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    "domain": "messages",
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            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' contém valores infinitos"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' contém valores omissos"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' contém apenas valores omissos"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' contém apenas um valor único"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Método de extração '{method}' foi usado em combinação com uma rotação '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Foi utilizada a rotação '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' contém valores negativos. Não são permitidos valores negativos."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Tau B de Kendall's"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r de Pearson"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho de Spearman"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "Limite inferior do IC a {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% IC média {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "Limite superior do IC a {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "Intervalo de Confiança a {ciWidth}%"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "Intervalo de Confiança a {ciWidth}%"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} e {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} e {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} par(es) de valores empatados"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "pontuação {type} com base nas variáveis {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (invertido)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} do modelo de regressão logística binomial {modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} do modelo de regressão linear {modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, unicaudal"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Correto"
            ],
            "% of Total": [
                "% do Total"
            ],
            "% of total": [
                "% do total"
            ],
            "% of Variance": [
                "% de Variância total"
            ],
            "% within column": [
                "% em coluna"
            ],
            "% within row": [
                "% em linha"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`,`' 2'` ou `'3'` (padrão), a soma de quadrados a ser usada"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` ou`' 3'` (padrão), a soma de quadrados a ser usada"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; group 1 different to group 2, group 1 greater than group 2, and group 2 greater than group 1 respectively": [
                "`'different'` (padrão), `'oneGreater'` ou `'twoGreater'`, a hipótese alternativa; grupo 1 diferente do grupo 2, grupo 1 maior do que o grupo 2 e grupo 2 maior do que o grupo 1, respetivamente"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; measure 1 different to measure 2, measure 1 greater than measure 2, and measure 2 greater than measure 1 respectively": [
                "`'different'` (default), `'oneGreater'` ou `'twoGreater'`, a hipótese alternativa; medida 1 diferente da medida 2, medida 1 maior que medida 2 e medida 2 maior que medida 1, respectivamente"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (default), `'gt'` ou `'lt'`, a hipótese alternativa; diferente de `testValue`, maior que` testValue` e menor que `testValue` respectivamente"
            ],
            "`'facVar'` or `'facInd'`, how to contrain the model; `'facVar'` fixes the factor variances to one, `'facInd'` fixes each factor to the scale of its first indicator.": [
                "`'facVar'` ou `'facInd'`, como indentificar o modelo; `'facVar'` fixa a variância do fator em 1, `'facInd' identifica a escala do fator na escala do primeiro item."
            ],
            "`'listwise'` or `'fiml'`, how to handle missing values; `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing, `'fiml'` uses a full information maximum likelihood method to estimate the model.": [
                "`'listwise'` ou `'fiml'`, como lidar com valores omissos; `'listwise'` exclui uma linha de todas as análises se uma das suas entradas estiver em falta,`' fiml'` usa um método de máxima verosimilhança de informação completa para estimar o modelo."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means'` (padrão) ou`' medians'`, as barras de erro para usar no gráfico"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (padrão),`' ml'`, ou `'pa'` usam respetivamente 'resíduo mínimo ','máxima verosimilhança' ou 'eixo principal' como método de extração de fatores"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `' ci'` (padrão) ou `'se'`. Não use barras de erro, use intervalos de confiança ou use erros-padrão nos gráficos de médias marginais, respetivamente"
            ],
            "`'none'`, `'gamesHowell'` or `'tukey'`, which post-hoc tests to provide; `'none'` shows no post-hoc tests, `'gamesHowell'` shows Games-Howell post-hoc tests where no equivalence of variances is assumed, and `'tukey'` shows Tukey post-hoc tests where equivalence of variances is assumed": [
                "`'none'`, `' gamesHowell'` ou `'tukey'`, que testes post-hoc fornecer; `'none'` não faz testes post-hoc,`' gamesHowell'` mostra o teste post-hoc de Games-Howell onde não se assume igualdade de variâncias, e `'tukey'` mostra o teste post-hoc de Tukey onde se assume igualdade de variâncias"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `' varimax'` (padrão), `'quartimax'`, `' promax'`, `'oblimin'`, ou`' simplimax'`, a rotação a ser usada na estimação"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `' varimax'`, `'quartimax'`, `' promax'`, `'oblimin'` (padrão), ou`' simplimax'`, a rotação a ser usada na estimação"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (padrão), `' greater'` ou `'less'`, a hipótese alternativa"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (padrão), `' eigen'` ou `'fixed'`, a forma de determinar o número de fatores"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing": [
                "`'perAnalysis'` ou `' listwise'`, como lidar com valores omissos; `'perAnalysis'` exclui valores omissos em variáveis dependentes individuais, `' listwise'` exclui uma linha de todas as análises se uma das suas entradas for omissa"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing.": [
                "`'perAnalysis'` ou `' listwise'`, como lidar com valores omissos; `'perAnalysis'` exclui valores omissos em variáveis dependentes individuais, `' listwise'` exclui uma linha de todas as análises se uma das suas entradas for omissa."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (padrão) ou`' grandMean'`, codificação do intercepto. Ambos criam um contraste para que a intercepto represente o nível de referência ou a média geral"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` ou`' columns'` (padrão), exibe as variáveis nas linhas ou nas colunas (padrão)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (padrão), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, ou `'Harman'` usam respetivamente os métodos de 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', ou 'Harman' para estimação das pontuações fatoriais"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`columns` or `rows` (default), compare columns/rows in difference of proportions or relative risks (2x2 tables)": [
                "`colunas` ou` linhas` (padrão), compara diferença de proporções ou riscos relativos entre colunas / linhas na (tabelas 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Coeficientes do Modelo - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Coeficientes do modelo - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proporções - $ {var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (padrão) ou `FALSE`, adiciona etiquetas com o número da linha aos valores outliers no diagrama de extremos e quartis"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, executa testes t de Student"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, executa a ANOVA unifatorial de Welch que não assume variâncias iguais"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece os valores 'Z' e 'p' para os coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece um teste Qui-quadradodo ajustamento que compara o ajuste do modelo com o modelo com ajustamento perfeito"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece um intervalo de confiança para as médias marginais estimadas"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o Critério de Informação de Aikaike (AIC) para os modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece α de Cronbach"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece gráficos de médias marginais estimadas"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece estimativas para as (co)variâncias do fator"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece estimativas para as (co)variâncias residuais"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornecem diferenças de médias para testes post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o R de Pearson"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece níveis de significância"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornecem níveis de significância para testes post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece a desviância (ou -2LogLikelihood) para os modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece a média"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece a mediana"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece a comparação de modelos entre o modelo sob teste e o modelo nulo"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o número de valores omissos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece a dimensão da amostra"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o desvio-padrão"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o `R-quadrado` para os modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o `R` para os modelos"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, fornece o χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (padrão) ou` FALSE`, pondera cada célula igualmente ou pondera consoante a frequência da célula"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), adiciona contagens aos gráficos de barras"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), adiciona a média ao gráfico de extremos-e-quartis (boxplot)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), sinaliza correlações significativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), sinaliza comparações post-hoc significativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa um teste de Shapiro-Wilk nos resíduos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa a ANOVA unifatorial de Fisher que assume variâncias iguais"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), realiza testes de homogeneidade"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa o teste de Levene para homogeneidade de variâncias"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa os testes de Levene para homogeneidade de variâncias"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa o teste U de Mann-Whitney"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), realiza comparações de pares"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), execute o teste à Normalidade de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), execute o teste à Normalidade de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), execute os testes de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), execute o teste à Normalidade de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), realiza testes à esfericidade"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa os testes t de Welch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), executa o teste de Wilcoxon"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), grafar os dados no topo das médias marginais"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para as estimativas dos coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para as estimativas dos rácios de chances dos coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para as estimativas dos coeficientes de razão do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para as estimativas estandardizadas dos coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para os coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um intervalo de confiança para as estimativas do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico da matriz de correlação"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico de correlações"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico de Corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico descritivo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um diagrama de trajetórias do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece uma tabela de classificação prevista (ou matriz de confusão)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico Q-Q de normalidade multivariada"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico Q-Q de resíduos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um gráfico de curva ROC"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece uma estimativa estandardizada para os coeficientes do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece uma estimativa estandardizada para as estimativas do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece um teste z para a diferença entre duas proporções"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o Critério de Informação de Aikaike (AIC) para os modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o log do rácio das chances exato (requer a instalação de exact2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece uma estimativa estandardizada para as estimativas do modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece os fatores de Bayes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos credíveis Bayesianos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o Critério de Informação de Bayes (BIC) para os modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos de extremos-e-quartis (somente variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o teste à linearidade do logit de Box-Tidwell"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o teste M de Box"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a dimensão de efeito d de Cohen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece percentagens de coluna"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança para as medidas comparativas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança para a dimensão do efeito"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança para a média"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança para a diferença média"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece intervalos de confiança para as dimensões de efeito post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece as curvas de densidade no gráfico da matriz de correlação"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos de densidade (somente variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos descritivos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece estatísticas descritivas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos de pontos (somente variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece dimensões de efeito"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece dimensões de efeito"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece tabelas de médias marginais estimadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece estimativas para os interceptos do fator"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece estimativas para os interceptos residuais"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o teste exato de Fisher"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece tabelas de frequência (apenas para variáveis nominais ou ordinais)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` ou `FALSE` (padrão), fornece gama"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece histogramas (apenas variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece médias dos itens"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece os desvios-padrão dos itens"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece correlações item-total"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o tau-b de Kendall"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece teste de tendência de Mantel-Haenszel"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), forneçe o ω de McDonald"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece médias e desvios-padrão"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece médias e erros-padrão"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece índices de modificação para os parâmetros não incluídos no modelo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` ou`FALSE` (default), providencia os N os valores mais extremos (menores ou maiores)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece percentis"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o Phi e V de Cramer"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos posteriores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos Q-Q (somente para variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos Q-Q de resíduos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece quantis"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos de resíduos onde a variável dependente e cada covariável é representada contra os resíduos estandardizados."