{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=2; plural=n != 1;",
                "lang": "ca"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' conté infinits valors"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "‘{col}’ conté valors perduts"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "‘{col}’ només conté valors perduts"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "‘{col}’ només conté un valor únic"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "El mètode d'extracció ‘{method}’ s'ha utilitzat en combinació amb una rotació ‘{rotation}’"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "S'ha utilitzat la rotació ‘{rotation}’"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' conté valors negatius. No son permeses ponderacions negatives."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Tau B de Kendall"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r de Pearson"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho de Spearman"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "IC {ciWidth}% Inferior"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "IC {ciWidth}% de la mitjana {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "IC {ciWidth}% Superior"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "Interval de Confiança al {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "Intervals de Confiança al {ciWidth}%"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} i {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, i {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} parell(s) de valors estaven repetits"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{type} puntuació basada en les variables {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (invertida)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} del model de regressió logística binomial{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} del model de regressió lineal{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, una cua"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Correcte"
            ],
            "% of Total": [
                "% del Total"
            ],
            "% of total": [
                "% del total"
            ],
            "% of Variance": [
                "% de la Variància"
            ],
            "% within column": [
                "% de columna"
            ],
            "% within row": [
                "% de fila"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2' o `'3'` (predeterminat), la suma de quadrats a utilitzar"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` o `'3'` (predeterminat), la suma de quadrats a utilitzar"
            ],
            "`'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'` (predeterminat), `'oneGreater'` o `'twoGreater'`, la hipòtesi alternativa; el grup 1 és diferent al grup 2, el grup 1 és més gran que el grup 2 i el grup 2 és més gran que el grup 1 respectivament"
            ],
            "`'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'` (predeterminat), `'oneGreater'` o `'twoGreater'`, la hipòtesi alternativa; mesura 1 diferent de la mesura 2, mesura 1 més gran que la mesura 2 i mesura 2 més gran que la mesura 1 respectivament"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (predeterminat), `'gt'` o `'lt'`, la hipòtesi alternativa; diferent a `testValue`, més gran que `testValue` i menor que `testValue` respectivament"
            ],
            "`'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'` o `'facInd'`, com restringir el model; `'facVar'` fixa les variàncies dels factors a un, `'facInd'` fixa cada factor a l'escala del seu primer indicador."
            ],
            "`'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'` o `'fiml'`, com tractar els valors restants;`'listwise'` exclou una fila de totes les anàlisis si manca una de les seves entrades, `'fiml'` usa un mètode de màxima versemblança de informació completa per a estimar el models."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "` ‘means’` (predeterminat) o `'mitjanans’`, les barres d'error per a utilitzar a la gràfica"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (predeterminat), `'ml'` o `'pa'` utilitzen respectivament 'residu mínim , 'màxima versemblança’ o ’eix principal' com a mètode d'extracció de factors"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (predeterminat) o `'se'`, respectivament, no s'utilitzen barres d'error, s'utilitzen intervals de confiança o s'utilitzen errors estàndard a les gràfiques de mitjanes marginals"
            ],
            "`'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'` o `'tukey'`, quines proves post-hoc es proporcionen; `'none'` no mostra proves post-hoc, `'gamesHowell'` mostra proves post-hoc de Games-Howell on no s'assumeix equivalència de variàncies, i `'tukey'` mostra proves post-hoc de Tukey on s'assumeix equivalència de variàncies"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (predeterminat), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'', o `'simlimax'`, la rotació a utilitzar en l'estimació"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (predeterminat), o `'simlimax'`, la rotació a utilitzar en l'estimació"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (predeterminat), `'greater’` o` ‘less’`, la hipòtesi alternativa"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "` ‘parallel’` (predeterminat), `'eigen'` o` ‘fixed’`, la forma de determinar el nombre de factors"
            ],
            "`'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'` o `'listwise'`, com tractar els valors perduts; 'perAnalysis'` exclou els valors perduts per a les variables dependents individuals,`'listwise'` exclou una fila de totes les anàlisis si una de les seves entrades és perdut"
            ],
            "`'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'` o `'listwise'`, com tractar els valors perduts; 'perAnalysis'` exclou els valors perduts per a les variables dependents individuals,`'listwise'` exclou una fila de totes les anàlisis si una de les seves entrades és perdut."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (predeterminat) o `'grandMean'`, codificació de la constant. Crea un contrast per tal que la constant representi el nivell de referència o be la mitjana general"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "` ‘rows’` o `'columns’` (predeterminat), mostra les variables a les files o a les Columnes (predeterminat)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (predeterminat), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, o `'Harman'` utilitzar respectivament el mètode 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', o 'Harman' per a estimar les puntuacions dels factors"
            ],
            "`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` o `rows` (predeterminat), compara Columnes/filas per a diferència de proporcions o riscos relatius (taules 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Coeficients del model - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Coeficients del model - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proporcions - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, afegir etiquetes amb el nombre de columna als valors extrems del gràfic de caixa"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, realitzar proves t de Student"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, realitzar ANOVA unidireccional de Welch que no assumeix variàncies iguals"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona els valors ‘Z’ i ‘p’ per a les estimacions del model"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona una Prova khi-quadrat per ajustament exacte, que compara el model amb el model de ajustament perfecte"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona un Interval de Confiança per a les mitjanes marginals estimades"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona el Criterio d'Informació d'Aikaike (AIC) pels models"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la α de Cronbach"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE” (predeterminat) o `FALSE`, proporciona gràfiques de mitjanes marginals estimades"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona estimacions de les (co)variàncies dels factors"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona estimacions de les (co)variàncies dels residus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona diferències mitjanes per a proves post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la R de Pearson"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona nivells de significació"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona nivells de significació de les proves post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la desviació (o -2LogLikelihood) pels models"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la mitjana"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la mediana"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la comparació entre els models i el model NULL"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona el nombre de valors perduts"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la grandària de la mostra"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la desviació estàndard"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la mesura estadística `R-quadrada` pels models"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona la mesura estadística `R` pels models"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, proporciona χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (predeterminat) o `FALSE`, pondera cada cel·la per igual o pondera d'acord amb la freqüència de la cel·la"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), afegeix freqüències als gràfics de barres"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), afegeix la mitjana al diagrama de caixes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), marca les correlacions significatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), marca les comparacions post-hoc significatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar una Prova de Shapiro-Wilk als residuals"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar ANOVA unidireccional de Fisher, que assumeix variàncies iguals"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves d'homogeneïtat"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar Prova de Levene d'homogeneïtat de les variàncies"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de Levene d'homogeneïtat de les variàncies"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves U de Mann-Whitney"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar comparacions per parelles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de normalitat Shapiro-wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar la Prova de normalitat de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de normalitat de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de normalitat de Shapiro-wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de esfericitat"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves t de Welch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), realitzar proves de rang amb signe de Wilcoxon"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), gràfic de les dades a sobre de les mitjanes marginals"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança per a les estimacions dels coeficients del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança per a les estimacions del coeficient de la raó de contraris del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança per a les estimacions de la relació de tasa de coeficient del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança per a les estimacions estandaritzades del coeficient del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança pels coeficients del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un Interval de Confiança per a les estimacions del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una gràfica de matriu de correlació"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una gràfica de correlació"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una gràfica de tall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una gràfica descriptiva"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un diagrama de camins del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una taula de classificació prevista (o matriu de confusió)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una gràfica Q-Q de normalitat multivariant"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un gràfic Q-Q de residus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona un gràfic de corba ROC de rendiment diagnòstic"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una estimació estandarditzada dels coeficients del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una estimació estandarditzada per a les estimacions del model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una Prova z per a les diferències entre dues proporcions"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el Criterio d'Informació d'Aikaike (AIC) pels models"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona una raó exacta logarítmica d'oportunitats relatives OR (requereix la instal·lació de exact2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics de barres (només variables nominals i ordinals)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona factors de Bayes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de credibilitat Bayesians"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el Criterio d'Informació bayesià (BIC) pels models"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona diagrames de caixa (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova Box-Tidwell per a la linealitat del logit"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova M de Box"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona les grandàries d'efecte d de Cohen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona percentatges de columna"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança per a les mesures comparatives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança per a les grandàries de l'efecte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança per a la mitjana"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança per a les diferències de mitjanes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Intervals de Confiança per a les grandàries d'efecte post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona densitats a la gràfica de la matriu de correlació"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics de densitat (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics descriptius"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estadístiques descriptives"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics de punts (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona grandàries d'efecte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona grandàries d'efecte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona taules de mitjanes marginals estimades"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estimacions per a les constants de factors"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estimacions per a les constants residuals"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova exacta de Fisher"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona taules de freqüència (només variables nominals i ordinals)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gamma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona histogrames (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona mitjanes de l'element"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona desviacions estàndard de l'element"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona correlacions amb la resta d'elements"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona Tau-b de Kendall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova de Mantel-Haenszel per a la tendència"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` or `FALSE` (predeterminat), proporciona la ω de McDonald"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona mitjanes i desviacions estàndard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminat), proporciona mitjanes i errors estàndard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona índexs de modificació pels paràmetres no inclosos en el model"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona els N valors extrems (més alts i més baixos)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona percentils"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Phi i la V de Cramer"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics a posteriori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics Q-Q (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfics Q-Q de residus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona quantils"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminat), proporciona gràfics de residus on la variable dependent i cada covariant es representen contra els residus estandarditzats."