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    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
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                "lang": "it"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' contiene valori infiniti"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' contiene valori mancanti"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' contiene solo valori mancanti"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' contiene un solo valore"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Il metodo di estrazione '{method}' è stato utilizzato in combinazione con una rotazione '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "È stata utilizzata la rotazione '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' contiene valori negativi. Non sono ammessi pesi negativi."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Tau B di Kendall"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r di Pearson"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho di Spearman"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% CI Inferiore"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% CI della media {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% CI Superiore"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% Intervallo di Fiducia"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% Intervallo di fiducia"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} e {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, e {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} coppia(e) di valori sono state ripetute"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "punteggio {type} basato sulle variabili {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (invertita)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} del modello di regressione logistica binomiale{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} del modello di regressione lineare{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, a una coda"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Corretto"
            ],
            "% of Total": [
                "% del Totale"
            ],
            "% of total": [
                "% del totale"
            ],
            "% of Variance": [
                "% della Varianza"
            ],
            "% within column": [
                "% di colonna"
            ],
            "% within row": [
                "% di riga"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'` or `'3'` (predefinito), la somma dei quadrati da utilizzare"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` or `'3'` (predefinito), la somma dei quadrati da utilizzare"
            ],
            "`'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": [
                "`'differente'` (predefinito), `'oneGreater'` o `'twoGreater'`, l'ipotesi alternativa; gruppo 1 diverso dal gruppo 2, gruppo 1 maggiore del gruppo 2 e gruppo 2 maggiore del gruppo 1 rispettivamente"
            ],
            "`'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": [
                "`'differente'` (predefinito), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, l'ipotesi alternativa; misura 1 diversa dalla misura 2, misura 1 maggiore della misura 2 e misura 2 maggiore della misura 1 rispettivamente"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (predefinito), `'gt'` o `'lt'`, l'ipotesi alternativa; diverso da `testValue`, maggiore di `testValue`, e minore di `testValue`, rispettivamente"
            ],
            "`'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'`, come vincolare il modello; `'facVar'` fissa le varianze dei fattori a uno, `'facInd'` fissa ogni fattore alla scala del suo primo indicatore."
            ],
            "`'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'`, come gestire i valori mancanti; `'listwise'` esclude la riga da tutte le analisi se manca uno dei suoi valori, `'fiml'` usa un metodo di massima verosimiglianza con informazioni complete per stimare il modello."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means'` (predefinito) o `'medians'`, le barre di errore da utilizzare nel grafico"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (predefinito), `'ml'`, o `'pa'` usano rispettivamente 'residuo minimo', 'massima verosimiglianza' o 'asse principale' come metodo di estrazione del fattore"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (predefinito) o `'se'`. Non utilizzare barre di errore, utilizzare intervalli di fiducia, o utilizzare errori standard sui grafici della media marginale, rispettivamente"
            ],
            "`'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'`, quali test post-hoc da fornire; `'none'` non mostra i test post-hoc, `'gamesHowell'` mostra i test post-hoc di Games-Howell in cui non si assume l'equivalenza delle varianze, e `'tukey'` mostra i test post-hoc di Tukey in cui si assume l'equivalenza delle varianze"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (predefinito), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, o `'simplimax'`, la rotazione da utilizzare nella stima"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (predefinito), o `'simplimax'`, la rotazione da usare nella stima"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (predefinito), `'greater'` o `'less'`, l'ipotesi alternativa"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (predefinito), `'eigen'` o `'fixed'`, il modo per determinare il numero di fattori"
            ],
            "`'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'`, come gestire i valori mancanti; `'perAnalysis'` esclude i valori mancanti per le singole variabili dipendenti, `'listwise'` esclude la riga da tutte le analisi se uno dei suoi valori è mancante"
            ],
            "`'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'`, come gestire i valori mancanti; `'perAnalysis'` esclude i valori mancanti per le singole variabili dipendenti, `'listwise'` esclude la riga da tutte le analisi se uno dei suoi valori è mancante."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (predefinito) o `'grandMean'`, codifica dell'intercetta. Entrambi creano un contrasto in modo che l'intercetta rappresenti il livello di riferimento o la grande media"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` o `'columns'` (predefinito), visualizzano le variabili tra le righe o tra le colonne (predefinito)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (predefinito), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, o `'Harman'` usano rispettivamente il metodo di 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', o 'Harman' per stimare i punteggi dei fattori"
            ],
            "`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` (predefinito), confronta colonne/righe in differenza di proporzioni o rischi relativi (tabelle 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Coefficienti del Modello - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Coefficienti del Modello - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proporzioni - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, aggiunge etichette con il numero di riga ai valori anomali (outlier) nel box plot"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, esegue t-test di Student"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, esegue ANOVA a una via di Welch che non presuppone varianze uguali"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituiscei valori 'Z' e 'p' per le stime del modello"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce un test chi-quadrato per l'adattamento esatto che confronta il modello con il modello di raccordo perfetto"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce un intervallo di fiducia per le medie marginali stimate"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce il Criterio di Informazione di Aikaike (AIC) per i modelli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce α di Cronbach"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce i grafici delle medie marginali stimate"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce stime per le (co)varianze dei fattori"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce stime per le (co)varianze residue"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce le differenze medie per i test post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la R di Pearson"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce i livelli di significatività"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce i livelli di significatività per i test post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la devianza (o -2LogLikelihood) per i modelli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la media"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la mediana"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce il confronto del modello, tra i modelli e il modello NULL"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce il numero di valori mancanti"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la dimensione del campione"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la deviazione standard"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la misura statistica `R-quadrato` per i modelli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce la misura statistica `R` per i modelli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, restituisce il χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (predefinito) o `FALSE`, pesa ogni cella allo stesso modo o le pesa in base alla frequenza delle celle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` o`FALSE` (predefinito), aggiunge le frequenze ai grafici a barre"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` o`FALSE` (predefinito), aggiunge la media al box plot"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` o`FALSE` (predefinito), contrassegna le correlazioni significative"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), contrassegna i confronti post-hoc significativi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue un test di Shapiro-Wilk sui residui"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue l'ANOVA unidirezionale di Fisher che presuppone varianze uguali"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue un test di omogeneità"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue il test di Levene per l'omogeneità delle varianze"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i test di Levene per l'omogeneità delle varianze"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i test di Mann-Whitney U"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue confronti a coppie"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i test di normalità di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue il test di normalità di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i test di normalità di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i test di normalità di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue un test di sfericità"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue i t-test di Welch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), esegue il test dei segni per ranghi di Wilcoxon"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), traccia i dati sopra le medie marginali"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per le stime del coefficiente del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per le stime dell'odds ratio del coefficiente del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per le stime del coefficiente rate ratio del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per le stime standardizzate del coefficiente del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per i coefficienti del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo di fiducia per le stime del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico della matrice di correlazione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico di correlazione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico di cut-off"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce un grafico descrittivo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce un diagramma di percorso del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la tabella di classificazione prevista (o matrice di confusione)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico Q-Q di normalità multivariata"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico Q-Q dei residui"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il grafico della curva ROC"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce una stima standardizzata per i coefficienti del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce una stima standardizzata per le stime del modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce uno z-test per le differenze tra due proporzioni"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il Criterio di Informazione di Aikaike (AIC) per i modelli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'esatto Log-Odds-Ratio (richiede l'installazione di \"exact2x2\")"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce grafici a barre (solo per variabili nominali e ordinali)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i fattori di Bayes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli credibili Bayesiani"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il Criterio di Informazione Bayesiano (BIC) per i modelli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce box plots (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test di Box-Tidwell per la linearità del logit"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test M di Box"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le dimensioni dell'effetto d di Cohen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le percentuali di colonna"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia per le misure comparative"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia per le dimensioni dell'effetto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia per la media"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia per la differenza media"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gli intervalli di fiducia per le dimensioni degli effetti post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le densità nel grafico della matrice di correlazione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce grafici di densità (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce grafici descrittivi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce statistiche descrittive"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce grafici a punti (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le dimensioni dell'effetto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le dimensioni dell'effetto"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce tabelle delle medie marginali stimate"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), rstituisce stime per le intercette dei fattori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce stime delle intercettazioni per i residui"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test esatto di Fisher"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce tabelle di frequenza (solo per variabili nominali e ordinali)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce gamma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce istogrammi (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce le medie degli elementi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le deviazioni standard per ogni elemento"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le correlazioni del resto degli elementi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'indice tau-b di Kendall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test per la tendenza di Mantel-Haenszel"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la ω di McDonald"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce medie e deviazioni standard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce medie ed errori standard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce indici di modifica per i parametri non inclusi nel modello"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce gli N valori più estremi (il più alto e il più basso)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i percentili"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la Phi e V di Cramer"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i grafici con distribuzione a posteriori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i grafici Q-Q (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i grafici Q-Q dei residui"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i quantili"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "'TRUE' o 'FALSE' (default), restituisce i grafici dei residui in cui la variabile dipendente e ogni covariata sono tracciate rispetto ai residui standardizzati."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i risultati del test di Durbin-Watson per l'autocorrelazione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'RMSE per i modelli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le percentuali di riga"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il valore p del test di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test di Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il rho di Spearman"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce le statistiche nel grafico della matrice di correlazione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce statistiche riassuntive per la distanza di Cook"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i risultati dei test (valore t e gradi di libertà) per i test post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il coefficiente di contingenza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (default), restituisce le differenze nelle proporzioni (disponibile solo per le tabelle 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce i conteggi attesi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la stima dell'esponente del Log-Odds-Ratio (detta anche stima del rapporto delle probabilità)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'esponenziale della stima del rapporto log-rate, o la stima del rapporto di tasso"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo interquartile"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la curtosi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il rapporto di verosimiglianza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (default), restituisce il Log-Odds-Rratio (disponibile solo per le tabelle 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il massimo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la media"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il minimo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la moda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` o `FALSE` (default), fornisce il confronto tra i modelli e il modello NULL"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il numero di casi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (default), restituisce i conteggi osservati"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'Odds Ratio (disponibile solo per le tabelle 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce il test ANOVA omnibus per i predittori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), fornisce i test del rapporto di verosimiglianza omnibus per i predittori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`VERO` o `FALSO` (predefinito), restituisce l'accuratezza prevista dei risultati raggruppati per il valore di cut-off"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`VERO` o `FALSO` (predefinito), restituisce la sensibilità prevista dei risultati raggruppati per il valore di cut-off"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`VERO` o `FALSO` (predefinito), restituisce la specificità prevista dei risultati raggruppati per il valore di cut-off"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'intervallo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'area sotto la curva ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (default), restituisce il rischio relativo (disponibile solo per le tabelle 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)": [