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece resultados do teste à autocorrelação de Durbin-Watson"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o RMSE dos modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece percentagens por linha"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o p-value do teste de Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o teste Shapiro-Wilk"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o rho de Spearman"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece estatísticas no gráfico da matriz de correlação"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece sumário de estatísticas para a distância de Cook"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece resultados de teste (valor t e graus de liberdade) para testes post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o coeficiente de contingência"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece as diferenças entre proporções (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece as contagens esperadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a exponencial da estimativa do log do rácio das chances ou a estimativa do rácio das chances"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a exponencial da estimativa do rácio de taxa ou do log do rácio de taxa"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a amplitude interquartilica"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a curtose"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a razão de verosimilhança"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a razão de chances de log (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o máximo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a média"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o mínimo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a moda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a comparação de modelos entre o modelo e o modelo nulo"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o número de casos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece as contagens observadas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o rácio das chances (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o teste ANOVA omnibus para os preditores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece os testes do rácio de verosimilhança omnibus para os preditores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a acurácia prevista dos resultados agrupados pelo valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a sensibilidade prevista dos resultados agrupados pelo valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a sensibilidade prevista dos resultados agrupados pelo valor de corte"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a amplitude"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a área sob a curva ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o risco relativo (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the residuals for the observed correlation matrix (i.e., the difference between the expected correlation matrix and the observed correlation matrix)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o risco relativo (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o risco relativo (disponível apenas para tabelas 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o desvio-padrão"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o erro-padrão"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a medida estatística `R-quadrado ajustado` para os modelos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a soma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece os liniares usados como valores de corte para os níveis da variável dependente"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece a variância"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece as percentagens totais"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece estatísticas de colinearidade (tolerância e VIF)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece gráficos de violino (somente para variáveis contínuas)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o α de Cronbach se o item fosse eliminado"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o ω do McDonald's se o item fosse eliminado"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o χ² com correção de continuidade"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), fornece o sumário dos diferentes grupos"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), define o valor de corte usado nas previsões"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra gráficos de barras"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra os resultados do teste de esfericidade de Bartlett"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra a tabela de valores próprios"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra o resumo do fator"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra as correlações entre fatores"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra a medida de adequação da amostragem de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra as medidas de ajustamento do modelo e testes"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), mostra o gráfico de sedimentos (Scree plot)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), ordena os pesos fatoriais pela sua dimensão"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), teste à homogeneidade de variâncias (i. e., teste de Levene)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), as variáveis são contagens"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão), se as contagens esperadas devem ser exibidas"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` ou` FALSE` (padrão); realiza o teste geral do modelo"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< valor a testar"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ valor de teste"
            ],
            "> Test value": [
                "> valor a testar"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ média - 1SD, <sup>μ</sup> média, ⁺ média + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Especificidade"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Categorias"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "uma tabela de matriz de correlação (semi) parcial"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "uma lista separada por vírgulas (padrão: 25,50,75) especificando os percentis"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "um gráfico da matriz de correlação"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "uma tabela da matriz de correlação"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "um gráfico de estatísticas descritivas"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "uma fórmula contendo os termos para estimar as médias marginais (veja os exemplos)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "uma fórmula contendo os termos para estimar as médias marginais, suporta até três variáveis por termo"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "uma fórmula contendo os termos para realizar os testes post-hoc (veja os exemplos)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "uma fórmula que descreve os termos para o modelo (não é necessário ao fornecer uma fórmula, consulte os exemplos)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "uma lista contendo listas nomeadas que definem o `label` do fator e as` vars` que pertencem a esse fator"
            ],
            "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": [
                "uma lista contendo vetores de sequências que nomeiam os preditores incluídos no modelo. Os elementos são adicionados ao modelo segundo a sua ordem na lista"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "uma lista de vetores de caracteres que descrevem os termos entre sujeitos para entrar no modelo"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "uma lista de vetores de caracteres que descrevem os testes post-hoc a ser calculados"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "uma lista de vetores de caracteres que descrevem os termos de medidas repetidas a entrar no modelo"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "uma lista de listas especificando os níveis de referência da variável dependente e todos os fatores"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "uma lista de listas especificando o fator e tipo de contraste a ser usado, um de `'desvio'`,`' simples'`, `'diferença'`,`' helmert'`, `'repetido'` ou`' polinomial ' `"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "uma lista de listas especificando os pares de medição em `dados`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "uma lista de listas especificando as covariâncias residuais a estimadar"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "uma lista de listas especificando as variáveis para calcular as médias marginais estimadas. Aceita até três variáveis por termo."
            ],
            "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`": [
                "uma lista de listas, onde cada lista descreve uma medida repetida (como um código de `dados` definida como `medida` e a combinação particular de níveis de `rm` a que pertence (como um vetor de códigos definida como `celula`"
            ],
            "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": [
                "uma lista de listas, onde cada lista descreve o `rótulo` (como um código) e os `níveis` (como vetor de códigos) de um fator de medidas repetidas específico"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Um p-value pequeno sugere a violação do pressuposto da homogeneidade de variâncias"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Um p-value pequeno sugere a violação do pressuposto da normalidade"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Uma boa base de dados correlacionais"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "um número (padrão: 0.1), realça os valores na tabela `'corRes'` acima desse valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "um número (padrão: 0.3), ocultar pesos fatoriais abaixo deste valor"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "um número (padrão: 0.3), ocultar pesos abaixo deste valor"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "um número (padrão: 0.5), o valor da hipótese nula"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "um número (padrão: 0), o valor próprio mínimo para um fator a ser incluído no modelo"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "um número (padrão: 1), o parâmetro prior beta 'a'"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "um número (padrão: 1), o parâmetro prior beta 'b'"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "um número (padrão: 1), o valor próprio mínimo para uma componente ser incluída no modelo"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "um número (padrão: 3), realça os valores nas tabelas `'modIndices'` acima deste valor"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "um número entre 0,01 e 2 (por defeito 0,707), a largura prévia a utilizar no cálculo dos fatores de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "um número entre 0.5 e 2 (padrão 0.707), o prior da amplitude a ser usado no cálculo dos fatores de Bayes"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "um número entre 0.5 e 2 (padrão 0.707), o prior da amplitude a ser usado no cálculo dos fatores de Bayes"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95) especificando a amplitude do intervalo de confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95) especificando a amplitude do intervalo de confiança para as médias marginais estimadas"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95) especificando a amplitude do intervalo de confiança usado como `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95) especificando a amplitude do intervalo de confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95) especificando a amplitude do intervalo credível"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95). a amplitude dos intervalos de confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95), a amplitude do intervalo de confiança para as dimensões do efeito"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95), a amplitude do intervalo de confiança para as dimesnões de efeito post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "um número entre 50 e 99.9 (predefinição: 95), a amplitude do intervalo de confiança"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "um número entre 50 e 99.9 (padrão: 95), a amplitude do intervalo de confiança"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "um número que especifica o valor da hipótese nula"
            ],
            "a parameter": [
                "um parâmetro"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "um possível valor de `'d'`; fornece a medida d de Cohen da dimensão do efeito para os testes post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "uma tabela post-hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "uma tabela de proporções"
            ],
            "a q-q plot": [
