{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=3; plural=n%10==1 && n%100!=11 ? 0 : n%10>=2 && n%10<=4 && (n%100<10 || n%100>=20) ? 1 : 2;",
                "lang": "uk"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' містить нескінченні значення"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' містить пропущені значення"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' містить тільки пропущені значення"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' містить лише одне унікальне значення"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Метод видобутку '{method}' було використано у поєднанні з обертанням '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Було використане обертання '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' містить отрицательные значення. Отрицательные веса не допускають."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "Тау B Кендалла"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} – r Пирсона"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% ДИКИЙ Низ"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% ДИКИЙ средина {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% ДИКИЙ Верх"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% доверительный интервал"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% доверительные интервалы"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} і {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} і {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} пар значень були связаны"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "лік {type} на основі переменных {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (реверсирована)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} моделі биномиальной логистической регрессии{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} моделі линейной регрессии{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, односторонній"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Правильних"
            ],
            "% of Total": [
                "% від спільного кількості"
            ],
            "% of total": [
                "% від спільного кількості"
            ],
            "% of Variance": [
                "% від дисперсии"
            ],
            "% within column": [
                "% у шпальті"
            ],
            "% within row": [
                "% у строке"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'` або `'3'` (по умолчанию), використовувати сума квадратів"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` або `'3'` (по умолчанию), використовувати сума квадратів"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; group 1 different to group 2, group 1 greater than group 2, and group 2 greater than group 1 respectively": [
                "`'different'` (по умолчанию), `'oneGreater'` або `'twoGreater'`, альтернативна гіпотеза; група 1 відзначається від групи 2, група 1 більше групи 2 і група 2 більше групи 1 відповідно"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; measure 1 different to measure 2, measure 1 greater than measure 2, and measure 2 greater than measure 1 respectively": [
                "`'different'` (по умолчанию), `'oneGreater'` або `'twoGreater'`, альтернативна гіпотеза; міра 1 відзначається від міри 2, міра 1 більше міри 2 і міра 2 більше міри 1 відповідно"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (по умолчанию), `'gt'` або `'lt'`, альтернативна гіпотеза; відзначається від `testValue`, більше `testValue` і менше `testValue` відповідно"
            ],
            "`'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'` або `'facInd'`, як обмежити модель; `'facVar'` фіксує дисперсию фактора на одиницю, `'facInd'` фіксує кожнийфактору на шкалі його першогоіндикатора."
            ],
            "`'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'` або `'film'`, як обрабатывать пропущенные значення; `'listwise'` виключає строку з всіх аналізів, якщо одна з їїзаписів отсутствует, `'film'` використає метод максимального правдоподобия з полной інформацією для оцінки моделі."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means'` (по умолчанию) або `'medians'`, планки похибок для використання на графіку"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (по умолчанию), `'ml'` або `'pa'` використають відповідно 'мінімуму решти', 'макимум правдоподобия' або 'головну ось' у якості методу витягу факторів"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (по умолчанию) або `'se'`. Не використайте планки похибок, використайте доверительные интервалы або використайте стандартний помилки на графіках граничного середнього значення відповідно"
            ],
            "`'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'` або `'tukey'', котрі необходимо надати наступному тестуванню; `'none'' не показує апостериорных тестів, ''gamesHowell'' показує апостериорные тести Games-Howell, де не припускає эквивалентность дисперсий, а ''tukey'' показує апостериорные тести Тьюки, де эквивалентность дисперсий припускає"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (по умолчанию), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` або `'simplimax'`, обертання для використання прі оцінці"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (по умолчанию) або `'simplimax'`, обертання для використання прі оцінці"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (по умолчанию), `'greater' або `'less'`, альтернативна гіпотеза"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (по умолчанию), `'eigen'` або `'fixed'`, спосіб визначення кількості факторів"
            ],
            "`'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'` або `'listwise'`, як обрабатывать пропущенные значення; `'perAnalysis'` виключає пропущенные значення для окремих залежати переменных, `'listwise'` виключає строку з всіх аналізів, якщо одна з їїосередків отсутствует"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing.": [
                "`'perAnalysis'` або `'listwise'`, як обрабатывать пропущенные значення; `'perAnalysis'` виключає пропущенные значення для окремих залежати переменных, `'listwise'` виключає строку з всіх аналізів, якщо одна з їїосередків отсутствует."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (по умолчанию) або `'grandMean'`, кодирование перехвата. Либо створює контраст, так що точка пересечения представляє собою контрольний рівень або спільнішийий середній значення"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` або `'columns'` (по умолчанию), відображати переменные по строкам або по шпальтам (по умолчанию)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (по умолчанию), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'` або `'Harman'` використають відповідно 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson Методу Рубина або Хармана для оцінки факторных балів"
            ],
            "`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` або `rows` (по умолчанию), порівняти шпальти/строки по різниці пропорцій або відносний ризиків (таблиці 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Коефіцієнти моделі - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Коефіцієнти моделі – ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Пропорції - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, добавляет позначки з номером строки к викидам на коробчатой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, виконує t-критерій Стьюдента"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, виконує однофакторный дисперсионный аналізу Уэлча, котрий не припускає рівних дисперсий"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє значення 'Z' і 'p' для оцінок моделі"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє критерій хи-квадрату для точного відповідності, котрий порівнює модель з моделлю ідеального відповідності"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє доверительный интервал для припускати граничних середній значень"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє інформаційний критерій Айкаике (AIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє α Кронбаха"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє расчетные графіки граничних середніх"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє оцінки факторной (ко)дисперсии"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє оцінки остаточной (ко)дисперсии"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє середні различия для апостериорных тестів"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє R Пирсона"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє рівні значущості"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє рівні значущості для апостериорных тестів"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє відхилення (або -2LogLikelihood) для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє середнішій"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє медиану"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє порівняння моделей між моделями і NULL моделлю"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє кількість пропущенных значень"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє розміру вибірки"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє стандартне відхилення"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє статистичну міру `R-квадрату` для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє статистичну міру `R` для моделей"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, представляє χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (по умолчанию) або `FALSE`, взвешивание кожноїосередку однаково або їхній взвешивание у відповідності з частотою осередків"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), добавляет лічильники к столбиковой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), добавляет середній значення к коробчатой диаграмме"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), помечает значити корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), позначити значити апостериорные порівняння"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тесту Шапиро-Уилка на рештах"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує однофакторный дисперсионный аналізу Фишера, котрий припускає рівні дисперсии"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконуєте тестів на однородность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тесту Левена на однородность дисперсий"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тестів Левена на однородность дисперсий"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує U-критерій Манна-Уитни"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує попарные порівняння"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тести Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тесту Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тесту Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тести Шапиро-Уилка на нормальность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує тести на сферичность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує t-критерій Уэлча"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), виконує ранговый тіст знаків Уилкоксона"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), завдає дані поверх граничних середній значень"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для оцінок коефіцієнтів моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для оцінки ставлення шансів коефіцієнта моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для оцінок коефіцієнта ставлення коефіцієнтів моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для стандартизированных оцінок коефіцієнта моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для коефіцієнтів моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительный интервал для оцінок моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графік корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графік корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графік отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє описательный графік"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє диаграмму путі моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє прогнозувати классификационную таблицю (або матрицу помилок)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют графік Q-Q многомерной нормальности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графік Q-Q решт"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графік ROC кривой"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє стандартизированную оцінку коефіцієнтів моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют стандартизированную оцінку для оцінок моделі"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє тесту z для различий між двома пропорціями"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє інформаційний критерій Aikaike (AIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє точное ставлення логарифмических шансів (вимагає установка точного 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє столбиковые диаграммы (тільки номинальные, порядковые переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє фактори Байеса"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє байесовские достовірні интервалы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє байесовский інформаційний критерій (BIC) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє диаграммы (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), вказажіть розміри ефекту Коэна d"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє тесту Боксу-Тидвелла на линейность логита"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє розміри ефекту Коэна d"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє процентаж шпальти"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы для порівняльний мір"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы для розмірів ефекту"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы для середнього"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы для різниці середніх"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє доверительные интервалы для розмірів апостериорного ефекту"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє плотность на графіку корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), надання графіків плотности (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графіки описательных статистик"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє описательные статистики"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), точечные графіки (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє розміру ефекту"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє розміру ефекту"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), надайте оценочные таблиці граничних середній значень"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют оцінки для перехватов факторів"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют оцінки для остаточных перехватов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє точный критерій Фишера"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє таблиці частот (тільки номинальные, порядковые переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє гамму"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє гистограммы (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє середні елемента"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє стандартний відхилення елемента"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє корреляции між елементами і рештами"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє tau-b Кендалла"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє критерій Мантеля-Хензеля для тренда"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє McDonald's ω"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє середній значення і стандартні відхилення"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє середній значення і стандартні помилки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє індекси модифікації для параметрів, не включених у модель"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` або `FALSE` (типово), вказують N найбільш екстремальних (найбільше та найменше) значень"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє процентили"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє Фи і Крамера V"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє апостериорные графіки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графіки Q-Q (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графіки решт Q-Q"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє квантили"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют графіки решт, де залежати переменная і кожна ковариата завдані на графік відносно стандартизированных решт."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляет результати тесту Дарбина-Ватсона для автокорреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє среднеквадратичную помилку (RMSE) для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє процентаж строк"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє p-значення Шапиро-Уилка"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляет статистику на графіку корреляционной матрицы"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляет зведену статистику для відстані Кука"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє результати тесту (значення t і ступені свободи) для апостериорных тестів"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє коефіцієнту сопряжения"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє різницю у пропорціях (доступно тільки для таблиць 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє очікувати кількість"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют экспоненциальную оцінку ставлення логарифмических шансів або оцінку ставлення шансів"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє экспоненциальную оцінку логарифма ставлення ризиків або оцінку ставлення ризиків"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє межквартильный діапазону"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє ексцес"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє ставлення правдоподобия"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє логарифмическое ставлення шансів (доступно тільки для таблиць 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє максимальное"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє середнішій"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє мінімуму"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє моду"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє порівняння моделей між моделями і NULL моделлю"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє кількість нагод"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє спостерігати значення"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє ставлення шансів (доступно тільки для таблиць 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), надайте комплексний тесту ANOVA для предикторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє комплексний тести ставлення правдоподобия для предикторов"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), забезпечує прогнозувати точність результатів, сгруппированных по значенню отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє прогнозувати чутливість результатів, сгруппированных по значенню отсечки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє прогнозувати специфичность результатів, сгруппированных по пороговому значенню"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє прогнозувати специфичность результатів, сгруппированных по пороговому значенню"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє площу під кривой ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє відносний ризик (доступно тільки для таблиць 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` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляют решти для спостерігати матрицы корреляции (т. е. різницю між очікувати матрицей корреляции і спостерігати матрицей корреляции)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє асиметрію"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє стандартне відхилення"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє стандартну помилку"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє статистичну міру `скорректированный R-квадрату` для моделей"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє суму"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє пороговые значення, котрі використовують у якості пороговых значень для рівнів залежати переменной"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє дисперсию"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє спільний проценти"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), предоставляет VIF і статистику толерантності коллинеарности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє графіки скрипки (тільки непрерывные переменные)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), вказажіть, каким була би α Кронбаха, якщо би елементу був викинутий"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), вказажіть, какой буде McDonald's ω, якщо предмет выпадет"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), представляє χ² з корекцією непрерывности"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), повідомляти зведення по различным групам"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), установите отсечку, використовувати для прогнозів"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показувати столбиковые графіки"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати результати тесту Бартлетта на сферичность"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати таблицю собственных значень"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати зведення факторів"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати межфакторные корреляции"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати результати міри адекватности вибірки (MSA) Кайзера-Мейера-Олкина (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати міри відповідності моделі і тесту"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), показати графік осыпи"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), сортировка факторных навантажень по розміру"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), тіст на однородность відхилень (т.е. тест Левена)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), переменные являються лічильниками"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию), повинні лі відображати лічильники"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` або `FALSE` (по умолчанию); виконати спільний тесту моделі"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Тестового значення"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Тестовому значенню"
