groupe."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "donne les graphes descriptifs pour chaque variable."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "donne les statistiques descriptives de chaque groupe de mesures."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "donne les statistiques descriptives de chaque groupe."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "donne les graphes descriptifs."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "donne les tailles d'effet (d de Cohen)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "donne les tailles d'effet (d de Cohen)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "donne un test de Levene d'homogénéité des variances. Une faible valeur p suggère que les groupes ont des variances inégales."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "donne un test de Levene d'homogénéité des variances. Une faible valeur p suggère que les groupes ont des variances inégales."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "donne les différences des moyennes et les écart-types des différences moyennes."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "donne les différences moyennes avec les tests post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "donne les différences moyennes et les écart-types des différences des moyennes entre l'estimation de la moyenne et la valeur testée."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "donne les mesures de la taille d'effet : η², partial η², or ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "donne les corrections des valeurs p pour la sphéricité."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "donne les graphiques des moyennes marginales estimées."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "donne les tests post-hoc."
            ],
            "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.": [
                "donne un graphique Quantile-Quantile (QQ plot) - un graphique des résidus observés en fonction des résidus attendus si les données étaient parfaitement normalement distribuées. De grandes déviations de la ligne diagonale suggèrent que les données observées ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "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.": [
                "donne un graphique Quantile-Quantile (QQ plot) - un graphique des résidus observés en fonction des résidus attendus si les données étaient parfaitement normalement distribuées. De grandes déviations de la ligne diagonale suggèrent que les données observées ne suivent pas une loi normale."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "donne les niveaux de significativité pour les tests post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "fournit les tests de sphéricité."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "donne les résultats du test (test t et degrés de liberté) pour les tests post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "donne le nombre d'unités expérimentales d'une variable."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Graphe Q-Q"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Graphe Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Graphe Q-Q évaluant une normalité multivariée"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Graphe Q-Q de normalité multivariée"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Graphe Q-Q des résidus"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Graphes Q-Q"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Graphes Q-Q"
            ],
            "quadratic": [
                "quadratique"
            ],
            "quartic": [
                "quartique"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quintique"
            ],
            "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": [
                "Etendue"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Corrélation entre rangs bisériés"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Rapport des taux\n(rate ratio)"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Rapport des taux\n(rate ratio)"
            ],
            "Ratio": [
                "Ratio"
            ],
            "Reference Level": [
                "Modalité de référence"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Modalité de référence (codage factice)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Modalités de référence"
            ],
            "Regression": [
                "Régression"
            ],
            "Relative risk": [
                "Risque relatif"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Analyse de fiabilité"
            ],
            "Repeated": [
                "Répété"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "Anova pour mesures répétées"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "Anova pour mesures répétées (non paramétrique)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Cellules de mesures répétées"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Composantes de mesures répétées"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Facteurs de mesures répétées"
            ],
            "Report significance": [
                "Rapport de significativité"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Représente la moyenne générale"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Représente le niveau de référence"
            ],
            "Residual": [
                "Résidu"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Covariances des résidus"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Covariances résiduelles"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Covariances des résidus - indices de modification"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Estimé des résidus"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Ordonnée à l'origine des résidus"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Ordonnée à l'origine des résidus"
            ],
            "Residual plots": [
                "Graphes des résidus"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "La somme des carrés résiduelle et/ou les degrés de libertés valent 0, ce qui indique un ajustement parfait"
            ],
            "Residuals": [
                "Résidus"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Résidus de la matrice des \ncorrélations observées"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Résidus de l'ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Matrice des corrélations observées\ndes résidus"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Graphes des résidus"
            ],
            "Results": [
                "Résultats"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "élément dont l'échelle est inversée"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Echelle inversée"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "Mesures répétées - facteur {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "Mesures répétées - facteur 1"
            ],
            "RMSE": [
                "Erreur quadratique moyenne (RMSE)"
            ],
            "RMSEA": [
                "Approximation de RMSE"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "IC90% de la RMSEA"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Courbe ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Courbe ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotation"
            ],
            "Row": [
                "Ligne"
            ],
            "Row number": [
                "Nombre de lignes"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La ligne de la variable '{var}' contient moins de deux modalités"