                "um grafico q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Uma base de dados para ANOVA de medições repetidas"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "um código (padrão: 'Dependente') descrevendo o rótulo usado para a variável dependente ao longo da análise"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "um código que nomeia uma variável em `data` contendo contagens, ou NULL se cada linha representar uma única observação"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "um código nomeando a variável dependente de `data`, a variável deve ser um fator"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "um código nomeando a variável dependente de `data`, a variável deve ser numérica"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "um código nomeando a variável dependente em `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "uma codificação nomeando a variável dependente em `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "uma codificação que nomeia o agrupamento ou variável independente em `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "um sumário dos grupos"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "uma tabela contendo médias marginais estimadas"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "uma tabela contendo médias marginais estimadas"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "uma tabela contendo médias marginais estimadas"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "uma tabela contendo medidas de ajustamento"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "uma tabela contendo índices de modificação para os pesos fatoriais não incluídos no modelo"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "uma tabela contendo índices de modificação para as covariâncias residuais não incluídas no modelo"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "uma tabela contendo estimativas de covariâncias residuais"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "uma tabela contendo estimativas dos interceptos residuais"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "uma tabela contendo os resíduos para a matriz de correlação observada"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "uma tabela contendo o teste do qui-quadrado para o ajustamento exato"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "uma tabela contendo as estatísticas de colinearidade"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "uma tabela contendo as descritivas"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "uma tabela contendo os pesos fatoriais"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "uma tabela contendo as descritivas do grupo"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "uma tabela contendo os testes de homogeneidade de variâncias"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "uma tabela contendo os resultados do teste à normalidade"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "uma tabela contendo os testes à normalidade"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "uma tabela contendo os resultados do teste de Box-Tidwell"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "uma tabela contendo os resultados do teste t"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "uma tabela de resultados de ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "uma tabela de resultados ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "uma tabela de medidas comparativas"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "uma tabela de testes à homogeneidade de variâncias"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "uma tabela de testes de homogeneidade"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "uma tabela de testes de rácio de verosimilhança"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "uma tabela de limiares dos coeficientes do modelo"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "uma tabela de coeficientes do modelo"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "uma tabela de testes à normalidade"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "uma tabela de classificações previstas"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "uma tabela de medidas preditivas"
            ],
            "a table of proportions": [
                "uma tabela de proporções"
            ],
            "a table of test results": [
                "uma tabela de resultados do teste"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "uma tabela de resultados 'nominais' do teste"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "uma tabela das estatísticas descritivas"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "uma tabela dos resultados do teste de Friedman"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "uma tabela dos resultados do teste gama"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "uma tabela dos resultados do teste tau-b de Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "uma tabela do teste de Mantel-Haenszel para tendência"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "uma tabela de comparações múltiplas"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "uma tabela de proporções"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "uma tabela de proporções e resultados do teste"
            ],
            "a table of the test results": [
                "uma tabela dos resultados do teste"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "uma tabela de resultados do teste χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "um vetor contendo códigos nomeando as variáveis invertidas"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "um vetor de números: as proporções esperadas"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "um vetor de códigos nomeando os fatores entre sujeitos"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "um vetor de códigos que nomeia as variáveis de controlo nos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "um vetor de códigos nomeando as covariáveis dos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "um vetor de códigos que nomeia as covariáveis dos `dados`. As variáveis devem ser numéricas"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "um vetor de códigos nomeando os fatores dos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "um vetor de códigos nomeando os fatores fixos dos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "um vetor de códigos nomeando as variáveis de medidas repetidas"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "um vetor de códigos que nomeia as variáveis de interesse nos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "um vetor de códigos nomeando as variáveis para correlacionar nos `dados`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "um vetor de códigos que nomeia as variáveis usadas para dividir `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Acurácia"
            ],
            "Add New Block": [
                "Adicionar Bloco Novo"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Adicionar Fator Novo"
            ],
            "Add New Term": [
                "Adicionar Termo Novo"
            ],
            "Additional Options": [
                "Opções Adicionais"
            ],
            "Additional Output": [
                "Output Adicional"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Estatísticas Adicionais"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "R² Ajustado"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Todas as observações são empates"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Hipótese alternativa"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "uma série de tabelas de contrastes"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "uma série de gráficos descritivos"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "uma matriz de tabelas de valores extremos"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "uma série de tabelas de frequência"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "uma série de grupos de gráficos"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "uma série de resultados específicos do modelo"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "uma matriz de tabelas de comparações múltiplas"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "uma série de tabelas post-hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "uma série de gráficos Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "uma série de gráficos descritivos"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "uma série de gráficos de médias marginais estimadas + tabelas"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "uma série de gráficos posteriores"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "uma imagem contendo o diagrama de trajétorias do modelo"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "uma imagem dos gráficos descritivos"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "um inteiro (padrão: 1), o número de componentes no modelo"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "um inteiro (padrão: 1), o número de fatores no modelo"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "um inteiro (padrão: 4) especifica o número de grupos iguais"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "um número inteiro (padrão: 5) especificando o número de valores extremos"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Uma base de dados, pouco inspirada, para ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Análises incluídas no jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Base de Dados Iris de Anderson"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "Teste ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Como não há fatores entre grupos especificados, este pressuposto é sempre válido."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Homogéneas (Fisher)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Verificação de Pressupostos"
            ],
            "Assumptions": [
                "Pressupostos"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Pelo menos uma variável deve ter dois níveis"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autocorrelação"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Teste de autocorrelação"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Disponível apenas para tabelas 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "parâmetro b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Gráfico de Barras"
            ],
            "Bar plot": [
                "Gráfico de Barras"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Gráficos de Barras"
            ],
            "Bar Type": [
                "Tipo de Barr"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Teste de Esfericidade de Bartlett"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Teste de Esfericidade de Bartlett"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Baseado em Valores próprios"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Baseado em Análise Paralela"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Fator de Bayes"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Fator de Bayes₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Estatística Bayesiana"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "parâmetro beta 'a'"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "parâmetro beta 'b'"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Fator Entre Grupos"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Componentes Entre Grupos"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Efeito Inter-Sujeitos"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomial"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Regressão logística binomial"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Teste Binomial"
            ],
            "Binomial test": [
                "Teste Binomial"
            ],
            "Block {0}": [
                "Bloco {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Bloco 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Blocos"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Gráfico de caixa"
            ],
            "Box Plots": [
                "Box plots"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Teste de Box-Tidwell"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Teste de Box-Tidwell à Linearidade do Logit"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Teste de Box à Homogeneidade da Matriz de Covariância"
            ],
            "Box's M test": [
                "Teste M de Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Teste M de Box à homogeneidade de Covariâncias"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Células"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendência Central"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Quantis Qui-quadrado"
            ],
            "CI Lower": [
                "CI Inferior"
            ],
            "CI Upper": [
                "CI Superior"
            ],
            "Classification Table": [
                "Tabela de Classificação"
            ],
            "Classification table": [
                "Tabela de Classficação"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Tabela de Classificação – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "d de Cohen"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Estatísticas de Colinearidade"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Estatísticas de Colinearidade"
            ],
            "Column": [
                "Coluna"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "A variável em coluna '{var}' tem menos de 2 níveis"
            ],
            "Columns": [
                "Colunas"
            ],
            "columns": [
                "colunas"
            ],
            "Columns compared": [
                "Colunas comparadas"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Medidas Comparativas"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Medidas Comparativas (apenas 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Comparar"
            ],
            "Comparison": [
                "Comparação"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Comparações baseadas nas médias marginais estimadas"
            ],
            "Component": [
                "Componente"
            ],
            "Component correlations": [
                "Correlações das Componentes"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Pesos das Componentes"
            ],
            "Component scores": [
                "Pontuações das Componentes"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Estatísticas das Componentes"
            ],
            "Component summary": [
                "Sumário das Componentes"
            ],
            "component(s)": [
                "componentes"
            ],
            "Components": [
                "Componentes"
            ],
            "components": [
                "componentes"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Intervalo de Confiança"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Intervalo de Confiança"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Intervalo de Confiança para a Média"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Amplitude do Intervalo de Confiança"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Intervalos de Confiança"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Intervalos de Confiança"
            ],
            "Confidence level": [
                "Nível de Confiança"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Análise Fatorial Confirmatória"
            ],
            "Constraints": [
                "Restrições"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Coeficiente de Contingência"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Tabelas de Contingência"
            ],
            "Contrasts": [
                "Contrastes"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Contrastes - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variáveis de Controlo"
            ],
            "Control variables": [
                "Variáveis de Controlo"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "controlando para {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Distância de Cook"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Distância de Cook"
            ],
            "Correction": [
                "Correção"
            ],
            "Corrections": [
                "Correções"
            ],
            "Correlated": [
                "Correlacionado"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Correlacionado negativamente"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Correlacionado positivamente"
            ],
            "Correlation": [
                "Correlação"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Coeficientes de Correlação"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Mapa Térmico de Correlações"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Mapa Térmico de Correlação"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Matrizes de Correlação é uma forma de examinar relações lineares entre \nduas ou mais variáveis continua."