            ],
            "> Test value": [
                "> Тестового значення"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Специфичность"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 исхода"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "таблиця (полу)приватної корреляционной матрицы"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "список, розділений запятыми (по умолчанию: 25,50,75), котрий вказувати процентили"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "графік корреляционной матрицы"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "графік корреляционной матрицы"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "таблиця корреляционной матрицы"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "формула, котрий містити термы для оцінки граничних середніх для (см. приміри)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "формула, котрий містити термы для оцінки граничних середніх, підтримує до трех переменных на терм"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "формула, котрий містити термы для виконання апостериорных тестів (см. приміри)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "формула, описывающая термы для включення у модель (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "список, котрий містити именованные списки, котрі визначають `позначку` фактора і `переменные`, належні цьому фактору"
            ],
            "a list containing vectors of strings that name the predictors that are added to the model. The elements are added to the model according to their order in the list": [
                "список, котрий містити вектори строк, котрі називають предикторы, добавляемые у модель. Елементи добавляются у модель у відповідності з їхнійпорядком у списку"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "список векторів символів, описывающих термы між суб'єктами для включення у модель"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "список векторів символів, описывающих апостериорные тести, котрі необходимо вычислить"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "список векторів символів, описывающих термы повторний вимірів для включення у модель"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "список списків, котрий визначати опорний рівні залежати переменной і всіх факторів"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "список списків, котрий визначати фактору і типу використовувати контрасту, один з `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` або `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "список списків, котрий визначати пари вимірів у `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "писок списків, котрий визначати остаточные ковариации, котрі необходимо оцінити"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "список списків, котрий визначати переменные, для котрих необходимо розрахувати оценочные граничні середні значення. Підтримує до трех переменных на терм."
            ],
            "a list of lists, where each list decribes a repeated measure (as a string) from `data` defined as `measure` and the particular combination of levels from `rm` that it belongs to (as a vector of strings) defined as `cell`": [
                "список списків, де кожнийсписок описывает котрий повторювати міру (у виду строки) з `data`, визначених як `measure`, і конкретну комбінацію рівнів з `rm`, к котрої вона принадлежит (у виду вектора строк), визначати як `cell`"
            ],
            "a list of lists, where each list describes the `label` (as a string) and the `levels` (as vector of strings) of a particular repeated measures factor": [
                "список списків, де кожнийсписок описывает `label` (у виду строки) і `levels` (у виду вектора строк) конкретного фактора повторний вимірів"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Малое значення p припускає порушення припущення о рівних дисперсиях"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Малое значення p припускає порушення припущення о нормальности"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Хороший набору корреляционных даних"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "число (по умолчанию: 0,1), виділите значення у таблиці `'corRes'` над цим значенням"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "число (по умолчанию: 0,3), скрыть факторные навантаження нижче цього значення"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "число (по умолчанию: 0,3), скрыть завантаження нижче цього значення"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "число (по умолчанию: 0,5), значення для нульової гіпотези"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "число (по умолчанию: 0), минимальное собственное значення фактора, котре повинне бути включене у модель"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "число (по умолчанию: 1), бета-априорный параметру 'a'"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "число (по умолчанию: 1), бета-априорный параметру 'b'"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "число (по умолчанию: 1), минимальное собственное значення для компонента, котрий буде включений у модель"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "число (по умолчанию: 3), виділити значення у таблицях `'modIndices'` над цим значенням"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "число від 0.01 до 2 (за замовчуванням 0.707), початкова ширина, яку буде використано для обчислення коефіцієнтів Байєса"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "число від 0,5 до 2 (по умолчанию 0,707), предыдущая ширина, використовувати прі розрахунку факторів Байеса"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "число від 0,5 до 2,0 (по умолчанию 0,707), предыдущая ширина, використовувати прі розрахунку факторів Байеса"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), котрий вказувати ширину доверительного интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), котрий вказувати ширину доверительного интервала для припускати граничних середніх"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), котрий вказувати ширину доверительного интервала, котрий використовує як `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительного интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), правдоподобная ширина интервала"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для розмірів ефекту"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для розмірів апостериорного ефекту"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для предствления"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "число від 50 до 99,9 (по умолчанию: 95), ширина доверительных интервалов для представлення"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "число, котрий визначати значення нульової гіпотези"
            ],
            "a parameter": [
                "параметр"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "можливе значення `'d'`; представляє коэновскую міру величини ефекту для апостериорных тестів"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "апостериорная таблиця"
            ],
            "a proportions table": [
                "таблиця пропорцій"
            ],
            "a q-q plot": [
                "графік q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Набір даних повторний вимірів ANOVA"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "строка (по умолчанию: `Залежати`), описывающая позначку, використовувати для залежати переменной на протязі всього аналізу"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "строка, именующая переменную у `data`, котрий містити лічильники, або NULL, якщо кожна строка представляє одне нагляд"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "строка, именующая залежати переменную від `data`, переменная повинна бути фактором"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "строка, именующая залежати переменную від `data`, переменная повинна бути числовой"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "строка, именующая залежати переменную у `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "строка, именующая залежати переменные у `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "строка, именующая групу або незалежну переменную у `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "зведення по групам"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "таблиця, котрий містити оценочные граничні середні значення"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "таблиця, котрий містити оцінки факторных ковариаций"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "таблиця, котрий містити оцінки пересечения факторів"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "таблиця, котрий містити міри відповідності"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "таблиця, котрий містити індекси модифікації для факторных навантажень, не включених у модель"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "таблиця, котрий містити індекси модифікації для остаточных ковариаций, не включених у модель"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "таблиця, котрий містити оцінки остаточных ковариаций"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "таблиця, котрий містити остаточные оцінки перехвата"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "таблиця, котрий містити решти для спостерігати корреляционной матрицы"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "таблиця, котрий містити критерій хи-квадрату для точного відповідності"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "таблиця, котрий містити статистику коллинеарности"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "таблиця з описательные статистики"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "таблиця, котрий містити факторные навантаження"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "таблиця, котрий містити описи групи"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "таблиця, котрий містити тести на однородность дисперсий"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "таблиця, котрий містити результати перевірки нормальности"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "таблиця, котрий містити тести нормальности"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "таблиця, котрий містити результати тесту Боксу-Тидвелла"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "таблиця, котрий містити результати t-тесту"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "таблиця результатів ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "таблиця результатів ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "таблиця порівняльний мір"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "таблиця тестів однородности дисперсий"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "таблиця тестів на однородность"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "таблиця тестів ставлення правдоподобия"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "таблиця пороговых коефіцієнтів моделі"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "таблиця коефіцієнтів моделі"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "таблиця тестів нормальности"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "таблиця прогнозувати класифікацій"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "таблиця прогностических мір"
            ],
            "a table of proportions": [
                "таблиця пропорцій"
            ],
            "a table of test results": [
                "таблиця результатів тесту"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "таблиця результатів 'номинального' тесту"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "таблиця описательных статистик"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "таблиця результатів тесту Фридмана"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "таблиця результатів гамма-тесту"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "таблиця результатів тау-b-тіста Кендалла"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "таблиця тесту Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "таблиця попарных порівнянь"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "таблиця пропорцій"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "таблиця пропорцій і результати тесту"
            ],
            "a table of the test results": [
                "таблиця результатів тесту"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "таблиця результатів тесту χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "вектор, котрий містити строки, именующие переменные, масштабированные у зворотнім порядку"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "вектор числ: очікувати пропорції"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих фактори між суб'єктами з `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "вектор строк, именующих котрий управляти переменные у `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "вектор строк, именующих ковариаты з `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "вектор строк, именующих ковариаты з `data`. Переменные повинні бути числовыми"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих фактори з `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "вектор строк, именующих фіксовані фактори з `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "вектор строк, именующих переменные повторний вимірів"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "вектор строк, именующих котрий цікавити переменные у `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "вектор строк, именующих переменные для корреляции у `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "вектор строк, именующих переменные, використовувати для розділення `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Точність"
            ],
            "Add New Block": [
                "Додати новий блок"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Додати новий фактору"
            ],
            "Add New Term": [
                "Додати новий терм"
            ],
            "Additional Options": [
                "Додаткові опции"
            ],
            "Additional Output": [
                "Додатковий виводу"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Додатковий статистики"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "Скоригований R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Все нагляди привязаны"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Альтернативна гіпотеза"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "масив таблиць контрастів"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "масив описательных графіків"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "масив таблиць екстремальних значень"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "масив частотных таблиць"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "масив груп графіків"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "масив конкретний результатів моделі"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "масив таблиць парных порівнянь"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "масив апостериорных таблиць"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "масив графіків Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "масив описательных графіків"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "масив оценочных граничних середній графіки + таблиці"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "масив постериорных графіків"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "зображення, котрий містити диаграмму путі моделі"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "зображення описательных графіків"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "целое число (по умолчанию: 1), кількість компоненту у моделі"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "целое число (по умолчанию: 1), кількість факторів у моделі"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "целое число (по умолчанию: 4), котрий визначати кількість рівний груп"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "ціле число (типово: 5), що задає кількість екстремальних значень"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Скучный набору даних ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Аналізи у комплекті з jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Андерсон і Рубин"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Дані по ирисам Андерсона"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Дисперсионный аналізу"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Оскільки між суб'єктами не вказані фактори, це допущение завжди виконується."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Припускати рівними (Фишера)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Перевірка припущень"
            ],
            "Assumptions": [
                "Припущення"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Принаймні одна переменная повинна мати два рівня"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Автокорреляция"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Автокорреляционный тесту"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Доступно тільки для таблиць 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "b параметру"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Столбиковый графік"
            ],
            "Bar plot": [
                "Столбиковый графік"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Столбиковые графіки"
            ],
            "Bar Type": [
                "Тип столбика"
            ],
            "Bartlett": [
                "Бартлетт"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "На основі собственного значення"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "На основі паралельного аналізу"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Фактор Байеса"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Фактор Байеса₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Байесовские статистики"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "бета 'a' параметру"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "параметр 'b' бета"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Між предметными факторами"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Компоненти між суб'єктами"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Ефекти між предметами"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Велика пятерка (Долан, Оорт, Крісло і Вихертс, 2009 г.)"