            ],
            "Rows": [
                "Lignes"
            ],
            "rows": [
                "lignes"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "lignes (par défaut) ou colonnes pour l'axe X d'un diagramme en barres"
            ],
            "Rows compared": [
                "Lignes comparées"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Test de Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Taille de l'échantillon"
            ],
            "Save": [
                "Sauvegarder"
            ],
            "scale": [
                "échelle"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Analyse d'échelle"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Facteur d'échelle = premier\nindicateur de l'échelle"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Statistiques de fidélité de l'objet"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Statistiques d'échelle"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffe"
            ],
            "Score Component": [
                "Score de la composante"
            ],
            "Score Factor": [
                "Facteur de score"
            ],
            "Score for component": [
                "Score pour la composante"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Score pour le facteur {i}. Estimé à l'aide de la méthode '{fsMethod}' ;."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Diagramme d'éboulis"
            ],
            "Scree plot": [
                "Diagramme d'éboulis"
            ],
            "SD": [
                "Ecart-type"
            ],
            "SE": [
                "Erreur standard"
            ],
            "SE difference": [
                "Différence d'erreur standard"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semipartiel"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Correlation semipartielle"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensibilité"
            ],
            "septic": [
                "septique"
            ],
            "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#  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#"
            ],
            "sextic": [
                "sextique"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Test de normalité multivariée de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Valeur p de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Test de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Test de normalité multivariée de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "W de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Side by side": [
                "Juxtaposées"
            ],
            "Simple": [
                "Simple"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulations"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Ajustement singulier ; une ou plusieurs des variables prédictives sont une combinaison linéaire des autres variables prédictives."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Erreur de singularité. Les tests de sphéricité ne sont pas disponibles"
            ],
            "Skewness": [
                "Coefficient d'asymétrie"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Classe les contributions par taille"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Rho de Spearman"
            ],
            "Specificity": [
                "Spécificité"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Correction de la spécificité"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Corrections de la spécificité"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Test de sphéricité"
            ],
            "Split by": [
                "Séparer par"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Distance quadratique de Mahalanobis"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Somme des carrés des contributions"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "Diagramme en barres empilées ou juxtaposées (par défaut)"
            ],
            "Stacked": [
                "Empilées"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Estimation standard"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Ecart-type"
            ],
            "Standard Error": [
                "Erreur standard"
            ],
            "Standard error": [
                "Erreur standard"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Estimation standardisée"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Estimation standardisée"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Résidus standardisés"
            ],
            "Statistic": [
                "Statistique"
            ],
            "statistic": [
                "statistique"
            ],
            "Statistics": [
                "Statistiques"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Ecart-type"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Kurtosis de l'erreur-standard"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Moyenne de l'erreur-standard"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Erreur-standard de la moyenne"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Asymétrie de l'erreur-standard"
            ],
            "Student's": [
                "Student"
            ],
            "Student's t": [
                "t de Student"
            ],
            "Student's test": [
                "Test de Student"
            ],
            "Sum": [
                "Somme"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Somme des carrés"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Somme des carrés"
            ],
            "Sum score": [
                "Score total"
            ],
            "Summary": [
                "Résumé"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Tests t"
            ],
            "t-value": [
                "Valeur t"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Terme {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Terme 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Test d'ajustement exact"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Résultats du test (t et ddl)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Statistiques du test"
            ],
            "Test Value": [
                "Valeur testée"
            ],
            "Test value": [
                "Valeur testée"
            ],
            "Tests": [
                "Tests"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Tests de sphéricité"
            ],
            "th percentile": [
                "-ième percentile"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Le jeu de données \"iris\" de R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "La variable utilisée dans \"Séparer par\" '{var}' ne contient aucune donnée."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "les poids (optionnels) de `data` à utiliser dans le processus d'ajustement."
            ],
            "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 |": [
                "les hypothèses alternatives et nulles ;\n\n|              | Alternative (Hₐ)  | Nulle (H₀)          |\n|--------------|-------------------|--------------------|\n| ≠ Valeur testée | Moyenne ≠ Valeur testée | Moyenne = Valeur testée |\n| > Valeur testée | Moyenne > Valeur testée | Moyenne <= Valeur testée |\n| < Valeur testée | Moyenne < Valeur testée | Moyenne >= Valeur testée |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "l'hypothèse alternative."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "l'hypothèse alternative. Permet des tests unilatéraux."