                "`VERO` o `FALSO` (predefinito), restituisce i residui per la matrice di correlazione osservata (cioè la differenza tra la matrice di correlazione attesa e la matrice di correlazione osservata)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'asimmetria"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la deviazione standard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce l'errore standard"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la misura statistica `R-quadrato aggiustato` per i modelli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la somma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le soglie utilizzate come punteggi di cut-off per i livelli della variabile dipendente"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce la varianza"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le percentuali totali"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce le statistiche di collinearità (Tolleranza e VIF)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce grafici violino (solo per variabili continue)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce quale sarebbe l'α di Cronbach se l'elemento venisse eliminato"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce quale sarebbe l'ω di McDonald se l'elemento venisse eliminato"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), restituisce il χ² con la correzione di continuità"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), riporta un riassunto dei diversi gruppi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), imposta un cut-off utilizzato per le previsioni"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra i grafici a barre"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra i risultati del test di sfericità di Bartlett"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra la tabella degli autovalori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra il riassunto dei fattori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra le correlazioni tra fattori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra la misura Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dei risultati dell'adeguatezza del campionamento (MSA)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra le misure di adattamento del modello e il test"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), mostra il grafico dei sedimenti (Scree plot)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), ordina le saturazioni fattoriali per dimensione"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), test per l'omogeneità delle varianze (cioè il test di Levene)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), le variabili sono conteggi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito), se i conteggi previsti devono essere visualizzati"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` o `FALSE` (predefinito); eseguire un test generale del modello"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< valore del Test"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ valore del test"
            ],
            "> Test value": [
                "> valore del Test"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ media - 1SD, <sup>μ</sup> media, ⁺ media + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Specificità"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Risultati"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "una tabella di matrice di correlazione (semi)parziale"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "una lista separata da virgole (valori predefiniti: 25,50,75) che specifica i percentili"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "un grafico della matrice di correlazione"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "una tabella della matrice di correlazione"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "un grafico con valori statistici descrittivi"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "una formula contenente i termini per stimare le medie marginali (vedere gli esempi)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "una formula contenente i termini per i quali stimare le medie marginali, supporta fino a tre variabili per termine"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "una formula contenente i termini su cui eseguire i test post-hoc (vedere gli esempi)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "una formula che descrive i termini da inserire nel modello (non necessaria quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "una lista contenente liste con nome che definiscono la `label` del fattore e le `vars` che appartengono a quel fattore"
            ],
            "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 contenente vettori di stringhe che assegnano un nome ai predittori aggiunti al modello. Gli elementi vengono aggiunti al modello in base al loro ordine nella lista"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "una lista di vettori di caratteri che descrivono i termini tra soggetti da inserire nel modello"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "una lista di vettori di caratteri che descrivono i test post-hoc che devono essere calcolati"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "una lista di vettori di caratteri che descrivono i termini delle misure ripetute da inserire nel modello"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "una lista di liste che specificano i livelli di riferimento della variabile dipendente e di tutti i fattori"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "una lista di liste che specificano il fattore e il tipo di contrasto da usare, uno tra `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` o `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "un elenco di liste che specificano le coppie di misure in `data"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "un elenco di liste che specificano le covarianze residue che devono essere stimate"
            ],
            "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 di liste che specificano le variabili per le quali le medie marginali stimate devono essere calcolate. Supporta fino a tre variabili per termine."
            ],
            "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 di liste, dove ogni lista descrive una misura ripetuta (come una stringa) da `data` definita come `measure` e la particolare combinazione di livelli da `rm` a cui appartiene (come un vettore di stringhe) definita come `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 di liste, dove ogni lista descrive la `label` (come una stringa) e i `levels` (come vettore di stringhe) di un particolare fattore di misure ripetute"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Un piccolo valore di p suggerisce una violazione dell'assunzione di varianze uguali"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Un piccolo valore di p suggerisce una violazione del presupposto di normalità"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Alcuni buoni dati per la correlazione"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "un numero (predefinito: 0.1), evidenzia i valori nella tabella `'corRes'` sopra questo valore"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "un numero (predefinito: 0.3), per nascondere i caricamenti dei fattori al di sotto di questo valore"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "un numero (predefinito: 0.3), per nascondere i caricamenti al di sotto di questo valore"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "un numero (predefinito: 0.5), il valore per l'ipotesi nulla"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "un numero (predefinito: 0), l'autovalore minimo per un fattore da includere nel modello"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "un numero (predefinito: 1), con il parametro beta prior `a`"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "un numero (predefinito: 1), con il parametro beta prior `b`"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "un numero (predefinito: 1), l'autovalore minimo per un componente da includere nel modello"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "un numero (predefinito: 3), evidenzia i valori nelle tabelle `'modIndices'` sopra questo valore"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                ""
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un numero tra 0.5 e 2 (predefinito 0.707), l'ampiezza del priore da usare nel calcolo dei fattori di Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "un numero tra 0.5 e 2.0 (predefinito 0.707), l'ampiezza del priore da usare nel calcolo dei fattori di Bayes"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95) che specifica l'ampiezza dell'intervallo di fiducia"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95) che specifica l'ampiezza dell'intervallo di fiducia per le medie marginali stimate"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95) che specifica l'ampiezza dell'intervallo di fiducia che viene usato come `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza dell'intervallo di fiducia"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza dell'intervallo credibile"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza degli intervalli di fiducia"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "un numero tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza degli intervalli di fiducia per le dimensioni degli effetti"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "un numero compreso tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza degli intervalli di fiducia per le dimensioni degli effetti post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "un numero compreso tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), l'ampiezza degli intervalli di fiducia da fornire"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "un numero compreso tra 50 e 99.9 (predefinito: 95), ampiezza degli intervalli di fiducia da fornire"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "un numero che specifica il valore dell'ipotesi nulla"
            ],
            "a parameter": [
                "un parametro"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "un possibile valore di `'d'`; fornire la misura d di Cohen della dimensione dell'effetto per i test post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "una tabella post-hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "una tabella delle proporzioni"
            ],
            "a q-q plot": [
                "un grafico q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Un set di dati per ANOVA a misure ripetute"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "una stringa (predefinita: 'Dipendente') che descrive l'etichetta usata per la variabile dipendente durante l'analisi"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "una stringa che nomina una variabile in `data` contenente i conteggi, o NULL se ogni riga rappresenta una singola osservazione"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "una stringa che assegna un nome alla variabile dipendente da 'data', la variabile deve essere un fattore"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "una stringa che assegna un nome alla variabile dipendente da `data`, la variabile deve essere numerica"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "una stringa che assegna un nome alla variabile dipendente in `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "una stringa che assegna un nome alla variabile dipendente in `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "una stringa che assegna un nome al raggruppamento o alla variabile indipendente in `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "un riassunto dei gruppi"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "una tabella contenente le medie marginali stimate"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "una tabella contenente le stime delle covarianze dei fattori"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "una tabella contenente le stime delle intercette dei fattori"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "una tabella contenente le misure di adattamento"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "una tabella contenente gli indici di modifica per i caricamenti dei fattori non inclusi nel modello"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "una tabella contenente gli indici di modifica per le covarianze residue non incluse nel modello"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "una tabella contenente le stime delle covarianze residue"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "una tabella contenente le stime dell'intercetta residua"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "una tabella contenente i residui della matrice di correlazione osservata"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "una tabella contenente il test del chi quadrato per l'adattamento esatto"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "una tabella contenente le statistiche di collinearità"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "una tabella con valori statistici descrittivi"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "una tabella con i carichi dei fattori"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "una tabella con le statistiche descrittive per ogni gruppo"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "una tabella con i test di omogeneità delle varianze"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "una tabella che mostra i risultati del test di normalità"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "una tabella con i test di normalità"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "una tabella con i risultati del test di Box-Tidwell"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "una tabella con i risultati del t-test"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "una tabella con i risultati dell'ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "una tabella con i risultati dell'ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "una tabella di misure comparative"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "una tabella con i test di omogeneità delle varianze"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "una tabella con i test di omogeneità delle varianze"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "una tabella con i test del rapporto di verosimiglianza"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "una tabella con i valori di soglia per i coefficienti del modello"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "una tabella con i coefficienti del modello"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "una tabella con i test di normalità"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "una tabella delle classificazioni previste"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "una tabella di misure predittive"
            ],
            "a table of proportions": [
                "una tabella delle proporzioni"
            ],
            "a table of test results": [
                "una tabella con i risultati del test"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "una tabella dei risultati 'nominali' del test"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "una tabella delle statistiche descrittive"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "una tabella dei risultati del test di Friedman"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "una tabella dei risultati del test gamma"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "una tabella dei risultati del test tau-b di Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "una tabella del test Mantel-Haenszel per la tendenza"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "una tabella con i confronti a coppie"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "una tabella delle proporzioni"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "una tabella con le proporzioni e i risultati del test"
            ],
            "a table of the test results": [