            ],
            "Binomial": [
                "Биномиальный"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Біноміальна логістична регресія"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Биномиальный тесту"
            ],
            "Binomial test": [
                "Биномиальный тесту"
            ],
            "Block {0}": [
                "Блок {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Блок 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Блоки"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Бонферрони"
            ],
            "Box plot": [
                "Коробчатый графік"
            ],
            "Box Plots": [
                "Коробчатый графік"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Тест Боксу-Тидвелла"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Тест Боксу-Тидвелла на линейность логит регрессии"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Тест Боксу на однородность ковариационных матриц"
            ],
            "Box's M test": [
                "M-тесту Боксу"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "М-критерій Боксу для однородности ковариационных матриц"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Жуки (Райан, Уайлд і Крист, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Осередки"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Центральна тенденція"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Квантили Хи-квадрату"
            ],
            "CI Lower": [
                "CI Нижній"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI Верхній"
            ],
            "Classification Table": [
                "Классификационная таблиця"
            ],
            "Classification table": [
                "Классификационная таблиця"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Классификационная таблиця – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "Коен d"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Column": [
                "Шпальта"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Переменная шпальти '{var}' містить менее 2 рівнів"
            ],
            "Columns": [
                "Шпальти"
            ],
            "columns": [
                "шпальти"
            ],
            "Columns compared": [
                "Порівняння шпальт"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Порівняльні виміру"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Порівняльний виміри (тільки 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Порівняти"
            ],
            "Comparison": [
                "Порівняння"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Порівняння засновані на оценочных граничних середніх"
            ],
            "Component": [
                "Компонент"
            ],
            "Component correlations": [
                "Корреляции компоненту"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Навантаження компоненту"
            ],
            "Component scores": [
                "Оцінки компоненту"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Статистики компоненту"
            ],
            "Component summary": [
                "Зведення по компонентам"
            ],
            "component(s)": [
                "компонент(ы)"
            ],
            "Components": [
                "Компоненти"
            ],
            "components": [
                "компоненти"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Доверительный интервал для середнішій"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Ширина доверительного интервала"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Доверительные интервалы"
            ],
            "Confidence level": [
                "Рівень доверительности"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "котрий Підтверджувати факторный аналізу"
            ],
            "Constraints": [
                "Обмеження"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Коефіцієнт сопряжения"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Таблиці сопряжения"
            ],
            "Contrasts": [
                "Контрасти"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Контрасти - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Переменные управління"
            ],
            "Control variables": [
                "Переменные управління"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "контроль за {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Відстань Кука"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Відстань Кука"
            ],
            "Correction": [
                "Поправка"
            ],
            "Corrections": [
                "Поправка"
            ],
            "Correlated": [
                "Коррелирует"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Коррелирует негативно"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Коррелирует позитивно"
            ],
            "Correlation": [
                "Корреляция"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Коефіцієнти корреляции"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Теплова карта корреляции"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Теплова карта корреляции"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Матрицы корреляции — це способу дослідити линейные ставлення між\nдві або понад непрерывных переменных."
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.\n\nFor each pair of variables, a Pearson's r value indicates the strength\nand direction of the relationship between those two variables. A\npositive value indicates a positive relationship (higher values of one\nvariable predict higher values of the other variable). A negative\nPearson's r indicates a negative relationship (higher values of one\nvariable predict lower values of the other variable, and vice-versa).\nA value of zero indicates no relationship (whether a variable is high\nor low, does not tell us anything about the value of the other\nvariable).\n\nMore formally, it is possible to test the null hypothesis that the\ncorrelation is zero and calculate a p-value. If the p-value is low, it\nsuggests the correlation co-efficient is not zero, and there is a linear\n(or more complex) relationship between the two variables.": [
                "Матрицы корреляции — це способу дослідити линейные ставлення між\nдві або понад непрерывных переменных.\n\nДля кожноїпари переменных значення r Пирсона вказує силу\nі направлення зв'язку між цими двома переменными. А\nпозитивне значення вказує на позитивну зв'язок (понад високі значення одного\nпеременная предсказывает понад високі значення другой переменной). отрицательный\nr Пирсона вказує на отрицательную зв'язок (понад високі значення одного\nпеременная предсказывает понад низкие значення другой переменной і навпаки).\nНульове значення вказує на відсутність зв'язку (независ]nимо від того, являється лі переменная високої\nабо низкий, нічого не говорить нам о цінності другого\nПеременная).\n\nПонад формально можна перевірити нульову гіпотезу о тому, що\nкорреляция рівний нулю, і вычислить p-значення. Якщо p-значення низкое,\nприпускає, що коефіцієнт корреляции не рівний нулю, і існує линейная\n(або понад складна) зв'язок між двома переменными."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Correlation type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Count": [
                "Лічильник"
            ],
            "Counts": [
                "Лічильники"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Лічильник (необязательно)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Лічильник не можучи бути неопределенным"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Лічильник не можучи бути отрицательным"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Лічильник повинен бути неотрицательным і кінцевим"
            ],
            "Covariates": [
                "Ковариаты"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "Кокс і Снелл R²"
            ],
            "Cramer's V": [
                "Крамер V"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Достовірний интервал"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Достовірний интервал"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "α Кронбаха"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "Кронбаха α (якщо елемент выпал)"
            ],
            "cubic": [
                "кубічний"
            ],
            "Cumulative %": [
                "Накопленный %"
            ],
            "Cut point values": [
                "Значення точки отсечки"
            ],
            "Cut points for": [
                "Точки отсечки для"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Отсечка"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Графік отсечки"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Графік отсечки"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Пороговое значення"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  ТАБЛИЦІ СОПРЯЖЕНИЯ ПАРНЫХ ВИБІРОК\n#\n#  Таблиці сопряжения\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Тест Макнемара\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# у якості альтернативи, опустите левую частину формули («Кількість»)\n# з формули, якщо кожна строка представляє одне нагляд:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  ТЕСТ ПРОПОРЦІЯ (2 ИСХОДА)\n#\n#  Биномиальный тіст\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Рівень    Лік    Підсумок    Пропорція    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Hₐ це пропорція ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Дані"
            ],
            "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#  котрий ПІДТВЕРДЖУВАТИ ФАКТОНЫЙ АНАЛІЗУ\n#\n#  Факторные навантаження\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  ФАКТОРНЫЕ ОЦІНКИ\n#\n#  Коварианты фактора\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  ПОДГОНКА МОДЕЛІ\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Виміри відповідності\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Сжатие даних"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "Набір даних наразі не зважений"
            ],
            "Data Summary": [
                "Зведення даних"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  БИНОМИАЛЬНАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Показники відповідності моделі\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНИЙ РЕЗУЛЬТАТИ МОДЕЛІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коефіцієнти моделі\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Оцінки представляють собою логарифмические шанси \"low = 1\"\n#    проти \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  МУЛЬТИНОМИАЛЬНАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Виміри відповідності моделі\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  СПЕЦИФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТИ МОДЕЛІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коефіцієнти моделі\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  ANOVA ДЛЯ ПОВТОРНИЙ ВИМІРІВ\n#\n#  Внутрисубъектные ефекти\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Сума квадратів    df    Середній квадрат    F    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Сума квадратів типу 3\n#\n#\n#\n#  Межсубъектные ефекти\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Сума квадратів    df    Середній квадрат    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Сума квадратів типу 3\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  ANOVA ДЛЯ ПОВТОРНИЙ ВИМІРІВ (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ)\n#\n#  Фридман\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  T-ТІСТ ПАРНЫХ ВИБІРОК\n#\n#  Т-тіст парных вибірок\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  ТАБЛИЦІ СОПРЯЖЕНИЯ\n#\n#  Таблиці сопряжения\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² тіст\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n#Альтернативне, опустите левую частину формули (`Freq`), якщо кожна строка\n#представляє собою одне нагляд:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  ТЕСТ ПРОПОРЦІЙ (N ИСХОДОВ)\n#\n#  Пропорції\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 Критерій відповідності\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  ДОСЛІДНИЦЬКИЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛІЗ\n#\n#  Факторные навантаження\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Використовує обертання 'облимин'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA (КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛІЗ)\n#\n#  Многомерные тести\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Одномерные тести\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  АНАЛІЗ ГОЛОВНИХ КОМПОНЕНТ\n#\n#  Навантаження компонент\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Примечание. Використане обертання 'варимакс'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  АНАЛІЗ НАДІЙНОСТІ\n#\n#  Статистики надійності ваговий\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА\n#\n#  Корреляционная матрица\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  ПРИВАТНА КОРРЕЛЯЦИЯ\n#\n#  Приватна корреляция\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Примечание. контроль для 'hp'\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  ЛОГ-ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Показники відповідності моделі\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНИЙ РЕЗУЛЬТАТИ МОДЕЛІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коефіцієнти моделі\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ\n#\n#  Описательные статистики\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  ЧАСТОТИ\n#\n#  Частоти передач\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Vths cjjndtncndbz vjltkb\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  КОНКРЕТНИЙ РЕЗУЛЬТАТИ МОДЕЛІ\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Коефіцієнти моделі\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA (КОВАРИАЦИОННЫЙ АНАЛІЗ)\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA (ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛІЗ)\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ОДНОСТОРОННИЙ АНОВА (НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ)\n#\n#  Крускал-Уоллис\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  T-ТІСТ НЕЗАЛЕЖНИЙ ВИБІРОК\n#\n#  Т-тіст незалежний вибірок\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ОДНОВЫБОРОЧНЫЙ т-ТІСТ\n#\n#  Одновыборочный Т-тіст\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛІЗ\n#\n#  Однофакторный дисперсионный аналіз (Уэлча)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Плотности розподілу для переменных"
            ],
            "Density": [
                "Плотность розподілу"
            ],
            "Dependent": [
                "Залежати"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Залежати переменная"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "Залежна змінна '{dep}' містить нескінченні значення"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Залежна змінна '{dep}' не містить даних (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "Залежна змінна '{dep}' містить тільки одне неповторюване значення (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "Залежна змінна '{dep}' повинна бути неперервною"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Позначка залежати переменной"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Залежати переменные"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Залежні змінні дуже сильно корелюють між собою"
            ],
            "deprecated": [
                "застарів"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Описательный графік"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Описательный графік"
            ],
            "Descriptives": [
                "Описательные статистики"
            ],
            "Descriptives are an assortment of summarising statistics, and visualizations which allow exploring the shape and distribution of data. It is good practice to explore your data with descriptives before proceeding to more formal tests.": [
                "Описательные статистики — це набір зведених статистичних даних і визуализаций, котрі дозволяють дослідити форму і розподіл даних. Хорошою практикою являється вивчення ваших даних з допомогою описательных елементів, перш ніж переходити к понад формальний тестам."
