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    "domain": "messages",
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            "'{col}' contains infinite values": [
                "‘{col}’ contiene infinitos valores"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "‘{col}’ contiene valores perdidos"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "‘{col}’ solo contiene valores perdidos"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "‘{col}’ solo contiene un valor único"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "El método de extracción ‘{method}’ se usó en combinación con una rotación ‘{rotation}’"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Se utilizó la rotación ‘{rotation}’"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' contiene valores negativos. Pesos negativos no se permiten."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Tau B de Kendall"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r de Pearson"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho de Spearman"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "IC {ciWidth}% Inferior"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "IC {ciWidth}% de la media {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "IC {ciWidth}% Superior"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "Intervalo de Confianza al {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "Intervalos de Confianza al {ciWidth}%"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} y {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, y {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} par(es) de valores estaban repetidos"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{type} puntuación basada en las variables {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (invertida)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} del modelo de regresión logística binomial{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} del modelo de regresión lineal{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, una cola"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Correcto"
            ],
            "% of Total": [
                "% del Total"
            ],
            "% of total": [
                "% del total"
            ],
            "% of Variance": [
                "% de la Varianza"
            ],
            "% within column": [
                "% de columna"
            ],
            "% within row": [
                "% de fila"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'o `'3'` (por defecto), la suma de cuadrados a utilizar"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` o `'3'` (predeterminado), la suma de cuadrados a usar"
            ],
            "`'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'` (predeterminado), `'oneGreater'` o `'twoGreater'`, la hipótesis alternativa; el grupo 1 es diferente al grupo 2, el grupo 1 es mayor que el grupo 2 y el grupo 2 es mayor que el grupo 1 respectivamente"
            ],
            "`'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'` (predeterminado), `'oneGreater'` o `'twoGreater'`, la hipótesis alternativa; medida 1 diferente de la medida 2, medida 1 mayor que la medida 2 y medida 2 mayor que la medida 1 respectivamente"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (predeterminado), `'gt'` o `'lt'`, la hipótesis alternativa; diferente a `testValue`, mayor que `testValue` y menor que `testValue` respectivamente"
            ],
            "`'facVar'` or `'facInd'`, how to contrain the model; `'facVar'` fixes the factor variances to one, `'facInd'` fixes each factor to the scale of its first indicator.": [
                "`'facVar'` o `'facInd'`, cómo restringir el modelo; `'facVar'` fija las varianzas de los factores a uno, `'facInd'` fija cada factor a la escala de su primer indicador."
            ],
            "`'listwise'` or `'fiml'`, how to handle missing values; `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing, `'fiml'` uses a full information maximum likelihood method to estimate the model.": [
                "`'listwise'` o `'fiml'`, cómo manejar los valores faltantes;`'listwise'` excluye una fila de todos los análisis si falta una de sus entradas, `'fiml'` usa un método de máxima verosimilitud de información completa para estimar el modelo."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "` ‘means’` (predeterminado) o `'medians’`, las barras de error para usar en la gráfica"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (predeterminado), `'ml'` o `'pa'` utilizan respectivamente 'residuo mínimo , 'máxima verosimilitud’ o ’eje principal' como método de extracción de factores"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (predeterminado) o `'se'`. No utilice barras de error, utilice intervalos de confianza o utilice errores estándar en las gráficas de medias marginales, respectivamente"
            ],
            "`'none'`, `'gamesHowell'` or `'tukey'`, which post-hoc tests to provide; `'none'` shows no post-hoc tests, `'gamesHowell'` shows Games-Howell post-hoc tests where no equivalence of variances is assumed, and `'tukey'` shows Tukey post-hoc tests where equivalence of variances is assumed": [
                "`'none'`, `'gamesHowell'` o `'tukey'`, que pruebas post-hoc se proporcionan; `'none'` no muestra pruebas post-hoc, `'gamesHowell'` muestra pruebas de post-hoc de Games-Howell donde no se asume equivalencia de varianzas, y `'tukey'` muestra pruebas post-hoc de Tukey donde se asume equivalencia de varianzas"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (predeterminado), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'', o `'simlimax'`, la rotación a usar en la estimación"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (predeterminado), o `'simlimax'`, la rotación a usar en la estimación"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (predeterminado), `'greater’` o` ‘less’`, la hipótesis alternativa"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "` ‘parallel’` (predeterminado), `'eigen'` o` ‘fixed’`, la forma de determinar el número de factores"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing": [
                "`'perAnalysis'` o `'listwise'`, cómo manejar los valores perdidos; 'perAnalysis'` excluye los valores perdidos para las variables dependientes individuales,`'listwise'` excluye una fila de todos los análisis si una de sus entradas es desaparecido"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing.": [
                "`'perAnalysis'` o `'listwise'`, cómo manejar los valores perdidos; 'perAnalysis'` excluye los valores perdidos para las variables dependientes individuales,`'listwise'` excluye una fila de todos los análisis si una de sus entradas es desaparecido."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (predeterminado) o `'grandMean'`, codificación de la intersección. O crea contraste para que la intersección represente el nivel de referencia o la media global"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "` ‘rows’` o `'columns’` (predeterminado), muestra las variables en las filas o en las columnas (predeterminado)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (predeterminado), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, o `'Harman'` usan respectivamente el método 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', o 'Harman' para estimar las puntuaciones de los factores"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`columns` or `rows` (default), compare columns/rows in difference of proportions or relative risks (2x2 tables)": [
                "`columns` o `rows` (predeterminado), compara en columnas/filas la diferencia de proporciones o riesgos relativos (tablas 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Coeficientes del Modelo - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Coeficientes del Modelo - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proporciones - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (por defecto) o `FALSE`, añadir etiquetas con el número de columna a los valores extremos en el gráfico de caja"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, realiza pruebas t de Student"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, realiza el ANOVA unidireccional de Welch que no asume varianzas iguales"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona los valores ‘Z’ y ‘p’ para las estimaciones del modelo"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona una prueba de chi-cuadrado para un ajuste exacto que compara el modelo con el modelo de ajuste perfecto"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona un intervalo de confianza para las medias marginales estimadas"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona el Criterio de información de Aikaike (AIC) para los modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona el α de Cronbach"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE” (predeterminado) o `FALSE`, proporciona gráficas de medias marginales estimadas"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona estimaciones de las (co) varianzas de los factores"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona estimaciones de las (co) varianzas de los residuos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona diferencias medias para pruebas post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la R de Pearson"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona niveles de significación"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona niveles de significación de las pruebas post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la desvianza (o -2LogLikelihood) para los modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la media"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la mediana"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la comparación del modelo entre los modelos y el modelo NULL"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona el número de valores perdidos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona el tamaño de la muestra"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la desviación estándar"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la medida estadística `R-squared` para los modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona la medida estadística `R` para los modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, proporciona χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (predeterminado) o `FALSE`, pese cada celda por igual o péselos de acuerdo con la frecuencia de la celda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), agrega frecuencias a los gráficos de barras"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), agrega la media al diagrama de cajas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), marca las correlaciones significativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), marca las comparaciones post-hoc significativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza una prueba de Shapiro-Wilk en los residuales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza el ANOVA unidireccional de Fisher que asume varianzas iguales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de homogeneidad"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza la prueba de Levene para la homogeneidad de las varianzas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza las pruebas de Levene para la homogeneidad de las varianza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas U de Mann-Whitney"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza comparaciones por pares"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de normalidad Shapiro-wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de normalidad de Shapiro-wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de esfericidad"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza las pruebas t de Welch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), realiza pruebas de rango con signo de Wilcoxon"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), grafica los datos encima de las medias marginales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para las estimaciones de los coeficientes del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para las estimaciones del coeficiente de la razón de odds del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para las estimaciones de la relación de tasa de coeficiente del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para las estimaciones estandarizadas del coeficiente del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para los coeficientes del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un intervalo de confianza para las estimaciones del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una gráfica de matriz de correlación"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una gráfica de correlación"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una gráfica de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una gráfica descriptiva"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un diagrama de flujo del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una tabla de clasificación prevista (o matriz de confusión)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una gráfica Q-Q de normalidad multivariante"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un gráfico Q-Q de residuos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona un gráfico de curva ROC"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una estimación estandarizada de los coeficientes del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una estimación estandarizada para las estimaciones del modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una prueba z para las diferencias entre dos proporciones"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el Criterio de información de Aikaike (AIC) para los modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona una relación de probabilidades de registro exacta (requiere la instalación de exact2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos de barras (solo variables nominales y ordinales)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona factores de Bayes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de credibilidad Bayesianos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el Criterio de información bayesiano (BIC) para los modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona diagramas de caja (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba Box-Tidwell para la linealidad del logit"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba M de Box"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los tamaños de efecto d de Cohen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona porcentajes de columna"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza para las medidas comparativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza para los tamaños del efecto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza para la media"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza para las diferencias de medias"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona intervalos de confianza para los tamaños de efecto post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona densidades en la gráfica de la matriz de correlación"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos de densidad (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos descriptivos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estadísticas descriptivas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos de puntos (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona tamaños de efecto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona tamaños de efecto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona tablas de medias marginales estimadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estimaciones para las intersecciones de factores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estimaciones para las intersecciones residuales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba exacta de Fisher"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona tablas de frecuencia (solo variables nominales y ordinales)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gamma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona histogramas (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona medias del elemento"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona desviaciones estándar del elemento"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona correlaciones del resto de elementos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el tau-b de Kendall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba de Mantel-Haenszel para la tendencia"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` or `FALSE` (predeterminado), proporciona la ω de McDonald"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona medias y desviaciones estándar"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminado), proporciona medias y errores estándar"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona índices de modificación para los parámetros no incluidos en el modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los N valores más extremos (más altos y más bajos)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona percentiles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona Phi y la V de Cramer"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos de posteriores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos Q-Q (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona gráficos Q-Q de residuos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona cuantiles"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminado), proporciona gráficos de residuos donde la variable dependiente y cada covariable se representan frente a los residuos estandarizados."