            ],
            "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.": [
                "L'Analyse de Covariance (ANCOVA) est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue, une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles et une ou plusieurs variables\nexplicatives continues (ou covariables). Il s'agit de la même analyse\nqu'une ANOVA mais avec l'addition de covariables."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "L'Analyse de Variance (ANOVA) est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles."
            ],
            "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.": [
                "L'Analyse de Variance (ANOVA) est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles.\n\nL'ANOVA suppose the les résidus sont distribués normalement et que les\nvariances des groupes sont égales.\nSi l'on ne peut s'assurer que les variances\n sont égales alors on peut faire\nun test de Welch à la place (mais celui-ci ne fonctionne pas s'il y a plus\nd'un variable explicative).\nSi l'on ne peut s'assurer que les résidus sont distribués normalement, alors on\npeut utiliser une approche non-paramétrique (comme un test de Kruskal-Wallis)."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.": [
                "L'Analyse de Variance (ANOVA) est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles.\n\nL'ANOVA à un facteur est une version simplifiée de l'ANOVA \"normale\",\nn'autorisant qu'une seule variable explicative mais fournissant également\nune ANOVA de Welch. Celle-ci a l'avantage de ne pas nécessiter que les\nvariances de tous les groupes soient homogènes."
            ],
            "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.": [
                "L'Analyse de Variance (ANOVA) est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles.\n\nL'ANOVA à un facteur est une version simplifiée de l'ANOVA \"normale\",\nn'autorisant qu'une seule variable explicative mais fournissant également\nune ANOVA de Welch. Celle-ci a l'avantage de ne pas nécessiter que les\nvariances de tous les groupes soient homogènes.\nPar praticité, cette méthode permet de spécifier plusieurs variables dépendantes,\nrésultant en de multiples tests de Welch indépendants.\nN.B. : l'ANOVA de Welch est la même procédure que le test t de Welch pour échantillons\nindépendants."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "les facteurs intersujets du modèle (optionel)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "les mesures intersujets du modèle."
            ],
            "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.": [
                "Le test binomial est utilisé pour tester l'hypothèse nulle que la proportion d'observations correspond bien à la proportion attendue.\nSi la valeur p est basse, cela suggère que l'hypothèse nulle est fausse et que la véritable proportion doit être différente."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "les variables indépendantes ou explicatives."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "L'IC de la moyenne utilisant la moyenne de l'échantillon suit une distribution de Student à N - 1 degrés de liberté"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "la largeur de l'intervalle de confiance des tailles d'effet."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "la largeur de l'intervalle de confiance des tailles d'effet du test post hoc."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "la largeur de l'intervalle de confiance."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "les variables continues explicatives (ou indépendantes), aussi nommées covariables."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "les contrastes à utiliser."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "les variables d'intérêt témoin."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "le dénombrement dans `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "les covariables (spécifier ceci fait de ce test une ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "les covariables de données"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "La valeur de coupure est réglée sur {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "les données sous forme de data frame"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Le jeu de données contient 0 ligne (après avoir filtré les valeurs manquantes)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Le jeu de données ne contient pas de ligne (ou toutes les lignes contiennent des valeurs manquantes)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "La variable dépendante '{}' est constituée de plus de deux modalités. Une régression logistique binomiale ne peut être réalisée que sur des\nvariables dépendantes constituées de deux modalités."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "La variable dépendante '{dep}' suit l'ordre suivant : {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "La variable dépendante \"{dep}\" n'est constituée que de deux modalités, vous devriez plutôt\nessayer de faire une régression logistique binomiale."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "la variable dépendante des données doit être numérique"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "la variable dépendante des données doit être numérique (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dépendante. Pour une ANCOVA, elle doit être continue."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dépendante. Pour une ANOVA, elle doit être continue."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "les variables dépendantes -- un test t séparé est effectué pour chaque variable dépendante spécifiée."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "les variables dépendantes (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "les variables dépendantes. Pour une ANOVA, elles doivent être continues."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "les barres d'erreur représentent les moyennes marginales."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "les covariables explicatives des données (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "les variables explicatives des données (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "la variable indépendante ou explicative. Pour une ANOVA, elle doit être catégorielle."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "les variables indépendantes ou explicatives. Pour une ANOVA, elles doivent être catégorielles."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "les facteurs fixes des données"
            ],
            "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.": [
                "Le test de Friedman est utilisée pour explorer la relation entre une variable dépendante continue et une variable explicative catégorielle,\noù cette variable explicative catégorielle est intra-sujet (formée de plusieurs mesures d'un même sujet).\nLe test de Friedman est analogue à l'ANOVA pour mesures répétées mais avec l'avantage d'être non-paramétrique et donc de ne pas\nreposer sur les conditions de normalité et d'homogénéité des variances. Cependant, il a la limitation de ne tester qu'une variable explicative à la fois."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable de groupage avec deux modalités (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "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.": [
                "Le test de Kruskal-Wallis est utilisé pour explorer la relation entre une variable dépendante continue et une variable explicative\ncatégorielle. Ce test est analogue à une ANOVA mais avec l'avantage d'être non-paramétrique et donc de ne pas reposer sur les\n conditions de normalité et d'homogénéité des variances. Cependant, il a la limitation de ne tester qu'une variable explicative à la fois."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "l'étiquette à utiliser pour la variable dépendante."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "la syntaxe lavaan utilisée pour ajuster le modèle"
            ],
            "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.": [
                "la méthode d'exclusion des valeurs manquantes. \"Analyse par analyse\" exclue les valeurs manquantes de chaque variable. \"Selon une liste\" exclue une ligne de toutes les analyses si l'une des valeurs de cette ligne est exclue."