                "una tabella con i risultati del test"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "una tabella dei risultati del test del χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "un vettore contenente stringhe con i nomi delle variabili da invertire"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "un vettore di numeri che rappresentano le proporzioni attese"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano i fattori tra soggetti da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano le variabili di controllo in `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "un vettore di stringhe che denomina le covariate da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "un vettore di stringhe che nominano le covariate da `data`. Le variabili devono essere numeriche"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano i fattori da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano i fattori fissi da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "un vettore di stringhe che nominano le variabili delle misure ripetute"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano le variabili di interesse da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "un vettore di stringhe che nominano le variabili da correlare da `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "un vettore di stringhe che nominano le variabili usate per dividere `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Precisione"
            ],
            "Add New Block": [
                "Aggiungi Nuovo Blocco"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Aggiungi Nuovo Fattore"
            ],
            "Add New Term": [
                "Aggiungi Nuovo Termine"
            ],
            "Additional Options": [
                "Opzioni Aggiuntive"
            ],
            "Additional Output": [
                "Risultati Aggiuntivi"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Statistiche Aggiuntive"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "R² aggiustato"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Tutte le osservazioni vengono ripetute"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Ipotesi alternativa"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "una serie di tabelle di contrasto"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "una serie di grafici descrittivi"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "un vettore di tabelle di valori estremi"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "una matrice di tabelle di frequenza"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "una matrice di grafici raggruppati"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "una matrice di tabelle con risultati specifici del modello"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "una matrice di tabelle di confronti a coppie"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "una serie di tabelle post-hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "una matrice di grafici Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "una matrice dei grafici descrittivi"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "una matrice di grafici e tabelle di medie marginali stimate"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "una serie di grafici posteriori"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "un'immagine contenente il diagramma del percorso del modello"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "un'immagine con un grafico statistico descrittivo"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "un intero (predefinito: 1), il numero di componenti nel modello"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "un intero (predefinito: 1), il numero di fattori nel modello"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "un intero (predefinito: 4) che specifica il numero di gruppi uguali"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "un numero intero (predefinito: 5) che specifica il numero di valori estremi"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Alcuni dati per ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Analisi incluse con jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "I dati Iris di Anderson"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Test ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Poiché non ci sono fattori tra i soggetti specificati, questa ipotesi è sempre soddisfatta."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Assumere uguale (Fisher)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Verifiche delle Ipotesi"
            ],
            "Assumptions": [
                "Ipotesi"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Almeno una variabile deve avere due livelli"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autocorrelazione"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Test di autocorrelazione"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Disponibile solo per tabelle 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "parametro b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Grafico a Barre"
            ],
            "Bar plot": [
                "Grafico a barre"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Grafici a Barre"
            ],
            "Bar Type": [
                "Tipo di Barre"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Test di Sfericità di Bartlett"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Test di sfericità di Bartlett"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Basato sull'autovalore"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Basato su analisi parallele"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Fattore di Bayes"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Fattore di Bayes₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Statistica Bayesiana"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "parametro beta 'a'"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "parametro beta 'b'"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Fattori Tra i Soggetti"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Componenti Tra i Soggetti"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Effetti Tra Soggetti"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomiale"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Regressione Logistica Binomiale"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Test Binomiale"
            ],
            "Binomial test": [
                "Test binomiale"
            ],
            "Block {0}": [
                "Blocco {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Blocco 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Blocchi"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Box-Plot"
            ],
            "Box Plots": [
                "Box-Plots"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Test Box-Tidwell"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Test Box-Tidwell per la Linearità del Logit"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Test di Box per l'Omogeneità delle Matrici di Covarianza"
            ],
            "Box's M test": [
                "Test M di Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Test M di Box per l'omogeneità delle matrici di covarianza"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Celle"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendenza Centrale"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Quantili Chi-quadrato"
            ],
            "CI Lower": [
                "CI Inferiore"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI Superiore"
            ],
            "Classification Table": [
                "Tabella di Classificazione"
            ],
            "Classification table": [
                "Tabella di classificazione"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Tabella di Classificazione - {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "d di Cohen"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Statistiche di Collinearità"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Statistiche di collinearità"
            ],
            "Column": [
                "Colonna"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variabile di colonna '{var}' contiene meno di 2 livelli"
            ],
            "Columns": [
                "Colonne"
            ],
            "columns": [
                "colonne"
            ],
            "Columns compared": [
                "Colonne a confronto"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Misure Comparative"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Misure Comparative (solo 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Confrontare"
            ],
            "Comparison": [
                "Confronto"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "I confronti sono basati sulle medie marginali stimate"
            ],
            "Component": [
                "Componente"
            ],
            "Component correlations": [
                "Correlazioni delle componenti"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Caricamenti delle Componenti"
            ],
            "Component scores": [
                "Punteggi delle componenti"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Statistiche delle Companenti"
            ],
            "Component summary": [
                "Riepilogo delle componenti"
            ],
            "component(s)": [
                "componente(i)"
            ],
            "Components": [
                "Componenti"
            ],
            "components": [
                "componenti"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Intervallo di Fiducia"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Intervallo di fiducia"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Intervallo di fiducia per la Media"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Ampiezza dell'intervallo di fiducia"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Intervalli di Fiducia"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Intervalli di fiducia"
            ],
            "Confidence level": [
                "Livello di fiducia"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Analisi Fattoriale Confermativa"
            ],
            "Constraints": [
                "Vincoli"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Coefficiente di contingenza"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Tabelle di Contingenza"
            ],
            "Contrasts": [
                "Contrasti"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Contrasti - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variabili di Controllo"
            ],
            "Control variables": [
                "Variabili di controllo"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "controllo per {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Distanza di Cook"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Distanza di Cook"
            ],
            "Correction": [
                "Correzione"
            ],
            "Corrections": [
                "Correzioni"
            ],
            "Correlated": [
                "Correlato"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Correlato negativamente"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Correlato positivamente"
            ],
            "Correlation": [
                "Correlazione"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Coefficienti di Correlazione"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Mappa di calore di Correlazione"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Mappa di calore di correlazione"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Le matrici di correlazione sono un modo per esaminare le relazioni lineari\ntra due o più variabili continue."
            ],
            "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.": [
                "Le matrici di correlazione sono un modo per esaminare le relazioni\nlineari tra due o più variabili continue.\n\nPer ogni coppia di variabili, un valore r di Pearson indica la\nforza e direzione della relazione tra queste due variabili.\nUn valore positivo indica una relazione positiva (valori maggiori\ndi uno, la variabile predice valori più alti dell'altra variabile). \nUn valore negativo della r di Pearson indica una relazione negativa\n(valori maggiori di uno, la variabile predice valori più bassi dell'altra \nvariabile e viceversa).\nUn valore zero indica nessuna relazione (se una variabile è alta\no bassa, non ci dice nulla sul valore dell'altra variabile).\n\nPiù formalmente, è possibile verificare l'ipotesi nulla che la\ncorrelazione è zero e calcolare un p-value. Un piccolo p-value\nci suggerisce che il coefficiente di correlazione non è zero e c'è\nuna relazione lineare (o più complessa) tra le due variabili."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Matrice di Correlazione"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Matrice di correlazione"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Tipo di Correlazione"
            ],
            "Correlation type": [
                "Tipo di correlazione"
            ],
            "Count": [
                "Frequenza"
            ],
            "Counts": [
                "Frequenze"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Frequenze (opzionale)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Le frequenze non possono essere infinite"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Le frequenze non possono essere negative"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Le frequenze devono essere finite e non negative"
            ],
            "Covariates": [
                "Covariate"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² di Cox e Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V di Cramer"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Intervallo Credibile"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Intervalli credibili"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "α di Cronbach"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α di Cronbach (se rimosso elemento)"
            ],
            "cubic": [
                "cubico"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% Cumulata"
            ],
            "Cut point values": [
                "Valori del punto di taglio"
            ],
            "Cut points for": [
                "Punti di taglio per"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Punto di Taglio"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Grafico del Punto di Taglio"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Grafico del punto di taglio"
            ],
            "Cut-off value": [
                "punto di taglio"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  TABELLE DI CONTINGENZA DEI CAMPIONI APPAIATI\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 RISULTATI)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Dati"
            ],
            "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  ANALISI FATTORIALE CONFERMATIVA\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Riduzione dei dati"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                ""
            ],
            "Data Summary": [
                "Riepilogo Dati"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  LOGISTIC REGRESSIONE LOGISTICA  BINOMIALE\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  REGRESSIONE LOGISTICA MULTINOMIALE\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#   ANOVA A MISURE RIPETUTE\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#   ANOVA A MISURE RIPETUTE  (NON-PARAMETRICA)\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#   Test t  CAMPIONI APPAIATI\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  TABELLE DI CONTINGENZA\n#\n#  Tabelle di Contingenza\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N RISULTATI)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#  ANALISI FATTORIALE ESPLORATIVA\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#  Test Multivatiato\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#  Test Univariato\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#  ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#  ANALISI DELL'AFFIDABILITA'\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  MATRICE DI CORRELAZIONE\n#\n#  Matrice di COrrelazione\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  CORRELAZIONE PARZIALE\n#\n#  Correlazione Parziale\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  REGRESSIONE LO-LINEARE\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRITTIVE\n#\n#  Descrittive\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#  FREQUENZE\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  REGRESSIONE LINEARE\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    gdl    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    gdl    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA A UNA VIA (NON-PARAMETRICA)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  Test t PER CAMPIONI INDIPENDENTI\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  TEST t  A UN CAMPIONE\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ANOVA  A UNA VIA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Densità delle variabili"
            ],
            "Density": [
                "Densità"
            ],
            "Dependent": [
                "Dipendente"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Variabile Dipendente"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "La variabile dipendente '{dep}' contiene valori infiniti"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "La variabile dipendente \"{dep}\" non contiene dati (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "La variabile dipendente \"{dep}\" contiene un solo valore univoco (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "La variabile dipendente \"{dep}\" deve essere continua"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etichetta Variabile Dipendente"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Variabili Dipendenti"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Le variabili dipendenti sono altamente correlate"
            ],
            "deprecated": [
                "deprecato"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Grafico Descrittive"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Grafico descrittive"
            ],
            "Descriptives": [
                "Descrittive"
            ],
            "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.": [
                "Le descrittive sono un assortimento di statistiche riassuntive e visualizzazioni che consentono di esplorare la forma e la distribuzione dei dati. È buona norma esplorare i dati con analisi descrittive prima di procedere a test più formali."