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los resultados de la prueba de Durbin-Watson para la autocorrelación"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona RMSE para los modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona porcentajes de fila"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el valor p de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la rho de Spearman"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estadísticas en la gráfica de la matriz de correlaciones"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estadísticas resumidas para la distancia de Cook"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los resultados de la prueba (valor t y grados de libertad) para pruebas post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el coeficiente de contingencia"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona las diferencias en proporciones (solo disponible para tablas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona las frecuencias esperadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el exponencial de la estimación de la razón del log-odds o la estimación de la razón de odds"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el exponencial de la estimación de la razón del logaritmo de la tasa o la estimación de la razón de tasas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el rango intercuartílico"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la curtosis"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la razón de verosimilitud"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el logaritmo de la razón de odds (solo disponible para tablas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el máximo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la media"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el mínimo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la moda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la comparación del modelo entre los modelos y el modelo NULO"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el número de casos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona las frecuencias observadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la razón de odds (solo disponible para tablas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la prueba ANOVA ómnibus para los predictores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona las pruebas de razón de verosimilitud ómnibus para los predictores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la precisión prevista de los resultados agrupados por el valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la sensibilidad prevista de los resultados agrupados por el valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la especificidad prevista de los resultados agrupados por el valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el rango"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el valor bajo la curva ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el riesgo relativo (solo disponible para tablas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the residuals for the observed correlation matrix (i.e., the difference between the expected correlation matrix and the observed correlation matrix)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los residuos de la matriz de correlación observada (es decir, la diferencia entre la matriz de correlación esperada y la matriz de correlación observada)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la asimetría"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la desviación estándar"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona el error estándar"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la medida estadística \"R cuadrado ajustado” para los modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la suma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona los umbrales que se utilizan como puntajes de corte para los niveles de la variable dependiente"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona la varianza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona porcentajes totales"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona estadísticas de colinealidad de tolerancia y VIF"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona tramas de violín (solo variables continuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona cuál sería el α de Cronbach si se descartara el elemento"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminado), proporciona lo que sería el McDonald’s ω si se descartara el elemento"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), proporciona χ² con corrección de continuidad"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), informa un resumen de los diferentes grupos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), establece un límite utilizado para las predicciones"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra gráficos de barras"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra los resultados de la prueba de esfericidad de Bartlett"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra la tabla de valores propios"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra el resumen de factores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra correlaciones entre factores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra los resultados de la medida de adecuación de muestreo (MSA) de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra las medidas de ajuste del modelo y prueba"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), muestra la gráfica de sedimentación"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` o `FALSO` (predeterminado), ordena las cargas de los factores por tamaño"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), prueba de homogeneidad de varianzas (prueba de Levene, …)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), las variables son frecuencias"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado), si se deben mostrar los recuentos esperados"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predeterminado); realiza una prueba de modelo general"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Valor de prueba"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Valor de Prueba"
            ],
            "> Test value": [
                "> Valor de prueba"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ media - 1DE, <sup>μ</sup> media, ⁺ media + 1DE"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Especificidad"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Resultados"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "una tabla de matriz de correlación (semi)parcial"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "una lista separada por comas (por defecto: 25,50,75) especificando los percentiles"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "la gráfica de la matriz de correlaciones"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "la tabla de la matriz de correlaciones"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "la gráfica descriptiva"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "una fórmula que contiene los términos para estimar las medias marginales (ver los ejemplos)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "una fórmula que contiene los términos para estimar las medias marginales, admite hasta tres variables por término"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "una fórmula que contiene los términos para realizar pruebas post-hoc (ver los ejemplos)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "una fórmula que describe los términos que deben incluirse en el modelo (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "una lista que contiene listas nombradas que definen la` etiqueta` del factor y las `vars` que pertenecen a ese factor"
            ],
            "a list containing vectors of strings that name the predictors that are added to the model. The elements are added to the model according to their order in the list": [
                "una lista que contiene vectores de cadenas que nombran los predictores que se agregan al modelo. Los elementos se agregan al modelo de acuerdo con su orden en la lista"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "una lista de vectores de caracteres que describen los términos entre sujetos que deben incluirse en el modelo"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "una lista de vectores de caracteres que describen las pruebas post-hoc que deben calcularse"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "una lista de vectores de caracteres que describen los términos de medidas repetidas que deben incluirse en el modelo"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "una lista de listas que especifican los niveles de referencia de la variable dependiente y todos los factores"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "una lista de listas que especifican el factor y el tipo de contraste a usar, uno de `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` o `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "una lista de listas que especifican los pares de medidas en `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "una lista de listas que especifican las covarianzas residuales que deben estimarse"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "una lista de listas que especifican las variables para las que se deben calcular las medias marginales estimadas. Admite hasta tres variables por término."
            ],
            "a list of lists, where each list decribes a repeated measure (as a string) from `data` defined as `measure` and the particular combination of levels from `rm` that it belongs to (as a vector of strings) defined as `cell`": [
                "una lista de listas, donde cada lista describe una medida repetida (como una cadena) de `data` definida como `measure` y la combinación particular de niveles de `rm` a la que pertenece (como un vector de cadenas) definida como `cell`"
            ],
            "a list of lists, where each list describes the `label` (as a string) and the `levels` (as vector of strings) of a particular repeated measures factor": [
                "una lista de listas, donde cada lista describe la` etiqueta` (como una cadena) y los `niveles` (como vector de cadenas) de un factor de medidas repetidas en particular"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Un valor p bajo sugiere una violación del supuesto de varianzas iguales"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Un valor p bajo sugiere una violación del supuesto de normalidad"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Unos buenos datos para correlación"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "un número (predeterminado: 0.1), resalte los valores en la tabla `'corRes'` arriba de este valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "un número (predeterminado: 0,3), ocultar las cargas de los factores por debajo de este valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "un número (predeterminado: 0.3), ocultar cargas por debajo de este valor"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "un número (predeterminado: 0.5), el valor de la hipótesis nula"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "un número (predeterminado: 0), el valor propio mínimo para que un factor se incluya en el modelo"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "un número (predeterminado: 1), el parámetro a priori beta 'a'"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "un número (predeterminado: 1), el parámetro a priori beta 'b'"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "un número (predeterminado: 1), el valor propio mínimo para que un componente se incluya en el modelo"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "un número (predeterminado: 3), resalte los valores en las tablas `'modIndices'` por encima de este valor"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un número entre 0,01 y 2 (predeterminado 0,707), el ancho anterior para utilizar en el cálculo de los factores de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un número entre 0,5 y 2 (predeterminado 0,707), el ancho a priori que se utilizará para calcular los factores de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un número entre 0,5 y 2,0 (predeterminado 0,707), el ancho a prior que se utilizará para calcular los factores de Bayes"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95) especificando el ancho del intervalo de confianza"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95) que especifica el ancho del intervalo de confianza para las medias marginales estimadas"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95) que especifica el ancho del intervalo de confianza que se utiliza como `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho del intervalo de confianza"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho del intervalo de credibilidad"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho de los intervalos de confianza"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho de los intervalos de confianza para los tamaños del efecto"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho de los intervalos de confianza para los tamaños del efecto post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), el ancho de los intervalos de confianza a proporcionar"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "un número entre 50 y 99.9 (predeterminado: 95), ancho de los intervalos de confianza a proporcionar"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "un número que especifica el valor de la hipótesis nula"
            ],
            "a parameter": [
                "Parámetro a"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "un posible valor de `'d'`; proporciona la medida d de Cohen del tamaño del efecto para las pruebas post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "una tabla post-hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "una tabla de proporciones"
            ],
            "a q-q plot": [
                "una gráfica q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Unos datos para ANOVA de medidas repetidas"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "una cadena (predeterminada: 'Dependent') que describe la etiqueta utilizada para la variable dependiente a lo largo del análisis"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "una cadena que nombra una variable en `data` que contiene recuentos, o NULL si cada fila representa una sola observación"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "una cadena que nombra la variable dependiente de `data`, la variable debe ser un factor"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "una cadena que nombra la variable dependiente de `data`, la variable debe ser numérica"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "una cadena que nombra la variable dependiente en `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "una cadena que nombra las variables dependientes en `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "una cadena que nombra la agrupación o variable independiente en `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "un resumen de los grupos"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "una tabla que contiene las medias marginales estimadas"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "una tabla que contiene las estimaciones de las covarianzas de los factores"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "una tabla que contiene las estimaciones de las constantes de los factores"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "una tabla que contiene medidas de ajuste"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "una tabla que contiene índices de modificación para las cargas factoriales no incluidas en el modelo"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "una tabla que contiene índices de modificación para las covarianzas residuales no incluidas en el modelo"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "una tabla que contiene estimaciones de covarianzas residuales"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "na tabla que contiene las estimaciones de los interceptios residuales"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "una tabla que contiene los residuos de la matriz de correlación observada"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "una tabla que contiene la prueba de chi-cuadrado para un ajuste exacto"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "una tabla que contiene las estadísticas de colinealidad"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "una tabla que contiene los descriptivos"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "una tabla que contiene las cargas del factor"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "una tabla que contiene los descriptivos del grupo"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "una tabla que contiene las pruebas de homogeneidad de varianzas"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "una tabla que contiene los resultados de la prueba de normalidad"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "una tabla que contiene las pruebas de normalidad"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "una tabla que contiene los resultados de la prueba Box-Tidwell"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "una tabla que contiene los resultados de la prueba t"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "una tabla de resultados ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "una tabla de resultados ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "una tabla de medidas comparativas"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "una tabla de pruebas de homogeneidad de varianzas"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "una tabla de pruebas de homogeneidad"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "una tabla de pruebas de razón de verosimilitudes"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "una tabla de umbrales de coeficientes del modelo"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "una tabla de coeficientes del modelo"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "una tabla de pruebas de normalidad"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "una tabla de la clasificación predicha"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "una tabla de medidas predictivas"
            ],
            "a table of proportions": [
                "una tabla de proporciones"
            ],
            "a table of test results": [
                "una tabla de los resultados de la prueba"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "una tabla de los resultados 'nominales' de la prueba"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "una tabla de las estadísticas descriptivas"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "una tabla de los resultados de la prueba de Friedman"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "una tabla de los resultados de la prueba gamma"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "una tabla de los resultados de la prueba tau-b de Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "una tabla de la prueba de Mantel-Haenszel para la tendencia"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "una tabla de comparaciones de parejas"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "una tabla de las proporciones"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "una tabla de las proporciones y los resultados de la prueba"
            ],
            "a table of the test results": [
                "una tabla de resultados de la prueba"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "una tabla de resultados de la prueba de χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "un vector que contiene cadenas que nombran las variables de escala inversa"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "un vector de números: las proporciones esperadas"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran los factores entre sujetos de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran las variables de control en `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran las covariables de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "un vector de cadenas que nombran las covariables de `data`. Las variables deben ser numéricas"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran los factores de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran los factores fijos de `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "un vector de cadenas que nombran las variables de medidas repetidas"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran las variables de interés en `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "un vector de cadenas que nombran las variables para correlacionar en `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "un vector de cadenas que nombran las variables utilizadas para dividir` vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Precisión"