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona els resultats de la Prova de Durbin-Watson per a l'autocorrelació"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona l'arrel de la mitjana dels errros al quadrat (RMSE) pels models"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona percentatges de fila"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el valor-p de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la rho de Spearman"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estadístiques a la gràfica de la matriu de correlacions"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estadístiques resumides per a la distància de Cook"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona els resultats de Prova (valor t i graus de llibertat) per a proves post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el coeficient de contingència"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona les diferències en proporcions (només disponible per a taules 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona les freqüències esperades"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona l'exponencial de l'estimació de raó de log-odds, o la estimació de la raó de contraris (OR)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona l'exponencial de la estimació de la raó del log-rate o la estimació de la raó de tases"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el rang interquartílic"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la curtosi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la raó de versemblança"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el logaritme de la raó de contraris (només disponible per a taules 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el màxim"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la mitjana"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el mínim"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la moda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la comparació entre els models i el model NUL"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el nombre de casos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona les freqüències observades"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la raó de contraris (només disponible per a taules 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Prova ANOVA òmnibus pels predictors"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona les proves de raó de versemblança òmnibus pels predictors"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la precisió prevista dels resultats agrupats pel valor de tall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la sensibilitat prevista dels resultats agrupats pel valor de tall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la especificitat prevista dels resultats agrupats pel valor de tall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el rang"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el valor sota la corba ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el risc relatiu (només disponible per a taules 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` o `FALSE` (predeterminat), proporciona els residus de la matriu de correlació observada (i.e , la diferència entre la matriu de correlació esperada i la matriu de correlació observada)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la asimetria"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la desviació estàndard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona el error estàndard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la mesura estadística `R quadrat ajustat` pels models"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la suma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona els llindars que s'utilitzen com a puntuacions de tall pels nivells de la variable dependent"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona la Variància"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona percentatges totals"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona estadístiques de tolerància de col·linearitat i VIF"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona gràfiques de violí (només variables contínues)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona quina seria la α de Cronbach si es descartés l'element"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminat), proporciona quina seria la ω de McDonald si es descartés l'element"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), proporciona χ² amb correcció de continuïtat"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), ofereix un resum pels diferents grups"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), estableix un límit utilitzat per a les prediccions"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra gràfics de barres"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra els resultats de la Prova de esfericitat de Bartlett"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra la taula de valors propis"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra el resum de factors"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra correlacions entre factors"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra els resultats de la mesura de adequació de mostra (MSA) de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra les mesures de ajustament del model i prova"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), mostra la gràfica de sedimentació"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminat), ordrea les càrregues dels factors per grandària"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), Prova d'homogeneïtat de variàncies (i.e., Prova de Levene)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), les variables son freqüències"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat), si s'han de mostrar les freqüències esperades"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminat); realitzar una Prova de model general"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Valor de prova"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Valor de prova"
            ],
            "> Test value": [
                "> Valor de prova"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ mitjana - 1DE, <sup>μ</sup> mitjana, ⁺ mitjana + 1DE"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - especificitat"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Resultats"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "una taula de matriu de correlació (semi)parcial"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "una llista separada por comas (predeterminat: 25,50,75) especificant els percentils"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "una gràfica de la matriu de correlacions"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "una taula de la matriu de correlacions"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "una gràfica descriptiva"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "una fórmula que conté els termes per a estimar les mitjanes marginals (veure els exemples)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "una fórmula que conté els termes per a estimar les mitjanes marginals, admet fins a tres variables por terme"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "una fórmula que conté els termes per a realitzar proves post-hoc (veure els exemples)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "una fórmula que descriu els termes que han d'incloure en el model (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "una llista que conté llistes anomenades que defineixen la` etiqueta` del factor i les `vars` que pertanyen a aquest factor"
            ],
            "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": [
                "una llista que conté vectors de cadenes que anomenen els predictors que s'afegeixen al model. Els elements s'afegeixen al model d'acord amb el seu ordre a la llista"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "una llista de vectors de caràcters que descriuen els termes entre subjectes que s'han d'incloure en el model"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "una llista de vectors de caràcters que descriuen les proves post-hoc que han de calcular-se"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "una llista de vectors de caràcters que descriuen els termes de mesures repetides que s'han d'incloure al model"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "una llista de llistes especificant els nivells de referència de la variable dependent i tots els factors"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "una llista de llistes especificant el factor i el tipus de contrast a utilitzar, un de `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` o `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "una llista de llistes especificant els parells de mesures en `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "una llista de llistes especificant les covariàncies residuals que han d'estimar-se"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "una llista de llistes especificant les variables per a les que s'han de calcular les mitjanes marginals estimades. Admet fins a tres variables per 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`": [
                "una llista de llistes, on cada llista descriu una mesura repetida (com una cadena) de `data` definida com a `measure` i la combinació particular de nivells de `rm` a la que pertany (com un vector de cadenes) definida com a `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": [
                "una llista de llistes, on cada llista descriu la` etiqueta` (com una cadena) i els `nivells` (com vector de cadenes) de un factor de mesures repetides en particular"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Un valor-p baix suggereix una violació del supòsit de variàncies iguals"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Un valor-p baix suggereix una violació del supòsit de normalitat"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Un conjunt de dades amb bona correlació"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "un nombre (predeterminat: 0,1), destacats els valors a la taula `'corRes'` per sobre d'aquest valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "un nombre (predeterminat: 0,3), ocultar càrregues factorials per sota d'aquest valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "un nombre (predeterminat: 0,3), ocultar càrregues per sota d'aquest valor"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "un nombre (predeterminat: 0,5), el valor per a la hipòtesi nul·la"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "un nombre (predeterminat: 0), el valor-propi mínim per a que un factor s'inclogui al model"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "un nombre (predeterminat: 1), el paràmetre a priori beta 'a'"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "un nombre (predeterminat: 1), el paràmetre a priori beta 'b'"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "un nombre (predeterminat: 1), el valor-propi mínim per tal que un component s'inclogui al model"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "un nombre (predeterminat: 3), destacats els valors a les taules `'modIndices'` per sobre d'aquest valor"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un nombre entre 0,01 i 2 (predeterminat 0,707), l'amplada prèvia per ser utilitzat en el càlcul dels factors de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un nombre entre 0,5 i 2,0 (predeterminat 0,707), l'amplada a priori que s'utilitzarà per a calcular els factors 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 i 2,0 (predeterminat 0,707), l'amplada a priori que s'utilitzarà per a calcular els factors de Bayes"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95) especificant l'amplada de l'Interval de Confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95) especificant l'amplada de l'interval de Confiança per a les mitjanes marginals estimades"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95) especificant l'amplada de l'interval de Confiança que s'utilitza com a `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada de l'interval de Confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada de l'interval de Credibilitat"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada dels Intervals de Confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada dels Intervals de Confiança per a les grandàries de l'efecte"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada dels Intervals de Confiança per a les grandàries de l'efecte post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), l'amplada dels Intervals de Confiança a proporcionar"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "un nombre entre 50 i 99,9 (predeterminat: 95), amplada dels Intervals de Confiança a proporcionar"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "un nombre especificant el valor de la hipòtesi nul·la"
            ],
            "a parameter": [
                "Paràmetre a"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "un possible valor de `'d'`; proporciona la mesura d de Cohen de la intensitat de l'efecte per a les proves post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "una taula post-hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "una taula de proporcions"
            ],
            "a q-q plot": [
                "una gràfica Q-Q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Un conjunt de dades per a ANOVA de mesures repetides"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "una cadena (predeterminada: 'Dependent') que descriu l'etiqueta utilitzada per a la variable dependent al llarg de l'anàlisi"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "una cadena que nomena una variable a `data` conté freqüències, o NULL si cada fila representa una sola observació"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "una cadena que nomena la variable dependent de `data`, la variable ha de ser un factor"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "una cadena que nomena la variable dependent de `data`, la variable ha de ser numèrica"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "una cadena que nomena la variable dependent a `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "una cadena que nomena les variables dependents a `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "una cadena que nomena la variable d'agrupació o independent a `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "un resum dels grups"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "una taula que conté les mitjanes marginals estimades"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "una taula que conté les estimacions de les covariàncies dels factors"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "una taula que conté les estimacions de les constants dels factors"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "una taula que conté mesures de ajustament"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "una taula que conté índexs de modificació per a les càrregues factorials no incloses al model"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "una taula que conté índexs de modificació per a les covariàncies residuals no incloses en el model"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "una taula que conté estimacions de covariàncies residuals"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "na taula que conté les estimacions de les constants residuals"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "una taula que conté els residus de la matriu de correlació observada"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "una taula que conté la Prova de khi-quadrat per a un ajustament exacte"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "una taula que conté les estadístiques de col·linearitat"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "una taula que conté els descriptius"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "una taula que conté les càrregues factorials"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "una taula que conté els descriptius del grup"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "una taula que conté les proves d'homogeneïtat de variàncies"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "una taula que conté els resultats de la Prova de normalitat"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "una taula que conté les proves de normalitat"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "una taula que conté els resultats de la Prova Box-Tidwell"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "una taula que conté els resultats de la Prova t"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "una taula de resultats ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "una taula de resultats ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "una taula de mesures comparatives"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "una taula de proves d'homogeneïtat de variàncies"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "una taula de proves d'homogeneïtat"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "una taula de proves de raó de versemblança"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "una taula de llindars de coeficients del model"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "una taula de coeficients del model"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "una taula de proves de normalitat"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "una taula de classificació predita"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "una taula de mesures predictives"
            ],
            "a table of proportions": [
                "una taula de proporcions"
            ],
            "a table of test results": [
                "una taula de resultats de la prova"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "una taula dels resultats de la Prova 'nominal'"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "una taula d'estadístiques descriptives"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "una taula dels resultats de la Prova de Friedman"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "una taula dels resultats de la Prova gamma"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "una taula dels resultats de la Prova Tau-b de Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "una taula de la Prova de Mantel-Haenszel per a la tendència"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "una taula de comparacions de parelles"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "una taula de proporcions"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "una taula de proporcions i dels resultats de la prova"
            ],
            "a table of the test results": [