            ],
            "descriptives plot": [
                "Grafico statistico descrittivo"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Grafici Descrittive"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Grafici descrittive"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tabella Descrittive"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tabella descrittive"
            ],
            "Deviance": [
                "Devianza"
            ],
            "Deviation": [
                "Deviazione"
            ],
            "df": [
                "gdl"
            ],
            "df1": [
                "gdl1"
            ],
            "df2": [
                "gdl2"
            ],
            "Difference": [
                "Differenza"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Differenza in 2 proporzioni"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Differenza nelle proporzioni"
            ],
            "Dispersion": [
                "Dispersione"
            ],
            "Distribution": [
                "Distribuzione"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Non assumere uguale (Welch)"
            ],
            "drag variable here": [
                "trascina qui la variabile"
            ],
            "drag variables here": [
                "trascina qui la variabile"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "DSCF confronti a coppie"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Test di Durbin-Watson per l'autocorrelazione"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Statistiche DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Confronto a coppie Dwass-Steel-Critchlow-Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Dimensione dell'Effetto"
            ],
            "Effect size": [
                "Dimensione dell'effetto"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Autovalore"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Autovalori"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Autovalori maggiori di"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Celle vuote nel disegno tra soggetti: almeno una combinazione di livelli di fattori tra soggetti ha 0 osservazioni"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Pesi delle celle uguali"
            ],
            "equal groups": [
                "gruppi uguali"
            ],
            "error %": [
                "% errore"
            ],
            "Error bars": [
                "Barre di errore"
            ],
            "Estimate": [
                "Stima"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Stima (Log Odds Ratio)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Stima (Log Rate Ratio)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Medie Marginali Stimate"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Medie Marginali Stimate - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Stime"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Le stime rappresentano le probabilità logaritmiche di…"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Le stime rappresentano le probabilità logaritmiche di \"{deep} = {level 1}\" rispetto a \"{dep} = {level 2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Metodo di stima"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Escludere i casi analisi per analisi"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Escludere i casi in base all'elenco"
            ],
            "Excluded": [
                "Escluso"
            ],
            "Expected": [
                "Atteso"
            ],
            "Expected counts": [
                "Frequenze attese"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proporzioni Attese"
            ],
            "Exploration": [
                "Esplorazione"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Analisi Fattoriale Esplorativa"
            ],
            "Extraction": [
                "Estrazione"
            ],
            "Extreme values": [
                "Valori estremi"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Valori Estremi"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Valori estremi di $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Test F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "Impossibile calcolare la statistica F"
            ],
            "Factor": [
                "Fattore"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Il fattore '{factor}' ha meno di due livelli. I fattori devono avere almeno due livelli"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Il fattore \"{factor}\" deve avere almeno 2 livelli"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Il fattore '{factorName}' non contiene dati (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Il fattore '{factorName}' contiene un solo livello (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Il fattore '{factorName}' contiene livelli inutilizzati (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Fattore {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Fattore 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Correlazioni fattoriali"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Covarianze Fattoriali"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Covarianze fattoriali"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Stime Fattoriali"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Intercette dei Fattori"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Intercette dei fattori"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Saturazioni fattoriali"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Saturazioni Fattoriali - Indici di Modifica"
            ],
            "Factor scores": [
                "Punteggi fattoriali"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Statistiche dei Fattori"
            ],
            "Factor summary": [
                "Riepilogo dei fattori"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Varianze dei fattori = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "fattore(i)"
            ],
            "Factors": [
                "Fattori"
            ],
            "factors": [
                "fattori"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Test esatto di Fisher"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Misure Adattate"
            ],
            "Fitted": [
                "Adattato"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Fattori Fissi"
            ],
            "Fixed number": [
                "Numero fisso"
            ],
            "fixed parameter": [
                "parametro fisso"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Segnala confronti significativi"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Segnala correlazioni significative"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "segnala le correlazioni significative (p < .05) con i simboli."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "contrassegnare i confronti post-hoc significativi."
            ],
            "Frequencies": [
                "Frequenze"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Frequenze di $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Tabelle di frequenza"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Info complete massima verosimiglianza"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (varianze disuguali)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test post-hoc Games-Howell – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Opzioni Generali"
            ],
            "Generalised η²": [
                "η² generalizzato"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Grande media (codifica semplice)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Greenhouse-Geisser ε"
            ],
            "Group": [
                "Gruppo"
            ],
            "Group 1": [
                "Gruppo 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Gruppo 1 < Gruppo 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Gruppo 1 ≠ Gruppo 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Gruppo 1 > Gruppo 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Gruppo 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Descrittive Gruppo"
            ],
            "Group Summary": [
                "Riepilogo Gruppo"
            ],
            "Group summary": [
                "Riepilogo gruppo"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Variabile di Raggruppamento"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "La variabile di raggruppamento '{a}' ha meno di 2 livelli dopo l'esclusione dei valori mancanti"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "La variabile di raggruppamento '{a}' deve avere esattamente 2 livelli"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Anche la variabile di raggruppamento '{a}' non deve essere una variabile dipendente"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ è una correlazione negativa"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ è una correlazione positiva"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ è una proporzione {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Applicata la Correzione di Haldane-Anscombe"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                ""
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Nascondi le saturazioni sotto a"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Evidenzia i valori sopra"
            ],
            "Histogram": [
                "Istogramma"
            ],
            "Histograms": [
                "Istogrammi"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Test di Omogeneità delle Varianze (Levene)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Test di omogeneità"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Traccia di Hotelling"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Huynh-Feldt ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Ipotesi"
            ],
            "If item dropped": [
                "Se l'elemento viene scartato"
            ],
            "in development": [
                "in sviluppo"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "includere un riassunto dei gruppi"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Campioni Indipendenti"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Test t a campioni indipendenti"
            ],
            "Indicator": [
                "Indicatore"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Autovalori Iniziali"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Autovalori iniziali"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Correlazioni Intercomponenti"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Correlazioni Interfattoriali"
            ],
            "Intercept": [
                "Intercettare"
            ],
            "Interval": [
                "Intervallo"
            ],
            "IQR": [
                "Scarto Interquartile (IQR)"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "L'elemento '{item}' è costituito da un solo livello"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "L'elemento '{item}' contiene valori infiniti"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "L'elemento '{item}' contiene solo i valori mancanti"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "L'elemento '{item}' non ha varianza"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "L'elemento \"{item}\" deve essere numerico"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "l'elemento {item} è correlato negativamente con la scala totale e probabilmente dovrebbe essere invertito"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Statistiche sull'Affidabilità degli Elementi"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Statistiche degli Elementi"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Correlazione dell'elemento con gli altri"
            ],
            "Items": [
                "Elementi"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "gli elementi {items} sono correlati negativamente con la scala totale e probabilmente dovrebbero essere invertiti"
            ],
            "Jittered": [
                "Distribuito"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Tau B di Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Tau-B di Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Tau-b di Kendall"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Tau-b di Kendall"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "Misura di Idoneità al Campionamento KMO"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Misura di idoneità al campionamento KMO"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Curtosi"
            ],
            "Label outliers": [
                "Etichettare gli outlier"
            ],
            "Layers": [
                "Strati"
            ],
            "Level": [
                "Livello"
            ],
            "Level 1": [
                "Livello 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Livello 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Il test di Levene è significativo (p < .05), suggerendo una violazione dell'assunzione di varianze uguali"
            ],
            "Likelihood": [
                "Verosimiglianza"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Rapporto di verosimiglianza"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Test del rapporto di verosimiglianza"
            ],
            "linear": [
                "lineare"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Regressione Lineare"
            ],
            "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 regressione lineare viene utilizzata per esplorare la relazione tra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative continue e/o categoriche. Altri metodi statistici, come ANOVA e ANCOVA, sono in realtà solo forme di regressione lineare."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Log Odds-Ratio"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Log odds ratio esatto"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Regressione Log-Lineare"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Regressione Logistica"
            ],
            "Lower": [
                "Inferiore"
            ],
            "lower bound": [
                "limite inferiore"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U di Mann-Whitney"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Test di tendenza Mantel-Haenszel"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Media Marginale"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Medie Marginali"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Grafico delle Medie Marginali"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Tabelle delle Medie Marginali"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W di Mauchly"
            ],
            "Max": [
                "Max"
            ],
            "Maximum": [
                "Massimo"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Massima verosimiglianza"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω di McDonald"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω di McDonald (se rimosso elemento)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² di McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "McNemar richiede un tabella 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Test di McNemar"
            ],
            "McNemar test": [
                "Test di McNemar"
            ],
            "Mean": [
                "Media"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Media ({ciWidth}% CI)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Differenza Media"
            ],
            "Mean difference": [
                "Differenza media"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Dispersione Media"
            ],
            "Mean score": [
                "Punteggio medio"
            ],
            "Mean Square": [
                "Media Quadratica"
            ],
            "Means": [
                "Medie"
            ],
            "Measure": [
                "Misura"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Misura 1 - Misura 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Misura 1 < Misura 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Misura 1 ≠ Misura 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Misura 1 > Misura 2"
            ],
            "Measures": [
                "Misure"
            ],
            "Median": [
                "Mediana"
            ],
            "Medians": [
                "Mediane"
            ],
            "Method": [
                "Metodo"
            ],
            "Min": [
                "Min"
            ],
            "Minimum": [
                "Minimo"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Residuo minimo"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Residui minimi"
            ],
            "Minimum value": [
                "Valore minimo"
            ],
            "Missing": [
                "Mancanti"
            ],
            "Missing Values": [
                "Valori Mancanti"
            ],
            "Missing values": [