            ],
            "Add New Block": [
                "Añadir Nuevo Bloque"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Añadir Nuevo Factor"
            ],
            "Add New Term": [
                "Añadir Nuevo Término"
            ],
            "Additional Options": [
                "Opciones Adicionales"
            ],
            "Additional Output": [
                "Resultados Adicionales"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Estadísticas Adicionales"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "R² corregida"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Todas las observaciones están repetidas"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Hipótesis alternativas"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "una matriz de tablas de contrastes"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "una matriz de gráficos descriptivos"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "un vector de tablas de valores extremos"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "una matriz de tablas de frecuencias"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "una matriz de grupos de gráficos"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "una matriz de resultados específicos del modelo"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "una matriz de tablas de comparación por pares"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "una matriz de tablas post-hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "una matriz de gráficas Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "una matriz de gráficos descriptivos"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "una matriz de las gráficas de medias marginales estimadas + tablas"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "una matriz de las gráficas a posteriori"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "una imagen que contiene el diagrama de flujo del modelo"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "una imagen que contiene grágicos descriptivos"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "un número entero (predeterminado: 1), el número de componentes en el modelo"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "un número entero (predeterminado: 1), el número de factores en el modelo"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "un número entero (predeterminado: 4) que especifica el número de grupos iguales"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "un número entero (predeterminado: 5) que especifica el número de valores extremos"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Unos datos para ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Análisis incluidos con jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Datos Iris de Anderson"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Prueba ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Como no hay factores entre sujetos especificados, este supuesto siempre se cumple."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Asumir iguales (Fisher)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Comprobaciones de Supuestos"
            ],
            "Assumptions": [
                "Supuestos"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Al menos una variable debe tener dos niveles"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autocorrelación"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Prueba de autocorrelación"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Disponible solo para tablas 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "Parámetro b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Gráfico de Barras"
            ],
            "Bar plot": [
                "Gráfico de barras"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Gráficos de Barras"
            ],
            "Bar Type": [
                "Tipo de Barras"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Prueba de Esfericidad de Bartlett"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Prueba de esfericidad de Bartlett"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Basado en valor propio"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Basado en análisis paralelo"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Factor de Bayes"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Factor de Bayes₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Estadísticas Bayesianas"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "parámetro beta 'a'"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "parámetro beta 'b'"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Factores Entre Sujetos"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Componentes Entre Sujetos"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Efectos Entre Sujetos"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomial"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Regresión logística binomial"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Prueba Binomial"
            ],
            "Binomial test": [
                "Prueba binomial"
            ],
            "Block {0}": [
                "Bloque {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Bloque 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Bloques"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Diagrama de caja"
            ],
            "Box Plots": [
                "Diagramas de Cajas"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Prueba Box-Tidwell"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Prueba Box-Tidwell para la Linealidad del Logit"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Prueba de Box para Homogeneidad de Matrices de Covarianza"
            ],
            "Box's M test": [
                "Prueba M de Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Prueba M de Box para homogeneidad de matrices de covarianza"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Celdas"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendencia Central"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Cuantiles de Ji-cuadrado"
            ],
            "CI Lower": [
                "IC Inferior"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI Superior"
            ],
            "Classification Table": [
                "Tabla de Clasificación"
            ],
            "Classification table": [
                "Tabla de clasificación"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Tabla de Clasificación – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "La d de Cohen"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Estadísticas de Colinealidad"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Estadísticas de colinealidad"
            ],
            "Column": [
                "Columna"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variable de columna ‘{var}’ contiene menos de 2 niveles"
            ],
            "Columns": [
                "Columnas"
            ],
            "columns": [
                "columnas"
            ],
            "Columns compared": [
                "Se comparan columnas"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Medidas Comparativas"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Medidas Comparativas (solo 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Comparar"
            ],
            "Comparison": [
                "Comparación"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Las comparaciones se basan en medias marginales estimadas"
            ],
            "Component": [
                "Componente"
            ],
            "Component correlations": [
                "Correlaciones de los componentes"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Cargas de los Componentes"
            ],
            "Component scores": [
                "Puntuaciones de los componentes"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Estadísticas de los Componentes"
            ],
            "Component summary": [
                "Resumen de los componentes"
            ],
            "component(s)": [
                "componente(s)"
            ],
            "Components": [
                "Componentes"
            ],
            "components": [
                "componentes"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Intervalo de Confianza"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Intervalo de confianza"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Intervalo de confianza para la Media"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Amplitud del intervalo de confianza"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Intervalos de Confianza"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Intervalos de confianza"
            ],
            "Confidence level": [
                "Nivel de confianza"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Análisis Factorial Confirmatorio"
            ],
            "Constraints": [
                "Restricciones"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Coeficiente de contingencia"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Tablas de Contingencia"
            ],
            "Contrasts": [
                "Contrastes"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Contrastes - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variables de Control"
            ],
            "Control variables": [
                "Variables de control"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "controlando por {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Distancia de Cook"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Distancia de Cook"
            ],
            "Correction": [
                "Corrección"
            ],
            "Corrections": [
                "Correcciones"
            ],
            "Correlated": [
                "Correlacionada"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Correlación negativa"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Correlación positiva"
            ],
            "Correlation": [
                "Correlación"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Coeficientes de Correlación"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Mapa de calor de Correlación"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Mapa de calor de la correlación"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Las matrices de correlación son una forma de examinar las relaciones\nlineales entre dos o más variables continuas."
            ],
            "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.": [
                "Las matrices de correlación son una forma de examinar las relaciones\nlineales entre dos o más variables continuas.\n\nPara cada par de variables, el valor r de Pearson indica la fuerza\ny dirección de la relación entre esas dos variables. Un valor positivo\nindica una relación positiva (valores más altos de una variable predicen\nvalores más altos de la otra variable). Un valor negativo de la r de Pearson\nindica una relación negativa (valores más altos de una variable predicen\nvalores más bajos de la otra variable, y viceversa).\nUn valor de cero indica que no hay relación (si una variable es alta\no baja, no nos dice nada sobre el valor de la otra variable).\n\nMás formalmente, es posible probar la hipótesis nula de que la\ncorrelación es cero y calcular un valor p. Si el valor p es bajo,\nsugiere que el coeficiente de correlación no es cero, y hay una relación\nlineal (o más compleja) entre las dos variables."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Matriz de Correlaciones"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Matriz de correlaciones"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Tipo de Correlación"
            ],
            "Correlation type": [
                "Tipo de correlación"
            ],
            "Count": [
                "Frecuencia"
            ],
            "Counts": [
                "Frecuencias"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Frecuencias (opcional)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Las frecuencias no pueden ser infinitas"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Las frecuencias no pueden ser negativas"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Las frecuencias deben ser no negativas y finitas"
            ],
            "Covariates": [
                "Covariables"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² de Cox y Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V de Cramer"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Intervalo de Credibilidad"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Intervalos de Credibilidad"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Alfa de Cronbach"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α de Cronbach (si se elimina un elemento)"
            ],
            "cubic": [
                "cúbico"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% Acumulado"
            ],
            "Cut point values": [
                "Puntos de corte"
            ],
            "Cut points for": [
                "Puntos de corte para"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Punto de Corte"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Gráfica de Punto de Corte"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Gráfica de punto de corte"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Punto de corte"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1a encuesta` = c('A favor', 'A favor', 'En contra', 'En contra'),\n    `2a encuesta` = c('A favor', 'En contra', 'A favor', 'En contra'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1a encuesta`:`2a encuesta`, data = dat)\n\n#\n#  TABLAS DE CONTINGENCIA PARA MUESTRAS EMPAREJADAS\n#\n#  Tablas de Contingencia\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1a encuesta    A favor    En contra    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    A favor          794         150        944\n#    En contra         86         570        656\n#    Total            880         720       1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Valor    g.l.    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17,4     1    <  ,001\n#    χ² corrección continuidad    16,8     1    <  ,001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternativamente, omitir la parte izquierda de la fórmula (`Counts`)\n# si cada fila representa una observación singular:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1a encuesta`:`2a encuesta`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  TEST DE PROPORCIONES (2 RESULTADOS)\n#\n#  Test Binomial\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Nivel    Casos    Total    Proporción    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0,348    0,210\n#         2           15       23         0,652    0,210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Hₐ es proporción ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Datos"
            ],
            "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#  ANALISIS FACTORIAL CONFIRMATORIO\n#\n#  Cargas Factoriales\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicador   Estimación     EE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0,900    0,0832    10,81    < ,001\n#               x2              0,498    0,0808     6,16    < ,001\n#               x3              0,656    0,0776     8,46    < ,001\n#    Textual    x4              0,990    0,0567    17,46    < ,001\n#               x5              1,102    0,0626    17,60    < ,001\n#               x6              0,917    0,0538    17,05    < ,001\n#    Speed      x7              0,619    0,0743     8,34    < ,001\n#               x8              0,731    0,0755     9,68    < ,001\n#               x9              0,670    0,0775     8,64    < ,001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  ESTIMADORES FACTORIALES\n#\n#  Covariancias Factoriales\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                         Estimación     EE       Z        p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1,000 ᵃ\n#               Textual     0,459      0,0635    7,22    < ,001\n#               Speed       0,471      0,0862    5,46    < ,001\n#    Textual    Textual     1,000 ᵃ\n#               Speed       0,283      0,0715    3,96    < ,001\n#    Speed      Speed       1,000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ parámetro fijado\n#\n#\n#  AJUSTE DEL MODELO\n#\n#  Test para Ajuste Exacto\n#  ────────────────────────\n#     χ²     gl      p\n#  ────────────────────────\n#    85,3    24    < ,001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Medidas de Ajuste\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA    Inferior  Superior\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0,931    0,896    0,0921    0,0714    0,114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Reducción de Datos"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "El conjunto de los datos no está ponderado actualmente"
            ],
            "Data Summary": [