                "una taula de resultats de la prova"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "una taula de resultats de la Prova de χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "un vector que conté cadenes que anomenen les variables escalades inversament"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "un vector de nombres: les proporcions esperades"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen els factors entre subjectes de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen les variables de control a `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen les covariants de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "un vector de cadenes que anomenen les covariants de `data`. Les variables han de ser numèriques"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen els factors de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen els factors fixos de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "un vector de cadenes que anomenen les variables de mesures repetides"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen les variables d'interès a `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "un vector de cadenes que anomenen les variables a correlacionar de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "un vector de cadenes que anomenen les variables utilitzades per a segmentar `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Precisió"
            ],
            "Add New Block": [
                "Afegir Bloc Nou"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Afegir Nou Factor"
            ],
            "Add New Term": [
                "Afegir Nou Terme"
            ],
            "Additional Options": [
                "Opcions Addicionals"
            ],
            "Additional Output": [
                "Resultats Addicionals"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Estadístiques Addicionals"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "R² ajustada"
            ],
            "AIC": [
                "AIC (Akaike)"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Totes les observacions estan repetides"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Hipòtesis alternatives"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "una matriu de taules de proves"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "una matriu de gràfics descriptius"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "un vector de taules de valors extrems"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "una matriu de taules de freqüències"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "una matriu de grups de gràfics"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "una matriu de resultats específics del model"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "una matriu de taules de comparació per parelles"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "una matriu de taules post-hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "una matriu de gràfiques Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "una matriu de gràfics descriptius"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "una matriu de les gràfiques de mitjanes marginals estimades + taules"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "una matriu de les gràfiques a posteriori"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "una imatge que conté el diagrama de camí del model"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "una imatge que conté gràfics descriptius"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "un nombre enter (predeterminat: 1), el nombre de components al model"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "un nombre enter (predeterminat: 1), el nombre de factors al model"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "un nombre enter (predeterminat: 4) especificant el nombre de grups iguals"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "un enter (predeterminat: 5) que especifica el nombre de valors extrems"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Un conjunt de dades avorrides per a ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Anàlisis inclosos amb jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Les dades sobre Iris d'Anderson"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Prova ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Com no hi ha especificats factors entre subjectes, aquest supòsit sempre s'acompleix."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Assumir iguals (Fisher)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Comprovació dels supòsits"
            ],
            "Assumptions": [
                "Supòsits"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Com a mínim una variable ha de tenir dos nivells"
            ],
            "AUC": [
                "AUC (àrea sota corba)"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autocorrelació"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Prova d'autocorrelació"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Disponible només per a taules 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "Paràmetre b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Gràfic de barres"
            ],
            "Bar plot": [
                "Gràfic de barres"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Gràfics de barres"
            ],
            "Bar Type": [
                "Tipus de barres"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Prova de esfericitat de Bartlett"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Prova de esfericitat de Bartlett"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Basat en valor-propi"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Basat en anàlisis paral·lel"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Factor de Bayes"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Factor de Bayes₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Estadístiques Bayesianes"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "Paràmetre beta 'a'"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "Paràmetre beta 'b'"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Factors Entre Subjectes"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Components Entre Subjectes"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Efectes Entre Subjectes"
            ],
            "BIC": [
                "BIC (Bayes)"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Els 5 Grans (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomial"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Regressió logística binomial"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Prova Binomial"
            ],
            "Binomial test": [
                "Prova Binomial"
            ],
            "Block {0}": [
                "Bloc {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Bloc 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Blocs"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Diagrama de caixa"
            ],
            "Box Plots": [
                "Diagrames de caixa"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Prova Box-Tidwell"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Prova Box-Tidwell per a linealitat del Logit"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Prova de Box per a homogeneïtat de Matrius de Covariància"
            ],
            "Box's M test": [
                "Prova M de Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Prova M de Box per a homogeneïtat de Matrius de covariància"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Bitxos (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Cel·les"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendència Central"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Quantils de khi-quadrat"
            ],
            "CI Lower": [
                "IC Inferior"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI Superior"
            ],
            "Classification Table": [
                "Taula de classificació"
            ],
            "Classification table": [
                "Taula de Classificació"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Taula de Classificació – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "d de Cohen"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Estadístiques de Col·linearitat"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Estadístiques de col·linearitat"
            ],
            "Column": [
                "Columna"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variable de columna ‘{var}’ conté menys de 2 nivells"
            ],
            "Columns": [
                "Columnes"
            ],
            "columns": [
                "columnes"
            ],
            "Columns compared": [
                "Es comparen columnes"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Mesures comparatives"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Mesures comparatives (només 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Comparar"
            ],
            "Comparison": [
                "Comparació"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Les comparacions es basen en mitjanes marginals estimades"
            ],
            "Component": [
                "Component"
            ],
            "Component correlations": [
                "Correlacions dels components"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Càrregues dels components"
            ],
            "Component scores": [
                "Puntuacions dels components"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Estadístiques dels components"
            ],
            "Component summary": [
                "Resum dels components"
            ],
            "component(s)": [
                "component(s)"
            ],
            "Components": [
                "Components"
            ],
            "components": [
                "components"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Interval de Confiança"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Interval de Confiança"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Interval de Confiança per a la mitjana"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Amplitud de l'Interval de Confiança"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Intervals de Confiança"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Intervals de Confiança"
            ],
            "Confidence level": [
                "Nivell de Confiança"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Anàlisi Factorial Confirmatori"
            ],
            "Constraints": [
                "Restriccions"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Coeficient de contingència"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Taules de Contingència"
            ],
            "Contrasts": [
                "Proves"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Proves - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variables de Control"
            ],
            "Control variables": [
                "Variables de control"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "controlant per {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Distància de Cook"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Distància de Cook"
            ],
            "Correction": [
                "Correcció"
            ],
            "Corrections": [
                "Correccions"
            ],
            "Correlated": [
                "Correlacionat"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Correlacionat negativament"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Correlacionat positivament"
            ],
            "Correlation": [
                "Correlació"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Coeficients de Correlació"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Mapa de calor de Correlació"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Mapa de calor de Correlació"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Les matrius de correlació son una forma d'examinar les relacions\nlineals entre dos o més variables contínues."
            ],
            "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 matrius de correlació son una forma d'examinar les relacions\nlineals entre dos o més variables contínues.\n\nPer a cada parella de variables, el valor r de Pearson indica la força\ni direcció de la relació entre aquestes dues variables. Un valor-positiu\nindica una relació positiva (valors més elevats d'una variable prediuen\nvalors més elevats de l'altra variable). Un valor negatiu de la r de Pearson\nindica una relació negativa (valors més elevats d'una variable prediuen\nvalors més baixos de l'altra variable, i viceversa).\nUn valor de zero indica que no hi ha relació (si una variable és alta\no baixa, no ens diu res sobre el valor de l'altra variable).\n\nMés formalment, és possible provar la hipòtesi nul·la de que la\ncorrelació és zero i calcular un valor-p. Si el valor-p és baix,\nsuggereix que el coeficient de correlació no és zero, i n'hi ha una relació\nlineal (o més complexa) entre les dues variables."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Matriu de Correlacions"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Matriu de Correlacions"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Tipus de Correlació"
            ],
            "Correlation type": [
                "Tipus de Correlació"
            ],
            "Count": [
                "Freqüència"
            ],
            "Counts": [
                "Freqüències"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Freqüències (opcional)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Les freqüències no poden ser infinites"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Les freqüències no poden ser negatives"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Les freqüències han de ser no negatives i finites"
            ],
            "Covariates": [
                "Covariant"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² de Cox i Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V de Cramer"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Interval de Credibilitat"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Intervals de Credibilitat"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Alpha de Cronbach"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α de Cronbach (si s'elimina l'element)"
            ],
            "cubic": [
                "cúbic"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% Acumulat"
            ],
            "Cut point values": [
                "Valors de tall"
            ],
            "Cut points for": [
                "Valors de tall per a"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Tall"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Gràfica de Tall"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Gràfica de Tall"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Valor de tall"
            ],
            "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    `1a enquesta` = c('A favor', 'A favor', 'En contra', 'En contra'),\n    `2a enquesta` = c('A favor', 'En contra', 'A favor', 'En contra'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1a enquesta`:`2a enquesta`, data = dat)\n\n#\n#  TAULES DE CONTINGÈNCIA PER A MOSTRES EMPARELLADAS\n#\n#  Taules de contingència\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1a enquesta    A favor    En contra    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    A favor          794         150        944\n#    En contra         86         570        656\n#    Total            880         720       1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Prova de McNemar\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Valor    g.l.    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17,4     1    <  ,001\n#    χ² correcció continuïtat     16,8     1    <  ,001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternativament, ometre la part esquerra de la formula (`Counts`)\n# si cada fila representa una observació singular:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1a enquesta`:`2a enquesta`, 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#  TEST DE PROPORCIONS (2 RESULTATS)\n#\n#  Prova Binomial\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         nivell    Casos     Total     Proporció    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0,348    0,210\n#         2           15       23         0,652    0,210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Hₐ és proporció ≠ 0,5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Dades"
            ],
            "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#  ANALISI FACTORIAL CONFIRMATORI\n#\n#  Càrregues factorials\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor    Indicador     Estimació     EE        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#  ESTIMADORS FACTORIALS\n#\n#  Covariàncies factorials\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                         Estimació      EE       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 paràmetre fixat\n#\n#\n#  AJUSTAMENT DEL MODEL\n#\n#  Prova ajustament exacte\n#  ────────────────────────\n#     χ²     gl      p\n#  ────────────────────────\n#    85,3    24    < ,001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Mesures ajustament\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#     CFI      TLI      RMSEA   Inferior  Superior\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0,931    0,896    0,0921    0,0714    0,114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Reducció de Dades"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "El conjunt de dades no està ponderat actualment"
            ],
            "Data Summary": [