            ],
            "descriptives plot": [
                "графік описательных статистик"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Описательные графіки"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Описательные графіки"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Описательная таблиця"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Описательная таблиця"
            ],
            "Deviance": [
                "Девиантность"
            ],
            "Deviation": [
                "Відхилення"
            ],
            "df": [
                "df (ступенів свободи)"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "Різниця"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Різниця у 2 пропорціях"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Різниця у пропорціях"
            ],
            "Dispersion": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Distribution": [
                "Розподіл"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Не припускати рівними (Уэлч)"
            ],
            "drag variable here": [
                "перетащите сюди переменную"
            ],
            "drag variables here": [
                "перетащите сюди переменные"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Попарные порівняння Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Тест Дурбина-Ватсона на автокорреляцию"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Статистика DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Попарные порівняння Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Effect Size": [
                "Розмір ефекту"
            ],
            "Effect size": [
                "Розмір ефекту"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Собственное значення"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Собственные значення"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Собственные значення більше, чим"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Порожні клітинки між предметом дизайну: принаймні одне поєднання між рівнями фактора має 0 спостережень"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Рівні веса осередків"
            ],
            "equal groups": [
                "рівні групи"
            ],
            "error %": [
                "помилка %"
            ],
            "Error bars": [
                "Планки похибок"
            ],
            "Estimate": [
                "Оцінити"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Оцінка (логарифмическое ставлення шансів)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Оцінка (Логарифм ОР)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Расчетные граничні середні"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Расчетные граничні середні - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Оцінки"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Оцінки представляють собою логарифмические шанси …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Оцінки представляють собою логарифмические шанси \"{dep} = {level1}\" по порівнянню з \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Метод оцінки"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Виключити аналіз нагод за аналізом"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Виключити нагоди списком"
            ],
            "Excluded": [
                "Виключене"
            ],
            "Expected": [
                "Очікувати"
            ],
            "Expected counts": [
                "Очікувати кількість"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Очікувати пропорції"
            ],
            "Exploration": [
                "Дослідження"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Дослідницький факторный аналізу"
            ],
            "Extraction": [
                "Витяг"
            ],
            "Extreme values": [
                "Екстремальні значення"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Екстремальні значення"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Екстремальні значення $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "F-тесту"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "F-статистика не можучи бути розрахована"
            ],
            "Factor": [
                "Фактор"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Фактор '{factor}' має менше двох рівнів. Фактори повинні мати не менше двох рівнів"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Фактор '{factor}' повинен мати як мінімум 2 рівня"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' не містить даних (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' містить тільки один рівень (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' містить невикористані рівні (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Фактор {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Фактор 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Факторные корреляции"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Факторные оцінки"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Перехваты факторів"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Перехваты факторів"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Факторные навантаження"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Факторные навантаження – Індекси модифікації"
            ],
            "Factor scores": [
                "Факторные бали"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Факторные статистики"
            ],
            "Factor summary": [
                "Резюме факторів"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Варіації фактора = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "фактор(ы)"
            ],
            "Factors": [
                "Фактори"
            ],
            "factors": [
                "фактори"
            ],
            "Fisher's": [
                "Фишер"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Точный тесту Фишера"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Міри відповідності"
            ],
            "Fitted": [
                "Подогнан"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Фіксовані фактори"
            ],
            "Fixed number": [
                "Фіксований номер"
            ],
            "fixed parameter": [
                "фіксований параметру"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Позначити значити порівняння"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Позначити значити корреляции"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "позначити значити корреляции (p < 0,05) символами."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "позначіть значити апостериорные порівняння."
            ],
            "Frequencies": [
                "Частотний"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Частоти $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Таблиці частот"
            ],
            "Friedman": [
                "Фридман"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Полная інформація максимального правдоподобия"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Геймс-Хауэлл (неравные дисперсии)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тесту Геймс-Хауэлл – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Гамма"
            ],
            "General Options": [
                "Спільні настройки"
            ],
            "Generalised η²": [
                "Обобщенный η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Поєднане середнішій (простое кодирование)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Греенхоус-Геиссер"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Греенхоус-Геиссер ε"
            ],
            "Group": [
                "Група"
            ],
            "Group 1": [
                "Група 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Група 1 < Група 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Група 1 ≠ Група 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Група 1 > Група 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Група 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Описательные статистики групи"
            ],
            "Group Summary": [
                "Резюме групи"
            ],
            "Group summary": [
                "Резюме групи"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Группирующая переменная"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Группирующая переменная '{a}' має менее 2 рівнів після виключення пропущенных значень"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "Группирующая переменная '{a}' повинна мати рівне 2 рівня"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Группирующая переменная '{a}' не повинна також бути залежати переменной"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ – отрицательная корреляция"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ - позитивна корреляция"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ - пропорція {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Застосована поправка Холдейна-Анскомба"
            ],
            "Harman": [
                "Харман"
            ],
            "Helmert": [
                "Гельмерт"
            ],
            "hidden": [
                "прихований"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Скрыть завантаження нижче"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Виділити значення вище"
            ],
            "Histogram": [
                "Гистограмма"
            ],
            "Histograms": [
                "Гистограммы"
            ],
            "Holm": [
                "Пагорб"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Тест однородности дисперсий (Левен)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Тест на однородность"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Слід Хотеллинга"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Хьюн-Фельдт"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Хьюн-Фельдт ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Гіпотеза"
            ],
            "If item dropped": [
                "Якщо елемент впав"
            ],
            "in development": [
                "у розробці"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "включити cводку по групам"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Незалежні вибірки"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Т-тесту незалежний вибірок"
            ],
            "Indicator": [
                "Індикатор"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Початкові собственные значення"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Початкові собственные значення"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Межкомпонентные корреляции"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Межфакторные корреляции"
            ],
            "Intercept": [
                "Перехват"
            ],
            "Interval": [
                "Інтервал"
            ],
            "IQR": [
                "Межквартильное відстань"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "Елемент '{item}' містить тільки один рівень"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "Елемент '{item}' містить неопределенное кількість значень"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "Елемент '{item}' містить тільки пропущені значення"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "Елемент '{item}' не має відхилень"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "Елемент '{item}' повинен бути числовым"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "елемент {item} негативно коррелирует з спільною шкалою і, можливо, його наслідує поміняти місцями"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Статистики надійності елемента"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Статистики елемента"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Корреляция елементу-решту"
            ],
            "Items": [
                "Елементи"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "items {items} негативно коррелируют з спільною шкалою і, мабуть, повинні бути змінені"
            ],
            "Jittered": [
                "Разброс"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Тау Кендалла Б"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Кендалл Тау-B"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "KMO міра адекватности вибірки"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "KMO міра адекватности вибірки"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Крускал-Уоллис"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Ексцес"
            ],
            "Label outliers": [
                "Позначити викиди"
            ],
            "Layers": [
                "Шари"
            ],
            "Level": [
                "Рівень"
            ],
            "Level 1": [
                "Рівень 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Рівень 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Критерій Левена значимо (p < 0,05), що свідчить о порушенні припущення о рівних дисперсиях"
            ],
            "Likelihood": [
                "Правдоподобие"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Ставлення правдоподобия"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Тести ставлення правдоподобия"
            ],
            "linear": [
                "линейный"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Линейная регрессия"
            ],
            "Linear regression is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and one or more continuous and/or categorical explanatory variables. Other statistical methods, such as ANOVA and ANCOVA, are in reality just forms of linear regression.": [
                "Линейная регрессия використовує для вивчення взаимосвязи між непрерывной залежати переменной і одної або кількома непрерывными і/або категориальными незалежними переменными. Другие статистичний методи, такі як ANOVA і ANCOVA, направду являються просто формами линейной регрессии."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Логарифмическое ставлення шансів"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Логарифмическое ставлення шансів точное"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Лог-линейная регрессия"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Логистическая регрессия"
            ],
            "Lower": [
                "Нижняя"
            ],
            "lower bound": [
                "нижняя кордон"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "Манн-Уитни U"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Мантель-Хензель"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Тест Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Граничне середнішій"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Граничні середні"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Графіки граничних середніх"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Таблиці граничних середніх"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "Мочли W"
            ],
            "Max": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Максимальное правдоподобие"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "Макдональдс ω"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "Макдональдс ω (якщо елемент выпал)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "Макфадден R²"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "Тест Макнемара вимагає таблицю 2х2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "McNemar test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "Mean": [
                "Середнішій"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Середнішій ({ciWidth}% ДИКИЙ)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Різниця середніх"
            ],
            "Mean difference": [
                "Різниця середніх"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Середня дисперсия"
            ],
            "Mean score": [
                "Середній бал"
            ],
            "Mean Square": [
                "Середній квадрат"
            ],
            "Means": [
                "Середні"
            ],
            "Measure": [
                "Міра"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Міра 1 - Міра 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Міра 1 < Міра 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Міра 1 ≠ Міра 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Міра 1 > Міра 2"
            ],
            "Measures": [
                "Міри"
            ],
            "Median": [
                "Медиана"
            ],
            "Medians": [
                "Медианы"
            ],
            "Method": [
                "Метод"
            ],
            "Min": [
                "Мін"
            ],
            "Minimum": [
                "Мінімум"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Минимальный решту"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Минимальные решти"
            ],
            "Minimum value": [
                "Минимальное значення"
            ],
            "Missing": [
                "Пропущенный"
            ],
            "Missing Values": [
                "Пропущені значення"
            ],
            "Missing values": [
                "Відсутні значення"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Метод виключення пропущенных значень"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Метод виправлення пропущенных значень"
            ],
            "Mode": [
                "Мода"
            ],
            "Model": [
                "Модель"
            ],
            "Model Builder": [
                "Конструктор моделей"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Коефіцієнти моделі"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Порівняння моделей"
            ],
            "Model Fit": [
                "Відповідність моделі"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Показники відповідності моделі"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Міри відповідності моделі"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Конкретний результати моделі"
            ],
            "Model Terms": [
                "Термы моделі"
            ],
            "Model Test": [
                "Тест моделі"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Пороги моделі"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Пороги моделі"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Індекси модифікації"
            ],
            "Modification indices": [
                "Індекси модифікації"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Моделювання Монте-Карло"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Існує понад одної моди, повідомляє тільки о першій"
            ],
            "Most extreme": [
                "Найекстремальніший"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Полиномиальный"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Полиномиальная логистическая регрессия"
            ],
            "Multivariate Analysis of (Co)Variance (MANCOVA) is used to explore the relationship between multiple dependent variables, and one or more categorical and/or continuous explanatory variables.": [
                "Многофакторный аналізу (ко)дисперсии (MANCOVA) використовує для вивчення взаимосвязи між кількома залежати переменными і одної або кількома категориальными і/або непрерывными незалежними переменными."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Многомерные статистики"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Многомерные тести"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N исходов"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "Нагелькерке R²"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Ни один компоненту не має собственного значення большего, ніж {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Без поправок"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Фактори не визначені. М-тесту Боксу актуален тільки тоді, коли модель містить фактори."