            ],
            "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.": [
                "As matrizes de correlação são uma forma de examinar as relações lineares entre duas ou mais variáveis contínuas.\n\nPara cada par de variáveis, o valor do coeficiente de correlação r de Pearson indica a força e a direção da correlação entre essas duas variáveis. Um valor positivo indica uma relação positiva (valores mais elevados de uma variável indicam valores mais elevados da outra variável). Um r negativo indica uma relação negativa (valores mais elevados de uma variável indicam valores mais baixos da outra variável, e vice-versa). Um valor r de zero indica ausência de relação linear (seja uma variável elevada ou baixa, não nos diz nada sobre o valor da outra variável).\n\nMais formalmente, é possível testar a hipótese nula de que a correlação é zero e calcular um p-value. Se o p-value for baixo, então o coeficiente de correlação é significativamente diferente de zero, e há uma relação linear (ou mais complexa) entre as duas variáveis."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Matriz de Correlações"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Matriz de Correlações"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Tipo de Correlação"
            ],
            "Correlation type": [
                "Tipo de Correlação"
            ],
            "Count": [
                "Contagem"
            ],
            "Counts": [
                "Contagens"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Contagens (opcional)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "As contagens não podem ser infinitas"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "As Contagens não podem ser negativas"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "As Contagens tem de ser positivas e finitas"
            ],
            "Covariates": [
                "Covariáveis"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² de Cox & Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V de Cramér"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Intervalo de credibilidade"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Intervalos de credibilidade"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "α de Cronbach"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α de Cronbach (se o item for eliminado)"
            ],
            "cubic": [
                "cúbico"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% acumulada"
            ],
            "Cut point values": [
                "Valores de pontos de corte"
            ],
            "Cut points for": [
                "Pontos de Corte para"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Sensibilidade/Especificidade"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Gráfico de Corte"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Gráfico de Corte"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Valor de Corte"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Dados"
            ],
            "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Redução de Dados"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "O conjunto de dados não está atualmente ponderado"
            ],
            "Data Summary": [
                "Sumário de Dados"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "tab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Densidade de variáveis"
            ],
            "Density": [
                "Densidade"
            ],
            "Dependent": [
                "Dependente"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Variável dependente"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "A variável dependente '{dep}' contém valores infinitos"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "A variável dependente '{dep}' não contém dados (depois de remover as fileiras com valores ausentes)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "Variáveis dependentes '{dep}' contém somente um único valor (depois de remover as fileiras com valores ausentes)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "As variáveis dependentes '{dep}' devem ser contínuas"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etiqueta da variável dependente"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Variáveis dependentes"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "As variáveis dependentes são altamente correlacionadas"
            ],
            "deprecated": [
                "obsoleto"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Gráfico Descritivo"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Gráfico descritivo"
            ],
            "Descriptives": [
                "Estatística Descritiva"
            ],
            "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.": [
                "As estatísticas descritivas são uma classe de estatísticas de sumário, e visualizações que permitem explorar a forma e distribuição dos dados. É uma boa prática explorar os dados com estatística descritiva antes de prosseguir para testes mais formais."
            ],
            "descriptives plot": [
                "gráficos descritivos"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Gráficos descritivos"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Gráficos descritivos"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tabela Descritivas"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tabela Descritivas"
            ],
            "Deviance": [
                "Desviância"
            ],
            "Deviation": [
                "Desvio"
            ],
            "df": [
                "gl"
            ],
            "df1": [
                "gl1"
            ],
            "df2": [
                "gl2"
            ],
            "Difference": [
                "Diferença"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Diferenca entre 2 proporções"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Diferença de proporções"
            ],
            "Dispersion": [
                "Dispersão"
            ],
            "Distribution": [
                "Distribuição"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Heterogéneas (Welch)"
            ],
            "drag variable here": [
                "arraste a variável para aqui"
            ],
            "drag variables here": [
                "arraste as variáveis para aqui"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Comparações múltiplas DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Teste de autocorrelação de Durbin-Watson"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Estatística DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Comparações múltiplas Dwass-Steel-Critchlow-Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Dimensão do Efeito"
            ],
            "Effect size": [
                "Dimensão do efeito"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Valor próprio"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Valores próprios"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Valores próprios superiores a"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Células vazias no cruzamento entre sujeitos: pelo menos uma combinação entre sujeitos tem 0 observações"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Células com pesos iguais"
            ],
            "equal groups": [
                "grupos iguais"
            ],
            "error %": [
                "% erro"
            ],
            "Error bars": [
                "Barras de erro"
            ],
            "Estimate": [
                "Estimativas"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Estimativa (logaritmo do rácio de chances )"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Estimativa (Logaritmo do rácio das taxas )"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Médias marginais estimadas"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Médias marginais estimadas - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Estimativas"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "As estimativas representam o Log das chances de …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "As estimativas representam o Log das Chances de \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Método de Estimação"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Excluir casos análise a análise"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Excluir casos por sujeito"
            ],
            "Excluded": [
                "Excluído"
            ],
            "Expected": [
                "Esperado"
            ],
            "Expected counts": [
                "Contagens esperadas"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proporções esperadas"
            ],
            "Exploration": [
                "Exploração"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Análise Fatorial Exploratória"
            ],
            "Extraction": [
                "Extração"
            ],
            "Extreme values": [
                "Valores extremos"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Valores extremos"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Valores extremos de $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Teste F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "A estatística F não pode ser calculada"
            ],
            "Factor": [
                "Fator"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Fator '{factor}' tem menos de dois níveis. Fatores devem ter pelo menos dois níveis"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "O Fator '{factorName}' tem de ter pelo menos dois níveis"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Fator '{factorName}' não tem dados (depois da remoção dos valores omissos)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Fator '{factorName}' tem apenas um unico nível (após remoção dos valores omissos)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Fator '{factorName}' tem níveis não usados (após remoção dos valores omissos)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Fator {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Fator 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Correlações fatoriais"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Covariancias fatoriais"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Covariâncias fatoriais"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Estimativas fatoriais"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Interceptos fatoriais"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Interceptos dos fatores"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Pesos fatoriais"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Índices de modificação - Pesos fatoriais"
            ],
            "Factor scores": [
                "Pontuações fatoriais"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Estatisticas fatoriais"
            ],
            "Factor summary": [
                "Sumário do Fator"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Variância do Fator =1"
            ],
            "factor(s)": [
                "fator(s)"
            ],
            "Factors": [
                "Fatores"
            ],
            "factors": [
                "fatores"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Teste Exato de Fisher"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Medidas de Ajustamento"
            ],
            "Fitted": [
                "Ajustado"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Fatores Fixos"
            ],
            "Fixed number": [
                "Número fixo"
            ],
            "fixed parameter": [
                "parâmetro fixo"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Sinalizar comparações significativas"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Sinalizar correlações significativas"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "sinaliza correlações significativas (p < .05) com símbolos."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "sinaliza comparações post-hoc significativas."
            ],
            "Frequencies": [
                "Frequências"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Frequências de $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Tabelas de Frequências"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Máxima Verosimilhança Completa"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (variâncias heterogéneas)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Teste Post-hoc de Games-Howell"
            ],
            "Gamma": [
                "Gama"
            ],
            "General Options": [
                "Opções gerais"
            ],
            "Generalised η²": [
                "η² generalizado"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Média global (Codificação simples)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "ε de Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Group": [
                "Grupo"
            ],
            "Group 1": [
                "Grupo 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Grupo 1 < Grupo 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Grupo 1 ≠ Grupo 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Grupo 1 > Grupo 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Grupo 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Descritivas de Grupo"
            ],
            "Group Summary": [
                "Sumário de Grupo"
            ],
            "Group summary": [
                "Sumário de grupo"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Variável de agrupamento"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Variável de agrupamento '{a}' tem menos de 2 níveis depois de excluir os valores omissos"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "A variável de agrupamento '{a}' tem de ter exatamente 2 níveis"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "A variável de agrupamento '{a}' não pode ser também uma variável dependente"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ é correlação negativa"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ é correlação positiva"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ é proporção {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Correção de Haldane-Anscombe aplicada"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "oculto"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Suprimir pesos inferiores a"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Destacar valores acima de"
            ],
            "Histogram": [
                "Histograma"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogramas"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Teste à Homogeneidade de Variâncias (Levene)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Teste à Homogeneidade de Variâncias"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Traço de Hotelling"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "ε de Huynh-Feldt"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hipóteses"
            ],
            "If item dropped": [
                "Se o item for eliminado"
            ],
            "in development": [
                "em desenvolvimento"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "inclui um sumário dos grupos"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Amostras independentes"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Teste t para amostras independentes"
            ],
            "Indicator": [
                "Indicador"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Valores próprios iniciais"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Valores próprios iniciais"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Correlações Inter-componentes"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Correlações inter-fatores"
            ],
            "Intercept": [
                "Intercepto"
            ],
            "Interval": [
                "Intervalo"
            ],
            "IQR": [
                "AIQ"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "O Item '{item}' tem apenas um nível"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "O Item '{item}' tem valores infinitos"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "O item '{item}' tem apenas valores omissos"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "O item '{item}' não tem variância"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "O item '{item}' tem de ser numérico"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "Item {item} correlaciona-se negativamente com o total da escala e provavelmente deve ser invertido"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Estatísticas da Fiabilidade do Item"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Estatísticas do Item"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Correlação item-total"