                "Resum de Dades"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  REGRESIÓ LOGÍSTICA BINOMIAL\n#\n#  Mesures ajustament del model\n#  ───────────────────────────────────────\n#    model    Desviació    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4,97e-7    6,00     1,000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTATS ESPECÍFICS DE MODEL\n#\n#  Model 1\n#\n#  Coeficients del model\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor     Estimació       EE           Z         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constant     2974,73225    218237,2      0,0136    0,989\n#    age            -0,00653       482,7     -1,35e-5   1,000\n#    bwt            -1,18532        87,0     -0,0136    0,989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Les estimacions representen la raó logarítmica de \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$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#  REGRESIÓ LOGÍSTICA BINOMIAL\n#\n#  Mesures ajustament del model\n#  ───────────────────────────────────────\n#    model    Desviació   AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0,0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTATS ESPECÍFICS DEL MODEL\n#\n#  Model 1\n#\n#  Coeficients del model\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimació     EE         Z        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Constant       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    Constant       1,0123    0,7798     1,298    0,194\n#             age           -0,0663    0,0324    -2,047    0,041\n#             low:\n#             1 – 0          0,5677    0,3522     1,612    0,107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  ANOVA PER A MESURES REPETIDES\n#\n#  Efectes Intra-subjectes\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Suma Quadràtica  gl   Mitjana Quadràtica     F      p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening      126           1        126,11          44,2   < ,001\n#    residu           257          90          2,85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Sumes Quadràtiques tipus 3\n#\n#\n#\n#  Efectes Inter-subjectes\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Suma Quadràtica    gl   Mitjana Quadràtica    F     p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    residu            954            90         10,6\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Sumes Quadràtiques tipus 3\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  ANOVA PER A MESURES REPETIDES (NO-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#     χ²     gl       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#  PROVA T PER A MOSTRES EMPARELLADES\n#\n#  Prova T per a mostres emparellades\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   estadístic     gl       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    t de Student      -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#  TAULES DE CONTINGÈNCIA\n#\n#  Taules de contingència\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#  Proves χ²\n#  ───────────────────────────────\n#          Valor    gl    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < ,001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternativament, ometre la part esquerra de la formula (`Freq`) si cada fila\n# representa una observació  singular:\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#  PROVA DE PROPORCIONS (N RESULTATS)\n#\n#  Proporcions\n#  ────────────────────────────────\n#    nivell    Casos     Proporció\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 Bondat ajustament\n#  ───────────────────────\n#     χ²     gl      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#  ANàLISI FACTORIAL EXPLORATORI\n#\n#  Càrregues factorials\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                      1        2        Unicitat\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#    Nota. s'ha utilitzat rotació 'oblimin'\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#  Proves Multivariable\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                      valor     F      gl1    gl2      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#  Proves Univariable\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Variable dependent     Suma Quadràtica    gl    Mitjana Quadràtica    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#    residus      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#  ANÀLISI DE COMPONENTS PRINCIPALS\n#\n#  Càrregues de components\n#  ────────────────────────────────────────\n#                      1          Unicitat\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#   Nota. S'ha utilitzat rotació 'varimax'\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#  ANÀLISI DE FIABILITAT\n#\n#  Estadístics de Fiabilitat de la escala\n#  ─────────────────────────────────────────\n#            α de Cronbach    ω de McDonald\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    escala      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#  MATRIU DE CORRELACIONS\n#\n#  Matriu de correlacions\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                            mpg      cyl      disp       hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r de Pearson     —     -0,852    -0,848    -0,776\n#            p-valor          —     < ,001    < ,001    < ,001\n#\n#    cyl     r de Pearson              —       0,902     0,832\n#            p-valor                   —      < ,001    < ,001\n#\n#    disp    r de Pearson                        —       0,791\n#            p-valor                             —      < ,001\n#\n#    hp      r de Pearson                                  —\n#            p-valor                                       —\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#  CORRELACIÓ PARCIAL\n#\n#  Correlació Parcial\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                            mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r de Pearson     —\n#            p-valor          —\n#\n#    cyl     r de Pearson   -0,590      —\n#            p-valor        < ,001      —\n#\n#    disp    r de Pearson   -0,606     0,719       —\n#            p-valor        < ,001    < ,001       —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Controlant per '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$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  REGRESSIÓ LOG-LINEAL\n#\n#  Mesures ajustament del model\n#  ───────────────────────────────────────\n#    model   Desviació    AIC      R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4,12e-10    41,4     1,000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTATS ESPECÍFICS DEL MODEL\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Coeficients de model\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimació         EE          Z         p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constant           -4,71e-16        1,00    -4,71e-16    1,000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2,079        1,06        1,961    0,050\n#    5 – 3                  0,693        1,22        0,566    0,571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0,693        1,22        0,566    0,571\n#    8 – 4                  2,485        1,04        2,387    0,017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1,386        1,37       -1,012    0,311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1,386        1,73       -0,800    0,423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26,867    42247,17      6,36e-4    0,999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2,485        1,44       -1,722    0,085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# Es poden proporcionar taules de freqüència pels factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIUS\n#\n#  Descriptius\n#  ───────────────────────────────────────────\n#                mpg     cyl     disp   gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N           32      32       32     32\n#    Perduts      0       0        0      0\n#    Mitjana     20,1     6,19   231      3,69\n#    Mediana     19,2     6,00   196      4,00\n#    Mínim       10,4     4,00    71,1    3\n#    Màxim       33,9     8,00   472      5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQÜÈNCIES\n#\n#  Freqüêncies de gear\n#  ────────────────────\n#    nivells    Casos\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# Segmentant per una variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# Proporcionant histogrames\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# Segmentant per múltiples 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#  REGRESSIÓ LINEAL\n#\n#  Mesures ajustament del model\n#  ────────────────────────────\n#    model      R        R²\n#  ────────────────────────────\n#        1    0,802    0,643\n#  ────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTATS ESPECÍFICS DEL MODEL\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Coeficients de model\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimació     SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constant       -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#                Suma Quadràtica   gl   Mitjana Quadràtica     F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp              205          1         205,4          11,4    0,001\n#    dose             2224          1        2224,3         124,0   < ,001\n#    residu           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#                Suma Quadràtica   gl   mitjana Quadràtica    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#    residu            712         54          13,2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. mitjanes marginals per a supp i dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # genera gràfics per a aquestes mitjanes marginals\n    emmTables = TRUE)             # genera taules per a aquestes mitjanes marginals"
            ],
            "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#  ANOVA UNIDIRECCIONAL (NO-PARAMÈTRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#             χ²     gl      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#  PROVA T PER A MOSTRES INDEPENDENTS\n#\n#  Prova T per a mostres independents\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          estadístic     gl      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    t de Student       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#  PROVA-T PER A UNA MOSTRA\n#\n#  Prova T per a una mostra\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           estadístic     gl      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     t de Student       19,1      59,0   < ,001\n#    dose    t de Student       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#  ANOVA UNIDIRECCIONAL\n#\n#  ANOVA unidireccional (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#            F      gl1    gl2       p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68,4     2     37,7    < ,001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Densitats per a les variables"
            ],
            "Density": [
                "Densitat"
            ],
            "Dependent": [
                "Dependent"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Variable Dependent"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "La variable dependent '{dep}' conté infinits valors"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dependent '{dep}' no conté dades (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dependent '{dep}' conté un únic valor (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "La variable dependent '{dep}' ha de ser continua"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etiqueta de la Variable Dependent"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Variables Dependents"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Las variables dependents estan altamente correlacionades"
            ],
            "deprecated": [
                "obsolet"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Gràfica Descriptiva"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Gràfica descriptiva"
            ],
            "Descriptives": [
                "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 descriptives son una varietat de resums d'estadístics i visualitzacions que permeten explorar la forma i distribució de les dades. És una bona pràctica explorar les seves dades amb descriptives abans de passar a realitzar proves més formals."
            ],
            "descriptives plot": [
                "gràfiques descriptives"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Gràfiques Descriptives"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Gràfiques Descriptives"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Taula de Descriptives"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Taula de Descriptives"
            ],
            "Deviance": [
                "Desviació"
            ],
            "Deviation": [
                "Desviació"
            ],
            "df": [
                "gl"
            ],
            "df1": [
                "gl1"
            ],
            "df2": [
                "gl2"
            ],
            "Difference": [
                "Diferència"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Diferència entre 2 proporcions"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Diferència de proporcions"
            ],
            "Dispersion": [
                "Dispersió"
            ],
            "Distribution": [
                "Distribució"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "No assumir iguals (Welch)"
            ],
            "drag variable here": [
                "arrossegar variable aquí"
            ],
            "drag variables here": [
                "arrossegar variables aquí"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Comparacions per parelles DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Prova Durbin-Watson d'Autocorrelació"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Estadístic DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "comparacions per parelles Dwass-Steel-Critchlow-Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Intensitat de l'efecte"
            ],
            "Effect size": [
                "Intensitat de l'efecte"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "valor propi"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "valors propis"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "valors propis més grans que"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Cel·les buides al disseny intra-subjectes: com a mínim una combinació de nivells de factors entre subjectes te 0 observacions"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Cel·les amb ponderacions iguals"
            ],
            "equal groups": [
                "grups iguals"
            ],
            "error %": [
                "error %"
            ],
            "Error bars": [
                "Barres d'error"
            ],
            "Estimate": [
                "Estimador"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Estimador (Log raó de contraris)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Estimador (Raó de log de ratios)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Mitjanes Marginals Estimades"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Mitjanes Marginals Estimades - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Estimadors"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Els estimadors representen el log odds de …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Els estimadors representen el log odds de \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Mètode d'estimació"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Excloure casos segons l'anàlisi"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Excloure casos segons la llista de variables"
            ],
            "Excluded": [
                "Exclós"
            ],
            "Expected": [
                "Esperat"
            ],
            "Expected counts": [
                "Freqüències esperades"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proporcions esperades"
            ],
            "Exploration": [
                "Exploració"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Anàlisis Factorial Exploratori"
            ],
            "Extraction": [
                "Extracció"
            ],
            "Extreme values": [
                "Valors extrems"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Valors Extrems"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Valors extrems de $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Prova F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "L'estadístic F no s'ha pogut calcular"
            ],
            "Factor": [
                "Factor"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "El factor '{factor}' te menys de dos nivells. Els factores han de tenir com a mínim dos nivells"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "El factor ‘{factor}’ requereix com a mínim 2 nivells"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' no conté dades (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' conté un únic nivell (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' contá nivells no utilitzats (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Factor {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Factor 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Correlacions dels factors"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Covariàncies dels factors"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Covariàncies dels factors"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Estimadors dels factors"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Constants dels factors"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Constants dels factors"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Càrregues dels factors"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Càrregues dels factors - Índexs de Modificació"
            ],
            "Factor scores": [
                "Puntuacions dels factors"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Estadístiques dels factors"
            ],
            "Factor summary": [
                "Resum dels factors"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Variàncies de Factor = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "factor(s)"
            ],
            "Factors": [
                "Factors"
            ],
            "factors": [
                "factors"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Prova exacta de Fisher"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Mesures d'ajustament"
            ],
            "Fitted": [
                "Ajustats"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Factors Fixes"
            ],
            "Fixed number": [
                "Nombre fix"
            ],
            "fixed parameter": [
                "Paràmetre fix"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Marcar comparacions significatives"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Marcar correlacions significatives"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "Marcar correlacions significatives (p <.05) amb símbols."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "marcar comparacions post-hoc significatives."