            ],
            "Nominal": [
                "Номинальный"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Непараметрический"
            ],
            "None": [
                "Нi"
            ],
            "none": [
                "нi"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Нормально масштабируемые елементи"
            ],
            "Normality": [
                "Нормальность"
            ],
            "Normality test": [
                "Тест на нормальность"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Тест на нормальность (Шапиро-Уилк)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "Не всі коефіцієнти можна оцінити (ймовірно, через сингулярну підгонку)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Не доступно через занадто велику кількість випадків (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Недостатньо ступенів свободи для оцінки всіх ефектів моделі"
            ],
            "Number of Components": [
                "Кількість компоненту"
            ],
            "Number of components": [
                "Кількість компоненту"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Кількість екстремальних значень"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Кількість факторів"
            ],
            "Number of factors": [
                "Кількість факторів"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Кількість запитуваних екстремальних значень перевищує кількість рядків у даних."
            ],
            "Oblimin": [
                "Облимин"
            ],
            "oblimin": [
                "облимин"
            ],
            "Observed": [
                "Спостерігати"
            ],
            "Observed counts": [
                "Спостерігати підрахунки"
            ],
            "Observed scores": [
                "Спостерігати оцінки"
            ],
            "octic": [
                "октик"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Ставлення шансів"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Ставлення шансів"
            ],
            "of total": [
                "з всього"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Омнибусные тести ANOVA"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Омнибусные тести ставлення правдоподобия"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Омнибусный тесту"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Омнибусные тести"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "один з `'corr'` (по умолчанию), `'pos'`, `'neg'`, котрий визначати альтернативну гіпотезу; коррелирует, коррелирует позитивно, коррелирует негативно відповідно."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "один з `'part'` (по умолчанию) або `'semi'`, котрий вказувати типу приватної корреляции для розрахунку; приватна або получастная корреляция."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Одна або обидві групи не містять достаточного кількості наглядів"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Одна або обидві переменные не являються числовыми"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Одна або обидві переменные містять неопределенные значення"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Одна або обидві переменные не містять наглядів"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Одна або обидві переменные не містять достаточного кількості наглядів"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Не удалось оцінити один або кілька коефіцієнтів у моделі {modelNo} із-за полной коллинеарности."
            ],
            "one or more of `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, or `'bic'`; use CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% confidence interval, adjusted AIC, and BIC model fit measures, respectively": [
                "один або більше з `'cfi'`, `'tli'', `'srmr'', `'rmsea'', `'aic'' або `'bic'`; використовуйте CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% довірчий інтервал, скоригований AIC та BIC відповідно для оцінки відповідності моделі"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "один або більше \"eta\", \"partEta\" або \"omega\"; використовувати розміри ефекту η², часткові η² та ω² відповідно"
            ],
            "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": [
                "одне або більше з \"none\" (типово), \"GG\" або \"HF\"; не використовувати поправку р-значення, поправку р-значення Ґрінгауза-Ґайссера та поправку р-значення Гюйня-Фельдта для шеритичності, відповідно"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "один або декілька `` none'`, `'tukey' `(за замовчуванням), `'scheffe'`, `'bonf'` або `'holm'`; не використовуйте, виправлення Tukey, Scheffe, Bonferroni та Holm posthoc відповідно"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "один або декілька `` none '``, `'tukey'`, ``scheffe '`, `'bonf'` або `` 'holm'`; надати виправлення відповідно Tukey, Scheffe, Bonferroni та Holm Post Hoc"
            ],
            "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": [
                "один або кілька `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, або `'roy'`; використовують Pillai's Trace , Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, і Roy's Largest Root багатоваріантивної статистики, відповідно"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "один або кілька `` r2mf '`, 'r2cs'` або `'r2n' '; використовувати McFadden', Cox & Snell і Nagelkerke pseudo-R² відповідно"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Тести пропорцій одного зразка"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Один зразок T-Тесту"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Односторонній ANOVA"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Односторонній ANOVA (Рибалка)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Односторонній ANOVA (не параметричний)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Односторонній ANOVA (Велч)"
            ],
            "Options": [
                "Варіанти"
            ],
            "Ordinal": [
                "Порядковий"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Звичайний логістичний регіон"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Звичайні результати"
            ],
            "Outliers": [
                "Викиди"
            ],
            "Output": [
                "Вивід"
            ],
            "Overall": [
                "Загалом"
            ],
            "Overall model": [
                "Загальна модель"
            ],
            "Overall model test": [
                "Загальний тест моделі"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Загальний Модельний тест"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "р-значення"
            ],
            "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": [
                "Парні зразки"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Парні зразки таблиць непередбачених ситуацій"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Парні зразки T-Тесту"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Парні змінні"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Паралельні порівняння - $key"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Паралельні порівняння (Дурбін-Коновер)"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Паралельні порівняння (Дурбін-Коновер)"
            ],
            "Partial": [
                "Частковий"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Часткова кореляція"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Матриці часткової кореляції - це спосіб вивчення лінійних зв’язків\nміж двома або більше безперервними змінними під час контролю за іншими\nзмінними"
            ],
            "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.": [
                "Матриці часткової кореляції - це спосіб вивчення лінійних зв’язків\nміж двома або більше безперервними змінними під час контролю за іншими\nзмінними\n\nДля кожної пари змінних значення r Пірсона вказує на міцність\nі напрямок взаємозв'язку між цими двома змінними. А\nпозитивне значення вказує на позитивний зв’язок (більші значення однієї\nзмінної прогнозує більш високі значення іншої змінної). Негативний\nr Пірсона вказує на негативний зв’язок (більші значення однієї\nзмінної прогнозує нижчі значення іншої змінної та навпаки).\nЗначення нуля вказує на відсутність співвідношення (чи є змінна високою\nабо низький, нічого не говорить нам про цінність іншої\nзмінної).\n\nБільш формально можна перевірити нульову гіпотезу про те, що\nкореляція дорівнює нулю і обчислює р-значення. Якщо значення p низьке, воно\nприпускає, що коефіцієнт кореляції не дорівнює нулю, і існує лінійний\n(або більш складне) співвідношення між двома змінними."
            ],
            "partial η²": [
                "частковий η²"
            ],
            "Partial η²": [
                "Частковий η²"
            ],
            "Path diagram": [
                "Діаграма шляху"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Діаграма Шляху"
            ],
            "Pearson": [
                "Пірсон"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "Кореляцію Пірсона неможливо обчислити для нечислових значень"
            ],
            "Pearson's r": [
                "r Пірсона"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Пірсонова{}Кореляція"
            ],
            "Percentages": [
                "Відсотки"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Відсотки від загальної кількості"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Відсотки в межах {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Процетиль"
            ],
            "Percentile values": [
                "Процентильні значення"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Процентильні цінності"
            ],
            "Percentiles": [
                "Процентилі"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "виконати тест Манна-Вітні Ю."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "виконати тест на нормальність Шапіро-Вілка. Низьке p-значення говорить про те, що дані не з нормального розподілу."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "виконати загальний тест моделі."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "Виконати тест ANOVA Фішера (або те, що можна назвати \"нормальним\")."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "виконати тест Шапіро-Вілка на нормальність. Низьке значення p означає, що дані не належать до нормального розподілу."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "виконати тест Шапіро-Вілка на нормальність. Низьке значення p означає, що залишки розподілені ненормально."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "виконати t-критерії незалежних вибірок Стьюдента."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "виконати одновибіркові t-тести Стьюдента."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "виконати t-критерії для парних вибірок Стьюдента."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "виконати дисперсійний аналіз Велча."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "вони виконують тести Велча."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "виконувати знакові рангові тести Вілкоксона."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Фі та Крамер V"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Коефіцієнт Фі"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Слід Піллаї"
            ],
            "Plot": [
                "Графік"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "щільності графіка вздовж діагоналі графіка кореляційної матриці."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "побудувати графік даних разом із марґінальними середніми значеннями."