                "Resumen de Datos"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  REGRESION LOGISTICA BINOMIAL\n#\n#  Medidas de Ajuste del Modelo\n#  ───────────────────────────────────────\n#   Modelo   Desviación   AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4,97e-7    6,00     1,000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTADOS ESPECÍFICOS DE MODELO\n#\n#  MODELO 1\n#\n#  Coeficientes de Modelo\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimación       EE           Z         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constante    2974,73225    218237,2      0,0136    0,989\n#    age            -0,00653       482,7     -1,35e-5   1,000\n#    bwt            -1,18532        87,0     -0,0136    0,989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. La estimaciones representan la razón logarítmica de \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  REGRESION LOGISTICA BINOMIAL\n#\n#  Medidas de Ajuste del Modelo\n#  ───────────────────────────────────────\n#   Modelo   Desviación   AIC     R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0,0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTADOS ESPECIFICOS DE MODELO\n#\n#  MODELO 1\n#\n#  Coeficientes de Modelo\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor   Estimación    EE         Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Constante      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    Constante      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 PARA MEDIDAS REPETIDAS\n#\n#  Efectos Intra-Sujetos\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Suma Cuadrática    gl   Media Cuadrática    F      p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frighteni          126            1        126,11       44,2   < ,001\n#    Residuo            257           90          2,85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Sumas cuadrática tipo 3\n#\n#\n#\n#  Efectos Inter-Sujetos\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Suma Cuadrática     gl   Media Cuadrática    F     p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residuo            954            90         10,6\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Sumas cuadrática tipo 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 PARA MEDIDAS REPETIDAS (NO-PARAMETRICO)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      gl    p\n#  ────────────────────────\n#    55,8     3    < ,001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  TEST T PARA MUESTRAS EMPAREJADAS\n#\n#  Test-T para Muestras Emparejadas\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   estadístico    gl      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    t de Student      -6,65      90,0   < ,001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  TABLAS DE CONTINGENCIA\n#\n#  Tablas de Contingencia\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#  Tests χ²\n#  ───────────────────────────────\n#          Valor    gl    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < ,001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternativamente, omitir la parte izquierda de la fórmula (`Freq`) si cada fila\n# representa una observación  singular:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  TEST DE PROPORCIONES (N RESULTADOS)\n#\n#  Proporciones\n#  ────────────────────────────────\n#    Nivel    Casos    Proporción\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 Bondad de Ajuste\n#  ───────────────────────\n#    χ²     gl      p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < ,001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  ANALISIS FACTORIAL EXPLORATORIO\n#\n#  Cargas Factoriales\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2          Unicidad\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0,993                0,10181\n#    Sepal.Width              0,725       0,42199\n#    Petal.Length    0,933                0,00483\n#    Petal.Width     0,897                0,07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Se usó rotación 'oblimin'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Tests Multivariable\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     valor     F       gl1    gl2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1,19    53,5      8    290    < ,001\n#               Wilks' Lambda         0,0234     199      8    288    < ,001\n#               Hotelling's Trace       32,5     581      8    286    < ,001\n#               Roy's Largest Root      32,2    1167      4    145    < ,001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Tests Univariable\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Variable Dependiente     Suma Cuadrática    gl     Media Cuadrática    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#    Residuos     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#  ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES\n#\n#  Cargas de Componentes\n#  ────────────────────────────────────────\n#                      1          Unicidad\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0,890        0,2076\n#    Sepal.Width     -0,460        0,7883\n#    Petal.Length     0,992        0,0168\n#    Petal.Width      0,965        0,0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Nota. Se ha usado rotación 'varimax'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  ANALISIS DE FIABILIDAD\n#\n#  Estadísticos de Fiabilidad de Escala\n#  ─────────────────────────────────────────\n#            α de Cronbach    ω de McDonald\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    escala      0,708            0,848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  MATRIZ DE CORRELACIONES\n#\n#  Matriz de Correlaciones\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                            mpg      cyl      disp       hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r de Pearson     —     -0,852    -0,848    -0,776\n#            p-valor          —     < ,001    < ,001    < ,001\n#\n#    cyl     r de Pearson              —       0,902     0,832\n#            p-valor                   —      < ,001    < ,001\n#\n#    disp    r de Pearson                        —       0,791\n#            p-valor                             —      < ,001\n#\n#    hp      r de Pearson                                  —\n#            p-valor                                       —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  CORRELACION PARCIAL\n#\n#  Correlacion Parcial\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                            mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r de Pearson     —\n#            p-valor          —\n#\n#    cyl     r de Pearson   -0,590      —\n#            p-valor        < ,001      —\n#\n#    disp    r de Pearson   -0,606     0,719       —\n#            p-valor        < ,001    < ,001       —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Nota. Controlando por '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$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  REGRESION LOGARITMICO-LINEAL\n#\n#  Medidas de Ajuste del Modelo\n#  ───────────────────────────────────────\n#   Modelo   Desviación   AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4,12e-10    41,4     1,000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTADOS ESPECIFICOS DE MODEL\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Coeficientes de Modelo\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimación       EE           Z         p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constante          -4,71e-16        1,00    -4,71e-16    1,000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2,079        1,06        1,961    0,050\n#    5 – 3                  0,693        1,22        0,566    0,571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0,693        1,22        0,566    0,571\n#    8 – 4                  2,485        1,04        2,387    0,017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1,386        1,37       -1,012    0,311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1,386        1,73       -0,800    0,423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26,867    42247,17      6,36e-4    0,999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2,485        1,44       -1,722    0,085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# Se pueden proporcionar tablas de frecuencia para los factores\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVOS\n#\n#  Descriptivos\n#  ───────────────────────────────────────────\n#                mpg     cyl     disp   gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N           32      32       32     32\n#    Perdidos     0       0        0      0\n#    Media       20,1     6,19   231      3,69\n#    Mediana     19,2     6,00   196      4,00\n#    Mínimo      10,4     4,00    71,1    3\n#    Máximo      33,9     8,00   472      5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIAS\n#\n#  Frequencias de gear\n#  ────────────────────\n#    Niveles    Casos\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# segmentando por una variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# proporcionando histogramas\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# segmentando por múltiples variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  REGRESION LINEAL\n#\n#  Medidas de Ajuste de Modelo\n#  ───────────────────────────\n#    Modelo     R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0,802    0,643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTADOS ESPECIFICOS DE MODELO\n#\n#  MODELO 1\n#\n#\n#  Coeficientes de Modelo\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimación     SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Constante      -253,8    1086,16    -0,234     0,816\n#    women           -50,9       8,56    -5,948    < ,001\n#    prestige        141,4      29,91     4,729    < ,001\n#    education       177,2     187,63     0,944     0,347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Suma Cuadrática   gl   Media Cuadrática     F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp              205          1         205,4         11,4    0,001\n#    dose             2224          1        2224,3        124,0   < ,001\n#    Residuo          1023         57          17,9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Suma Cuadrática   gl   Media Cuadrática     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#    Residuo           712         54          13,2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. medias marginales para supp y dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce gràficos para tales medias marginales\n    emmTables = TRUE)             # produce tablas para tales medias marginales"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA UNIDIRECCIONAL (NO-PARAMETRICO)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#            χ²     gl      p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40,7     2    < ,001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  TEST T PARA MUESTRAS INDEPENDIENTES\n#\n#  Test-T para Muestras Independentes\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          estadístico    gl      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    t de Student       1,92      58,0   0,060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  TEST-T PARA UNA MUESTRA\n#\n#  Test T para Una Muestra\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           estadístico    gl      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     t de Student       19,1      59,0   < ,001\n#    dose    t de Student       14,4      59,0   < ,001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ANOVA UNIDIRECCIONAL\n#\n#  ANOVA Inidireccional (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#            F      gl1    gl2       p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68,4     2     37,7    < ,001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Densidad para las variables"
            ],
            "Density": [
                "Densidad"
            ],
            "Dependent": [
                "Dependiente"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Variable Dependiente"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "La variable dependiente '{dep}' contiene infinitos valores"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dependiente '{dep}' no contiene datos (después de eliminar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "La variable dependiente '{dep}' contiene solo un valor único (después de eliminar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "La variable dependiente '{dep}' debe ser continua"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etiqueta de la Variable Dependiente"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Variables Dependientes"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Las variables dependientes están altamente correlacionadas"
            ],
            "deprecated": [
                "obsoleto"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Gráfica Descriptiva"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Gráfica descriptiva"
            ],
            "Descriptives": [
                "Descriptivas"
            ],
            "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.": [
                "Las descriptivas son una variedad de resúmenes de estadísticos y visualizaciones que permiten explorar la forma y distribución de los datos. Es una buena práctica explorar sus datos con descriptivas antes de pasar a realizar pruebas más formales."
            ],
            "descriptives plot": [
                "gráficas descriptivas"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Gráficas Descriptivas"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Gráficas descriptivas"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tabla de Descriptivas"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tabla de descriptivas"
            ],
            "Deviance": [
                "Desvianza"
            ],
            "Deviation": [
                "Desviación"
            ],
            "df": [
                "gl"
            ],
            "df1": [
                "gl1"
            ],
            "df2": [
                "gl2"
            ],
            "Difference": [
                "Diferencia"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Diferencia entre 2 proporciones"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Diferencia de proporciones"
            ],
            "Dispersion": [
                "Dispersión"
            ],
            "Distribution": [
                "Distribución"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "No asumir iguales (Welch)"
            ],
            "drag variable here": [
                "arrastrar variable aquí"
            ],
            "drag variables here": [
                "arrastrar variables aquí"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Comparaciones dos a dos DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Prueba Durbin-Watson de Autocorrelación"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Estadístico DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Comparaciones dos a dos Dwass-Steel-Critchlow-Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Tamaño del Efecto"
            ],
            "Effect size": [
                "Tamaño del efecto"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Valor Propio"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Valores Propios"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Valores Propios mayores a"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Celdas vacías entre el diseño de los sujetos: al menos una combinación de niveles de factores entre sujetos tiene 0 observaciones"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Celdas con pesos iguales"
            ],
            "equal groups": [
                "grupos iguales"
            ],
            "error %": [
                "% error"
            ],
            "Error bars": [
                "Barras de error"
            ],
            "Estimate": [
                "Estimador"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Estimador (Log Razón de Odds)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Estimador (Log Razón de Tasas)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Medias Marginales Estimadas"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Medias Marginales Estimadas - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Estimadores"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Los estimadores representan el log odds de …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Los estimadores representan el log odds de \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Método de estimación"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Excluir casos según el análisis"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Excluir casos según la lista de variables"
            ],
            "Excluded": [
                "Excluido"
            ],
            "Expected": [
                "Esperado"
            ],
            "Expected counts": [
                "Frecuencias esperadas"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proporciones Esperadas"
            ],
            "Exploration": [
                "Exploración"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Análisis Factorial Exploratorio"
            ],
            "Extraction": [
                "Extracción"
            ],
            "Extreme values": [
                "Valores extremos"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Valores Extremos"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Valores extremos de $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Prueba F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "El estadístico F no se pudo calcular"
            ],
            "Factor": [
                "Factor"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "El factor '{factor}' tiene menos de dos niveles. Los factores deben tener al menos dos niveles"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "El factor ‘{factor}’ requiere al menos 2 niveles"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' no contiene datos (después de eliminar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' contiene un solo nivel (después de eliminar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "El factor '{factorName}' contiene niveles no utilizados (después de elimnar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Factor {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Factor 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Correlaciones de los factores"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Covarianzas de los Factores"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Covarianzas de los factores"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Estimadores de los Factores"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Constantes de los Factores"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Constantes de los factores"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Cargas de los Factores"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Cargas de los Factores - Indices de Modificación"
            ],
            "Factor scores": [
                "Puntuaciones de los factores"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Estadísticas de los Factores"
            ],
            "Factor summary": [
                "Resumen de los factores"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Varianzas de Factor = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "factor(es)"
            ],
            "Factors": [
                "Factores"
            ],
            "factors": [
                "factores"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Test exacto de Fisher"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Medidas de Ajuste"
            ],
            "Fitted": [
                "Ajustados"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Factores Fijos"
            ],
            "Fixed number": [
                "Número fijo"
            ],
            "fixed parameter": [
                "parámetro fijo"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Marcar comparaciones significativas"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Marcar correlaciones significativas"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "marcar correlaciones significativas (p <.05) con símbolos."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "marcar comparaciones post-hoc significativas."