            ],
            "Frequencies": [
                "Recompte"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Freqüències de $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Taula de freqüències"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Màxima versemblança amb informació completa"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (Variàncies diferents)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Prova Post-Hoc de Games-Howell – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Opcions Generals"
            ],
            "Generalised η²": [
                "η² Generalitzada"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Mitjana general (codificació simple)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "ε de Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Group": [
                "Grup"
            ],
            "Group 1": [
                "Grup 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Grup 1 < Grup 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Grup 1 ≠ Grup 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Grup 1 > Grup 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Grup 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Descriptives de Grup"
            ],
            "Group Summary": [
                "Resum de Grup"
            ],
            "Group summary": [
                "Resum de Grup"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Variable d'Agrupació"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "La variable d'agrupació ‘{a}’ te menys de 2 nivells després d'excloure valors perdut"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "La variable d'agrupació ‘{a}’ ha de tenir exactament 2 nivells"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "La variable d'agrupació ‘{a}’ no pot ser també la variable dependent"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ és correlació negativa"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ és correlació positiva"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ és proporció {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "S'aplicat la correcció Haldane-Anscombe"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "ocult"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Oculta ponderacions menors que"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Destaca ponderacions més grans que"
            ],
            "Histogram": [
                "Histograma"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogrames"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Prova de Levene per a Homogeneïtat de Variàncies"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Prova d'homogeneïtat"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Traça de Hotelling"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "ε de Huynh-Feldt"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hipòtesi"
            ],
            "If item dropped": [
                "Si es descarta l'element"
            ],
            "in development": [
                "en desensenvolupament"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "incloure un resum dels grups"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Mostres Independents"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Prova T per a Mostres Independents"
            ],
            "Indicator": [
                "Indicador"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Valors propis Inicials"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Valors propis inicials"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Correlacions Entre-components"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Correlacions Entre-factors"
            ],
            "Intercept": [
                "Constant"
            ],
            "Interval": [
                "Interval"
            ],
            "IQR": [
                "RIC"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "L'element ‘{item}’ només te un valor"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "L'element ‘{item}’ te infinits valors"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "L'element ‘{item}’ només te valors perduts"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "L'element ‘{item}’ no te variància"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "L'element ‘{item}’ ha de ser numèric"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "L'element {item} es correlaciona negativament amb l'escala total i probablement hauria d'invertir-se"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Estadístiques de Fiabilitat d'Element"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Estadístiques de l'element"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Correlació de l'element amb altres"
            ],
            "Items": [
                "Elements"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "els elements {items} es correlacionen negativament amb l'escala total i probablement haurien d'invertir-se"
            ],
            "Jittered": [
                "Difós"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Tau B de Kendall"
            ],
            "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": [
                "Mesura KMO d'Idoneïtat de la Mostra"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Mesura KMO d'idoneïtat de la mostra"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Curtosi"
            ],
            "Label outliers": [
                "Etiquetar valors atípics"
            ],
            "Layers": [
                "Capes"
            ],
            "Level": [
                "Nivell"
            ],
            "Level 1": [
                "Nivell 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Nivell 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "La Prova de Levene és significativa (p < 0.05) suggerint una violació del supòsit de variàncies iguals"
            ],
            "Likelihood": [
                "Versemblança"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Raó de versemblança"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Prova de la raó de versemblança"
            ],
            "linear": [
                "lineal"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Regressió Lineal"
            ],
            "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 regressió lineal s'utilitza per a explorar la relació entre una variable dependent continua i una o més variables explicatives contínues y/o categòriques. Altres mètodes estadístics, com ANOVA i ANCOVA, no son més que formes de regressió lineal."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Log raó de contraris"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Log raó de contraris exacte"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Regressió Log-lineal"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Regressió Logística"
            ],
            "Lower": [
                "Inferior"
            ],
            "lower bound": [
                "límit inferior"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U de Mann-Whitney"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Prova de Tendència de Mantel-Haenszel"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Mitjana Marginal"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Mitjanes Marginals"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Gràfica de mitjanes marginals"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Taula de mitjanes marginals"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W de Mauchly"
            ],
            "Max": [
                "Màx"
            ],
            "Maximum": [
                "Màxim"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Màxima versemblança"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω de McDonald"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω de McDonald (si s'elimina l'element)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² de McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "McNemar requereix una taula 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Prova de McNemar"
            ],
            "McNemar test": [
                "Prova de McNemar"
            ],
            "Mean": [
                "Mitjana"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Mitjana (IC {ciWidth}%)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Diferència de Mitjanes"
            ],
            "Mean difference": [
                "Diferència de Mitjanes"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Dispersió de Mitjanes"
            ],
            "Mean score": [
                "Puntuació mitjana"
            ],
            "Mean Square": [
                "Mitjana Quadràtica"
            ],
            "Means": [
                "Mitjanes"
            ],
            "Measure": [
                "Mesura"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Mesura 1 - Mesura 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Mesura 1 < Mesura 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Mesura 1 ≠ Mesura 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Mesura 1 > Mesura 2"
            ],
            "Measures": [
                "Mesures"
            ],
            "Median": [
                "Mediana"
            ],
            "Medians": [
                "Medianes"
            ],
            "Method": [
                "Mètode"
            ],
            "Min": [
                "Mín"
            ],
            "Minimum": [
                "Mínim"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Residu mínim"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Residus mínims"
            ],
            "Minimum value": [
                "Valor mínim"
            ],
            "Missing": [
                "Perduts"
            ],
            "Missing Values": [
                "Valors perduts"
            ],
            "Missing values": [
                "Valors perduts"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Mètode per a excloure valors perduts"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Mètode de valors perduts"
            ],
            "Mode": [
                "Moda"
            ],
            "Model": [
                "Model"
            ],
            "Model Builder": [
                "Constructor del models"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Coeficients del model"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Comparació de models"
            ],
            "Model Fit": [
                "Ajustament del Model"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Mesures de Ajustament del Model"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Mesures de ajustament del model"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Resultats Específics del Model"
            ],
            "Model Terms": [
                "Termes del Model"
            ],
            "Model Test": [
                "Prova del Model"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Llindars del Model"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Llindars del model"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Índexs de Modificació"
            ],
            "Modification indices": [
                "Índexs de modificació"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Simulació de Monte Carlo"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Existeix més d'una moda, només es reporta la primera"
            ],
            "Most extreme": [
                "Més extrem"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomial"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Regressió Logística Multinomial"
            ],
            "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.": [
                "L'anàlisi multivariant de (co)variància (MANCOVA) s'utilitza per a explorar la relació entre múltiples variables dependents i una o més variables explicatives categòriques i/o contínues."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Estadístiques Multivariants"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Proves Multivariants"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N Resultats"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² de Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "No hi ha components amb valors propis més grans que {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Sense correcció"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "No s'ha definit cap factor. La Prova M de Box només te sentit quan el model conté factors."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominal"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "No-Paramètric"
            ],
            "None": [
                "Cap"
            ],
            "none": [
                "cap"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Elements Escalats Normalment"
            ],
            "Normality": [
                "Normalitat"
            ],
            "Normality test": [
                "Prova de normalitat"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Prova de Normalitat (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "No s'han pogut estimar tots els coeficients (probablement degut a l'ajustament singular)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "No està disponible degut a que el nombre de cassos és massa gran (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "No hi ha prou graus de llibertat com per a estimar tots els efectes del model"
            ],
            "Number of Components": [
                "Nombre de components"
            ],
            "Number of components": [
                "Nombre de components"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Nombre de valors extrems"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Nombre de factors"
            ],
            "Number of factors": [
                "Nombre de factors"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "El nombre de valors extrems demanats és major que el nombre de files de les dades."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Observat"
            ],
            "Observed counts": [
                "Freqüències observades"
            ],
            "Observed scores": [
                "Puntuacions observades"
            ],
            "octic": [
                "octic"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Raó de Contraris"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Raó de contraris"
            ],
            "of total": [
                "del total"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Prova Òmnibus ANOVA"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Prova Òmnibus de Raó de Versemblança"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Prova Òmnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Proves Òmnibus"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "un de `'corr'` (predeterminat), `'pos'`, `'neg'` especificant la hipòtesi alternativa; respectivament, correlacionat, correlacionat positivament, correlacionat negativament."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "un de `'part'` (predeterminat) o `'semi'` especificant el tipus de correlació parcial a calcular; correlació parcial o semi-parcial."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Un o tots grups no contenen prou observacions"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Una o totes variables no son numèriques"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Una o totes variables contenen valors infinits"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Una o totes variables no contenen observacions"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Una o totes variables no contenen prou observacions"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Un o més coeficients del model ‘{modelNo}’ no s'ha pogut estimar degut a col·linearitat perfecta."
            ],
            "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": [
                "uno o més de `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'` o `'bic'`; respectivament, utilitzar mesures de ajustament del model CFI, TLI, SRMR, RMSEA + Interval de Confiança del 90%, AIC i BIC ajustades,"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "un o més de `'eta'`, `'partEta'` o `'omega'`; respectivament, utilitzar η², η² parcial i ω² grandàries d'efecte"
            ],
            "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 o més de `'none'` (predeterminat), `'GG'` o` `HF``; respectivament, utilitzar cap correcció de valor-p, la correcció del valor-p de Greenhouse-Geisser i la correcció de valor-p de Huynh-Feldt per esfericitat"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "un o més de `'none'`, `'tukey'` (predeterminat), `'scheffe'`, `'bonf'` o `'holm'`; respectivament, utilitzar com a correccions post hoc, cap, Tukey, Scheffe, Bonferroni i Holm"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "un o més de `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'` o `'holm'`; respectivament, proporcionar com a correccions post hoc, cap, Tukey, Scheffe, Bonferroni i Holm"
            ],
            "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 o més de `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'` o `'roy'`; respectivament, utilitzar les estadístiques multivariades traça de Pillai, Wilks 'Lambda, traça de Hotelling i arrel més gran de Roy"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "un o més de `'r2mf'`, `'r2cs'` o `'r2n'`; respectivament, utilitzar McFadden's, Cox & Snell i Nagelkerke pseudo-R²"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Prova de Proporció amb Una Mostra"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Prova T amb Una Mostra"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "ANOVA unidireccional"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "ANOVA unidireccional (Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA unidireccional (No-paramètric)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "ANOVA unidireccional (Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Opcions"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinal"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Regressió Logística Ordinal"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Resultats Ordinals"
            ],
            "Outliers": [
                "Valors atípics"
            ],
            "Output": [
                "Resultat"
            ],
            "Overall": [
                "general"
            ],
            "Overall model": [
                "Model general"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Prova pel Model general"
            ],
            "Overall model test": [
                "Prova pel model general"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "valor-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": [
                "Mostres Aparellades"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Taules de Contingència per a Mostres Aparellades"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Prova T per a Mostres Aparellades"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Variables Aparellades"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Comparacions entre parelles - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparacions Entre Parelles (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparacions entre parelles (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Parcial"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Correlació Parcial"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Les matrius de correlació parcial son una forma d'examinar les\nrelacions lineals entre dos o més variables contínues mentre\nes controla per altres 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 matrius de correlació parcial son una forma d'examinar les\nrelacions lineals entre dos o més variables contínues mentre\nes controla per altres variables.\n\nPara cada parella de variables, el valor r de Pearson indica la força\ni direcció de la relació entre aquestes dues variables. Un valor positiu\nindica una relació positiva (valors més elevats d'una\nvariable prediuen valors més elevats de l'altra variable). Un valor\nnegatiu de la r de Pearson indica una relació negativa (valors\nmés elevats d'una variable prediuen valors més baixos de l'altra\nvariable, i viceversa). Un valor de zero indica que no hi ha relació\n(si una variable és alta o baixa, no ens diu res sobre el valor de l'altra\nvariable).\n\nMés formalment, és possible provar la hipòtesi nul·la de que la\ncorrelació és zero i calcular un valor-p. Si el valor-p és baix,\nsuggereix que el coeficient de correlació no és zero, i hi ha una relació lineal\n(o més complexa) entre les dues variables."