            ],
            "Items": [
                "Items"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "Itens {itens} correlacionam-se negativamente com o total da escala e provavelmente devem ser invertidos"
            ],
            "Jittered": [
                "Disperso"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Tau-B de Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Tau-B de Kendall"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Tau-b de Kendall"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Tau-b de Kendall"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "Medida de Adequação de Amostragem de KMO"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Adequação de Amostragem de KMO"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Curtose"
            ],
            "Label outliers": [
                "Etiqueta outliers"
            ],
            "Layers": [
                "Níveis"
            ],
            "Level": [
                "Nível"
            ],
            "Level 1": [
                "Nível 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Nível 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "O teste de Levene é significativo (p < 0.05), sugerindo a violação do pressuposto da homogeneidade de variâncias"
            ],
            "Likelihood": [
                "Verosimilhança"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Rácio de verosimilhança"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Testes do rácio de verosimilhanças"
            ],
            "linear": [
                "linear"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Regressão Linear"
            ],
            "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.": [
                "A regressão linear é utilizada para explorar a relação entre uma variável dependente contínua, e uma ou mais variáveis explicativas contínuas e/ou categóricas. Outros métodos estatísticos, como ANOVA e ANCOVA, são, na realidade, apenas formas de regressão linear."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Ln do Rácio das Chances"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Ln do Rácio das Chances exato"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Regressão Log-linear"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Regressão Logistica"
            ],
            "Lower": [
                "Lim. Inferior"
            ],
            "lower bound": [
                "limite inferior"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U de Mann-Whitney"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Teste de Tendência de Mantel-Haenszel"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Média marginal"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Médias marginais"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Gráfico de médias marginais"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Tabela de médias marginais"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W de Mauchly"
            ],
            "Max": [
                "Max"
            ],
            "Maximum": [
                "Máximo"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Máxima verosimilhança"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω de McDonald"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω de McDonald (se o item for excluído)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² de McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "O McNemar requer uma tabela 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Teste de McNemar"
            ],
            "McNemar test": [
                "Teste de McNemar"
            ],
            "Mean": [
                "Média"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Média ({ciWidth}% IC)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Diferença Média"
            ],
            "Mean difference": [
                "Diferença média"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Dispersão média"
            ],
            "Mean score": [
                "Pontuação Média"
            ],
            "Mean Square": [
                "Quadrado médio"
            ],
            "Means": [
                "Médias"
            ],
            "Measure": [
                "Medida"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Medida 1 - Medida 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Medida 1 < Medida 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Medida 1 ≠ Medida 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Medida 1 > Medida 2"
            ],
            "Measures": [
                "Medidas"
            ],
            "Median": [
                "Mediana"
            ],
            "Medians": [
                "Medianas"
            ],
            "Method": [
                "Método"
            ],
            "Min": [
                "Min"
            ],
            "Minimum": [
                "Mínimo"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Resíduo mínimo"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Resíduos mínimos"
            ],
            "Minimum value": [
                "Valor mínimo"
            ],
            "Missing": [
                "Omisso"
            ],
            "Missing Values": [
                "Valores Ausentes"
            ],
            "Missing values": [
                "Valores omissos"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Método de exclusão de valores omissos"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Método para Valores Omissos"
            ],
            "Mode": [
                "Moda"
            ],
            "Model": [
                "Modelo"
            ],
            "Model Builder": [
                "Especificação de Modelo"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Coeficientes do Modelo"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Comparações de Modelos"
            ],
            "Model Fit": [
                "Ajustamento do Modelo"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Medidas de Ajustamento do Modelo"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Medidas de ajustamento do modelo"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Resultados específicos do modelo"
            ],
            "Model Terms": [
                "Termos do Modelo"
            ],
            "Model Test": [
                "Teste do Modelo"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Limiares do Modelo"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Limiares do Modelo"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Índices de Modificação"
            ],
            "Modification indices": [
                "Índices de Modificação"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Simulação de Monte Carlo"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Existe mais de uma moda, apenas a primeira é apresentada"
            ],
            "Most extreme": [
                "Mais extremo"
            ],
            "MSA": [
                "MAA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomial"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Regressão Logística Multinomial"
            ],
            "Multivariate Analysis of (Co)Variance (MANCOVA) is used to explore the relationship between multiple dependent variables, and one or more categorical and/or continuous explanatory variables.": [
                "A Análise de (Co)Variância Multivariada (MANCOVA) é utilizada para explorar a relação entre múltiplas variáveis dependentes e uma ou mais variáveis explicativas categóricas e/ou contínuas."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Estatísticas Multivariadas"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Testes multivariados"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N Categorias"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² de Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Nenhum componente tem um eigenvalue maior que {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Sem correção"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Nenhum fator definido. O teste M de Box só é relevante quando o modelo contém fatores."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominal"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Não-paramétrico"
            ],
            "None": [
                "Sem Correção"
            ],
            "none": [
                "nenhum(a)"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Itens normalizados"
            ],
            "Normality": [
                "Normalidade"
            ],
            "Normality test": [
                "Teste à Normalidade"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Teste à Normalidade (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "Nem todos os coeficientes puderam ser estimados (provavelmente devido a um ajuste singular)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Não disponível devido ao elevado número de casos (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Os graus de liberdade não são suficientes para estimar todos os efeitos"
            ],
            "Number of Components": [
                "Número de Componentes"
            ],
            "Number of components": [
                "Número de componentes"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Número de valores extremos"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Número de fatores"
            ],
            "Number of factors": [
                "Número de fatores"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Número de valores extremos pedido é superior ao número de linhas nos dados."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Observado"
            ],
            "Observed counts": [
                "Contagens observadas"
            ],
            "Observed scores": [
                "Valores observados"
            ],
            "octic": [
                "ótico"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Rácio das Chances"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Rácio das Chances"
            ],
            "of total": [
                "do total"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Teste ANOVA omnibus"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Teste omnibus do rácio de verosimilhanças"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Teste Omnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Teste omnibus"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "um de `'corr'` (padrão),`' pos'`, `'neg'` especificando a hipótese alternativa; correlacionado, correlacionado positivamente, ou correlacionado negativamente, respectivamente."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "um de `'part'` (padrão) ou`' semi'` especificando o tipo de correlação parcial a ser calculada; correlação parcial ou semiparcial."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Um ou ambos os grupos não contêm observações suficientes"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Uma ou ambas as variáveis não são numéricas"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Uma ou ambas as variáveis contêm valores infinitos"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Uma ou ambas as variáveis não têm observações"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Uma ou ambas as variáveis não têm observações suficientes"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Um ou mais coeficientes do modelo '{modelNo}' não podem ser estimados devido a colinearidade perfeita."
            ],
            "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": [
                "um ou mais de `'cfi'`,`' tli'`, `'srmr'`,`' rmsea'`, `'aic'`, ou`' bic'`; usar CFI, TLI, SRMR, RMSEA + intervalo de confiança a 90%, e medidas de ajustamento do modelo AIC ajustado e BIC, respetivamente"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "um ou mais de `'eta'`,`' partEta'` ou `'omega'`; use a dimensão do efeito η², η² parcial e ω², respetivamente"
            ],
            "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": [
                "um ou mais de `'none'` (padrão),`' GG'`, ou `` HF``; sem correção do p-value, a correção de Greenhouse-Geisser, ou a correção de Huynh-Feldt para a violação da esfericidade, respetivamente"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "um ou mais de `'none'`,`' tukey'` (padrão), `'scheffe'`,`' bonf'`, ou `'holm'`; para testes post-hoc: não usar, Tukey, Scheffe, Bonferroni e Holm, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "um ou mais de `'none'`,`' tukey'`, `'scheffe'`,`' bonf'`, ou `'holm'`; fornece correções Post Hoc: não, Tukey, Scheffe, Bonferroni e Holm, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, or `'roy'`; use Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root multivariate statistics, respectively": [
                "um ou mais de `'pillai'`,`' wilks'`, `'hotel'` ou`' roy'`; use as estatísticas multivariadas Traço de Pillai, Lambda de Wilks, Traço de Hotelling, e Maior Raiz de Roy, respectivamente"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "um ou mais de `'r2mf'`,`' r2cs'`, ou `'r2n'`; use os pseudo-R² de McFadden, Cox & Snell e Nagelkerke, respectivamente"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Testes a uma proporção"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Teste t para uma amostra"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "ANOVA a um fator"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "ANOVA a um fator (Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA a um fator (não-paramétrica)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "ANOVA a um fator (Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Opções"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinal"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Regressão Logística Ordinal"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Categorias ordinais"
            ],
            "Outliers": [
                "Anómalos"
            ],
            "Output": [
                "Output"
            ],
            "Overall": [
                "Global"
            ],
            "Overall model": [
                "Modelo Global"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Teste ao Modelo Global"
            ],
            "Overall model test": [
                "Teste de modelo global"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "p-value"
            ],
            "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": [
                "Amostras emparelhadas"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Tabela de Contingência para amostras emparelhadas"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Teste t para amostras emparelhadas"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Variáveis emparelhadas"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Comparações múltiplas - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparações Múltiplas (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Comparações múltiplas (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Parcial"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Correlação parcial"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Matrizes de correlação parciais são uma forma de examinar relações lineares\nentre duas ou mais variáveis contínuas controlando a associação com outras\nvariáveis"
            ],
            "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.": [
                "Matrizes de correlação parciais são uma forma de examinar relações lineares\nentre duas ou mais variáveis contínuas controlando a associação com outras\nvariáveis\n\nPara cada par de variáveis, um valor r de Pearson indica a força\ne a direção da relação entre essas duas variáveis. Um\nvalor positivo indica uma relação positiva (valores mais altos de uma\nvariável estão associados a valores mais elevados da outra variável). Um r negativo\nindica uma relação negativa (valores mais altos de um\nvariável estão associados a valores mais baixos da outra variável, e vice-versa).\nUm valor de zero indica ausência de relação linear (se uma variável é alta\nou baixa, não podemos dizer nada acerca da outra\nvariável).\n\nMais formalmente, é possível testar a hipótese nula de que a\ncorrelação é zero e calcular um p-value. Se o valor de p for baixo,\na correlação é significativamente diferente de zero, e há uma relação linear\n(ou mais complexa) entre as duas variáveis."