            ],
            "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.": [
                "la méthode d'exclusion des valeurs manquantes. \"Analyse par analyse\" exclue les valeurs manquantes de chaque variable. \"Selon une liste\" exclue une ligne de toutes les analyses si l'une des valeurs de cette ligne est exclue."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "les termes qui constituent le modèle."
            ],
            "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.": [
                "les termes qui constituent le modèle. Par défaut, un modèle factoriel complet est créé mais il est possible ici d'ajuster le nombre exact de termes du modèle."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "les paires de mesures -- un test t séparé est effectué pour chaque paire de mesures."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "les corrections à utiliser pour les comparaisons post hoc multiples."
            ],
            "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.": [
                "la largeur de l'a priori pour le facteur de Bayes du test t de Student. La valeur doit être entre 0.5 et 2.0, par défaut 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.": [
                "L'ANOVA pour mesures répétées est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles. \nUne ou plusieurs des ces variables explicatives catégorielles sont de type\nintra-sujets (chaque objet est mesuré plusieurs fois).\nDe plus, cette analyse peut d'inclure des covariables permettant de réaliser aussi\ndes ANCOVA pour mesures répétées."
            ],
            "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.": [
                "L'ANOVA pour mesures répétées est utilisée pour explorer la relation\nentre une variable dépendante continue et une ou plusieurs variables\nexplicatives catégorielles. \nUne ou plusieurs des ces variables explicatives catégorielles sont de type\nintra-sujets (chaque objet est mesuré plusieurs fois).\nDe plus, cette analyse peut d'inclure des covariables permettant de réaliser aussi\ndes ANCOVA pour mesures répétées.\nCette analyse requiert que les données soient en format large où chaque ligne représente \nun sujet (par opposition au format long où chaque mesure de la variable dépendante \noccupe une ligne séparée.\n\nUn équivalent non-paramétrique existe : le test de Friedman. Cependant, il possède la\nlimitation de ne pouvoir fonctionner qu'avec un seul facteur."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "le plan d'expériences en mesurées répétées."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Les mesures répétées n'ont que deux modalités. La condition de sphéricité est automatiquement validée dans ce cas"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Les mesures répétées n'ont que deux modalités. La condition de sphéricité est automatiquement validée dans ce cas."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "les valeurs des mesures répétées."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "les mesures répétées du modèle."
            ],
            "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.": [
                "Le test t de Student pour échantillons indépendants (test t pour deux échantillons)\nest utilisé pour tester l'hypothèse nulle que deux groupes ont la même moyenne.\nUne valeur p faible suggère que l'hypothèse nulle n'est pas vraie et donc\nque les moyennes sont différentes."
            ],
            "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).": [
                "Le test t de Student pour échantillons indépendants (test t pour deux échantillons)\nest utilisé pour tester l'hypothèse nulle que deux groupes ont la même moyenne.\nUne valeur p faible suggère que l'hypothèse nulle n'est pas vraie et donc\nque les moyennes sont différentes.\n\nLe test t de Student pour échantillons indépendants nécessite deux conditions :\n- que les données de chaque groupe viennent d'une distribution normale \n- que les variances de ces groupes soient similaires.\n\nSi les variances ne sont pas similaires, on peut utiliser un test t de Welch à la place.\nSi en plus, les données de chaque groupe ne suivent pas une loi normale, on peut\nutiliser un test non-paramétrique U de Mann-Whitney (cependant, le test de U \nde M-W a une hypothèse nulle légèrement différente car il suppose que les \ndistributions de chaque groupe sont identiques)."