            ],
            "Partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagrama de Camí"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagrama de camí"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "La correlació de Pearson no pot calcular-se per a valors no numèrics"
            ],
            "Pearson's r": [
                "R de Pearson"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Correlació{}Pearson"
            ],
            "Percentages": [
                "Percentatges"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Percentatges del total"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Percentatges de {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Percentil"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Valors del Percentil"
            ],
            "Percentile values": [
                "Valors del percentil"
            ],
            "Percentiles": [
                "Percentils"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "realitzar una Prova U de Mann-Whitney."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realitzar una Prova de normalitat de Shapiro-Wilk. Un valor-p baix suggereix que els dades no provenen d'una distribució normal."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "realitzar una Prova del model general."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "realitzar ANOVA de Fisher (o allò que podria anomenar-se 'normal')."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realitzar proves de normalitat de Shapiro-Wilk. Un valor-p baix suggereix que els dades no provenen d'una distribució normal."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "realitzar proves de normalitat de Shapiro-Wilk. Un valor-p baix suggereix que els residus no estan distribuïts normalment."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "realitzar proves t de Student per a mostres independents."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "realitzar proves t de Student per a una mostra."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "realitzar proves t de Student per a mostres aparellades."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "realitzar ANOVA de Welch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "realitzar proves de Welch."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "realitzar proves de rang amb signe de Wilcoxon."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Phi i V de Cramer"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "coeficient Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Traça de Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Gràfic"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "gràfica de densitats a la diagonal del gràfic de la matriu de correlació."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "gràfic de les dades conjuntament amb les mitjanes marginals."
            ],
            "Plot Type": [
                "Tipus de Gràfics"
            ],
            "Plots": [
                "Gràfics"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polinomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Comparacions Post Hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Proves Post Hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Proves Post Hoc -$key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Rendimient del Model Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Prova Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Proves Post-Hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "A Posteriori"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Gràfic a Posteriori"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Gràfics a Posteriori"
            ],
            "Predicted": [
                "Predicció"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Probabilitat predita de… =… (vs… =…)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Probabilitat predita de {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Valors predits"
            ],
            "Prediction": [
                "Predicció"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Mesures Predictives"
            ],
            "Predictor": [
                "Predictor"
            ],
            "Predictors": [
                "Predictors"
            ],
            "Principal axis": [
                "Eix principal"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Factorització segons l'eix principal"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Anàlisi de Components Principals"
            ],
            "Prior": [
                "A Priori"
            ],
            "Prior width": [
                "Amplitud a priori"
            ],
            "Probability": [
                "Probabilitat"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proporció"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Prova de Proporcions (2 Resultats)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Prova de Proporcions (N Resultats)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "proporciona una mesura d de Cohen de la intensitat de l'efecte per a les proves post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "proporciona un interval de confiança per a la diferència entre la estimació mitjana i el valor de prova."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "proporciona una gràfica de la matriu de correlació."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "proporciona un tau-b de Kendall per a cada combinació de variables."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "proporciona un valor-p per a cada coeficient de correlació."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "proporciona una r de Pearson per a cada combinació 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.": [
                "proporciona un gràfic Q-Q de residus -- un gràfic dels residus reals contra allò que s'esperaria si les dades estiguessin distribuïdes de forma *perfectament* normal. Grans desviacions de la línia diagonal suggereixen que les dades no son d'una distribució normal."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "proporciona un rho de Spearman per a cada combinació de variables."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "proporciona una taula de descriptius per a cada variable."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "proporciona una taula de les mitjanes marginals estimades."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "proporciona factors de Bayes per a les proves t de Student de mostres independents."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "proporciona factors de Bayes per a les proves t de Student d'una mostra."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "proporciona factors de Bayes per a les proves t de Student de mostres aparellades."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "proporciona intervals de confiança per a la r de Pearson."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "proporcionar intervals de confiança per a les grandàries de l'efecte"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "proporciona intervals de confiança per a les diferències de mitjanes."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "proporciona intervals de confiança per a les grandàries de l'efecte post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "proporciona coeficients de correlació al gràfic de la matriu de correlació."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "proporciona gràfics descriptius per a cada grup."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "proporciona gràfics descriptius per a cada variable."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "proporciona descriptives per a cada grup de mesures."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "proporciona descriptives per a cada grup."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "proporciona gràfics descriptius."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "proporciona intensitats de l'efecte (D de Cohen)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "proporciona intensitats de l'efecte (d de Cohen)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "proporciona prova de Levene per a l'homogeneïtat de les variàncies. Un valor-p baix suggereix que els grups tenen variàncies desiguals."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "proporciona proves de Levene per a l'homogeneïtat de les variàncies. Un valor-p baix suggereix que els grups tenen variàncies desiguals."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "proporciona diferències de mitjanes i errors estàndard de les diferències de mitjanes."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "proporciona diferències de mitjanes amb les proves post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "proporciona diferències de mitjanes i errors estàndard de les diferències de mitjanes entre la estimació mitjana i el valor de prova."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "proporciona mesures de la intensitat de l'efecte; η², η² parcial o ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "proporciona correccions del valor-p per a la esfericitat."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "proporciona gràfics de les mitjanes marginals estimades."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "proporciona proves 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.": [
                "proporciona gràfics Q-Q de residus -- un gràfic dels residus reals contra allò que s'esperaria si les dades estiguessin distribuïdes de forma *perfectament* normal. Grans desviacions de la línia diagonal suggereixen que les dades no son d'una distribució normal."
            ],
            "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.": [
                "proporciona gràfics Q-Q de residus -- un gràfic dels residus reals contra allò que s'esperaria si les dades estiguessin distribuïdes de forma *perfectament* normal. Grans desviacions de la línia diagonal suggereixen que els residus no estan distribuïts normalment."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "proporciona nivells de significativitat per a les proves post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "proporciona proves de esfericitat."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "proporciona els resultats de la prova (valor t i graus de llibertat) per a proves post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "proporciona el nombre de casos."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Gràfica Q-Q"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Gràfica Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Gràfica Q-Q per avaluar Normalitat Multivariant"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Gràfica Q-Q de normalitat multivariant"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Gràfica Q-Q de residus"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Gráficas Q-Q"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Gráficas Q-Q"
            ],
            "quadratic": [
                "Quadràtica"
            ],
            "quartic": [
                "quàrtica"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quíntic"
            ],
            "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>": [
                "R²<sub>T</sub>"
            ],
            "Range": [
                "Recorregut"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Correlació biseriada de rangs"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Raó de Proporcions"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Raó de proporcions"
            ],
            "Ratio": [
                "Raó"
            ],
            "Reference Level": [
                "Nivell de referència"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Nivell de referència (codificació dummy)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Nivells de referència"
            ],
            "Regression": [
                "Regressió"
            ],
            "Relative risk": [
                "Risc relatiu"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Anàlisi de Fiabilitat"
            ],
            "Repeated": [
                "Repetides"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA de mesures repetides"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA de mesures repetides (No-paramètric)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Cel·les de Mesures Repetides"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Components de Mesures Repetides"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Factors de Mesures Repetides"
            ],
            "Report significance": [
                "Mostrar la significació"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Representa la mitjana general"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Representa el nivell de referència"
            ],
            "Residual": [
                "Residu"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Covariàncies residuals"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Covariàncies residuals"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Covariàncies residuals - Índexs de Modificació"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Estimadors residuals"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Constants residuals"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Constants residuals"
            ],
            "Residual plots": [
                "Gràfics de residus"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "La suma residual dels quadrats i/o els graus de llibertat son zero, el que indica un ajustament perfecte"
            ],
            "Residuals": [
                "Residus"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Residus de la Matriu de Correlacions Observades"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Residus del ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Residus de la matriu de correlació observada"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Gràfics de Residus"
            ],
            "Results": [
                "Resultats"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "element escalat inversament"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Elements Escalats Inversament"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "MR Factor {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "MR Factor 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "IC 90% del RMSEA"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Corba ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Corba ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotació"
            ],
            "Row": [
                "Fila"
            ],
            "Row number": [
                "Nombre de fila"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variable de fila ‘{var}’ conté menys de 2 nivells"
            ],
            "Rows": [
                "Files"
            ],
            "rows": [
                "files"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "files (predeterminat), o columnes en l'eix X del diagrama de barres"
            ],
            "Rows compared": [
                "Es comparen files"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Arrel Major de Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Grandària de mostra"
            ],
            "Save": [
                "Desar"
            ],
            "scale": [
                "escala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Anàlisis d'Escala"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Factor d'escala = primer indicador d'escala"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Estadístiques de Fiabilitat d'escala"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Estadístiques d'Escala"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffe"
            ],
            "Score Component": [
                "Puntuació del component"
            ],
            "Score Factor": [
                "Puntuació del Factor"
            ],
            "Score for component": [
                "Puntuació pel component"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Puntuació pel factor {i}. Estimat utilitzant el mètode '{fsMethod}'."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Gràfica de sedimentació"
            ],
            "Scree plot": [
                "Gràfica de sedimentació"
            ],
            "SD": [
                "DE"