            ],
            "Frequencies": [
                "Recuento"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Frequencias de $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Tabla de frecuencias"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Máxima verosimilitud información completa"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (varianzas diferentes)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Prueba Post-Hoc de Games-Howell – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Opciones Generales"
            ],
            "Generalised η²": [
                "η² Generalizada"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Media global (codificación simple)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "ε de Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Group": [
                "Grupo"
            ],
            "Group 1": [
                "Grupo 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Grupo 1 < Grupo 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Grupo 1 ≠ Grupo 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Grupo 1 > Grupo 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Grupo 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Descriptivas de Grupo"
            ],
            "Group Summary": [
                "Resumen de Grupo"
            ],
            "Group summary": [
                "Resumen de grupo"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Variable de Agrupación"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "La variable de agrupación ‘{a}’ tiene menos de 2 niveles tras excluir valores perdidos"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "La variable de agrupación ‘{a}’ debe tener exactamente 2 niveles"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "La variable de agrupación ‘{a}’ no puede ser también la variable dependiente"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ es correlación negativa"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ es correlación positiva"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ es proporción {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Se aplicó la corrección Haldane-Anscombe"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "ocultar"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Oculta los pesos menores a"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Resalta los pesos mayores a"
            ],
            "Histogram": [
                "Histograma"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogramas"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Prueba de Levene para homogeneidad de varianzas"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Prueba de homogeneidad"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Traza de Hotelling"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "ε de Huynh-Feldt"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hipótesis"
            ],
            "If item dropped": [
                "Si se descarta el elemento"
            ],
            "in development": [
                "en desarrollo"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "incluir un resumen de los grupos"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Muestras Independientes"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Prueba T para Muestras Independientes"
            ],
            "Indicator": [
                "Indicador"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Valores Propios Iniciales"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Valores propios iniciales"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Correlaciones Entre Componentes"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Correlaciones Entre Factores"
            ],
            "Intercept": [
                "Constante"
            ],
            "Interval": [
                "Intervalo"
            ],
            "IQR": [
                "RIC"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "El elemento ‘{item}’ solo tiene un valor"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "El elemento ‘{item}’ tiene infinitos valores"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "El elemento ‘{item}’ solo tiene valores perdidos"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "El elemento ‘{item}’ no tiene varianza"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "El elemento ‘{item}’ debe ser numérico"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "el elemento {item} se correlaciona negativamente con la escala total y probablemente debería revertirse"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Estadísticas de Fiabilidad de Elemento"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Estadísticas del Elemento"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Correlación del elemento con otros"
            ],
            "Items": [
                "Elementos"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "los elementos {items} se correlacionan negativamente con la escala total y probablemente deberían invertirse"
            ],
            "Jittered": [
                "Difusos"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Kendall's Tau B"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Tau B de Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Tau b de Kendall"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Tau b de Kendall"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "Medida de Idoneidad del Muestreo KMO"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Medida de idoneidad del muestreo KMO"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Curtosis"
            ],
            "Label outliers": [
                "Etiquetar valores atípicos"
            ],
            "Layers": [
                "Capas"
            ],
            "Level": [
                "Nivel"
            ],
            "Level 1": [
                "Nivel 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Nivel 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "La prueba de Levene significativa (p < 0.05) sugiere que las varianzas no son iguales"
            ],
            "Likelihood": [
                "Verosimilitud"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Razón de Verosimilitud"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Prueba de la Razón de Verosimilitudes"
            ],
            "linear": [
                "lineal"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Regresión Lineal"
            ],
            "Linear regression is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and one or more continuous and/or categorical explanatory variables. Other statistical methods, such as ANOVA and ANCOVA, are in reality just forms of linear regression.": [
                "La regresión lineal se utiliza para explorar la relación entre una variable dependiente continua y una o más variables explicativas continuas y/o categóricas. Otros métodos estadísticos, como ANOVA y ANCOVA, no son más que formas de regresión lineal."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Log razón de odds"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Log razón de odds exacto"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Regresión Log-Lineal"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Regresión Logística"
            ],
            "Lower": [
                "Inferior"
            ],
            "lower bound": [
                "límite inferior"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U de Mann-Whitney"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Prueba de Tendencia de Mantel-Haenszel"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Media Maginal"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Medias Maginales"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Gráfica de medias maginales"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Tabla de medias maginales"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W de Mauchly"
            ],
            "Max": [
                "Max"
            ],
            "Maximum": [
                "Máximo"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Máxima verosimilitud"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω de McDonald"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω de McDonald (si se elimina el elemento)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² de McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "McNemar requiere una tabla 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Prueba de McNemar"
            ],
            "McNemar test": [
                "Prueba de McNemar"
            ],
            "Mean": [
                "Media"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Media (IC {ciWidth}%)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Diferencia de Medias"
            ],
            "Mean difference": [
                "Diferencia de medias"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Dispersión de Medias"
            ],
            "Mean score": [
                "Puntuación media"
            ],
            "Mean Square": [
                "Media Cuadrática"
            ],
            "Means": [
                "Medias"
            ],
            "Measure": [
                "Medida"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Medida 1 - Medida 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Medida 1 < Medida 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Medida 1 ≠ Medida 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Medida 1 > Medida 2"
            ],
            "Measures": [
                "Medidas"
            ],
            "Median": [
                "Mediana"
            ],
            "Medians": [
                "Medianas"
            ],
            "Method": [
                "Método"
            ],
            "Min": [
                "Min"
            ],
            "Minimum": [
                "Mínimo"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Residuo mínimo"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Residuos mínimos"
            ],
            "Minimum value": [
                "Valor mínimo"
            ],
            "Missing": [
                "Perdidos"
            ],
            "Missing Values": [
                "Faltan valores"
            ],
            "Missing values": [
                "Valores perdidos"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Método para excluir valores perdidos"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Método de Valores Perdidos"
            ],
            "Mode": [
                "Moda"
            ],
            "Model": [
                "Modelo"
            ],
            "Model Builder": [
                "Constructor del Modelo"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Coeficientes del Modelo"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Comparación de Modelos"
            ],
            "Model Fit": [
                "Ajuste del Modelo"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Medidas de Ajuste del Modelo"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Medidas de ajuste del modelo"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Resultados Específicos del Modelo"
            ],
            "Model Terms": [
                "Elementos del Modelo"
            ],
            "Model Test": [
                "Prueba del Modelo"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Umbrales del Modelo"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Umbrales del modelo"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Índices de Modificación"
            ],
            "Modification indices": [
                "Índices de modificación"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Simulación de Monte Carlo"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Existe más de una moda, solo se reporta la primera"
            ],
            "Most extreme": [
                "Más extremo"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomial"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Regresión Logística Multinomial"
            ],
            "Multivariate Analysis of (Co)Variance (MANCOVA) is used to explore the relationship between multiple dependent variables, and one or more categorical and/or continuous explanatory variables.": [
                "El análisis multivariado de la (co)varianza (MANCOVA) se utiliza para explorar la relación entre múltiples variables dependientes y una o más variables explicativas categóricas y/o continuas."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Estadísticas Multivariadas"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Pruebas Multivariadas"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N Resultados"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² de Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "No hay componentes con valores propios mayores a {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Sin corrección"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "No se definieron factores. La prueba M de Box solo tiene sentido cuando el modelo contiene factores."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominal"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "No Paramétrico"
            ],
            "None": [
                "Ninguna"
            ],
            "none": [
                "ninguno"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Elementos en Escala Normal"
            ],
            "Normality": [
                "Normalidad"
            ],
            "Normality test": [
                "Prueba de Normalidad"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Prueba de Normalidad (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "No se pudieron estimar todos los coeficientes (probablemente debido al ajuste singular)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "No está disponible debido a que el número de casos es demasiado grande (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "No hay suficientes grados de libertad para estimar todos los efectos del modelo"
            ],
            "Number of Components": [
                "Número de Componentes"
            ],
            "Number of components": [
                "Número de componentes"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Número de valores extremos"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Número de Factores"
            ],
            "Number of factors": [
                "Número de factores"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "El número de valores extremos solicitados es mayor que el número de filas de los datos."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Observado"
            ],
            "Observed counts": [
                "Frecuencias observadas"
            ],
            "Observed scores": [
                "Puntuaciones observadas"
            ],
            "octic": [
                "octic"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Razón de Odds"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Razón de odds"
            ],
            "of total": [
                "del total"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Prueba Omnibus ANOVA"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Prueba Omnibus de Razón de Verosimilitud"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Prueba Omnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Pruebas Omnibus"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "uno de `'corr'` (predeterminado), `'pos'`, `'neg'` especificando la hipótesis alternativa; correlacionado, correlacionado positivamente, correlacionado negativamente respectivamente."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "uno de `'part'` (predeterminado) o `'semi'` especificando el tipo de correlación parcial a calcular; correlación parcial o semiparcial."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Uno o ambos grupos no contienen suficientes observaciones"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Una o ambas variables no son numéricas"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Una o ambas variables contienen valores infinitos"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Una o ambas variables no contienen observaciones"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Una o ambas variables no contienen suficientes observaciones"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Uno o más coeficientes en el modelo ‘{modelNo}’ no se pudieron estimar debido a la perfecta colinealidad."
            ],
            "one or more of `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, or `'bic'`; use CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% confidence interval, adjusted AIC, and BIC model fit measures, respectively": [
                "uno o más de `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'` o `'bic'`; use CFI, TLI, SRMR, RMSEA + intervalo de confianza del 90%, medidas de ajuste del modelo AIC y BIC ajustadas, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "uno o más de `'eta'`, `'partEta'` o `'omega'`; use η², η² parcial y ω² tamaños de efecto, respectivamente"
            ],
            "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": [
                "uno o más de `'none'` (predeterminado), `'GG'` o` `HF``; no use corrección de valor p, la corrección del valor p de Greenhouse-Geisser y la corrección p de Huynh-Feldt -corrección de valor por shericidad, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "uno o más de `'none'`, `'tukey'` (predeterminado), `'scheffe'`, `'bonf'` o `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni y Holm correcciones post hoc, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "uno o más de `'none’`, `'tukey’`, `'scheffe’`, `'bonf’`, or `'holm’`; proporciona ninguno, Tukey, Scheffe, Bonferroni y Holm correcciones Post Hoc respectivamente"
            ],
            "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": [
                "uno o más de `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'` o `'roy'`; use las estadísticas multivariadas Pillai's Trace, Wilks 'Lambda, Hotelling's Trace y Roy's Largest Root, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "uno o más de `'r2mf'`, `'r2cs'` o `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell y Nagelkerke pseudo-R², respectivamente"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Prueba para la Proporción en Una Muestra"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Prueba T en Una Muestra"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "ANOVA de Un Factor"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "ANOVA de Un Factor (Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA de Un Factor (No paramédico)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "ANOVA de Un Factor (Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Opciones"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinal"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Regresión Logística Ordinal"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Resultados Ordinales"
            ],
            "Outliers": [
                "Valores atípicos"
            ],
            "Output": [
                "Resultado"
            ],
            "Overall": [
                "Global"
            ],
            "Overall model": [
                "Modelo global"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Prueba Global del Modelo"
            ],
            "Overall model test": [
                "Prueba del modelo global"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "valor p"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub>bonferroni</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub>holm</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub>scheffe</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub>tukey</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "Muestras Apareadas"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Tablas de Contingencia para Muestras Apareadas"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Prueba T para Muestras Apareadas"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Variables Apareadas"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Comparaciones entre parejas - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparaciones Entre Parejas (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparaciones entre parejas (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Parcial"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Correlación Parcial"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Las matrices de correlación parcial son una forma de examinar las\nrelaciones lineales entre dos o más variables continuas mientras\nse controla por otras variables"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables\n\nFor each pair of variables, a Pearson's r value indicates the strength\nand direction of the relationship between those two variables. A\npositive value indicates a positive relationship (higher values of one\nvariable predict higher values of the other variable). A negative\nPearson's r indicates a negative relationship (higher values of one\nvariable predict lower values of the other variable, and vice-versa).\nA value of zero indicates no relationship (whether a variable is high\nor low, does not tell us anything about the value of the other\nvariable).\n\nMore formally, it is possible to test the null hypothesis that the\ncorrelation is zero and calculate a p-value. If the p-value is low, it\nsuggests the correlation co-efficient is not zero, and there is a linear\n(or more complex) relationship between the two variables.": [
                "Las matrices de correlación parcial son una forma de examinar las\nrelaciones lineales entre dos o más variables continuas mientras\nse controla por otras variables.\n\nPara cada par de variables, el valor r de Pearson indica la fuerza\ny dirección de la relación entre esas dos variables. Un valor positivo\nindica una relación positiva (valores más altos de una\nvariable predicen valores más altos de la otra variable). Un valor\nnegativo de la r de Pearson indica una relación negativa (valores\nmás altos de una variable predicen valores más bajos de la otra\nvariable, y viceversa). Un valor de cero indica que no hay relación\n(si una variable es alta o baja, no nos dice nada sobre el valor de la otra\nvariable).\n\nMás formalmente, es posible probar la hipótesis nula de que la\ncorrelación es cero y calcular un valor p. Si el valor p es bajo,\nsugiere que el coeficiente de correlación no es cero, y hay una relación lineal\n(o más compleja) entre las dos variables."