            ],
            "Partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "partial η²": [
                "η² parcial"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagrama de Trajetórias"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagrama de Trajetórias"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "A correlação de Pearson não pode ser calculada para valores não numéricos"
            ],
            "Pearson's r": [
                "R de Pearson"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Correlação{}Pearson"
            ],
            "Percentages": [
                "Percentagens"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Percentagem do total"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Percentagens dentro da variável {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Percentil"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Valores Percentílicos"
            ],
            "Percentile values": [
                "Valores percentílicos"
            ],
            "Percentiles": [
                "Percentis"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "realizar um teste U de Mann-Whitney."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realizar um teste de Shapiro-Wilk à normalidade. Um p-value pequeno sugere que os dados não provêm de uma distribuição normal."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "execute um teste ao modelo geral."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "Faz a ANOVA de Fisher (dita ANOVA normal)."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "realizar testes de Shapiro-Wilk à normalidade. Um p-value pequeno sugere que os dados não provêm de uma distribuição normal."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "realizar testes de Shapiro-Wilk à normalidade. Um p-value pequeno sugere que os resíduos não são normalmente distribuídos."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "realizar testes t de Student para amostras independentes."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "realizar os testes t de Student para uma amostra."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "realizar testes t de Student para amostras emparelhadas."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "executar ANOVAs de Welch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "realizar os testes de Welch."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "realizar testes de Wilcoxon."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "V de Cramér e Phi"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Coeficiente Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Traço de Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Gráfico"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "representar as densidades ao longo da diagonal do gráfico da matriz de correlação."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "exibir os dados com as médias marginais."
            ],
            "Plot Type": [
                "Tipo de Gráfico"
            ],
            "Plots": [
                "Gráficos"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polinomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Comparações Post Hoc - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Testes Post Hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Testes Post Hoc – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Performance do Modelo Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Teste Post-Hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Testes Post-Hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "Posterior"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Gráfico a posteriori"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Gráficos a posteriori"
            ],
            "Predicted": [
                "Previsto"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Probabilidade prevista de … = … (vs … = …)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Probabilidade prevista {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Valores previstos"
            ],
            "Prediction": [
                "Previsão"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Medidas Preditivas"
            ],
            "Predictor": [
                "Preditor"
            ],
            "Predictors": [
                "Preditores"
            ],
            "Principal axis": [
                "Eixo Principal"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Fatorização do Eixo Principal"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Análise Componentes Principais"
            ],
            "Prior": [
                "Prior"
            ],
            "Prior width": [
                "Comprimento do Prior"
            ],
            "Probability": [
                "Probabilidade"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proporção"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Teste à Proporção (2 Eventos)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Teste à Proporção (N eventos)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "fornecer uma medida d de Cohen da dimensão do efeito para os testes post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "forneça um intervalo de confiança para a diferença entre a estimativa média e o valor de teste."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "fornecer um gráfico de matriz de correlação."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "fornecer um tau-b de Kendall para cada combinação de variáveis."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "fornecer um p-value para cada coeficiente de correlação."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "forneça um r de Pearson para cada combinação de variáveis."
            ],
            "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.": [
                "fornece gráficos Q-Q de resíduos - um gráfico dos resíduos observados contra os resíduos esperados se os dados fossem *perfeitamente* normais. Desvios grandes da linha diagonal sugerem que os dados não provêm de uma distribuição normal."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "fornecer um rho de Spearman para cada combinação de variáveis."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "fornecer uma tabela de descritivas para cada variável."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "fornecer uma tabela das médias marginais estimadas."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "fornecer fatores de Bayes para os testes t de Student para amostras independentes."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "fornecer fatores de Bayes para os testes t de Student para uma amostra."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "fornecer fatores de Bayes para os testes t de Student para amostras emparelhadas."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "fornecer intervalos de confiança para o r de Pearson."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "fornecer intervalos de confiança para as dimensões do efeito"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "fornecer intervalos de confiança para a média das diferenças."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "fornece intervalos de confiança para as dimensões de efeito post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "fornecer coeficientes de correlação no gráfico da matriz de correlação."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "fornecer gráficos descritivos para cada grupo."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "fornecer gráficos descritivos para cada variável."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "fornecer descritivas para cada grupo de medições."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "fornecer descritivas para cada grupo."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "fornecer gráficos descritivos."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "fornecer dimensões de efeito (D de Cohen)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "fornecer dimesnões de efeito (d de Cohen)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "fornecer o teste de Levene para a homogeneidade de variâncias. Um p-value pequeno sugere que os grupos não têm variâncias iguais."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "fornecer os testes de Levene para a homogeneidade das variâncias. Um p-value pequeno sugere que os grupos não têm variâncias iguais."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "fornecer diferenças médias e erros-padrão das diferenças médias."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "fornecer diferenças médias com os testes post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "fornecer diferenças médias e erros-padrão das diferenças médias, entre a média estimada e o valor de teste."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "fornecer medidas de dimensão do efeito; η², η² parcial ou ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "fornecer correções de p-value para esfericidade."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "fornecer gráficos das médias marginais estimadas."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "fornecer testes 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.": [
                "fornece gráficos Q-Q de resíduos - um gráfico dos resíduos observados contra os resíduos esperados se os dados fossem *perfeitamente* normais. Desvios grandes da linha diagonal sugerem que os dados não provêm de uma distribuição normal."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the residuals are not normally distributed.": [
                "fornece gráficos Q-Q de resíduos - um gráfico dos resíduos observados contra os resíduos esperados se os dados fossem *perfeitamente* normais. Desvios grandes da linha diagonal sugerem que os dados não provêm de uma distribuição normal."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "fornecer níveis de significância para os testes post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "fornecer testes à esfericidade."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "fornecer resultados de teste (valor t e graus de liberdade) para testes post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "fornecer o número de casos."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Gráfico Q-Q"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Gráfico Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Gráfico Q-Q para avaliar a Normalidade"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Gráfico Q-Q de Normalidade multivariada"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Gráfico Q-Q de resíduos"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Gráficos Q-Q"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Gráficos Q-Q"
            ],
            "quadratic": [
                "quadrático"
            ],
            "quartic": [
                "quátrico"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quintico"
            ],
            "R": [
                "R"
            ],
            "R²": [
                "R²"
            ],
            "R²<sub>CS</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>McF</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>N</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>T</sub>": [
                "R²<sub>T</sub>"
            ],
            "Range": [
                "Amplitude"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Correlação biserial de ordens"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Rácio de Taxa"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Rácio de taxa"
            ],
            "Ratio": [
                "Rácio"
            ],
            "Reference Level": [
                "Nível de Referência"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Nível de Referência (codificação dummy)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Níveis de Referência"
            ],
            "Regression": [
                "Regressão"
            ],
            "Relative risk": [
                "Risco Relativo"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Análise de Fiabilidade"
            ],
            "Repeated": [
                "Repetida"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA de Medições Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA de Medições Repetidas (não-paramétrica)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Níveis das Medições Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Componentes de Medições Repetidas"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Fatores de Medições Repetidas"
            ],
            "Report significance": [
                "Relatar Significância"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Representa a média global"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Representa o nível de referência"
            ],
            "Residual": [
                "Residual"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Covariâncias de resíduos"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Covariância dos Resíduos"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Índices de Modificação - Covariâncias entre resíduos"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Estimativa de Resíduos"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Resíduos dos interceptos"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Resíduos dos Interceptos"
            ],
            "Residual plots": [
                "Gráficos de Resíduos"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "A soma de quadrados dos erros e/ou os graus de liberdade são zero, indicando um ajustamento perfeito ;-)"
            ],
            "Residuals": [
                "Resíduos"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Resíduos da Matriz de Correlações Observada"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Resíduos da ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Resíduos da matriz de correlações"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Gráficos de Resíduos"
            ],
            "Results": [
                "Resultados"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "item invertido"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Itens com escala invertida"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "Fator Med. Rep. {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "Fator Med. Rep. 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "IC 90% RMSEA"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Curva ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotação"
            ],
            "Row": [
                "Linha"
            ],
            "Row number": [
                "Número de linha"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "A variável em linha '{var}' tem menos de 2 níveis"
            ],
            "Rows": [
                "Linhas"
            ],
            "rows": [
                "linhas"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "linhas (padrão) ou colunas no gráfico de barras no eixo X"
            ],
            "Rows compared": [
                "Linhas comparadas"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Maior raiz de Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Dimensão da Amostra"
            ],
            "Save": [
                "Gravar"
            ],
            "scale": [
                "escala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Análise de Escala"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Métrica do fator = 1.º item da escala"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Estatísticas de Fiabilidade de Escala"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Estatísticas de Escala"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffe"
            ],
            "Score Component": [
                "Pontuação Compoenente"
            ],
            "Score Factor": [
                "Pontuação do Fator"
            ],
            "Score for component": [
                "Pontuação para a Componente"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Pontuação para o fator {i}. Estimado com o método '{fsMethod}' ."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Gráfico de Sedimentos (Scree plot)"
            ],
            "Scree plot": [
                "Gráfico de Sedimentos (Scree plot)"
            ],
            "SD": [
                "Desvio-padrão"
            ],
            "SE": [
                "Erro-padrão"
            ],
            "SE difference": [
                "Erro-padrão da Diferença"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semiparcial"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Correlação semiparcial"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensibilidade"
            ],
            "septic": [
                "séptico"
            ],
            "set.seed(1337)\n\ny <- factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE))\nx1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\n\ndf <- data.frame(y=y, x1=x1, x2=x2)\n\nlogRegOrd(data = df, dep = y,\n          covs = vars(x1, x2),\n          blocks = list(list(\"x1\", \"x2\")))\n\n#\n#  ORDINAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "set.seed(1337)\n\ny <- factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE))\nx1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\n\ndf <- data.frame(y=y, x1=x1, x2=x2)\n\nlogRegOrd(data = df, dep = y,\n          covs = vars(x1, x2),\n          blocks = list(list(\"x1\", \"x2\")))\n\n#\n#  ORDINAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "sextico"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Teste de Shapiro-Wilk à Normalidade Multivariada"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "p Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Teste de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Teste de Shapiro-Wilk à normalidade multivariada"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "W de Shapiro-Wilk"
            ],
            "Side by side": [
                "Lado a lado"
            ],
            "Simple": [
                "Simples"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulações"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Ajustamento singular encontrado; uma ou mais variáveis preditoras são uma combinação linear de outras variáveis preditoras."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Erro de Singularidade. O teste à Esfericidade não estão disponíveis"
            ],
            "Skewness": [
                "Assimetria"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Ordenar os pesos pela magnitude"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Rho de Spearman"
            ],
            "Specificity": [
                "Especificidade"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Correção de Esfericidade"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Correções de esfericidade"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Teste à Esfericidade"
            ],
            "Split by": [
                "Separar por"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Distância de Mahalanobis quadrática"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Valor próprio"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "empilhado ou lado-a-lado (padrão), tipo de gráfico de barras"
            ],
            "Stacked": [
                "Empilhado"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Estimativas Estand."