                "Valori mancanti"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Metodo per escludere i valori mancanti"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Metodo dei Valori Mancanti"
            ],
            "Mode": [
                "Moda"
            ],
            "Model": [
                "Modello"
            ],
            "Model Builder": [
                "Costruttore del Modello"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Coefficienti del Modello"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Confronto dei Modelli"
            ],
            "Model Fit": [
                "Adattamento del Modello"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Misure di Adattamento del Modello"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Misure di adattamento del modello"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Risultati Specifici del Modello"
            ],
            "Model Terms": [
                "Elementi del Modello"
            ],
            "Model Test": [
                "Test del Modello"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Soglie del Modello"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Soglie del modello"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Indici di Modifica"
            ],
            "Modification indices": [
                "Indici di modifica"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                ""
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Esiste più di una modalità, viene segnalata solo la prima"
            ],
            "Most extreme": [
                "Il più estremo"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomiale"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Regressione Logistica Multinomiale"
            ],
            "Multivariate Analysis of (Co)Variance (MANCOVA) is used to explore the relationship between multiple dependent variables, and one or more categorical and/or continuous explanatory variables.": [
                "L'Analisi Multivariata della (Co)varianza (MANCOVA) viene utilizzata per esplorare la relazione tra più variabili dipendenti e una o più variabili esplicative categoriche e/o continue."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Statistiche Multivariate"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Test Multivariati"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N Risultati"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² di Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Nessun componente ha un autovalore maggiore di {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Nessuna correzione"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Nessun fattore definito. Il test M di Box è rilevante solo quando il modello contiene fattori."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominale"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Non parametrico"
            ],
            "None": [
                "Nessuna"
            ],
            "none": [
                "niente"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Elementi Ridimensionati Normali"
            ],
            "Normality": [
                "Normalità"
            ],
            "Normality test": [
                "Test di normalità"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Test di Normalità (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                ""
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Non disponibile a causa di un numero troppo elevato di casi (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Gradi di libertà insufficienti per stimare tutti gli effetti del modello"
            ],
            "Number of Components": [
                "Numero delle Componenti"
            ],
            "Number of components": [
                "Numero delle componenti"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Numero di valori estremi"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Numero dei Fattori"
            ],
            "Number of factors": [
                "Numero dei fattori"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Il numero di valori estremi richiesti è maggiore del numero di righe nei dati."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Osservato"
            ],
            "Observed counts": [
                "Conteggi osservati"
            ],
            "Observed scores": [
                "Punteggi osservati"
            ],
            "octic": [
                "ottavo grado"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Odds-Ratio"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Odds-Ratio"
            ],
            "of total": [
                "del totale"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Test ANOVA Omnibus"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Test del Rapporto di Verosimiglianza Omnibus"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Test Omnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Test Omnibus"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "uno tra `'corr'` (predefinito), `'pos'`, `'neg'` specificando l'ipotesi alternativa; correlato, correlato positivamente, o correlato negativamente, rispettivamente."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "uno tra `'part'` (predefinito) o `'semi'` specificando il tipo di correlazione parziale da calcolare; correlazione parziale o semiparziale."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Uno o entrambi i gruppi non contengono abbastanza osservazioni"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Una o entrambe le variabili non sono numeriche"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Una o entrambe le variabili contengono valori infiniti"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Una o entrambe le variabili non contengono osservazioni"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Una o entrambe le variabili non contengono abbastanza osservazioni"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Uno o più coefficienti nel modello \"{modelNo}\" non potevano essere stimati a causa della perfetta collinearità."
            ],
            "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 più di `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, o `'bic'`; usa CFI, TLI, SRMR, RMSEA + intervallo di fiducia del 90%, AIC corretto, e misure di adattamento del modello BIC, rispettivamente"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "uno o più tra `'eta'`, `'partEta'` o `'omega'`; utilizzare rispettivamente le dimensioni dell'effetto η², η² parziale e ω²"
            ],
            "one or more of `'none'` (default), `'GG'`, or ``HF``; use no p-value correction, the Greenhouse-Geisser p-value correction, and the Huynh-Feldt p-value correction for shericity, respectively": [
                "uno o più di `'none'` (predefinito), `'GG'`, o ``HF``; usa rispettivamente nessuna correzione del valore di p, la correzione del valore di p di Greenhouse-Geisser e la correzione del valore di p di Huynh-Feldt per la shericità"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "uno o più di `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, o `'holm'`; utilizzare rispettivamente le correzioni posthoc no, Tukey, Scheffe, Bonferroni e Holm"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "uno o più di `'nessuno'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, o `'holm'`; forniscono rispettivamente nessuna, Tukey, Scheffe, Bonferroni, e Holm correzioni Post Hoc"
            ],
            "one or more of `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, or `'roy'`; use Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root multivariate statistics, respectively": [
                "uno o più di `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, o `'roy'`; usare rispettivamente le statistiche multivariate Pillai's Trace, Wilks'Lambda, Hotelling's Trace, e Roy's Largest Root"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "uno o più di `'r2mf'`, `'r2cs'`, o `'r2n'`; usano rispettivamente gli pseudo-R² di McFadden, Cox & Snell, e Nagelkerke"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Test per la Proporzione in un Campione"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Test t a campione singolo"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "ANOVA a una via"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "ANOVA a una via (Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA a una via (Non parametrico)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "ANOVA a una via (Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Opzioni"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinale"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Regressione Logistica Ordinale"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Risultati Ordinali"
            ],
            "Outliers": [
                "Valori anomali"
            ],
            "Output": [
                "Uscita"
            ],
            "Overall": [
                "Globale"
            ],
            "Overall model": [
                "Modello globale"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Test Globale del Modello"
            ],
            "Overall model test": [
                "Test globale del modello"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "valore 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": [
                "Campioni Accoppiati"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Tabelle di Contingenza di Campioni Accoppiati"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Test t a campioni accoppiati"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Variabili associate"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Confronti a coppie - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Confronti a Coppie (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Confronti a coppie (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Parziale"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Correlazione Parziale"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Le matrici di correlazione parziale sono un modo per esaminare\nrelazioni lineari tra due o più variabili continue mentre\nsono controllato da altre variabili"
            ],
            "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.": [
                "Le matrici di correlazione parziale sono un modo per esaminare\nle relazioni lineari tra due o più variabili continue controllate\nda altre variabili.\n\nPer ogni coppia di variabili, il valore r di Pearson indica\nla forza e direzione della relazione tra queste due variabili.\nUn valore positivo indica una relazione positiva (maggiore di uno,\nla variabile prevede valori più alti dell'altra variabile).\nUn valore negativo la r di Pearson indica una relazione negativa\n(maggiore di uno, la variabile prevede valori più bassi dell'altra\nvariabile e viceversa). Un valore pari a zero indica l'assenza di\nrelazione (se una variabile è alta o bassa, non ci dice nulla sul\nvalore dell'altra variabile).\n\nPiù formalmente, è possibile testare l'ipotesi nulla che la\ncorrelazione è zero e calcolare un valore p. Un piccolo valore di p\nsuggerisce che il coefficiente di correlazione non è zero, e c'è un\ncoefficiente lineare (o una più complessa) relazione tra le due variabili."
            ],
            "Partial η²": [
                "η² parziale"
            ],
            "partial η²": [
                "η² parziale"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagramma di Flusso"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagramma di flusso"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "La correlazione di Pearson non può essere calcolata per valori non numerici"
            ],
            "Pearson's r": [
                "r di Pearson"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Correlazione{}Pearson"
            ],
            "Percentages": [
                "Percentuali"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Percentuali del totale"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Percentuali di {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Percentile"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Valori Percentili"
            ],
            "Percentile values": [
                "Valori percentili"
            ],
            "Percentiles": [
                "Percentili"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "eseguire un test U di Mann-Whitney."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "eseguire un test di normalità di Shapiro-Wilk. Un piccolo valore di p suggerisce che i dati non provengono da una distribuzione normale."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "eseguire un test generale del modello."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "eseguire le ANOVA di Fisher (o quello che si potrebbe chiamare 'normale')."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "eseguire i test di normalità di Shapiro-Wilk. Un piccolo valore di p suggerisce che i dati non provengono da una distribuzione normale."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "eseguire i test di normalità di Shapiro-Wilk. Un piccolo valore di p suggerisce che i residui non sono distribuiti normalmente."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "eseguire i test t di Student per campioni indipendenti."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "eseguire i test t di Student a un campione."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "eseguire i test t di Student per campioni appaiati ."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "eseguire le ANOVA di Welch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "eseguire i test di Welch."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "eseguire i test dei ranghi con segno di Wilcoxon."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Phi e V di Cramer"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Coefficiente Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Traccia di Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Grafico"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "tracciare le densità lungo la diagonale del grafico della matrice di correlazione."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "visualizza i dati grezzi insieme alle medie marginali."
            ],
            "Plot Type": [
                "Tipo di Grafico"
            ],
            "Plots": [
                "Grafici"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polinomio"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Confronti Post Hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Test Post Hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Test Post Hoc – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Performance del Modello Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Test Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Test Post-Hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "A Posteriori"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Grafico a posteriori"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Grafici a Posteriori"
            ],
            "Predicted": [
                "Previsto"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Probabilità prevista di ... = ... (vs ... = ...)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Probabilità prevista di {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Valori previsti"
            ],
            "Prediction": [
                "Previsione"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Misure Predittive"
            ],
            "Predictor": [
                "Predittore"
            ],
            "Predictors": [
                "Predittori"
            ],
            "Principal axis": [
                "Asse principale"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Fattorizzazione sull'asse principale"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Analisi delle Componenti Principali"
            ],
            "Prior": [
                "Valori Precedenti"
            ],
            "Prior width": [
                "Ampiezza Precedente"
            ],
            "Probability": [
                "Probabilità"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "Promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proporzione"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Test di Proporzione (2 Risultati)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Test di Proporzione (N Risultati)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "fornire una misura d di Cohen della dimensione dell'effetto per i test post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "fornire un intervallo di fiducia per la differenza tra la stima media e il valore del test."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "restituisce un grafico della matrice di correlazione."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "fornire un tau-b di Kendall per ogni combinazione di variabili."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "restituisce un valore p per ogni coefficiente di correlazione."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "fornire una r di Pearson per ogni combinazione di variabili."