            ],
            "Plot Type": [
                "Тип графіка"
            ],
            "Plots": [
                "Графіки"
            ],
            "Polynomial": [
                "Поліноміальний"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Порівняння Post Hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Post Hoc тести"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Post Hoc тести – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Post-Hoc Модель Продуктивності"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Post-Hoc Тест"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Post-Hoc Тести"
            ],
            "Posterior": [
                "Постеріорний"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Постеріорний графік"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Постеріорні графіки"
            ],
            "Predicted": [
                "Прогнозовано"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Прогнозована ймовірність … = … (vs … = …)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Прогнозована ймовірність {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Прогнозоване значення"
            ],
            "Prediction": [
                "Прогнозування"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Прогнозні заходи"
            ],
            "Predictor": [
                "Предиктор"
            ],
            "Predictors": [
                "Предиктори"
            ],
            "Principal axis": [
                "Основна ось"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Факторинг головної осі"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Аналіз головних складових"
            ],
            "Prior": [
                "Попередній"
            ],
            "Prior width": [
                "Попередня ширина"
            ],
            "Probability": [
                "Ймовірність"
            ],
            "promax": [
                "промакс"
            ],
            "Promax": [
                "Промакс"
            ],
            "Proportion": [
                "Пропорція"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Тест пропорцій (2 результати)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Тест пропорцій (N результатів)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "надайте міру розміру ефекту Коена's для post-hoc тестів."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "забезпечити довірчий інтервал для різниці між середньою оцінкою та тестовим значенням."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "надати графік кореляційної матриці."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "надати тау-b Кендалла для кожноїкомбінації переменных."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "надати p-значення для кожногокоефіцієнта корреляции."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "надати значення r Пирсона для кожноїкомбінації переменных."
            ],
            "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.": [
                "надати графік Q-Q решт -- графік фактичний решт по порівнянню з тем, що можна було би очікувати, якщо би дані були *ідеально* нормально розподілені. Великий відхилення від диагональной лінії припускають, що дані не мають нормального розподілу."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "надати ρ Спирмена для кожноїкомбінації переменных."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "надати таблицю описательных характеристик для кожної переменной."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "надати таблицю расчетных граничних середніх."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "надати коефіцієнти Байеса для t-тестів Стьюдента для незалежний вибірок."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "надати коефіцієнти Байеса для одновыборочных t-критеріїв Стьюдента."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "надати коефіцієнти Байеса для t-тестів Стьюдента для парных вибірок."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "надати доверительные интервалы для r Пирсона."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "надати доверительные интервалы для розмірів ефекту"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "надати доверительные интервалы для различий середніх."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "представляє доверительные интервалы для розмірів апостериорного ефекту."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "представляє коефіцієнти корреляции на графіку матрицы корреляции."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "представляє описательные графіки для кожноїгрупи."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "представляє описательные графіки для кожної переменной."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "представляє описи для кожноїгрупи вимірів."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "представляє описательные статистики для кожноїгрупи."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "представляє описательные графіки."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "представляє розміри ефекту (D Коэна)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "представляє розміри ефекту (d Коэна)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "представляє критерій Левена на однородность дисперсий. Низкое значення p припускає, що групи мають неодинаковую дисперсию."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "представляє тести Левена на однородность дисперсий. Низкое значення p припускає, що групи мають неодинаковую дисперсию."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "представляє середні различия і стандартний помилки середніх различий."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "представляє середні различия з апостериорными тестами."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "представляє середні различия і стандартний помилки середніх различий між середньою оцінкою і тестовим значенням."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "представляє міри розміру ефекту; η², приватний η² або ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "представляє поправки p-значення для сферичности."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "представляє графіки расчетных граничних середніх."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "представляє апостериорные тести."
            ],
            "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.": [
                "надати Q-Q графіки решт - графік фактичний решт по порівнянню з тем, що можна було би очікувати, якщо би дані були *ідеально* нормально розподілені. Великий відхилення від диагональной лінії припускають, що дані не мають нормального розподілу."
            ],
            "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.": [
                "Надати Q-Q графіки решт - графік фактичних решт по порівнянню з тем, що можна було би очікувати, якби дані були *ідеально* нормально розподілені. Великий відхилення від діагональної лінії припускають, що решти не розподілені нормально."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "Представляє рівні значущості для апостеріорних тестів."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "Представляє тести на сферичність."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "Представляє результати іспитів (t-значення і ступені свободи) для апостеріорних іспитів."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "Представляє кількість нагод."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Псевдо R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Q-Q Графік"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Q-Q Графік"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Графік Q-Q, котрий оцінювати многомерную нормальность"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Графік QQ многомерной нормальности"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Q-Q графік решт"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Q-Q Графіки"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Q-Q Графіки"
            ],
            "quadratic": [
                "квадратичній"
            ],
            "quartic": [
                "біквадратній"
            ],
            "quartimax": [
                "квартимакс"
            ],
            "Quartimax": [
                "Квартимакс"
            ],
            "quintic": [
                "пятой ступеня"
            ],
            "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": [
                "Діапазон"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Ранговая бисериальная корреляция"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Ставлення ризиків (ОР)"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Ставлення ризиків (ОР)"
            ],
            "Ratio": [
                "Співвідношення"
            ],
            "Reference Level": [
                "Опорний рівень"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Опорний рівень (фиктивное кодирование)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Опорний рівні"
            ],
            "Regression": [
                "Регресивний"
            ],
            "Relative risk": [
                "Відносний ризик"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Аналіз надійності"
            ],
            "Repeated": [
                "Повторний"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "Аналіз повторних вимірів ANOVA"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "Аналіз повторних вимірів ANOVA (Непараметричний)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Осередки повторних вимірів"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Компоненти повторних вимірів"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Фактори повторних вимірів"
            ],
            "Report significance": [
                "Представляти значущість"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Представляти поєднане середнішій"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Представляти опорний рівень"
            ],
            "Residual": [
                "Решта"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Остаточних коваріацій"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Остаточних коваріацій"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Остаточних коваріацій – індекси модифікації"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Остаточної оцінки"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Остаточные перехваты"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Остаточные перехваты"
            ],
            "Residual plots": [
                "Графіки решт"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "Залишкова сума квадратів і/або ступенів свободи дорівнює нулю, що вказує на ідеальну відповідність"
            ],
            "Residuals": [
                "Решти"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Матрица спостерігати корреляции решт"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Решти від ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Матрица спостерігати корреляции решт"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Графіки решт"
            ],
            "Results": [
                "Результати"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "Зворотне масштабированный елемент"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Зворотне масштабированные елементи"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "RM-фактор {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "RM Фактор 1"
            ],
            "RMSE": [
                "СКО"
            ],
            "RMSEA": [
                "СКОА"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "СКОА 90% ДИКИЙ"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "ROC крива"
            ],
            "ROC Curve": [
                "ROC крива"
            ],
            "Rotation": [
                "Обертання"
            ],
            "Row": [
                "Строка"
            ],
            "Row number": [
                "Номер рядка"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Переменная строки '{var}' містить менее 2 рівнів"
            ],
            "Rows": [
                "Строки"
            ],
            "rows": [
                "строки"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "строки (по умолчанию) або шпальти на гистограмме по оси X"
            ],
            "Rows compared": [
                "Порівняння строк"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Самий великої корень Риючи"
            ],
            "Sample Size": [
                "Розмір вибірки"
            ],
            "Save": [
                "Зберегти"
            ],
            "scale": [
                "шкала"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Масштабний аналізу"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Масштабний коефіцієнту = першийіндикатору масштабу"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Статистики надійності ваговий"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Статистики масштабу"
            ],
            "Scheffe": [
                "Шеффе"
            ],
            "Score Component": [
                "Компонент оцінки"
            ],
            "Score Factor": [
                "Фактор оцінки"
            ],
            "Score for component": [
                "Оцінка для компоненти"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Оцінка фактора {i}. Оцінене з використанням методу {fsMethod}."
            ],
            "Scree plot": [
                "Графік каменистой осыпи"
            ],
            "Scree Plot": [
                "Графік каменистой осыпи"
            ],
            "SD": [
                "SD"
            ],
            "SE": [
                "SE"
            ],
            "SE difference": [
                "Різниця стандартний помилок (SE)"
            ],
            "Semipartial": [
                "Получастный"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Получастная корреляция"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Чутливість"
            ],
            "septic": [
                "сьомоїступеня"
            ],
            "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#  ПОРЯДКОВАЯ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ\n#\n#  Міри відповідності моделі\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  СПЕЦИФИЧЕСКИЕ РЕЗУЛЬТАТИ МОДЕЛІ\n#\n#  МОДЕЛЬ 1\n#\n#  Коефіцієнти моделі\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "шостоїступеню"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Шапиро-Уилк"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Многомерный тесту нормальности Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Шапиро-Уилк p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Тест Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Тест Шапиро-Уилка на многомерную нормальность"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Шапиро-Уилк W"
            ],
            "Side by side": [
                "Бік о бік"
            ],
            "Simple": [
                "Простій"
            ],
            "Simplimax": [
                "Симплимакс"
            ],
            "simplimax": [
                "симплимакс"
            ],
            "Simulations": [
                "Симуляции"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Зустрічається единичное відповідність; одна або кілька переменных-предикторов представляють собою линейную комбінацію других переменных-предикторов."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Помилка сингулярности. Тести на сферичность недоступны"
            ],
            "Skewness": [
                "Асиметрія"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Сортировать навантаження по розміру"
            ],
            "Spearman": [
                "Спирмен"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Спирмен ρ(rho)"
            ],
            "Specificity": [
                "Специфичность"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Корекція сферичности"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Корекція сферичности"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Тести на сферичность"
            ],
            "Split by": [
                "Розділити по"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Квадратичное відстань Махаланобиса"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Сума квадратичных навантажень (SS)"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "стек або разброс (по умолчанию), тип гистограммы"
            ],
            "Stacked": [
                "Штабель"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Стандартна оцінка"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Стандартне відхилення"
            ],
            "Standard Error": [
                "Стандартна помилка"
            ],
            "Standard error": [
                "Стандартна помилка"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Стандартизированная оцінка"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Стандартизированная оцінка"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Стандартизированные решти"
            ],
            "Statistic": [
                "Статистика"
            ],
            "statistic": [
                "статистика"
            ],
            "Statistics": [
                "Статистики"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Станд. відхилення"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Станд. помилка ексцесу"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Станд. помилка середнішій"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Станд. помилка середнішій"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Станд. помилка асиметрії"
            ],
            "Student's": [
                "Стьюдент"
            ],
            "Student's t": [
                "Стьюдент t"
            ],
            "Student's test": [
                "Тест Стьюдента"
            ],
            "Sum": [
                "Сума"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Сума квадратів"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Сума квадратів"
            ],
            "Sum score": [
                "Сума балів"
            ],
            "Summary": [
                "Резюме"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Т-тести"
            ],
            "t-value": [
                "t-значення"
            ],
            "ten Berge": [
                "тен Берге"
            ],
            "Term {0}": [
                "Терм {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Терм 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Тест на точное відповідність"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Результати тесту (t і df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Статистики тесту"
            ],
            "Test Value": [
                "Тестове значення"
            ],
            "Test value": [
                "Тестове значення"
            ],
            "Tests": [
                "Тести"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Тести сферичности"
            ],
            "th percentile": [
                "й процентиль"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Набір даних 'Ирисы' з R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "Переменная 'розділити по' '{var}' не містить даних."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "(необязательные) веса з `data`, котрі будуть використовувати у процесі підбора"
            ],
            "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 |": [
                "альтернативна і нульовий гіпотези;\n\n|              | Alternative (Hₐ)  | Null (H₀)          |\n|--------------|-------------------|--------------------|\n| ≠ Test value | Mean ≠ Test value | Mean = Test value  |\n| > Test value | Mean > Test value | Mean <= Test value |\n| < Test value | Mean < Test value | Mean >= Test value |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "альтернативна гіпотеза."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "альтернативна гіпотеза. Дозволяє проводити односторонние тести."