            ],
            "Partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagrama de Flujo"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagrama de flujo"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "La correlación de Pearson no puede calcularse para valores no numéricos"
            ],
            "Pearson's r": [
                "R de Pearson"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Correlación{}Pearson"
            ],
            "Percentages": [
                "Porcentajes"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Porcentajes del total"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Porcentajes de {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Percentil"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Valores del Percentil"
            ],
            "Percentile values": [
                "Valores del percentil"
            ],
            "Percentiles": [
                "Percentiles"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "realizar una prueba U de Mann-Whitney."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realice una prueba de normalidad de Shapiro-Wilk. Un valor p bajo sugiere que los datos no provienen de una distribución normal."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "realizar una prueba de modelo general."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "realizar ANOVA de Fisher (o lo que podría llamarse 'normal')."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realizar pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk. Un valor p bajo sugiere que los datos no provienen de una distribución normal."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "realizar pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk. Un valor p bajo sugiere que los residuos no están distribuidos normalmente."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "realizar pruebas t de muestras independientes de Student."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "realizar pruebas t de Student para una muestra."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "realizar pruebas t de muestras pareadas de Student."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "realizar ANOVA de Welch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "realizar las pruebas de Welch."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "realizar pruebas de rango con signo de Wilcoxon."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Phi y V de Cramer"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Coeficiente Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Traza de Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Gráfica"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "grafica las densidades a lo largo de la diagonal del gráfico de la matriz de correlación."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "trazar los datos junto con las medias marginales."
            ],
            "Plot Type": [
                "Tipo de Gráfica"
            ],
            "Plots": [
                "Gráficos"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polinomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Comparaciones Post Hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Pruebas Post Hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Pruebas Post Hoc -$key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Rendimiento del Modelo Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Prueba Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Pruebas Post-Hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "A Posteriori"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Gráfica a Posteriori"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Gráficas a Posteriori"
            ],
            "Predicted": [
                "Predicción"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Probabilidad prevista de… =… (vs… =…)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Probabilidad prevista de {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Predicciones"
            ],
            "Prediction": [
                "Predicción"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Medidas Predictivas"
            ],
            "Predictor": [
                "Predictor"
            ],
            "Predictors": [
                "Predictores"
            ],
            "Principal axis": [
                "Eje principal"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Factorización según el eje principal"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Análisis de Componentes Principales"
            ],
            "Prior": [
                "Valores a Priori"
            ],
            "Prior width": [
                "Amplitud a priori"
            ],
            "Probability": [
                "Probabilidad"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proporción"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Prueba de Proporciones (2 Resultados)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Prueba de Proporciones (N Resultados)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "proporciona una medida d de Cohen del tamaño del efecto para las pruebas post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "proporciona un intervalo de confianza para la diferencia entre la estimación media y el valor de prueba."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "proporciona una gráfica de matriz de correlación."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "proporciona un tau-b de Kendall para cada combinación de variables."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "proporciona un valor p para cada coeficiente de correlación."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "proporciona una r de Pearson para cada combinación de variables."
            ],
            "provide a Q-Q plot of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the data is not from a normal distribution.": [
                "proporciona un gráfico Q-Q de residuos, un gráfico de los residuos reales frente a lo que se esperaría si los datos estuvieran * perfectamente * distribuidos normalmente. Las grandes desviaciones de la línea diagonal sugieren que los datos no son de una distribución normal."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "proporciona un rho de Spearman para cada combinación de variables."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "proporciona una tabla de descriptivos para cada variable."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "proporciona una tabla de las medias marginales estimadas."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "proporciona factores de Bayes para las pruebas t de muestras independientes de Student."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "proporciona los factores de Bayes para las pruebas t de una muestra de Student."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "proporciona factores de Bayes para las pruebas t de muestras pareadas de Student."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "proporciona intervalos de confianza para la r de Pearson."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "proporcionar intervalos de confianza para los tamaños del efecto"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "proporciona intervalos de confianza para las diferencias de medias."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "proporciona intervalos de confianza para los tamaños del efecto post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "proporciona coeficientes de correlación en el gráfico de la matriz de correlación."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "proporciona gráficos descriptivos para cada grupo."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "proporciona gráficos descriptivos para cada variable."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "proporciona descripciones para cada grupo de medidas."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "proporciona descripciones para cada grupo."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "proporcionar gráficos descriptivos."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "proporcionar tamaños de efecto (D de Cohen)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "proporcionar tamaños de efecto (d de Cohen)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "proporciona la prueba de Levene para la homogeneidad de las varianzas. Un valor p bajo sugiere que los grupos tienen varianzas desiguales."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "proporciona las pruebas de Levene para la homogeneidad de las varianzas. Un valor p bajo sugiere que los grupos tienen varianzas desiguales."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "proporciona diferencias de medias y errores estándar de las diferencias de medias."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "proporciona diferencias medias con las pruebas post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "proporciona diferencias de medias y errores estándar de las diferencias de medias entre la estimación media y el valor de prueba."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "proporciona medidas del tamaño del efecto; η², η² parcial o ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "proporciona correcciones del valor p para la esfericidad."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "proporciona gráficos de las medias marginales estimadas."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "proporcionar pruebas post-hoc."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the data is not from a normal distribution.": [
                "proporciona gráficos Q-Q de residuos, un gráfico de los residuos reales frente a lo que se esperaría si los datos estuvieran * perfectamente * distribuidos normalmente. Las grandes desviaciones de la línea diagonal sugieren que los datos no son de una distribución normal."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the residuals are not normally distributed.": [
                "proporciona gráficos Q-Q de residuos, un gráfico de los residuos reales frente a lo que se esperaría si los datos estuvieran * perfectamente * distribuidos normalmente. Las grandes desviaciones de la línea diagonal sugieren que los residuos no están distribuidos normalmente."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "proporciona niveles de significancia para las pruebas post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "proporcionar pruebas de esfericidad."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "proporciona los resultados de la prueba (valor t y grados de libertad) para pruebas post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "proporciona el número de casos."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Gráfica Q-Q"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Gráfica Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Gráfica Q-Q para Evaluar Normalidad Multivariante"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Gráfica Q-Q de Normalidad Multivariante"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Gráfica Q-Q de residuos"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Gráficas Q-Q"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Gráficas Q-Q"
            ],
            "quadratic": [
                "cuadratica"
            ],
            "quartic": [
                "cuartica"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quíntico"
            ],
            "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": [
                "Recorrido"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Correlación biseriada de rangos"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Razón de Tasas"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Razón de tasas"
            ],
            "Ratio": [
                "Razón"
            ],
            "Reference Level": [
                "Nivel de Referencia"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Nivel de referencia (codificación indicadora)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Niveles de Referencia"
            ],
            "Regression": [
                "Regresión"
            ],
            "Relative risk": [
                "Riesgo relativo"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Análisis de Fiabilidad"
            ],
            "Repeated": [
                "Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA de Medidas Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA de Medidas Repetidas (No Paramédico)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Celdas de Medidas Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Componentes de Medidas Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Factores de Medidas Repetidas"
            ],
            "Report significance": [
                "Mostrar significación"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Representa la media global"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Representa el nivel de referencia"
            ],
            "Residual": [
                "Residual"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Covarianzas Residuales"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Covarianzas residuales"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Covarianzas Residuales - Índices de Modificación"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Estimadores Residuales"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Constantes Residuales"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Constantes residuales"
            ],
            "Residual plots": [
                "Gráficas de residuos"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "La suma residual de los cuadrados y/o los grados de libertad son cero, lo que indica un ajuste perfecto"
            ],
            "Residuals": [
                "Residuos"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Residuos de la Matriz de Correlaciones Observada"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Residuos del ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Residuos de la matriz de correlación observada"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Gráficas de Residuos"
            ],
            "Results": [
                "Resultados"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "elemento de escala inversa"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Elementos en Escala Inversa"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "MR Factor {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "MR Factor 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "IC 90% del RMSEA"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotación"
            ],
            "Row": [
                "Fila"
            ],
            "Row number": [
                "Número de fila"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variable en filas ‘{var}’ tiene menos de 2 niveles"
            ],
            "Rows": [
                "Filas"
            ],
            "rows": [
                "filas"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "filas (predeterminado) o columnas en el eje X del diagrama de barra"
            ],
            "Rows compared": [
                "Se comparan filas"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Raiz Mayor de Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Tamaño de Muestra"
            ],
            "Save": [
                "Guardar"
            ],
            "scale": [
                "escala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Análisis de Escala"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Factor de escala = primer indicador de escala"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Estadísticas de Fiabilidad de Escala"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Estadísticas de Escala"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffe"
            ],
            "Score Component": [
                "Puntuación del Componente"
            ],
            "Score Factor": [
                "Puntuación del Factor"
            ],
            "Score for component": [
                "Puntuación del Componente"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Puntuación del factor {i}. Estimado usando el método '{fsMethod}'."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Gráfica de Sedimentación"
            ],
            "Scree plot": [
                "Gráfica de sedimentación"
            ],
            "SD": [
                "DE"
            ],
            "SE": [
                "EE"
            ],
            "SE difference": [
                "EE de la diferencia"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semiparcial"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Correlación Semiparcial"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensibilidad"
            ],
            "septic": [
                "séptica"
            ],
            "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#  REGRESION LOGISTICA ORDINAL\n#\n#  Medidas de Ajuste del Modelo\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Modelo   Desviación   AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1        218      226    5,68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  RESULTADOS ESPECIFICOS DE MODELO\n#\n#  MODELO 1\n#\n#  Coeficientes de Modelo\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor   Estimación    EE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0,0579    0,193    0,300    0,764\n#    x2             0,0330    0,172    0,192    0,848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "séxtica"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Prueba de Normalidad Multivariante de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Valor p de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Prueba Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Prueba de normalidad multivariante de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "W de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Side by side": [
                "Al lado"
            ],
            "Simple": [
                "Simple"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulaciones"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Se encontró un ajuste singular; una o más variables predictoras son una combinación lineal de otras variables predictoras."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Error de singularidad. Las pruebas de esfericidad no están disponibles"
            ],
            "Skewness": [
                "Asimetría"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Ordena las cargas por tamaño"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Rho de Spearman"
            ],
            "Specificity": [
                "Especificidad"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Corrección de Esfericidad"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Correcciones de esfericidad"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Pruebas de esfericidad"
            ],
            "Split by": [
                "Separa por"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Distancia de Mahalanobis al Cuadrado"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "SC Cargas"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "pila o lado a lado (predeterminado), tipo de diagrama de barras"
            ],
            "Stacked": [
                "Alineados"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Estimador Estándar"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Desviación estándar"
            ],
            "Standard Error": [
                "Error Estándar"
            ],
            "Standard error": [
                "Error típico"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Estimador Estandarizado"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Estimador estandarizado"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Residuos Estandarizados"
            ],
            "Statistic": [
                "Estadístico"
            ],
            "statistic": [
                "estadístico"
            ],
            "Statistics": [
                "Estadísticas"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Desv. Estándar"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Error est. curtosis"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Error est. media"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Error est. de la Media"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Error est. asimetría"
            ],
            "Student's": [
                "t de Student"
            ],
            "Student's t": [
                "T de Student"
            ],
            "Student's test": [
                "Prueba t de Student"
            ],
            "Sum": [
                "Suma"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Suma de Cuadrados"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Suma de cuadrados"
            ],
            "Sum score": [
                "Suma de puntuación"
            ],
            "Summary": [
                "Resumen"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "T-Tests"
            ],
            "t-value": [
                "valor t"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Término {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Término 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Prueba Para un Ajuste Exacto"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Resultados de la prueba (t y gl)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Estadísticas de la prueba"
            ],
            "Test Value": [
                "ºPrueba"
            ],
            "Test value": [
                "Valor de prueba"
            ],
            "Tests": [
                "Pruebas"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Pruebas de Esfericidad"
            ],
            "th percentile": [
                "percentil"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Los datos ‘iris’ de R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "La variable ‘Separa por ’{var}’ no contiene datos."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "los pesos (opcionales) de `data` que se utilizarán en el proceso de ajuste"
            ],
            "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 |": [
                "la hipótesis alternativa y nula;\n\n|              | Alternative (Hₐ)  | Nula (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.": [
                "la hipótesis alternativa."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "la hipótesis alternativa. Permite pruebas de una cola."