            ],
            "SE": [
                "EE"
            ],
            "SE difference": [
                "EE de la diferència"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semiparcial"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Correlació Semiparcial"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensibilitat"
            ],
            "septic": [
                "sèptica"
            ],
            "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#  REGRESSIÓ LOGÍSTICA ORDINAL\n#\n#  Mesures ajustament del model\n#  ───────────────────────────────────────\n#     model    Desviació   AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1        218      226    5,68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTATS ESPECÍFICS DE MODEL\n#\n#  Model 1\n#\n#  Coeficients de model\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimació     EE       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": [
                "sèxtica"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Prova de normalitat Multivariant de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "valor-p de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Prova Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Prova de normalitat multivariant de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "W de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Side by side": [
                "Al costat"
            ],
            "Simple": [
                "Simple"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulacions"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "S'ha trobat un ajustament singular; una o més variables predictores son una combinació lineal d'altres variables predictores."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Error de singularitat. Les proves d'esfericitat no estan disponibles"
            ],
            "Skewness": [
                "Asimetria"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Ordena les càrregues per grandària"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Rho de Spearman"
            ],
            "Specificity": [
                "Especificitat"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Correcció d'esfericitat"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Correccions d'esfericitat"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Proves d'esfericitat"
            ],
            "Split by": [
                "Segmenta per"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Distància de Mahalanobis al Quadrat"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Càrregues SC"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "apilada o al costat (predeterminat), tipus de diagrama de barres"
            ],
            "Stacked": [
                "Apilats"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Estimador estàndard"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Desviació estàndard"
            ],
            "Standard Error": [
                "Error estàndard"
            ],
            "Standard error": [
                "Error típic"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Estimador Estandarditzat"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Estimador estandarditzat"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Residus Estandarditzats"
            ],
            "Statistic": [
                "Estadístic"
            ],
            "statistic": [
                "estadístic"
            ],
            "Statistics": [
                "Estadístiques"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Desv. estàndard"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Error est. curtosi"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Error est. mitjana"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Error est. de la mitjana"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Error est. asimetria"
            ],
            "Student's": [
                "de Student"
            ],
            "Student's t": [
                "t de Student"
            ],
            "Student's test": [
                "Prova de Student"
            ],
            "Sum": [
                "Suma"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Suma de Quadrats"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Suma de quadrats"
            ],
            "Sum score": [
                "Suma de puntuació"
            ],
            "Summary": [
                "Resum"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "T-Tests"
            ],
            "t-value": [
                "valor t"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Terme {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Terme 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Prova per a Ajustament Exacte"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Resultats de la prova (t i gl)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Estadístiques de la prova"
            ],
            "Test Value": [
                "Valor de la Prova"
            ],
            "Test value": [
                "Valor de prova"
            ],
            "Tests": [
                "Proves"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Proves d'esfericitat"
            ],
            "th percentile": [
                "percentil"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "El conjunt de dades ‘iris’ de R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "La variable ‘Segmenta per ’{var}’ no conté dades."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "les ponderacions (opcionals) de `data` que s'utilitzaran en el procés d'ajustament"
            ],
            "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 hipòtesis alternativa i nul·la;\n\n|                  |     Alternativa (Hₐ)     |        Nul·la (H₀)        |\n|——————————————————|——————————————————————————|———————————————————————————|\n| ≠ Valor de prova | Mitjana ≠ Valor de prova | Mitjana = Valor de prova  |\n| > Valor de prova | Mitjana > Valor de prova | Mitjana <= Valor de prova |\n| < Valor de prova | Mitjana < Valor de prova | Mitjana >= Valor de prova |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "la hipòtesi alternativa."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "la hipòtesi alternativa. Permet proves d'una cua."
            ],
            "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'anàlisi de la Covariància (ANCOVA) s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua, una o més variables explicatives\ncategòriques i una o més variables explicatives contínues\n(o covariants). És, essencialment, el mateix anàlisis que ANOVA, però\namb l'addició de covariants."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "L'anàlisi de la variància (ANOVA) s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables\nexplicatives categòriques."
            ],
            "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'anàlisi de la variància (ANOVA) s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables\nexplicatives categòriques.\n\nANOVA assumeix que els residus es distribueixen normalment i que las\nvariàncies de tots els grups son iguals. Si un no està disposat a assumir que\nlas variàncies son iguals, llavors es pot utilitzar una prova de Welch en el seu lloc\n(Sin embargo, la prova de Welch no admet més de un factor explicatiu).\nAlternativament, si un no està disposat a assumir que els dades es\ndistribueixen normalment, es pot utilitzar un enfoque no paramètric\n(com ara 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'anàlisi de variància (ANOVA) s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables explicatives\ncategòriques. Aquest ‘ANOVA unidireccional’ és una versió simplificada del\nANOVA ‘normal’, que permet només un factor explicatiu, tot i que\ntambé proporciona un ANOVA de Welch. El ANOVA de Welch te l'avantatge de que\nno és necessari suposar que les Variàncies de tots els grups son iguals."
            ],
            "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'anàlisi de variància (ANOVA) s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables\nexplicatives categòriques. Aquest 'ANOVA unidireccional' és una versió simplificada\ndel ANOVA 'normal', que permet només un factor explicatiu, tot i que\ntambé proporciona un ANOVA de Welch. El ANOVA de Welch te l'avantatge de que\nno és necessari assumir que les variacions de tots els grups son iguals.\n\nPor conveniència, aquest mètode permet especificar diverses variables\ndependents, el que porciona múltiples proves independents.\n\nCal tenir en compte que el ANOVA de Welch és el mateix procedimient que\nla prova t de Welch de mostres independents."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "els factors entre subjectes (opcional)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "els termes entre subjectes del model."
            ],
            "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.": [
                "La prova binomial s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que la proporció d'observacions coincideix amb algun valor esperat. Si el valor-p es baixo, això suggereix que la hipòtesi nul·la és falsa i que la proporció verdadera ha de ser algun altre valor."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "les variables categòriques explicatives (o independents)."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "El CI de la mitjana suposa que les mitjanes mostrals segueixen una distribució t amb N-1 graus de llibertat"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "l'amplada de l'interval de confiança per a les magnituds de l'efecte."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "l'amplitud de l'interval de confiança per a les magnituds de l'efecte post-hoc."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "l'amplada de l'interval de confiança."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "les variables explicatives (o independents) contínues, també conegudes com a covariants."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "les proves a utilitzar."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "les variables de control d'interès."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "les freqüències a `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "les covariants (especificar-les fa que sigui un ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "les covariants de `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "El valor de tall és {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "les dades com una 'data frame'"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "El conjunt de dades conté 0 files (després d'eliminar les files amb valors perduts)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "El conjunt de dades conté 0 files (o totes les files contenen valors perduts)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "La variable dependent ‘{}’ te més de dos nivells; la regressió logística binomial només es pot realitzar sobre variables dependents amb dos nivells."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "La variable dependent ‘{dep}’ te el següent ordre: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "La variable dependent \"{dep}” te només dos nivells, cal considerar fer una regressió logística binomial."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "la variable dependent de` data`, la variable ha de ser numèrica"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "la variable dependent de` data`, la variable ha de ser numèrica (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dependent. Per a ANCOVA, seran contínues."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dependent. Per a ANOVA, seran contínues."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "les variables dependents -- es realitza una prova t separada per a cada variable dependent especificada."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "les variables dependents (no és necessari quan s'utilitza una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "les variables dependents. Per a ANOVA, seran contínues."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "les barres d'error a representar sobre les mitjanes marginals."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "las covariants explicatives (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "els factors explicatius a `data` (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "la variable explicativa o independent. Per a ANOVA serà categòrica."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "les variables explicatives o independents. Per a ANOVA, seran categòriques."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "els factors fixos de `data`"
            ],
            "The Friedman test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable and a categorical explanatory variable, where the explanatory variable is 'within subjects' (where multiple measurements are from the same subject). It is analagous to Repeated Measures ANOVA, but with the advantage of being non-parametric, and not requiring the assumptions of normality or homogeneity of variances. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "La prova de Friedman s'utilitza per a explorar la relació entre una variable dependent continua i una variable explicativa categòrica, on la variable explicativa és 'entre subjectes' (on múltiples mesures son del mateix subjecte). És anàloga al ANOVA de mesures repetides, pero amb l'avantatge de ser no paramètric, i no requerir els supòsits de normalitat i homogeneïtat de variàncies. Tot i que te la limitació de que només es pot provar una sola variable explicativa a la vegada."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable d'agrupació amb dos nivells (no és necessari quan s'utilitza una fórmula, veure els 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.": [
                "La prova de Kruskal-Wallis s'utilitza per a explorar la relació entre una variable dependent continua i una variable explicativa categòrica. És anàloga al ANOVA, però amb l'avantatge de no ser paramètrica i tenir menys supòsits. Tot i que te la limitació de que només es pot provar una única variable explicativa a la vegada."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "la etiqueta que s'utilitzarà per a la variable dependent."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "la sintaxis de lavaan utilitzada per a ajustar el model"
            ],
            "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.": [
                "el mètode de exclusió de valors perduts.`Anàlisi per análisi` exclou els valors perduts de cada anàlisi. `Llista de variables` (listwise) exclou una fila de totes les anàlisis si un dels seus valors és perdut."
            ],
            "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.": [
                "el mètode de exclusió de valors perduts.`Anàlisi per anàlisi` exclou els valors perduts de cada variable. `Llista de variables` (listwise) exclou una fila de totes les anàlisis si un dels seus valors és perdut."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "els termes del model que construeixen el model."
            ],
            "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.": [
                "els termes del model que construeixen el model. Predeterminadament es crea un model factorial complet, però aquí es poden ajustar els termes exactes que construeixen el model."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "les parelles de mesures -- es realitza una prova t separada per a cada parella de mesures."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "las correccions de comparacions múltiples post-hoc que s'utilitzaran."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "l'amplada a priori per als factors Bayes de la prova t de Student. Requereix un valor entre 0,01 i 2,0, per defecte 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 amplitud a priori pels factors de Bayes de la prova t de Student. Requereix un valor entre 0,5 i 2,0, predeterminat a 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.": [
                "El ANOVA de mesures repetides s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables explicatives\ncategòriques, on una o més de les variables explicatives\nson 'entre subjectes' (on diverses mesures son del mateix\nsubjete). A més, aquest anàlisis permet la inclusió de\ncovariants, el que permet també fer ANCOVA de mesures repetides."