            ],
            "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.": [
                "fornire un grafico Q-Q dei residui - un grafico dei residui effettivi contro quello che ci si aspetterebbe se i dati fossero *perfettamente* distribuiti normalmente. Grandi deviazioni dalla linea diagonale suggeriscono che i dati non provengono da una distribuzione normale."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "fornire un rho di Spearman per ogni combinazione di variabili."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "restituisce una tabella descrittiva per ogni variabile."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "restituisce una tabella delle medie marginali stimate."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "fornire i fattori di Bayes per i test t di Student per campioni indipendenti."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "fornire i fattori di Bayes per i test t di Student a un campione."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "fornire i fattori di Bayes per i test t di Student per campioni appaiati."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "restituisce gli intervalli di fiducia per la r di Pearson."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "restituisce gli intervalli di fiducia per le dimensioni dell'effetto"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "restituisce gli intervalli di fiducia per la media delle differenze."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "restituisce gli intervalli di fiducia per le dimensioni dell'effetto post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "restituisce i coefficienti di correlazione nel grafico della matrice di correlazione."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "restituisce i grafici descrittivi per ogni gruppo."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "restituisce i grafici descrittivi per ogni variabile."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "restituisce descrizioni per ogni gruppo di misure."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "restituisce descrizioni per ogni gruppo."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "restituisce grafici descrittivi."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "restituisce le dimensioni dell'effetto (d di Cohen)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "restituisce le dimensioni dell'effetto (d di Cohen)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "fornire il test di Levene per l'omogeneità delle varianze. Un piccolo valore di p suggerisce che i gruppi hanno varianze diseguali."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "fornire i test di Levene per l'omogeneità delle varianze. Un piccolo valore di suggerisce che i gruppi hanno varianze diseguali."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "fornisce le differenze medie e gli errori standard delle differenze medie."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "fornisce differenze medie con i test post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "fornisce le differenze medie e gli errori standard delle differenze medie tra la stima media e il valore del test."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "fornisce misure della dimensione dell'effetto; η², η² parziale, o ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "fornisce correzioni del valore p per la sfericità."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "fornisce i grafici delle medie marginali stimate."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "fornisce test 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.": [
                "fornire i grafici Q-Q dei residui - un grafico dei residui effettivi contro quello che ci si aspetterebbe se i dati fossero *perfettamente* distribuiti normalmente. Grandi deviazioni dalla linea diagonale suggeriscono che i dati non provengono da una distribuzione normale."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the residuals are not normally distributed.": [
                "fornire i grafici Q-Q dei residui - un grafico dei residui effettivi contro quello che ci si aspetterebbe se i dati fossero *perfettamente* distribuiti normalmente. Grandi deviazioni dalla linea diagonale suggeriscono che i residui non sono normalmente distribuiti."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "fornisce i livelli di significatività per i test post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "fornisce i test di sfericità."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "fornisce i risultati dei test (valore t e gradi di libertà) per i test post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "restituisce il numero dei casi."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo-R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Grafico Q-Q"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Grafico Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Grafico Q-Q che Valuta la Normalità Multivariata"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Grafico Q-Q della normalità multivariata"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Grafico Q-Q dei residui"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Grafici Q-Q"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Grafici Q-Q"
            ],
            "quadratic": [
                "quadratico"
            ],
            "quartic": [
                "quarto grado"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quinto grado"
            ],
            "R": [
                "R"
            ],
            "R²": [
                "R²"
            ],
            "R²<sub>CS</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>McF</sub>": [
                "R²<sub>McF</sub>"
            ],
            "R²<sub>N</sub>": [
                "R²<sub>N</sub>"
            ],
            "R²<sub>T</sub>": [
                ""
            ],
            "Range": [
                "Intervallo"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Correlazione biseriale di rango"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Rapporto di Tasso"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Rapporto di tasso"
            ],
            "Ratio": [
                "Rapporto"
            ],
            "Reference Level": [
                "Livello di Riferimento"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Livello di riferimento (codifica fittizia)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Livelli di Riferimento"
            ],
            "Regression": [
                "Regressione"
            ],
            "Relative risk": [
                "Rischio relativo"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Analisi di Affidabilità"
            ],
            "Repeated": [
                "Ripetuto"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA a Misure Ripetute"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA a Misure Ripetute (Non-parametrica)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Celle di Misure Ripetute"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Componenti di Misure Ripetute"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Fattori di Misure Ripetute"
            ],
            "Report significance": [
                "Segnala la significavità"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Rappresenta la grande media"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Rappresenta il livello di riferimento"
            ],
            "Residual": [
                "Residuo"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Covarianze Residue"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Covarianze residue"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Covarianze Residue – Indici di Modifica"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Stime Residue"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Costanti Residue"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Costanti residue"
            ],
            "Residual plots": [
                "Grafico dei residui"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "La somma dei quadrati residui e/o i gradi di libertà sono pari a zero, il che indica un adattamento perfetto"
            ],
            "Residuals": [
                "Residui"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Residui della Matrice di Correlazione Osservata"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Residui della ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Residui della matrice di correlazione osservata"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Grafici dei Residui"
            ],
            "Results": [
                "Risultati"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "elemento in scala inversa"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Elementi in Scala Inversa"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "MR Fattore {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "MR Fattore 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "RMSEA 90% CI"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotazione"
            ],
            "Row": [
                "Riga"
            ],
            "Row number": [
                "Numero di riga"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "La variabile di riga '{var}' contiene meno di 2 livelli"
            ],
            "Rows": [
                "Righe"
            ],
            "rows": [
                "righe"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "righe (predefinito) o colonne sull'asse X del grafico a barre"
            ],
            "Rows compared": [
                "Righe a confronto"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Radice Maggiore di Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Dimensione del campione"
            ],
            "Save": [
                "Salva"
            ],
            "scale": [
                "scala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Analisi di Scala"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Metrica fattoriale = 1° elemento della scala"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Statistiche di Affidabilità della Scala"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Statistiche di Scala"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffé"
            ],
            "Score Component": [
                "Punteggio Componente"
            ],
            "Score Factor": [
                "Punteggio del Fattore"
            ],
            "Score for component": [
                "Punteggio del Componente"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Punteggio per il fattore {i}. Stimato utilizzando il metodo '{fsMethod}'."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Grafico dei Sedimenti (Scree plot)"
            ],
            "Scree plot": [
                "Grafico dei Sedimenti (Scree plot)"
            ],
            "SD": [
                "SD"
            ],
            "SE": [
                "SE"
            ],
            "SE difference": [
                "Differenza SE"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semiparziale"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Correlazione Semiparziale"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensibilità"
            ],
            "septic": [
                "settimo grado"
            ],
            "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#  REGRESSIONE LOGISTICA ORDINALE\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "sesto grado"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Test di normalità multivariata Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Shapiro-Wilk p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Test di Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Test di Shapiro-Wilk per la normalità multivariata"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Shapiro-Wilk W"
            ],
            "Side by side": [
                "Fianco a fianco"
            ],
            "Simple": [
                "Semplice"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulazioni"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Incontrato un adattamento singolare; una o più variabili predittive sono una combinazione lineare di altre variabili predittive."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Errore di singolarità. I test di sfericità non sono disponibili"
            ],
            "Skewness": [
                "Asimmetria"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Ordina i carichi per dimensione"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Rho di Spearman"
            ],
            "Specificity": [
                "Specificità"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Correzione della Sfericità"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Correzioni di sfericità"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Test di sfericità"
            ],
            "Split by": [
                "Suddiviso per"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Distanza di Mahalanobis al Quadrato"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Carichi SS"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "impilare o affiancare (predefinito), tipo di grafico a barre"
            ],
            "Stacked": [
                "Impilato"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Stima Standard"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Deviazione standard"
            ],
            "Standard Error": [
                "Errore Standard"
            ],
            "Standard error": [
                "Errore standard"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Stima Standardizzata"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Stima standardizzata"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Residui Standardizzati"
            ],
            "Statistic": [
                "Statistiche"
            ],
            "statistic": [
                "statistica"
            ],
            "Statistics": [
                "Statistiche"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Dev. Standard"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Err. Std. di Curtosi"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Errore std. media"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Errore std. della Media"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Errore std. asimmetria"
            ],
            "Student's": [
                "t di Student"
            ],
            "Student's t": [
                "t di Student"
            ],
            "Student's test": [
                "Test t di Student"
            ],
            "Sum": [
                "Somma"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Somma dei Quadrati"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Somma dei quadrati"
            ],
            "Sum score": [
                "Somma del punteggio"
            ],
            "Summary": [
                "Sommario"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Test t"
            ],
            "t-value": [
                "valore t"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Termine {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Termine 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Test per l'adattamento esatto"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Risultati del test (t e gdl)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Statistiche del test"
            ],
            "Test Value": [
                "Valore del Test"
            ],
            "Test value": [
                "Valore del test"
            ],
            "Tests": [
                "Test"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Test di Sfericità"
            ],
            "th percentile": [
                "esimo percentile"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Il set di dati \"iris\" di R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "La variabile 'dividi per' '{var}' non contiene dati."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "i pesi (opzionali) da `data` da utilizzare nel processo di adattamento"
            ],
            "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 |": [
                "l'Ipotesi Alternativa e quella Nulla;\n\n|                                    |        Alternativa (Hₐ)        |               Nulla (H₀)                |\n|--------------------- -|-------------------------------|---------------------------------|\n| ≠ Valore del test | Media ≠ Valore del test | Media =    Valore del test |\n| > Valore del test | Media > Valore del test | Media <= Valore del test |\n| < Valore del test | Media < Valore del test | Media >= Valore del test |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "l'ipotesi alternativa."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "l'ipotesi alternativa. Consente i test unilaterali."