            ],
            "The Analysis of Covariance (ANCOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, one or more categorical\nexplanatory variables, and one or more continuous explanatory variables\n(or covariates). It is essentially the same analysis as ANOVA, but\nwith the addition of covariates.": [
                "Ковариационный аналіз (ANCOVA) використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной, одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменными і одної або кількома непрерывными котрий пояснювати переменными\n(або ковариатами). По суті, це такий ж аналізу, як і ANOVA, але з добавлением ковариатов."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Дисперсионный аналізу (ANOVA) використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменными."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.\n\nANOVA assumes that the residuals are normally distributed, and that the\nvariances of all groups are equal. If one is unwilling to assume that\nthe variances are equal, then a Welch's test can be used instead\n(However, the Welch's test does not support more than one explanatory\nfactor). Alternatively, if one is unwilling to assume that the data is\nnormally distributed, a non-parametric approach (such as Kruskal-Wallis)\ncan be used.": [
                "Дисперсионный аналізу (ANOVA) використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменными.\n\nANOVA припускає, що решти розподілені нормально, і що\nваріації всіх груп рівні. Якщо ви не хочете вважати, що\nваріації рівні, то вместо цього можна використати тест Уэлча.\n(Однак тест Уэлча не підтримує понад одного котрий пояснювати фактора).\nфакторів). У якості альтернативи, якщо нi жадоби припускати, що дані\nнормально розподілені, можна використати непараметрический підхід (наприклад, Kruskal-Wallis)."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.": [
                "Дисперсионный аналіз (ANOVA) використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменными. Цей 'односторонний ANOVA' являється спрощеної версією\nнормального ANOVA, котрий допускати тільки один котрий пояснювати фактор, однак\nтакож забезпечує Welch's ANOVA. Перевага ANOVA Уэлча складається у том, що\nне потрібно припускати, що дисперсии всіх груп рівні."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.\n\nFor convenience, this method allows specifying multiple dependent\nvariables, resulting in multiple independent tests.\n\nNote that the Welch's ANOVA is the same procedure as the Welch's\nindependent samples t-test.": [
                "Дисперсионный аналіз (ANOVA) використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменными. Цей 'односторонний ANOVA' являється спрощеної версією\nнормального ANOVA, котрий допускати тільки один котрий пояснювати фактор, однак\nтакож забезпечує Welch's ANOVA. Перевага ANOVA Уэлча складається у том, що\nне потрібно припускати, що дисперсии всіх груп рівні.\n\nДля вигоди цейметод дозволяє вказати кілька залежати\nпеременных, що приводить к кільком незалежний тестам.\n\nОбратите увагу, що ANOVA Уэлча являється такою ж процедурою, що і\nt-тест для незалежний вибірок ."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "фактори між суб'єктами (необязательно)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "межсубъектные умови моделі."
            ],
            "The Binomial test is used to test the Null hypothesis that the proportion of observations match some expected value. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportion must be some other value.": [
                "Биномиальный тіст використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що доля наглядів соответствует некоторому очікувати значенню. Якщо p-значення маленьке, це говорить о тому, що нульова гіпотеза ложна, і що истинная пропорція повинна бути якоїсь другой."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "категориальные котрий пояснювати (або незалежні) переменные."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "СІ середнього припускає, що вибіркові засоби слідують t-розподілу з N - 1 ступенями свободи"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для розмірів ефекту."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для розмірів апостериорного ефекту."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "ширина доверительного интервала."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "непрерывные котрий пояснювати (або незалежні) переменные, також відомі як ковариаты."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "контрасти для застосування."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "котрий цікавити котрий управляти переменные."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "підрахунки у `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "ковариаты (вказівка їх робить ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "ковариаты з `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Значення отсечки установлено на {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "дані у форматі фрейма"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Набір даних містить 0 рядків (після видалення рядків з відсутніми значеннями)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Набір даних містить 0 рядків (або всі рядки містять відсутні значення)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Залежати переменная '{}' має понад двох рівнів; биномиальная логистическая регрессия можучи бути виконана тільки для залежати переменных з двома рівнями."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Залежати переменная '{dep}' має котрий наслідувати порядок: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "Залежати переменная \"{dep}\" має тільки два рівня, розглянете можливість виконання биномиальной логистической регрессии."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "залежати переменная від `data`, переменная повинна бути числовой"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "залежати переменная від `data`, переменная повинна бути числовой (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "залежати переменная. Для ANCOVA вони будуть непрерывными."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "залежати переменная. Для ANOVA вони будуть непрерывными."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "залежати переменные -- для кожної вказаної залежати переменной виконується окремий t-тіст."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "залежати переменные (не обязательно прі використанні формули, см. приміри)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "залежати переменные. Для ANOVA вони будуть непрерывными."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "планки похибок для побудови маргінальних середній значень."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "пояснювальні ковариаты (не обязательны прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "поясняющие фактори у `'даних'` (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "котрий пояснювати або незалежна переменная. Для ANOVA буде категориальной."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "\"котрий пояснювати або незалежні переменные. Для ANOVA вони будуть категориальными."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "фіксовані фактори з `data`"
            ],
            "The Friedman test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable and a categorical explanatory variable, where the explanatory variable is 'within subjects' (where multiple measurements are from the same subject). It is analagous to Repeated Measures ANOVA, but with the advantage of being non-parametric, and not requiring the assumptions of normality or homogeneity of variances. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "Тест Фридмана використовує для вивчення взаимосвязи між непрерывной залежати переменной і категориальной котрий пояснювати переменной, де котрий пояснювати переменная 'всередині суб'єктів' (коли кілька вимірів проводять у одного і того ж суб'єкту). Цейметод аналогічний методу повторний вимірів ANOVA, але має то перевага, що являється непараметрическим і не вимагає припущень о нормальности або однородности дисперсий. Однак у він є обмеження: він можучи одночасно перевіряти тільки одну котрий пояснювати переменную."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "группирующая переменная з двома рівнями (необязательно прі використанні формули, см. приміри)"
            ],
            "The Kruskal-Wallis test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and a categorical explanatory variable. It is analagous to ANOVA, but with the advantage of being non-parametric and having fewer assumptions. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "Тест Крускала-Уоллиса використовує для вивчення взаимосвязи між непрерывной залежати переменной і категориальной котрий пояснювати переменной. Він аналогічний ANOVA, але має то перевага, що являється непараметрическим і має менше допущений. Однак у він є обмеження: він можучи одночасно перевіряти тільки одну котрий пояснювати переменную."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "позначка, використовувати для залежати переменной."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "синтаксис lavaan, використовувати для подгонки моделі"
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each analysis. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "метод виключення пропущених значень. `Analysis by analysis` виключає пропущені значення з кожного аналізу. `Listwise` виключає рядок зі всіх аналізів, якщо одне з її значень відсутнє."
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each variable. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "метод виключення пропущених значень. `Analysis by analysis` виключає пропущені значення з кожної змінної. `Listwise` виключає рядок зі всіх аналізів, якщо одне з її значень відсутнє."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "умови, складові модель."
            ],
            "the model terms which make up the model. By default a full factorial model is created, but here the exact terms making up the model can be adjusted.": [
                "умови, складові модель. По умолчанию створюється полная факторная модель, але здесь можна налаштувати точные члени, складові модель."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "пари вимірів - для кожноїпари вимірів виконується окремий t-тесту."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "апостериорные поправки множественных порівнянь для використання."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "початкова ширина для Байєсівських факторів t-критерію Стьюдента. Потрібне значення від 0.01 до 2.0, за замовчуванням 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.": [
                "априорная ширина для байесовских факторів t-критерію Стьюдента. Вимагає значення від 0,5 до 2,0, по умолчанию 0,707."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.": [
                "ANOVA з повторний вимірами використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменных, де одна або кілька котрий пояснювати переменных\n'всередині суб'єктів' (коли кілька вимірів проводять у одного і того ж\nсуб'єкту). Окрім того, цейаналіз дозволяє включати у себе\nковариаты, що також дозволяє використати ANCOVA для повторний вимірів."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.\n\nThis analysis requires that the data be in 'wide format', where each\nrow represents a subject (as opposed to long format, where each\nmeasurement of the dependent variable is represented as a row).\n\nA non-parametric equivalent of the repeated measures ANOVA also exists;\nthe Friedman test. However, it has the limitation of only being able to\ntest a single factor.": [
                "ANOVA з повторний вимірами використовує для вивчення взаимосвязи\nміж непрерывной залежати переменной і одної або кількома категориальными\nкотрий пояснювати переменных, де одна або кілька котрий пояснювати переменных\n'всередині суб'єктів' (коли кілька вимірів отримані від одного і того ж\nсуб'єкту). Окрім того, цейаналіз дозволяє включати у себе\nковариаты, що також дозволяє використати ANCOVA для повторний вимірів.\n\nЦейаналіз вимагає, щоб дані були представлені у 'широкім форматі', де кожна\nстрока представляє суб'єкту (у відміну від довгого формату, де кожневимір залежати переменной представлене у виду строки).\n\nІснує також непараметрический еквівалент ANOVA з повторний вимірами;\nтест Фридмана. Однак він має обмеження у том, що можучи тестировать тільки\nтестировать тільки один фактор."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "дизайн повторний вимірів."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Повторний виміри мають тільки два рівня. Припущення о сферичности завжди виконується, коли котрий повторюватися виміри мають тільки два рівня"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Повторний виміри мають тільки два рівня. Припущення о сферичности завжди виконується, коли котрий повторюватися виміри мають тільки два рівня."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "міри повторний вимірів."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "термы повторний вимірів моделі."