            ],
            "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.": [
                "El Análisis de la Covarianza (ANCOVA) se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua, una o más variables explicativas\ncategóricas y una o más variables explicativas continuas\n(o covariables). Es esencialmente el mismo análisis que ANOVA, pero\ncon la adición de covariables."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "El Análisis de la Varianza (ANOVA) se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más variables\nexplicativas categóricas."
            ],
            "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.": [
                "El Análisis de la Varianza (ANOVA) se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más variables\nexplicativas categóricas.\n\nANOVA asume que los residuos se distribuyen normalmente y que las\nvarianzas de todos los grupos son iguales. Si uno no está dispuesto a asumir que\nlas varianzas son iguales, entonces se puede usar una prueba de Welch en su lugar\n(Sin embargo, la prueba de Welch no admite más de un factor explicativo).\nAlternativamente, si uno no está dispuesto a asumir que los datos se\ndistribuyen normalmente, se puede emplear un enfoque no paramétrico\n(como 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.": [
                "El Análisis de Varianza (ANOVA) se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más variables explicativas\ncategóricas. Este ‘ANOVA de un factor’ es una versión simplificada de\nel ANOVA ‘normal’, que permite un solo factor explicativo, sin embargo\ntambién proporciona un ANOVA de Welch. El ANOVA de Welch tiene la ventaja de que\nno es necesario suponer que las varianzas de todos los grupos son iguales."
            ],
            "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.": [
                "El análisis de varianza (ANOVA) se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más categóricas\nvariables explicativas. Este 'ANOVA unidireccional' es una versión simplificada de\nel ANOVA 'normal', que permite un solo factor explicativo, sin embargo\ntambién proporciona un ANOVA de Welch. El ANOVA de Welch tiene la ventaja de que\nno es necesario asumir que las variaciones de todos los grupos son iguales.\n\nPor conveniencia, este método permite especificar varios dependientes\nvariables, lo que da como resultado múltiples pruebas independientes.\n\nTenga en cuenta que el ANOVA de Welch es el mismo procedimiento que\nla prueba t de Welch de muestras independientes."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "los factores entre sujetos (opcional)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "los términos entre sujetos del modelo."
            ],
            "The Binomial test is used to test the Null hypothesis that the proportion of observations match some expected value. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportion must be some other value.": [
                "La prueba binomial se usa para probar la hipótesis nula de que la proporción de observaciones coincide con algún valor esperado. Si el valor p es bajo, esto sugiere que la hipótesis nula es falsa y que la proporción verdadera debe ser algún otro valor."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "las variables categóricas explicativas (o independientes)."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "El CI de la media supone que las medias muestrales siguen una distribución t con N - 1 grados de libertad"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "el ancho del intervalo de confianza para los tamaños del efecto."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "la amplitud del intervalo de confianza para los tamaños del efecto post-hoc."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "el ancho del intervalo de confianza."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "las variables explicativas (o independientes) continuas, también conocidas como covariables."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "los contrastes a utilizar."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "las variables de control de interés."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "los recuentos en `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "las covariables (especificarlas hace que sea un ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "las covariables de `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "El punto de corte es {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "los datos como una 'data frame'"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "El conjunto de datos contiene 0 filas (después de eliminar las filas con valores perdidos)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "El conjunto de datos contiene 0 filas (o todas las filas contienen valores perdidos)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "La variable dependiente ‘{}’ tiene más de dos niveles; La regresión logística binomial solo se puede realizar en variables dependientes con dos niveles."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "La variable dependiente ‘{dep}’ tiene el siguiente orden: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "La variable dependiente \"{dep}” tiene solo dos niveles, considere hacer una regresión logística binomial."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "la variable dependiente de` data`, la variable debe ser numérica"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "la variable dependiente de` data`, la variable debe ser numérica (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, ver ejemplos)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dependiente. Para ANCOVA, serán continuas."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "la variable dependiente. Para ANOVA, serán continuas."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "las variables dependientes -- se realiza una prueba t separada para cada variable dependiente especificada."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "las variables dependientes (no es necesario cuando se utiliza una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "las variables dependientes. Para ANOVA, serán continuas."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "las barras de error para trazar las medias marginales."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "las covariables explicativas (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, ver ejemplos)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "los factores explicativos en` data` (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, ver ejemplos)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "la variable explicativa o independiente. Para ANOVA esto será categórico."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "las variables explicativas o independientes. Para ANOVA, serán categóricas."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "los factores fijos de `data`"
            ],
            "The Friedman test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable and a categorical explanatory variable, where the explanatory variable is 'within subjects' (where multiple measurements are from the same subject). It is analagous to Repeated Measures ANOVA, but with the advantage of being non-parametric, and not requiring the assumptions of normality or homogeneity of variances. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "La prueba de Friedman se utiliza para explorar la relación entre una variable dependiente continua y una variable explicativa categórica, donde la variable explicativa es 'dentro de los sujetos' (donde múltiples mediciones son del mismo sujeto). Es análogo al ANOVA de medidas repetidas, pero con la ventaja de ser no paramétrico, y no requerir los supuestos de normalidad u homogeneidad de varianzas. Sin embargo, tiene la limitación de que solo puede probar una sola variable explicativa a la vez."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable de agrupación con dos niveles (no es necesario cuando se usa una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "The Kruskal-Wallis test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable, and a categorical explanatory variable. It is analagous to ANOVA, but with the advantage of being non-parametric and having fewer assumptions. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "La prueba de Kruskal-Wallis se utiliza para explorar la relación entre una variable dependiente continua y una variable explicativa categórica. Es análoga al ANOVA, pero con la ventaja de no ser paramétrica y tener menos supuestos. Sin embargo, tiene la limitación de que solo puede probar una única variable explicativa a la vez."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "la etiqueta que se utilizará para la variable dependiente."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "la sintaxis de lavaan utilizada para adaptarse al modelo"
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each analysis. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "el método de exclusión de valores perdidos.` Análisis por análisis` excluye los valores perdidos de cada análisis. `Listwise` excluye una fila de todos los análisis si falta uno de sus valores."
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each variable. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "el método de exclusión de valores perdidos.` Análisis por análisis` excluye los valores perdidos de cada variable. `Listwise` excluye una fila de todos los análisis si falta uno de sus valores."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "los términos del modelo que componen el modelo."