            ],
            "Standard deviation": [
                "Desvio-padrão"
            ],
            "Standard Error": [
                "Erro-padrão"
            ],
            "Standard error": [
                "Erro padrão"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Estimativa Estandardizada"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Estimativa Estandardizada"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Resíduos estandardizados"
            ],
            "Statistic": [
                "Estatística"
            ],
            "statistic": [
                "estatística"
            ],
            "Statistics": [
                "Estatísticas"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Desvio-padrão"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Erro-padrão da Curtose"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Erro-padrão da média"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Erro-padrão da Média"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Erro-padrão da Assimetria"
            ],
            "Student's": [
                "t de Student"
            ],
            "Student's t": [
                "t de Student"
            ],
            "Student's test": [
                "Teste t de Student"
            ],
            "Sum": [
                "Soma"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Soma de Quadrados"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Soma de quadrados"
            ],
            "Sum score": [
                "Pontuação Total"
            ],
            "Summary": [
                "Sumário"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Testes t"
            ],
            "t-value": [
                "valor t"
            ],
            "ten Berge": [
                "Berge dez"
            ],
            "Term {0}": [
                "Termo {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Termo 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Teste ao Ajustamento Exato"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Resultado do teste (t e gl)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Estatística de teste"
            ],
            "Test Value": [
                "Valor de Teste"
            ],
            "Test value": [
                "Valor de teste"
            ],
            "Tests": [
                "Tests"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Teste à Esfericidade"
            ],
            "th percentile": [
                "º percentil"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "A base de dados 'iris' do R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "A variável de 'Separar por '{var}' não tem dados."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "Os pesos (opcionais) dos `dados` para usar no ajustamento do modelo"
            ],
            "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 |": [
                "as hipóteses alternativa e nula;\n\n|                   | Alternativa (Hₐ) | Nulo (H₀) |\n| -------------- | -------------------- | -------------- ------ |\n| ≠ Valor de teste | Média ≠ Valor de teste | Média = valor de teste   |\n| > Valor de teste | Média > Valor de teste | Média <= valor de teste |\n| < Valor de teste | Média < Valor do teste | Média >= valor de teste |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "a hipótese alternativa."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "a hipótese alternativa. Permite testes unilaterais."
            ],
            "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.": [
                "A Análise de Covariância (ANCOVA) é utilizada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua, uma ou mais \nvariáveis explicativas categoriais, e uma ou mais variáveis explicativas contínuas\n(ou covariáveis). É essencialmente a mesma análise que a ANOVA, \ncom a adição de covariáveis."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "A Análise de Variância (ANOVA) é utilizada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua, e uma ou mais\nvariáveis explicativas categorais."
            ],
            "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.": [
                "A Análise de Variância (ANOVA) é utilizada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua, e uma ou mais \nvariáveis explicativas categoriais.\n\nA ANOVA assume que os resíduos têm distribuição normal, e que as\nvariâncias de todos os grupos são iguais. Se não for possível a assumir que\nas variâncias são iguais, então pode usar-se o teste de Welch\n(No entanto, o teste de Welch não admite mais de um fator).\nAlternativamente, se não for possível assumir que os dados têm\ndistribuição normal, uma abordagem não-paramétrica (como o teste de Kruskal-Wallis)\npode ser utilizada."
            ],
            "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.": [
                "A Análise de Variância (ANOVA) é utilizada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua, e uma ou mais\nvariáveis explicativas categoriais . Esta \"ANOVA unifatorial\" é uma versão simplificada de\nda ANOVA \"normal\", permitindo apenas um único fator explicativo, no entanto\ntambém fornece a ANOVA da Welch. A ANOVA da Welch tem a vantagem de\nnão precisar que as variâncias de todos os grupos seja iguais."
            ],
            "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.": [
                "A Análise de Variância (ANOVA) é utilizada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua, e uma ou mais\nvariáveis explicativas categoriais. Esta \"ANOVA unifatoriall\" é uma versão simplificada da\nANOVA \"normal\", permitindo apenas um único fator explicativo, no entanto\ntambém fornece a ANOVA da Welch. A ANOVA da Welch tem a vantagem de\nnão exigir que as variâncias de todos os grupos sejam iguais.\n\nPor conveniência, este método permite especificar múltiplas variáveis dependentes,\nproduzindo múltiplos testes independentes.\n\nNote que a ANOVA de Welch é o mesmo procedimento que o teste t de Welch\npara amostras independentes."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "os fatores entre sujeitos (opcional)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "os termos entre sujeitos do modelo."
            ],
            "The Binomial test is used to test the Null hypothesis that the proportion of observations match some expected value. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportion must be some other value.": [
                "O teste Binomial é utilizado para testar a hipótese nula de que a proporção de observações é igual a um determinado valor esperado. Se o p-value for pequeno, isto sugere que a hipótese nula é falsa, e que a proporção verdadeira deve ser algum outro valor diferente do valor esperado."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "as variáveis explicativas categoriais (ou independentes)."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "O IC da média assume que a distribuição amostral da média segue uma distribuição t com N-1 graus de liberdade"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "a amplitude do intervalo de confiança para as dimensões do efeito."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "a amplitude do intervalo de confiança."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "a amplitude do intervalo de confiança."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "as variáveis explicativas contínuas (ou independentes), também conhecidas como covariáveis."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "os contrastes a usar."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "as variáveis de controlo de interesse."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "as contagens nos `dados`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "as covariáveis (especificá-las produz a ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "as covariáveis dos `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "O valor de corte é {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "os dados como um quadro de dados"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "a base de dados tem 0 linhas (depois de remover as linhas com valores omissos)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "a base de dados tem 0 linhas (ou todas as linhas contêm valores omissos)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "A variável dependente '{dep}' tem mais de dois níveis; a regressão logística binomial apenas pode ser feita quando a variável dependente tem dois níveis."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "A variável dependente '{dep}' tem a seguinte ordem: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "A variável dependente '{dep}' tem apenas dois níveis, considere fazer uma regressão logística binomial."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "a variável dependente dos `data`, a variável deve ser numérica"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "a variável dependente dos `data`, a variável deve ser numérica (não é necessário ao fornecer uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "a variável dependente. Para ANCOVA, estas serão contínuas."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "a variável dependente. Para ANOVA, estas serão contínuas."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "as variáveis dependentes - um teste t é calculado para cada variável dependente especificada."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "as variáveis dependentes (não é necessário ao usar uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "as variáveis dependentes. Para ANOVA, elas serão contínuas."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "as barras de erro para o gráfico das médias marginais."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "as covariáveis explicativas (não são necessárias ao fornecer uma fórmula, consulte os exemplos)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "os fatores explicativos em `dados` (não é necessário ao fornecer uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "a variável explicativa ou independente. Para ANOVA, esta será categórial."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "as variáveis explicativas ou independentes. Para ANOVA, estas serão categoriais."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "os fatores fixos nos `dados`"
            ],
            "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.": [
                "O teste Friedman é utilizado para explorar a relação entre uma variável dependente ordinal ou quantitativa e uma variável explicativa categorial, em que a variável explicativa é medida \"dentro dos sujeitos\" (medições repetidas do mesmo sujeito). É um teste análogo à ANOVA de Medidas Repetidas, mas é um teste não-paramétrico, que não têm os pressupostos de normalidade e/ou homogeneidade de variâncias. No entanto, tem a limitação poder testar uma única variável explicativa."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "a variável de agrupamento com dois níveis (não é necessário ao usar uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "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.": [
                "O teste Kruskal-Wallis é utilizado para explorar a relação entre uma variável dependente ordinal ou quantitativa, e uma variável categorial explicativa. É um teste análogo à ANOVA, mas com a vantagem de ser não-paramétrico e de ter menos pressupostos. Contudo, tem a limitação de só poder testar uma variável explicativa de cada vez."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "o rótulo a ser usado para a variável dependente."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "a sintaxe do lavaan usada para ajustar o modelo"
            ],
            "the missing value exclusion method. `Analysis by analysis` excludes missing values from each analysis. `Listwise` excludes a row from all analyses if one of its values is missing.": [
                "o método de exclusão de valores omissos. `Analysis by analysis` exclui valores omissos de cada análise. `Listwise` exclui uma linha de todas as análises se um dos seus valores for omisso."