            ],
            "The Analysis of Covariance (ANCOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, one or more categorical\nexplanatory variables, and one or more continuous explanatory variables\n(or covariates). It is essentially the same analysis as ANOVA, but\nwith the addition of covariates.": [
                "L'Analisi della Covarianza (ANCOVA) viene utilizzata per esplorare\nla relazione tra una variabile dipendente continua, una o più variabili\nesplicative categoriali e una o più variabili esplicative continue\n(o covariate). È essenzialmente la stessa analisi di ANOVA, ma con\nl'aggiunta di covariate."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "L'Analisi della Varianza (ANOVA) è usata per esplorare la relazione\ntra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative\ncategoriche."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.\n\nANOVA assumes that the residuals are normally distributed, and that the\nvariances of all groups are equal. If one is unwilling to assume that\nthe variances are equal, then a Welch's test can be used instead\n(However, the Welch's test does not support more than one explanatory\nfactor). Alternatively, if one is unwilling to assume that the data is\nnormally distributed, a non-parametric approach (such as Kruskal-Wallis)\ncan be used.": [
                "L'Analisi della Varianza (ANOVA) è usata per esplorare la relazione\ntra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative\ncategoriche.\n\nL'ANOVA presuppone che i residui siano normalmente distribuiti e che le\nvarianze di tutti i gruppi siano uguali. Se non si vuole assumere che\nle varianze siano uguali, allora si può usare il test di Welch\n(Tuttavia, il test di Welch non supporta più di un fattore esplicativo).\nIn alternativa, se non si vuole assumere che i dati siano distribuiti\nnormalmente, si può utilizzare un approccio non parametrico\n(come con il test di Kruskal-Wallis)."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.": [
                "L'Analisi della Varianza (ANOVA) è usata per esplorare la relazione\ntra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative\ncategoriche. Questa 'ANOVA a una via' è una versione semplificata della\n'ANOVA normale', permettendo solo un singolo fattore esplicativo, tuttavia\nfornendo anche un'ANOVA di Welch. L'ANOVA di Welch ha il vantaggio che\nnon necessita di assumere che le varianze di tutti i gruppi siano uguali."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.\n\nFor convenience, this method allows specifying multiple dependent\nvariables, resulting in multiple independent tests.\n\nNote that the Welch's ANOVA is the same procedure as the Welch's\nindependent samples t-test.": [
                "L'Analisi della Varianza (ANOVA) è usata per esplorare la relazione\ntra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative\ncategoriche. Questa 'ANOVA a una via' è una versione semplificata della\n'ANOVA normale', permettendo solo un singolo fattore esplicativo, tuttavia\nfornisce anche un'ANOVA di Welch. L'ANOVA di Welch ha il vantaggio che\nnon necessita di assumere che le varianze di tutti i gruppi siano uguali.\n\nPer comodità, questo metodo permette di specificare più\nvariabili dipendenti, dando luogo a più test indipendenti.\n\nDa notare che l'ANOVA di Welch è la stessa procedura del t-test di Welch\nper campioni indipendenti."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "i fattori tra soggetti (opzionale)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "i termini tra soggetti del modello."
            ],
            "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.": [
                "Il test Binomiale è usato per testare l'ipotesi Nulla che la proporzione di osservazioni corrisponda a qualche valore atteso. Un piccolo valore di p, suggerisce che l'ipotesi Nulla è falsa e che la vera proporzione deve essere qualche altro valore."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "le variabili categoriali esplicative (o indipendenti)."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "Il CI della media assume che le medie campionarie seguano una distribuzione t con N - 1 gradi di libertà"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "l'ampiezza dell'intervallo di fiducia per le dimensioni dell'effetto."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "l'ampiezza dell'intervallo di fiducia per le dimensioni dell'effetto post-hoc."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "l'ampiezza dell'intervallo di fiducia."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "le variabili esplicative continue (o indipendenti), sono note anche come covariate."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "i contrasti da utilizzare."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "le variabili di controllo di interesse."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "i conteggi in `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "specificano le covariate si può ottenere un ANCOVA"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "le covariate da `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Il valore di cut-off è impostato su {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "i dati sotto forma di frame di dati"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Il set di dati contiene 0 righe (dopo aver rimosso le righe con valori mancanti)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Il set di dati contiene 0 righe (o tutte le righe contengono valori mancanti)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "La variabile dipendente '{}' ha più di due livelli; la regressione logistica binomiale può essere eseguita solo su variabili dipendenti con due livelli."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "La variabile dipendente '{dep}' ha il seguente ordine: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "La variabile dipendente \"{dep}\" ha solo due livelli, considera di fare una regressione logistica binomiale."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "la variabile dipendente da `data`, la variabile deve essere numerica"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "la variabile dipendente da `data`, la variabile deve essere numerica (non necessaria quando si fornisce una formula, vedi esempi)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "la variabile dipendente. Per ANCOVA questa deve essere continua."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "la variabile dipendente. Per ANOVA, questa deve essere continua."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "le variabili dipendenti -- viene eseguito un t-test separato per ogni variabile dipendente specificata."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "le variabili dipendenti (non necessarie quando si utilizza una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "le variabili dipendenti. Per ANOVA, queste devono essere continue."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "le barre di errore per il grafico delle medie marginali."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "le covariate esplicative (non richieste quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "i fattori esplicativi in `data` (non necessari quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "la variabile esplicativa o indipendente. Per l'ANOVA, questa sarà categorica."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "le variabili esplicative o indipendenti. Per l'ANOVA queste saranno categoriche."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "i fattori fissi da `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.": [
                "Il test di Friedman è utilizzato per esplorare la relazione tra una variabile dipendente continua e una variabile esplicativa categorica, dove la variabile esplicativa è 'all'interno dei soggetti' (dove le misure ripetute sono dallo stesso soggetto). È analogo all'ANOVA a misure ripetute, ma con il vantaggio di essere non parametrico e di non richiedere le ipotesi di normalità o omogeneità delle varianze. Tuttavia, ha il limite di poter testare solo una singola variabile esplicativa alla volta."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variabile di raggruppamento a due livelli (non necessaria quando si utilizza una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "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.": [
                "Il test di Kruskal-Wallis è usato per esplorare la relazione tra una variabile dipendente continua e una variabile esplicativa categorica. È analogo all'ANOVA, ma con il vantaggio di avere meno presupposti, essendo un test non parametrico. Tuttavia, ha il limite di poter testare solo una singola variabile esplicativa alla volta."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "l'etichetta da utilizzare per la variabile dipendente."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "la sintassi di lavaan usata per adattare il modello"
            ],
            "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.": [
                "il metodo di esclusione dei valori mancanti. `Analisi per analisi` esclude i valori mancanti da ogni analisi. `Listwise` esclude la riga da tutte le analisi se uno dei suoi valori è mancante."
            ],
            "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.": [
                "il metodo di esclusione dei valori mancanti. `Analisi per analisi` esclude i valori mancanti da ogni variabile. `Listwise` esclude la riga da tutte le analisi se uno dei suoi valori è mancante."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "i termini del modello che compongono il modello."
            ],
            "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.": [
                "i termini del modello che compongono il modello. Per impostazione predefinita, viene creato un modello fattoriale completo, ma qui è possibile regolare i termini esatti che compongono il modello."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "le coppie di misurazioni - viene eseguito un t-test separato per ogni coppia di misurazioni."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "le correzioni dei confronti multipli post-hoc da utilizzare."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                ""
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.5 and 2.0, default 0.707.": [
                "l'ampiezza precedente per i fattori Bayes del t-test di Student. Richiede un valore compreso tra 0.5 e 2.0, valore predefinito 0.707."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.": [
                "L'ANOVA a misure ripetute è usata per esplorare la relazione tra una\nvariabile dipendente continua e una o più variabili esplicative categoriali,\ndove una o più delle variabili esplicative sono 'all'interno dei soggetti'\n(le misurazioni ripetute provengono dallo stesso soggetto).\nInoltre, questa analisi consente l'inclusione di covariate, permettendo\nanche l'ANCOVA a misure ripetute."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.\n\nThis analysis requires that the data be in 'wide format', where each\nrow represents a subject (as opposed to long format, where each\nmeasurement of the dependent variable is represented as a row).\n\nA non-parametric equivalent of the repeated measures ANOVA also exists;\nthe Friedman test. However, it has the limitation of only being able to\ntest a single factor.": [
                "L'ANOVA a misure ripetute viene utilizzata per esplorare la relazione\ntra una variabile dipendente continua e una o più variabili esplicative\ncategoriali, dove una o più delle variabili esplicative sono \"all'interno\ndei soggetti\" (le misure multiple sono sullo stesso soggetto). Inoltre,\nquesta analisi, consente anche l'inclusione di covariate, permettendo\ncosì anche per ANCOVA le misure ripetute.\n\nQuesta analisi richiede che i dati siano in un 'formato largo', dove ogni\nriga rappresenta un soggetto (al contrario del formato lungo, dove ogni\nmisura della variabile dipendente è rappresentata come una riga)\n\nEsiste anche un equivalente non parametrico dell'ANOVA a misure ripetute;\nil test di Friedman. Tuttavia, ha la limitazione di essere in grado di testare\nsolo un singolo fattore."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "il disegno delle misure ripetute."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Le misure ripetute hanno solo due livelli. L'assunzione di sfericità è sempre soddisfatta quando le misure ripetute hanno solo due livelli"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Le misure ripetute hanno solo due livelli. L'assunzione di sfericità è sempre soddisfatta quando le misure ripetute hanno solo due livelli."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "le misurazioni ripetute delle misure."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "i termini delle misure ripetute del modello."