            ],
            "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.": [
                "Le test t de Student pour un échantillon est utilisé pour tester l'hypothèse nulle\nque la vraie moyenne est égale à une valeur particulière (typiquement 0).\nUne valeur p faible suggère que l'hypothèse nulle n'est pas vraie et donc\nque la vraie moyenne est différente de cette valeur particulière."
            ],
            "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).": [
                "Le test t de Student pour un échantillon est utilisé pour tester l'hypothèse nulle\nque la vraie moyenne est égale à une valeur particulière (typiquement 0).\nUne valeur p faible suggère que l'hypothèse nulle n'est pas vraie et donc\nque la vraie moyenne est différente de cette valeur particulière.\n\nLe test t de Student pour un échantillon suppose que les données viennent\nd'une distribution normale.\nSi cette condition n'est pas remplie, on peut utiliser un test de rangs signés\nde Wilcoxon à la place (cependant, ce test a une hypothèse nulle légèrement\ndifférente car il teste si la *médiane* est égale à la valeur particulière)."
            ],
            "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.": [
                "Le test t de Student pour échantillons appariés (parfois appelé test t pour\néchantillons dépendants) teste l'hypothèse nulle que la différence entre des \npaires de mesures est égale à 0. Une valeur p faible suggère que l'hypothèse \nnulle n'est pas vraie et donc que la différence entre ces paires de mesures \nn'est pas égale à 0."
            ],
            "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).": [
                "Le test t de Student pour échantillons appariés (parfois appelé test t pour\néchantillons dépendants) teste l'hypothèse nulle que la différence entre des \npaires de mesures est égale à 0. Une valeur p faible suggère que l'hypothèse \nnulle n'est pas vraie et donc que la différence entre des paires de mesures \nn'est pas égale à 0.\n\nLe test t de Student pour échantillons appariés suppose que les différences entre\nles mesures appariées suivent une distribution normale.\nSi cette condition n'est pas remplie, on peut utiliser un test de rangs signés\nde Wilcoxon à la place (cependant, ce test a une hypothèse nulle légèrement\ndifférente car suppose que les deux groupes de mesures suivent la même\ndistribution)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "les termes pour lesquels vous voulez les moyennes marginales estimées. Vous pouvez ici spécifier plusieurs termes."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "la valeur testée contre laquelle on effectue le test (typiquement, c'est 0)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "le type de corrélation à calculer"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "le type de somme des carrés à utiliser ; type 1, 2 ou 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "le type de somme des carrés à utiliser ; type 2 ou 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "L'objet `aov` sous-jacent"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "La variable {var} n'est pas numérique. Les graphes nécessitant des variables numériques ne pourront pas être créés\navec cette variable."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable d'intérêt dans `data` (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "la variable spécifiant les groupes ; elle ne doit avoir que 2 modalités."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable à utiliser pour les colonnes du tableau de contingence (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable à utiliser comme dénombrement pour remplir le tableau de contingence (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable à utiliser pour les lignes du tableau de contingence (non nécessaire quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "La variable {var} n'est pas numérique. Les graphes nécessitant des variables numériques ne pourront pas être créés\navec cette variable."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "les variables d'intérêt -- un test t séparé est effectué pour chaque variable spécifiée."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "les variables d'intérêt."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "les variables utilisées pour séparer le tableau de contingence (non nécessaires quand on fournit une formule, voir les exemples)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "la largeur des intervalles de confiance."
            ],
            "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.": [
                "Le test χ² d'ajustement (attention à ne pas le confondre avec le test χ² d'indépendance) teste l'hypothèse nulle que les proportions observées sont similaires aux proportions attendues.\nUne valeur p faible suggère que l'hypothèse nulle est fausse et donc que les proportions observées sont différentes de celles attendues."