            ],
            "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.": [
                "El ANOVA de mesures repetides s'utilitza per a explorar la relació\nentre una variable dependent continua i una o més variables explicatives\ncategòriques, on una o més de les variables explicatives\nson 'entre subjectes' (on diverses mesures son del mateix\nsubjete). A més, aquest anàlisis permet la inclusió de\ncovariants, el que permet també fer ANCOVA de mesures repetides.\n\nAquesta anàlisi requereix que les dades estiguin en 'format ampli', on cada\nfila representa un subjecte (a diferència del format llarg, on cada\nmesura de la variable dependent es representa com una fila).\n\nTambé existeix un equivalent no paramètric del ANOVA de mesures repetides;\nla prova de Friedman. Tot i que te la limitació de que només pot\nprovar un factor."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "el disseny de mesures repetides."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Las mesures repetides tenen només dos nivells. El supòsit d'esfericitat sempre es cumpleix quan les mesures repetides tenen només dos nivells"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Las mesures repetides tenen només dos nivells. El supòsit d'esfericitat sempre es cumpleix quan les mesures repetides tenen només dos nivells."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "els amidaments de mesures repetides."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "els termes de mesures repetides del model."
            ],
            "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.": [
                "La prova t de Student per a mostres independents (també anomenada prova t per a\ndues mostres) s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que dos grups tenen la\nmateixa mitjana. Un valor-p baix suggereix que la hipòtesi nul·la no és certa,\ni per tant que les mitjanes del grup son diferents."
            ],
            "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).": [
                "La prova t de Student per a mostres independents (també anomenada prova t per a\ndues mostres) s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que dos grups tenen la\nmateixa mitjana. Un valor-p baix suggereix que la hipòtesi nul·la no és certa,\ni per tant que les mitjanes del grup son diferents.\n\nLa prova t de Student per a independents assumeix que les dades de cada grup\nprovenen d'una distribució normal, i que les variacions d'aquests grups\nson iguals. Si no està disposat a assumir que els grups tenen variacions iguals,\nes pot utilitzar en el seu lloc la prova t de Welch. Si addicionalment, un\nno està disposat a assumir que els dades de cada grup provenen d'una distribució\nnormal, es pot utilitzar alternativament la prova U de Mann-Whitney no paramètrica\n(Tot i que cal tenir en compte que la prova U de Mann-Whitney te una\nhipótesis nul·la lleugerament diferent; que les distribucions de cada grup son iguals)."
            ],
            "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.": [
                "La prova t de Student per a una mostra s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que\nla mitjana real és igual a un valor-particular (habitualment zero). Un valor-p\nbaix suggereix que la hipòtesi nul·la no és certa i, per tant, que\nla mitjana real ha de ser diferent del valor de prova."
            ],
            "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).": [
                "La prova t de Student per a una mostra s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que\nla mitjana real és igual a un valor-particular (habitualment zero). Un valor-p\nbaix suggereix que la hipòtesi nul·la no és certa i, per tant, que\nla mitjana real ha de ser diferent del valor de prova.\n\nLa prova t de Student d'una mostra assumeix que les dades provenen d'una\ndistribució normal -- en cas de que no s'estigui disposat a assumir això, \nes pot utilitzar en el seu lloc la prova de rang amb signe de Wilcoxon no paramètric\n(Tot i que cal tenir en compte que el rang amb signe de Wilcoxon te una hipòtesi\nNUL·LA lleugerament diferent; que la *mediana* és igual al valor de prova)."
            ],
            "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.": [
                "La prova t de Student de mostres aparellades (també anomenada prova t per a\nmostres dependents) s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que la\ndiferència entre parelles de mesures és igual a zero. Un valor-p baix\nsuggereix que la hipòtesi nul·la no és certa i per tant que la diferència\nentre les parelles de mesures no és zero."
            ],
            "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).": [
                "La prova t de Student de mostres aparellades (també anomenada prova t per a\nmostres dependents) s'utilitza per a provar la hipòtesi nul·la de que la\ndiferència entre parelles de mesures és igual a zero. Un valor-p baix\nsuggereix que la hipòtesi nul·la no és certa i per tant que la diferència\nentre les parelles de mesures no és zero.\n\nLa Prova t de Student per a mostres aparellades assumeix que les diferències entre\nparelles segueix una distribució normal - en cas de que no s'estigui disposat a assumir\naixò, es pot utilitzar al seu lloc la prova no paramètrica del rang amb signe de Wilcoxon\n(Tot i que cal tenir en compte que el rang amb signe de Wilcoxon te una hipòtesi NUL·LA\nlleugerament diferent; que els dos grups de mesures sigueixen la mateixa distribució)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "els termes pels que es proporcionaran mitjanes marginals estimades. Aquí es pot especificar diversos termes."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "el valor teòric contra el que es contrastarà la prova (habitualment cero)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "el tipus de correlació a calcular"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "el tipus de sumes de quadrats a utilitzar; Tipus 1, 2 o 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "el tipus de sumes de quadrats a utilitzar; Tipus 2 o 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "L'objete `aov` subyacent"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "La variable {var} no es pot tractar com a numèrica. Els gràfics que esperen dades numèriques no es generaran per a aquesta variable."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable d'interès a` data` (no és necessari quan s'utilitza una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "la variable especificant els grups; ha de tenir 2 nivells."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que s'utilitzarà com a columnes a la taula de contingència (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que s'utilitzarà com a freqüències a la taula de contingència (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que s'utilitzarà com a files a la taula de contingència (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Les variables {vars} no es poden tractar com a numèriques. Els gràfics que esperen dades numèriques no es generaran per a aquestes variables."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "les variables d'interès — es realitza una prova t separada per a cada variable especificada."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "les variables d'interès."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "les variables que s'utilitzaran per a segmentar la taula de contingència (no és necessari quan es proporciona una fórmula, veure els exemples)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "amplitud pels Intervals de Confiança."
            ],
            "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.": [
                "La prova χ² de bondad de ajustament (que no s'ha de confondre amb la prova χ² de independencia), contrasta la hipòtesi Nul·la de que les proporcions de les observacions coincideixen amb les proporcions esperades. Si el valor-p es baix, això suggereix que la hipòtesi nul·la és falsa i que les proporcions verdaderes son diferents a aquestes contrastades."
            ],
            "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.": [
                "La prova χ² d'associació (que no s'ha de confondre amb la prova χ² de bondat de ajustament) s'utilitza per a contrastar si dos variables categòriques son independents o estan associades. Si el valor-p és baix, suggereix que les variables no son independents i que existeix una relació entre les dos variables."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Quantils Teòrics"
            ],
            "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).": [
                "Aquest mòdul representa les anàlisis inclosos amb jamovi. Conté moltes anàlisis habituals (com ara proves t, ANOVA, regressió, matrius de correlació, proves de proporcions, taules de contingència, anàlisi factorial, etc.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Llindar"
            ],
            "Thresholds": [
                "Llindars"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² de Tjur"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolerància"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Molt poques observacions (N < 3) com per a calcular l`estadístic"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Molt poques observacions com per a calcular l'estadístic. Cada (sub)grup ha de tenir com a mínim tantes observacions com a variables dependents."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Molt poques mostres (N < {n}) com per a calcular l`estadístic"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Molt poques mostres (N < 3) com per a calcular l`estadístic"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Massa observacions (N > 5000) com per a calcular l'estadístic"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Massa mostres (N > {n}) com per a calcular l'estadístic"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Massa mostres (N > 5000) com per a calcular l'estadístic"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Dades sobre Creixement de Dents"
            ],
            "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 (predeterminat), column_pc o row_pc. Utilitza respectivament els percentatges respecte \"del total\", \"de Columna\" o \"de Fila\" per a l'eix Y del gràfic de barres."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (Variàncies iguals)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Prova Post-Hoc de Tukey – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Suma de quadrats tipus {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Tipus 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Tipus 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Tipus 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Suma de quadrats Tipus 3"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "No es pot segmentar per una variable contínua"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Unicitat"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Proves Univariable"
            ],
            "Upper": [
                "Superior"
            ],
            "upper bound": [
                "límit superior"
            ],
            "Value": [
                "Valor"
            ],
            "value": [
                "valor"
            ],
            "values": [
                "valors"
            ],
            "Values are counts": [
                "Els valors son freqüències"
            ],
            "Variable": [
                "Variable"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "La variable ‘{var}’ no conté dades"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "La variable conté valors infinits"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "La variable no conté prou observacions"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "La variable no és numèrica"
            ],
            "Variables": [
                "Variables"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variables en Columnes"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variables en Filas"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Les variables han de tenir com a mínim dos nivells"
            ],
            "Variance": [
                "Variància"
            ],
            "Variances": [
                "Variàncies"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "la variació de les variables de control només s'elimina de les variables a les columnes"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violin"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "ponderació igual per a cada cel·la. (De forma predeterminada les cel·les es ponderen d'acord amb la freqüència de cada cel·la )."
            ],
            "Weight Variable": [
                "Variable de ponderació"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Ponderat por '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Ponderacions"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Ponderacions (opcional)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Els pesos contenen valors negatius. Els pesos negatius no estan permesos."
            ],
            "Welch's": [
                "t de Welch"
            ],
            "Welch's t": [
                "T de Welch"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Rang de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Prova de rang amb signe de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W de Wilcoxon"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda de Wilks"
            ],
            "within column": [
                "de columna"
            ],
            "within rows": [
                "de fila"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Efectes Entre Subjectes"
            ],
            "X-Axis": [
                "eix X"
            ],
            "X-axis": [
                "eix X"
            ],
            "Y-Axis": [
                "eix Y"
            ],
            "Y-axis": [
                "eix Y"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (predeterminat) o ypc. S'utilitza respectivament \"freqüències\" o \"percentatges\" per a l'eix Y del gràfic de barres"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "Prova z de diferència de entre 2 proporcions"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "Prova z de diferència de entre 2 proporcions"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "prova z només està disponible per a taules 2x2"
            ],
            "ΔR²": [
                "ΔR²"
            ],
            "ε²": [
                "ε²"
            ],
            "η²": [
                "η²"
            ],
            "η²<sub>G</sub>": [
                "η²<sub>G</sub>"
            ],
            "η²<sub>p</sub>": [
                "η²<sub>p</sub>"
            ],
            "η²p": [
                "η²p"
            ],
            "χ²": [
                "χ²"
            ],
            "χ² continuity correction": [
                "χ² amb correcció de continuïtat"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ² Bondat d'Ajustament"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² Bondat d'Ajustament"
            ],
            "χ² test": [
                "Prova χ²"
            ],
            "χ² test of association": [
                "Prova d'associació χ²"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Proves χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Factor"
            ]
        }
    },
    "code": "ca"
}