            ],
            "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.": [
                "Il test t di Student a Campioni Indipendenti (a volte chiamato t-test\na due campioni) viene utilizzato per verificare l'ipotesi nulla che due gruppi\nabbiano la stessa media. Un piccolo valore di p, suggerisce che l'ipotesi nulla\nnon è vera e quindi le medie dei due gruppi sono diverse."
            ],
            "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).": [
                "Il test t di Student a Campioni Indipendenti (a volte chiamato t-test\na due campioni) viene utilizzato per verificare l'ipotesi nulla che due gruppi\nabbiano la stessa media. Un piccolo valore di p, suggerisce che l'ipotesi nulla\nnon è vera e quindi le medie dei due gruppi sono diverse.\n\nIl test t di Student a Campioni Indipendenti presuppone che i dati di ogni\ngruppo provengano da una distribuzione normale e che le varianze di questi\ngruppi siano uguali. Se non si è disposti a presumere che i gruppi abbiano\nvarianze uguali, il Il test t di Welch può essere utilizzato al suo posto. Se in più,\nnon si è disposti a presumere che i dati di ciascun gruppo provengano da una\ndistribuzione normale, è possibile utilizzare un test non parametrico come il\ntest U di Mann-Whitney (Tuttavia, si noti che il test U di Mann-Whitney ha una\nipotesi nulla leggermente diversa, che le distribuzioni di ogni gruppo siano uguali)."
            ],
            "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.": [
                "Il test t di Student a Un Campione, viene utilizzato per verificare\nl'ipotesi nulla che la vera media è uguale a un valore particolare\n(tipicamente zero). Un piccolo valore di p, suggerisce che l'ipotesi nulla\nnon è vera e quindi la vera media deve essere diversa dal valore del test."
            ],
            "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).": [
                "Il test t di Student a Un Campione, viene utilizzato per verificare\nl'ipotesi nulla che la vera media è uguale a un valore particolare\n(tipicamente zero). Un piccolo valore di p, suggerisce che l'ipotesi nulla\nnon è vera e quindi la vera media deve essere diversa dal valore del test.\n\nIl test t di Student a Un Campione assume che i dati provengano da una\ndistribuzione normale -- nel caso in cui non si voglia assumere questo, il\ntest dei ranghi con segno di Wilcoxon può essere utilizzato al suo posto\n(tuttavia, si noti che questo test non parametrico di Wilcoxon ha un'ipotesi\nnulla leggermente diversa, che la *mediana* sia uguale al valore del test)."
            ],
            "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.": [
                "Il t-test per campioni appaiati di Student (a volte chiamato anche\nt-test per dati dipendenti viene utilizzato per testare l'ipotesi nulla che\nla differenza tra coppie di misure è uguale a zero. Un piccolo valore di p\nsuggerisce che l'ipotesi nulla non è vera e che il parametro differenza\ntra le coppie di misurazione non è zero."
            ],
            "The Student's paired samples t-test (sometimes called a\ndependent-samples t-test) is used to test the null hypothesis that the\ndifference between pairs of measurements is equal to zero. A low p-value\nsuggests that the null hypothesis is not true, and that the\ndifference between the measurement pairs is not zero.\n\nThe Student's paired samples t-test assumes that pair differences follow\na normal distribution -- in the case that one is unwilling to assume\nthis, the non-parametric Wilcoxon signed-rank can be used in it's place\n(However, note that the Wilcoxon signed-rank has a slightly different\nnull hypothesis; that the two groups of measurements follow the same\ndistribution).": [
                "Il t-test per campioni appaiati di Student (a volte chiamato t-test\nper dati dipendenti) viene utilizzato per testare l'ipotesi nulla che\nla differenza tra coppie di misure è uguale a zero. Un piccolo valore\ndi p sggerisce che l'ipotesi nulla non è vera e che il parametro\ndifferenza tra le coppie di misurazioni non è zero.\n\nIl t-test per campioni appaiati di Student presuppone che le differenze\ndi coppia seguano una distribuzione normale - nel caso in cui non si sia\ndisposti ad assumere questo, il Wilcoxon signed-rank test (non parametrico)\npuò essere utilizzato al suo posto (Tuttavia, si noti che il Wilcoxon signed-rank\ntest ha una ipotesi nulla leggermente diversa; che i due gruppi di misure \nseguano la stessa distribuzione)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "i termini per fornire le medie marginali stimate. Qui puoi specificare più termini."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "il valore del test rispetto al quale eseguire il test (in genere zero)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "il tipo di correlazione da calcolare"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "il tipo di somme dei quadrati da utilizzare; Tipo 1, 2 o 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "il tipo di somme dei quadrati da utilizzare; Tipo 2 o 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "L'oggetto `aov` sottostante"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "La variabile {var} non può essere considerata numerica. Per questa variabile non verranno creati grafici che prevedono dati numerici."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "la variabile di interesse per i `dati` (non necessaria quando si utilizza una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "la variabile che specifica i gruppi; deve avere 2 livelli."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variabile da utilizzare come colonne nella tabella di contingenza (non necessaria quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variabile da utilizzare come conteggi nella tabella di contingenza (non necessaria quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "la variabile da utilizzare come righe nella tabella di contingenza (non necessaria quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Le variabili {vars} non possono essere trattate come numeriche. I grafici che prevedono dati numerici non verranno creati per queste variabili."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "le variabili di interesse - viene eseguito un t-test separato per ogni variabile specificata."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "le variabili di interesse."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "le variabili da utilizzare per dividere la tabella di contingenza (non necessarie quando si fornisce una formula, vedere gli esempi)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "l'ampiezza per gli Intervalli di fiducia."
            ],
            "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.": [
                "Il test χ² per la bontà dell'adattamento (da non confondere con il test χ² di indipendenza ), verifica l'ipotesi di Nulla che le proporzioni delle osservazioni corrispondano ad alcune proporzioni attese. Se il valore p è piccolo, ciò suggerisce che l'ipotesi Nulla è falsa e che le proporzioni vere sono diverse da quelle testate."
            ],
            "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.": [
                "Il test di associazione χ² (da non confondere con il test χ² per la bontà dell'adattamento) viene utilizzato per verificare se due variabili categoriali sono indipendenti o associate. Se il valore p è piccolo, suggerisce che le variabili non sono indipendenti e che esiste una relazione tra le due variabili."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Quantili teorici"
            ],
            "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).": [
                "Questo modulo rappresenta le analisi incluse in jamovi. Contiene molte analisi comuni (come t-test, ANOVA, regressione, matrici di correlazione, test di proporzione, tabelle di contingenza, analisi fattoriale, ecc.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Soglia"
            ],
            "Thresholds": [
                "Soglie"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                ""
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolleranza"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Troppo poche osservazioni (N < 3) per calcolare la statistica"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Troppo poche osservazioni per calcolare la statistica. Ogni (sotto) gruppo deve avere almeno tante osservazioni quante sono le variabili dipendenti."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Troppo pochi campioni per calcolare la statistica (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Troppo pochi campioni per calcolare la statistica (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Troppe osservazioni (N > 5000) per calcolare la statistica"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Troppi campioni per calcolare la statistica (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Troppi campioni per calcolare la statistica (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Crescita dei denti"
            ],
            "Total": [
                "Totale"
            ],
            "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 (predefinito), column_pc o row_pc. Utilizza rispettivamente le percentuali 'del totale', 'all'interno delle colonne' o 'all'interno delle righe' per il grafico a barre dell'asse y."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (varianze uguali)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test Post-Hoc di Tukey – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Somma dei quadrati Tipo {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Tipo 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Tipo 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Tipo 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Somma dei quadrati Tipo 3"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Impossibile separare per una variabile continua"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Unicità"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Test Univariati"
            ],
            "Upper": [
                "Superiore"
            ],
            "upper bound": [
                "limite superiore"
            ],
            "Value": [
                "Valore"
            ],
            "value": [
                "valore"
            ],
            "values": [
                "valori"
            ],
            "Values are counts": [
                "I valori sono frequenze"
            ],
            "Variable": [
                "Variabile"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "La variabile '{var}' non contiene dati"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "La variabile contiene valori infiniti"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "La variabile non contiene abbastanza osservazioni"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "La variabile non è numerica"
            ],
            "Variables": [
                "Variabili"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variabili in colonne"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variabili in righe"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Le variabili devono avere almeno due livelli"
            ],
            "Variance": [
                "Varianza"
            ],
            "Variances": [
                "Varianze"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "La variazione dalle variabili di controllo viene rimossa solo dalle variabili nelle colonne"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violino"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "pesare ogni cella allo stesso modo. (Le celle vengono pesate in base alla frequenza della cella per impostazione predefinita.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                ""
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Ponderato da '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                ""
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Pesi (opzionale)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                ""
            ],
            "Welch's": [
                "Welch"
            ],
            "Welch's t": [
                "t di Welch"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Ranghi di Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Test dei segni per ranghi di Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W di Wilcoxon"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda di Wilks"
            ],
            "within column": [
                "all'interno della colonna"
            ],
            "within rows": [
                "all'interno delle righe"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Effetti Entro i Sggetti"
            ],
            "X-Axis": [
                "Asse X"
            ],
            "X-axis": [
                "Asse X"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Asse Y"
            ],
            "Y-axis": [
                "Asse Y"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (predefinito) o ypc. Per l'asse y del grafico a barre utilizzare rispettivamente `frequenze` o `percentuali`"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "Test z per la differenza di 2 proporzioni"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "Test z per la differenza di 2 proporzioni"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "Test z disponibile solo per tabelle 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 correzione di continuità"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ² della bontà di adattamento"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² della bontà di adattamento"
            ],
            "χ² test": [
                "test χ²"
            ],
            "χ² test of association": [
                "test di associazione χ²"
            ],
            "χ² Tests": [
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            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Fattore"
            ]
        }
    },
    "code": "it"
}