            ],
            "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.": [
                "los términos del modelo que componen el modelo. Por defecto se crea un modelo factorial completo, pero aquí se pueden ajustar los términos exactos que componen el modelo."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "los pares de mediciones -- se realiza una prueba t separada para cada par de mediciones."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "las correcciones de comparaciones múltiples post-hoc que se deben utilizar."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "la anchura a priori para los factores Bayes de la prueba t de Student. Requiere un valor entre 0.01 y 2.0, por defecto 0.707."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.5 and 2.0, default 0.707.": [
                "la amplitud a priori para los factores de Bayes de la prueba t de Student. Requiere un valor entre 0.5 y 2.0, por defecto 0.707."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.": [
                "El ANOVA de medidas repetidas se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más categóricas\nvariables explicativas, donde una o más de las variables explicativas\nestán 'dentro de los sujetos' (donde varias medidas son de la misma\nsujeto). Además, este análisis permite la inclusión de\ncovariables, lo que permite también ANCOVA de medidas repetidas."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.\n\nThis analysis requires that the data be in 'wide format', where each\nrow represents a subject (as opposed to long format, where each\nmeasurement of the dependent variable is represented as a row).\n\nA non-parametric equivalent of the repeated measures ANOVA also exists;\nthe Friedman test. However, it has the limitation of only being able to\ntest a single factor.": [
                "El ANOVA de medidas repetidas se utiliza para explorar la relación\nentre una variable dependiente continua y una o más categóricas\nvariables explicativas, donde una o más de las variables explicativas\nestán 'dentro de los sujetos' (donde varias medidas son de la misma\nsujeto). Además, este análisis permite la inclusión de\ncovariables, lo que también permite ANCOVA de medidas repetidas.\n\nEste análisis requiere que los datos estén en 'formato amplio', donde cada\nla fila representa un asunto (a diferencia del formato largo, donde cada\nla medida de la variable dependiente se representa como una fila).\n\nTambién existe un equivalente no paramétrico del ANOVA de medidas repetidas;\nla prueba de Friedman. Sin embargo, tiene la limitación de que solo puede\np\nprobar un factor."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "el diseño de medidas repetidas."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Las medidas repetidas tienen solo dos niveles. El supuesto de esfericidad siempre se cumple cuando las medidas repetidas tienen solo dos niveles"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Las medidas repetidas tienen solo dos niveles. El supuesto de esfericidad siempre se cumple cuando las medidas repetidas tienen solo dos niveles."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "las mediciones de medidas repetidas."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "los términos de medidas repetidas del modelo."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.": [
                "La prueba t de muestras independientes de Student (a veces denominada dos muestras\nt-test) se utiliza para probar la hipótesis nula de que dos grupos tienen el\nmisma media. Un valor p bajo sugiere que la hipótesis nula no es cierta,\ny por tanto las medias del grupo son diferentes."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.\n\nThe Student's independent t-test assumes that the data from each group\nare from a normal distribution, and that the variances of these groups\nare equal. If unwilling to assume the groups have equal variances, the\nWelch's t-test can be used in it's place. If one is additionally\nunwilling to assume the data from each group are from a normal\ndistribution, the non-parametric Mann-Whitney U test can be used instead\n(However, note that the Mann-Whitney U test has a slightly different\nnull hypothesis; that the distributions of each group is equal).": [
                "La prueba t de muestras independientes de Student (a veces denominada dos muestras\nt-test) se utiliza para probar la hipótesis nula de que dos grupos tienen el\nmisma media. Un valor p bajo sugiere que la hipótesis nula no es cierta,\ny por lo tanto las medias del grupo son diferentes.\n\nLa prueba t independiente de Student asume que los datos de cada grupo\nson de una distribución normal, y que las variaciones de estos grupos\nson iguales. Si no está dispuesto a asumir que los grupos tienen variaciones iguales, el\nLa prueba t de Welch se puede usar en su lugar. Si hay una adicional\nno está dispuesto a asumir que los datos de cada grupo son de un\n normaldistribución, en su lugar se puede utilizar la prueba U de Mann-Whitney no paramétrica\n(Sin embargo, tenga en cuenta que la prueba U de Mann-Whitney tiene una\nhipótesis nula; que las distribuciones de cada grupo es igual)."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.": [
                "La prueba t de Student para una muestra se utiliza para probar la hipótesis nula de que\nla media real es igual a un valor particular (normalmente cero). Un bajo\nEl valor p sugiere que la hipótesis nula no es cierta y, por lo tanto,\nla media real debe ser diferente del valor de prueba."
            ],
            "The Student's One-sample t-test is used to test the null hypothesis that\nthe true mean is equal to a particular value (typically zero). A low\np-value suggests that the null hypothesis is not true, and therefore\nthe true mean must be different from the test value.\n\nThe Student's One-sample t-test assumes that the data are from a normal\ndistribution -- in the case that one is unwilling to assume this, the\nnon-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place (However,\nnote that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different null\nhypothesis; that the *median* is equal to the test value).": [
                "La prueba t de Student para una muestra se utiliza para probar la hipótesis nula de que\nla media real es igual a un valor particular (normalmente cero). Un bajo\nEl valor p sugiere que la hipótesis nula no es cierta y, por lo tanto,\nla media real debe ser diferente del valor de prueba.\n\nLa prueba t de una muestra de Student asume que los datos provienen de un\n normaldistribución - en el caso de que uno no esté dispuesto a asumir esto, el\nEl rango con signo de Wilcoxon no paramétrico se puede usar en su lugar (Sin embargo,\ntenga en cuenta que el rango con signo de Wilcoxon tiene un valor nulo ligeramente diferente\nhipótesis; que la * mediana * es igual al valor de prueba)."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.": [
                "La prueba t de muestras pareadas de Student (a veces llamada\nprueba t de muestras dependientes) se utiliza para probar la hipótesis nula de que el\nla diferencia entre pares de medidas es igual a cero. Un valor p bajo\nsugiere que la hipótesis nula no es cierta y que la\nLa diferencia entre los pares de medidas no es cero."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.\n\nThe Student's paired samples t-test assumes that pair differences follow\na normal distribution -- in the case that one is unwilling to assume\nthis, the non-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place\n(However, note that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different\nnull hypothesis; that the two groups of measurements follow the same\ndistribution).": [
                "La prueba t de muestras pareadas de Student (a veces llamada\nprueba t de muestras dependientes) se utiliza para probar la hipótesis nula de que el\nla diferencia entre pares de medidas es igual a cero. Un valor p bajo\nsugiere que la hipótesis nula no es cierta y que la\ndiferencia entre los pares de medidas no es cero.\n\nLa prueba t de Student para muestras pareadas asume que siguen las diferencias entre pares\nuna distribución normal - en el caso de que uno no esté dispuesto a asumir\nesto, el rango con signo de Wilcoxon no paramétrico se puede usar en su lugar\n(Sin embargo, tenga en cuenta que el rango con signo de Wilcoxon tiene un\n ligeramente diferentehipótesis nula; que los dos grupos de medidas siguen el mismo\ndistribución)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "los términos para los que se proporcionarán medias marginales estimadas. Aquí puede especificar varios términos."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "el valor contra el que se va a realizar la prueba (normalmente cero)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "el tipo de correlación a calcular"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "el tipo de sumas de cuadrados a utilizar; Tipo 1, 2 o 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "el tipo de sumas de cuadrados a utilizar; Tipo 2 o 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "El objeto subyacente `aov`"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "La variable {var} no se puede tratar como numérica. Los gráficos que esperan datos numéricos no se crearán para esta variable."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variable de interés en` data` (no es necesario cuando se usa una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "la variable que especifica los grupos; debe tener 2 niveles."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que se utilizará como columnas en la tabla de contingencia (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que se utilizará como recuento en la tabla de contingencia (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variable que se utilizará como filas en la tabla de contingencia (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Las variables {vars} no se pueden tratar como numéricas. Los gráficos que esperan datos numéricos no se crearán para esta variable."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "las variables de interés — se realiza una prueba t separada para cada variable especificada."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "las variables de interés."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "las variables que se utilizarán para dividir la tabla de contingencia (no es necesario cuando se proporciona una fórmula, consulte los ejemplos)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "amplitud de los Intervalos de Confianza."
            ],
            "The χ² Goodness of fit test (not to be confused with the χ² test of independence), tests the Null hypothesis that the proportions of observations match some expected proportions. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportions are different to those tested.": [
                "La prueba de bondad de ajuste de χ² (que no debe confundirse con la prueba de independencia de χ²), prueba la hipótesis nula de que las proporciones de observaciones coinciden con las proporciones esperadas. Si el valor p es bajo, esto sugiere que la hipótesis nula es falsa y que las proporciones verdaderas son diferentes a las probadas."
            ],
            "The χ² test of association (not to be confused with the χ² goodness of fit) is used to test whether two categorical variables are independent or associated. If the p-value is low, it suggests the variables are not independent, and that there is a relationship between the two variables.": [
                "La prueba de asociación χ² (que no debe confundirse con la bondad de ajuste χ²) se utiliza para probar si dos variables categóricas son independientes o están asociadas. Si el valor p es bajo, sugiere que las variables no son independientes y que existe una relación entre las dos variables."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Cuantiles Teóricos"
            ],
            "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).": [
                "Este módulo representa los análisis incluidos con jamovi. Contiene muchos análisis comunes (como pruebas t, ANOVA, regresión, matrices de correlación, pruebas de proporción, tablas de contingencia, análisis factorial, etc.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Umbral"
            ],
            "Thresholds": [
                "Umbrales"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² para Tjur"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolerancia"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Muy pocas observaciones (N < 3) para calcular la estadística"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Muy pocas observaciones para calcular la estadística. Cada (sub) grupo debe tener al menos tantas observaciones como variables dependientes."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Muy pocas muestras (N < {n}) para calcular la estadística"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Muy pocas muestras (N < 3) para calcular la estadística"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Demasiadas observaciones (N > 5000) para calcular la estadística"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Demasiadas muestras (N > {n}) para calcular la estadística"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Demasiadas muestras (N > 5000) para calcular la estadística"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Datos sobre Crecimiento de Dientes"
            ],
            "Total": [
                "Total"
            ],
            "total_pc (default), column_pc, or row_pc. Use respectively percentages `of total`, `within columns`, or `within rows` for the bar plot y-axis.": [
                "total_pc (predeterminado), column_pc o row_pc. Utilice respectivamente los porcentajes \"del total”, \"de columnas” o \"de filas” para el eje y del gráfico de barras."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (varianzas iguales)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Tukey Post-Hoc Test – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Suma de Cuadrados Tipo {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Tipo 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Tipo 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Tipo 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Suma de cuadrados tipo 3"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "No se puede separar por una variable continua"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Unicidad"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Pruebas Univariadas"
            ],
            "Upper": [
                "Superior"
            ],
            "upper bound": [
                "límite superior"
            ],
            "Value": [
                "Valor"
            ],
            "value": [
                "valor"
            ],
            "values": [
                "valores"
            ],
            "Values are counts": [
                "Los valores son frecuencias"
            ],
            "Variable": [
                "Variable"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "La variable ‘{var}’ no contiene datos"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "La variable contiene valores infinitos"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "La variable no contiene suficientes observaciones"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "La variable no es numérica"
            ],
            "Variables": [
                "Variables"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variables en columnas"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variables en filas"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Las variables deben tener al menos dos niveles"
            ],
            "Variance": [
                "Varianza"
            ],
            "Variances": [
                "Varianzas"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "la variación de las variables de control solo se elimina de las variables en las columnas"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violin"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "cada celda pesa por igual. (Las celdas pesan de acuerdo con la frecuencia de celda de forma predeterminada)."
            ],
            "Weight Variable": [
                "Variable del peso"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Ponderado por '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Ponderaciones"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Pesos (opcional)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Los pesos contienen valores negativos. No se permiten pesos negativos."
            ],
            "Welch's": [
                "t de Welch"
            ],
            "Welch's t": [
                "T de Welch"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Rangos de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Prueba de rangos con signo de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W de Wilcoxon"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda de Wilks"
            ],
            "within column": [
                "de columnas"
            ],
            "within rows": [
                "de filas"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Efectos Dentro de los Sujetos"
            ],
            "X-Axis": [
                "Eje X"
            ],
            "X-axis": [
                "Eje X"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Eje Y"
            ],
            "Y-axis": [
                "Eje Y"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (predeterminado) o ypc. Utilice respectivamente \"frecuencias” o \"porcentajes” para el eje y del gráfico de barras"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "Prueba z para diferencia de 2 proporciones"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "Prueba z para diferencia de 2 proporciones"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "La prueba z solo está disponible para tablas 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 con corrección de continuidad"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ² de Bondad de Ajuste"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² de bondad de ajuste"
            ],
            "χ² test": [
                "Prueba de χ²"
            ],
            "χ² test of association": [
                "Prueba de associación de χ²"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Pruebas de χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Factor"
            ]
        }
    },
    "code": "es"
}