            ],
            "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.": [
                "Незалежний выборочный t-тест Стьюдента (іноді його називають двухвыборочным\nt-тестом) використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що дві групи мають однакове середній значення. Низкое p-значення говорить о тому, що нульова гіпотеза не вірна,\nі, следовательно, групові середні различны."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.\n\nThe Student's independent t-test assumes that the data from each group\nare from a normal distribution, and that the variances of these groups\nare equal. If unwilling to assume the groups have equal variances, the\nWelch's t-test can be used in it's place. If one is additionally\nunwilling to assume the data from each group are from a normal\ndistribution, the non-parametric Mann-Whitney U test can be used instead\n(However, note that the Mann-Whitney U test has a slightly different\nnull hypothesis; that the distributions of each group is equal).": [
                "Незалежний выборочный t-тест Стьюдента (іноді його називають двухвыборочным\nt-тест) використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що дві групи мають однакове середній значення. Низкое p-значення говорить о тому, що нульова гіпотеза не вірна,\nі, следовательно, групові середні различны.\n\nНезалежний t-тест Стьюдента припускає, що дані кожноїгрупи\nмають нормальне розподіл, і що дисперсии цихгруп\nрівні. Якщо ви не хочете вважати, що групи мають рівні дисперсии, \nвместо його можна використати t-тест Уэлча.\nЯкщо небажане припускати, що дані кожноїгрупи мають нормальне розподіл, вместо його можна використати непараметрический U-тест Манна-Уитни.\n(Однак обратите увагу, що U-тест Манна-Уитни має кілька іншу\nнульову гіпотезу о тому, що розподіли кожноїгрупи рівні)."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що\nистинное середнішій рівно визначеному значенню (зазвичай нулю). Низкое\np-значення припускає, що нульова гіпотеза не вірна, і поэтому\nистинное середнішій повинне відзначатися від тестового значення."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.\n\nThe Student's One-sample t-test assumes that the data are from a normal\ndistribution -- in the case that one is unwilling to assume this, the\nnon-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place (However,\nnote that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different null\nhypothesis; that the *median* is equal to the test value).": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що\nистинное середнішій рівно визначеному значенню (зазвичай нулю). Низкое\np-значення припускає, що нульова гіпотеза не вірна, і поэтому\nистинное середнішій повинне відзначатися від тестового значення.\n\nОдновыборочный t-тест Стьюдента припускає, що дані мають нормальне розподіл\n- у разі, якщо людина не бажає цього передбачити, можна використати\nнепараметрический критерій Wilcoxon signed-rank можучи бути використаний вместо його (однак,\nобратите увагу, що непараметрический метод Wilcoxon signed-rank має кілька іншу нульову\nгіпотезу о тому, що *медиана* рівна тестовому значенню)."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (іноді називати\nt-тест залежати вибірок) використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що\nрізниця між парами вимірів рівний нулю. Низкое значення p-value\nговорить о тому, що нульова гіпотеза не вірна, і що\nрізниця між парами вимірів не рівний нулю."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.\n\nThe Student's paired samples t-test assumes that pair differences follow\na normal distribution -- in the case that one is unwilling to assume\nthis, the non-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place\n(However, note that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different\nnull hypothesis; that the two groups of measurements follow the same\ndistribution).": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (іноді називати\nt-тест залежати вибірок) використовує для перевірки нульовий гіпотези о тому, що\nрізниця між парами вимірів рівний нулю. Низкое значення p-value\nговорить о тому, що нульова гіпотеза не вірна, і що\nрізниця між парами вимірів не рівний нулю.\n\nУ t-тесті Стьюдента для парных вибірок припускає, що различия між парами вимірів\nмають нормальне розподіл - у разі, якщо ви не бажаєте цього допускати\nвместо його можна використати непараметрический критерій Wilcoxon signed-rank.\n(Однак, обратите увагу, що у методу Wilcoxon signed-rank трохи другая\nнульова гіпотеза; що дві групи вимірів мають однакове\nрозподілу)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "термы для надання припускати граничний коштів. Здесь ви можете вказати кілька термов."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "тестове значення для перевірки (зазвичай нуль)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "тип корреляции для розрахунку"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "тип суми квадратів для використання; Тип 1, 2 або 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "тип суми квадратів для використання; Тип 2 або 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "котрий Підлягати об'єкт `aov`"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "Переменная {var} не можучи розглядатися як числовая. Графіки, котрі очікують числовых даних, не будуть створені для цієї переменной."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "переменная інтересу у `data` (необязательно прі використанні формули, см. приміри)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "переменная, котрий визначати групи; повинне бути 2 рівня."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для використання у якості шпальт у таблиці сопряжения (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для використання у якості підрахунку у таблиці сопряжения (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменная для використання у якості строк у таблиці сопряжения (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Переменные {vars} нельзя розглядати як числовые. Графіки, котрі очікують числовых даних, не будуть створені для цих переменных."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "переменные інтересу -- для кожної вказаної переменной виконується окремий t-тіст."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "переменные інтересу."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "переменные, використовувати для розділення таблиці сопряжения (необязательно прі наданні формули, см. приміри)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "ширина доверительных интервалов."
            ],
            "The χ² Goodness of fit test (not to be confused with the χ² test of independence), tests the Null hypothesis that the proportions of observations match some expected proportions. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportions are different to those tested.": [
                "Критерій відповідності χ² (не путать з критерієм незалежності χ²) перевіряє нульову гіпотезу о тому, що пропорції наглядів соответствуют некоторым очікувати пропорціям. Якщо p-значення низкое, це говорить о тому, що нульова гіпотеза ложна і що истинные пропорції відзначаються від перевіряти."
            ],
            "The χ² test of association (not to be confused with the χ² goodness of fit) is used to test whether two categorical variables are independent or associated. If the p-value is low, it suggests the variables are not independent, and that there is a relationship between the two variables.": [
                "χ² тіст асоціації (не путать з χ² критерієм відповідності) використовує для перевірки того, являються чи дві категориальные переменные незалежними. Якщо p-значення низкое, це припускає, що переменные не являються незалежними і що між двома переменными існує взаимосвязь."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Теоретичні квантили"
            ],
            "This module represents the analyses included with jamovi. It contains many common analyses (such as t-tests, ANOVAs, regression, correlation matrices, proportion tests, contingency tables, factor analysis, etc).": [
                "Цеймодуль представляє аналізи, включені у jamovi. Він містить безліч спільний аналізів (таких як t-тести, ANOVA, регрессия, корреляционные матрицы, тести пропорцій, таблиці сопряжения, факторный аналіз і т. д.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Поріг"
            ],
            "Thresholds": [
                "Пороги"
            ],
            "Thurstone": [
                "Терстон"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² Тюра"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Толерантність"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Замало наглядів (N < 3) для розрахунку статистики"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Замало наглядів для підрахунку статистики. Кожна (під)група повинна мати як мінімум столько наглядів, скільки залежати переменных."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Замало вибірок для вычисления статистики (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Замало вибірок для розрахунку статистики (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Забагато наглядів (N > 5000) для розрахунку статистики"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Забагато вибірок для вычисления статистики (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Забагато вибірок для розрахунку статистики (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Ріст зубів"
            ],
            "Total": [
                "Всього"
            ],
            "total_pc (default), column_pc, or row_pc. Use respectively percentages `of total`, `within columns`, or `within rows` for the bar plot y-axis.": [
                "total_pc (по умолчанию), column_pc або row_pc. Використайте відповідно проценти `'від спільного числа'`, `'у межах шпальт'` або `'у межах строк'` для оси Y солбикового графіка."
            ],
            "Tukey": [
                "Тьюки"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Тьюки (рівні дисперсии)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тіст Тьюки – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Тип {ssType} сум квадратів"
            ],
            "Type 1": [
                "Тип 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Тип 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Тип 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Тип 3 суми квадратів"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Неможливо розділити непрерывной переменной"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Унікальність"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Одномерные тести"
            ],
            "Upper": [
                "Верхній"
            ],
            "upper bound": [
                "верхняя кордон"
            ],
            "Value": [
                "Значення"
            ],
            "value": [
                "значення"
            ],
            "values": [
                "значення"
            ],
            "Values are counts": [
                "Значення і лічильники"
            ],
            "Variable": [
                "Переменная"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "Переменная '{var}' не містить даних"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "Переменная містить неопределенные значення"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "Переменная не містить достаточного кількості наглядів"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "Переменная не числовая"
            ],
            "Variables": [
                "Змінні"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Переменные у шпальтах"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Переменные у строках"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Переменные повинні мати як мінімум два рівня"
            ],
            "Variance": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Variances": [
                "Дисперсии"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "відхилення від контрольних переменных удаляется тільки з переменных у шпальтах"
            ],
            "Varimax": [
                "Варимакс"
            ],
            "varimax": [
                "варимакс"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Скрипка"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "взвешивать кожнуосередок однаково. (Осередки взвешиваются у відповідності з частотою осередків по умолчанию.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                "Змінна ваги"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Виважене по '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Ваги"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Веса (необязательно)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Ваги містять від'ємні значення. Від'ємні ваги не допускаються."
            ],
            "Welch's": [
                "Уэлч"
            ],
            "Welch's t": [
                "Уэлч t"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Ранг Уилкоксона"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Уилкоксон ранговый тест знаків"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "Вилкоксон W"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Лямбда Уилкса"
            ],
            "within column": [
                "у шпальтах"
            ],
            "within rows": [
                "у строках"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Внутрисубъектные ефекти"
            ],
            "X-Axis": [
                "X-ось"
            ],
            "X-axis": [
                "X-ось"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "Y-axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (по умолчанию) або ypc. Використайте відповідно `'кількість'` або `'проценти'` для столбиковой диаграммы по оси Y"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "z-тесту різниця у 2 пропорціях"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "z-тесту на різницю у 2 пропорціях"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "z-тесту доступний тільки для таблиць 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 корекція непрерывности"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "Критерій відповідності χ²"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "Критерій відповідності χ²"
            ],
            "χ² test": [
                "χ² тесту"
            ],
            "χ² test of association": [
                "χ² тесту асоціації"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Тест χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Фактор"
            ]
        }
    },
    "code": "uk"
}