            ],
            "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.": [
                "Le test χ² d'association (attention à ne pas le confondre avec le test χ² d'ajustement) teste si deux variables catégorielles sont indépendantes ou associées.\nUne valeur p faible suggère que les variables ne sont pas indépendantes et donc qu'il existe une relation entre les deux."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Quantiles théoriques"
            ],
            "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).": [
                "Ce module représente les analyses incluses dans jamovi. Il contient de nombreuses analyses courantes (tests t , ANOVAs, matrices de corrélation, tests de proportion, tableau de contingences, analyse factorielle, etc.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Seuil"
            ],
            "Thresholds": [
                "Seuils"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                ""
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolérance"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Pas assez d'observations (N < 3) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Pas assez d'observations (N < 3) pour effectuer un calcul. Chaque (sous-)groupe doit avoir au moins autant d'observations qu'il y a de variables dépendantes."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Pas assez d'observations (N < {n}) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Pas assez d'observations (N < 3) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Trop d'observations (N > 5000) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Trop d'observations (N > {n}) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Trop d'observations (N > 5000) pour effectuer un calcul"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Croissance dentaire"
            ],
            "Total": [
                "Total"
            ],
            "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 (default), column_pc, ou row_pc. Utilisez respectivement les pourcentages \"du total\", \"intra-colonnes\" ou \"intra-lignes\" pour l'axe Y du diagramme en barres."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (variances égales)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test post-hoc de Tukey – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Somme des carrés de type {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Type 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Type 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Type 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Somme des carrés de type 3"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Impossible de séparer par une variable continue"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Unicité"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Tests univariés"
            ],
            "Upper": [
                "Supérieur"
            ],
            "upper bound": [
                "limite supérieure"
            ],
            "Value": [
                "Valeur"
            ],
            "value": [
                "valeur"
            ],
            "values": [
                "Valeurs"
            ],
            "Values are counts": [
                "Les valeurs sont des comptages"
            ],
            "Variable": [
                "Variable"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "La variable '{var}' ne contient aucune donnée"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "La variable contient des valeurs infinies"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "La variable ne contient pas assez d'observations"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "La variable n'est pas numérique"
            ],
            "Variables": [
                "Variables"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variables sur plusieurs colonnes"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variables sur plusieurs lignes"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Les variables doivent avoir deux modalités"
            ],
            "Variance": [
                "Variance"
            ],
            "Variances": [
                "Variances"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "la variation des variables témoin est seulement retirée des variables dans les colonnes"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violon"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "Chaque cellule a le même poids (le poids des cellules est calculé selon la fréquence par défaut des cellules)."
            ],
            "Weight Variable": [
                "Poids variable"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Pondéré par '{varName}' ;"
            ],
            "Weights": [
                "Poids"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Poids (facultatif)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Les poids contiennent des valeurs négatives. Les poids négatifs ne sont pas autorisés."
            ],
            "Welch's": [
                "Welch"
            ],
            "Welch's t": [
                "t de Welch"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Rangs signés de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Test des rangs signés de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W de Wilcoxon"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda de Wilks"
            ],
            "within column": [
                "intra-colonnes"
            ],
            "within rows": [
                "intra-lignes"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Effets intra-sujets"
            ],
            "X-Axis": [
                "Axe x"
            ],
            "X-axis": [
                "Axe x"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Axe y"
            ],
            "Y-axis": [
                "Axe y"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (default) ou ypc. Utilisez respectivement \"dénombrement\" ou \"pourcentages\" pour l'axe Y du diagramme en barres"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "test z pour la différence entre deux proportions"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "test z pour la différence entre deux proportions"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "le test z n'est disponible que pour des tableaux de type 2x2"
            ],
            "ΔR²": [
                "ΔR²"
            ],
            "ε²": [
                "ε²"
            ],
            "η²": [
                "η²"
            ],
            "η²<sub>G</sub>": [
                "η²<sub>G</sub>"
            ],
            "η²<sub>p</sub>": [
                "η²<sub>p</sub>"
            ],
            "η²p": [
                "η²p"
            ],
            "χ²": [
                "χ²"
            ],
            "χ² continuity correction": [
                "Correction de continuité du χ²"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "Test d'ajustement du χ²"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "Test d'ajustement du χ²"
            ],
            "χ² test": [
                "Test χ²"
            ],
            "χ² test of association": [
                "Test χ² d'association"
            ],
            "χ² Tests": [
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            ],
            "ω²": [
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            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
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            ]
        }
    },
    "code": "fr"
}