            ],
            "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.": [
                "o método de exclusão de valores omissos. `Analysis by analysis` exclui valores omissos de cada análise. `Listwise` exclui uma linha de todas as análises se um dos seus valores for omisso."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "os termos do modelo que constituem o modelo."
            ],
            "the model terms which make up the model. By default a full factorial model is created, but here the exact terms making up the model can be adjusted.": [
                "os termos do modelo que constituem o modelo. Por padrão, um modelo fatorial completo é criado, mas aqui os termos exatos que compõem o modelo podem ser ajustados."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "os pares de medições - um teste t é calculado para cada par de medições."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "as correções das comparações múltiplas post-hoc a usar."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "a largura prévia para os factores Bayes do teste t de Student. Requer um valor entre 0,01 e 2,0, padrão 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.": [
                "a amplitude dos priores para os fatores de Bayes do teste t de Student. Requer um valor entre 0.5 e 2.0, padrão 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.": [
                "A ANOVA de medidas repetidas é usada para explorar a relação\nentre uma variável dependente contínua e uma ou mais\nvariáveis explicativas categoriais, onde uma ou mais das variáveis explicativas\nestão 'dentro dos sujeitos' (várias medições repetidas do mesmo\nsujeito). Além disso, esta análise permite a inclusão de\ncovariáveis, permitindo também fazer ANCOVAs de medidas repetidas."
            ],
            "The Repeated Measures ANOVA is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable and one or more categorical\nexplanatory variables, where one or more of the explanatory variables\nare 'within subjects' (where multiple measurements are from the same\nsubject). Additionally, this analysis allows the inclusion of\ncovariates, allowing for repeated measures ANCOVAs as well.\n\nThis analysis requires that the data be in 'wide format', where each\nrow represents a subject (as opposed to long format, where each\nmeasurement of the dependent variable is represented as a row).\n\nA non-parametric equivalent of the repeated measures ANOVA also exists;\nthe Friedman test. However, it has the limitation of only being able to\ntest a single factor.": [
                "A ANOVA de medições repetidas é usada para explorar a relação entre uma variável dependente continua e uma ou mais variáveis explicativas categoriais, onde uma ou mais variáveis explicativas estão aninhadas nos sujeitos (medidas repetidas dos mesmos sujeitos). Adicionalmente, esta análise permite a inclusão de covariáveis permitindo realizar uma ANCOVA de medições repetidas.\n\nEsta análise requer que os dados estejam em formato 'expandido' onde cada linha representa um sujeito (por oposição ao formato longo onde as medidas repetidas são representadas em linha).\n\nA alternativa não-paramétrica à ANOVA de medições repetidas é o Teste de Friedman. Contudo, este teste está limitado à avaliação de um fator único."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "o delineamento de medidas repetidas."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "As medidas repetidas têm apenas dois níveis. O pressuposto da esfericidade é sempre válido quando as medidas repetidas têm apenas dois níveis"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "As medidas repetidas têm apenas dois níveis. O pressuposto da esfericidade é sempre válido quando as medidas repetidas têm apenas dois níveis."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "as medições das medidas repetidas."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "os termos de medidas repetidas do modelo."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.": [
                "O teste t de Student para amostras independentes (também conhecido por teste t para duas amostras) serve para testar a hipótese nula de que os dois grupos têm a mesma média. Um p-value pequeno sugere que a hipótese nula não é verdadeira e, consequentemente, as médias dos dois grupos são diferentes."
            ],
            "The Student's Independent samples t-test (sometimes called a two-samples\nt-test) is used to test the null hypothesis that two groups have the\nsame mean. A low p-value suggests that the null hypothesis is not true,\nand therefore the group means are different.\n\nThe Student's independent t-test assumes that the data from each group\nare from a normal distribution, and that the variances of these groups\nare equal. If unwilling to assume the groups have equal variances, the\nWelch's t-test can be used in it's place. If one is additionally\nunwilling to assume the data from each group are from a normal\ndistribution, the non-parametric Mann-Whitney U test can be used instead\n(However, note that the Mann-Whitney U test has a slightly different\nnull hypothesis; that the distributions of each group is equal).": [
                "O teste t de Student para amostras independentes (também conhecido por teste t para duas amostras) serve para testar a hipótese nula de que os dois grupos têm a mesma média. Um p-value pequeno sugere que a hipótese nula não é verdadeira e, consequentemente, as médias dos dois grupos são diferentes.\n\nO teste t de Student para amostras independentes assume que os dados de cada grupo têm distribuição normal, e que as variâncias desses grupos são iguais. Se não for possível assumir que as variâncias são iguais, então o teste t de Welch pode ser utilizado. Adicionalmente, se não for possível assumir que a variável dependente tem distribuição normal nos dois grupos, então pode usar-se o teste não-paramétrico de Wilcoxon-Mann-Whitney (Contudo, note que o teste de Wilcoxon-Mann-Whitney tem uma hipótese nula ligeiramente diferente; que as distribuições de cada grupo são iguais)."
            ],
            "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.": [
                "O teste t de Student para uma amostra é usado para testar a hipótese nula de que a verdadeira média é igual a um determinado valor (tipicamente zero). Um p-value pequeno sugere que a hipótese nula não é verdadeira, e a verdadeira média deve diferir do valor do teste."
            ],
            "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).": [
                "O teste t de Student para uma amostra é usado para testar a hipótese nula de que a verdadeira média é igual a um determinado valor (tipicamente zero). Um p-value pequeno sugere que a hipótese nula não é verdadeira, e\na verdadeira média deve diferir do valor do teste.\nO teste t de Student assume que os dados têm distribuição normal -- se não por possível assumir este pressuposto, o teste não-paramétrico de Wilcoxon pode ser usado em alternativa (Contudo, note que a hipótese nula do teste de Wilcoxon é ligeiramente diferente; que a \"mediana\" é igual ao valor do teste)."
            ],
            "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.": [
                "O teste t de Student para amostras emparelhadas (também conhecido por teste t para amostras dependentes) é usado para testar a hipótese nula de que a média das diferenças entre pares de medições é igual a zero. Um valor pequeno de p-value sugere que a hipótese nula não é verdadeira, e que a média das diferenças entre pares de medições não é 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).": [
                "O teste t de Student para amostras emparelhadas (também conhecido por teste t para amostras dependentes) é usado para testar a hipótese nula de que a média das diferenças entre pares de medições é igual a zero. Um valor pequeno de p-value sugere que a hipótese nula não é verdadeira, e que a média das diferenças entre pares de medições não é zero. \n\nO teste t de Student para amostras emparelhadas assume que as diferenças entre pares de medições têm distribuição normal -- Se não for possível assumir este pressuposto, pode usar-se o teste não-paramétrico de Wilcoxon (Contudo, note que a hipótese nula do teste de Wilcoxon é ligeiramente diferente; que as distribuições dos dois grupos de medições são iguais)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "os termos para calcular as médias marginais estimadas. Aqui podem especificar-se vários termos."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "o valor de teste a testar (normalmente zero)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "o tipo de correlação a calcular"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "o tipo de soma de quadrados a serem usadas; Tipo 1, 2 ou 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "o tipo de soma de quadrados a serem usadas; Tipo 2 ou 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "O objeto 'aov' subjacente"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "A variável {var} não pode ser tratada como numérica. Os gráficos que exigem dados numéricos não serão criados para esta variável."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "a variável de interesse em `dados` (não é necessário ao usar uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "a variável que especifica os grupos; deve ter 2 níveis."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "a variável a ser usada nas colunas na tabela de contingência (não é necessário ao fornecer uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "a variável a ser usada como contagem na tabela de contingência (não é necessário ao fornecer uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "a variável a ser usada nas linhas na tabela de contingência (não é necessário ao fornecer uma fórmula, consulte os exemplos)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "As variáveis {vars} não podem ser tratadas como numéricas. Os gráficos que exigem dados numéricos não serão criados para estas variáveis."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "as variáveis de interesse - um teste t é calculado para cada variável especificada."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "as variáveis de interesse."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "as variáveis a serem usadas para dividir a tabela de contingência (não é necessário ao fornecer uma fórmula, veja os exemplos)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "a amplitude do intervalo de confiança."
            ],
            "The χ² Goodness of fit test (not to be confused with the χ² test of independence), tests the Null hypothesis that the proportions of observations match some expected proportions. If the p-value is low, this suggests that the Null hypothesis is false, and that the true proportions are different to those tested.": [
                "O teste χ² de Qualidade do Ajustamento (não confundir com o teste χ² de Independência) testa a hipótese nula de que as proporções observadas correspondem às proporções esperadas. Se o p-value for pequeno, isso sugere que a hipótese nula é falsa e que as proporções verdadeiras diferem daquelas testadas."
            ],
            "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.": [
                "O teste χ² de Associação (não confundir com χ² da Qualidade de Ajustamento) é usado para testar se duas variáveis categoriais são independentes ou estão associadas. Se o p-value for pequeno, isso sugere que as variáveis não são independentes e que existe uma relação entre elas."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Quantis teóricos"
            ],
            "This module represents the analyses included with jamovi. It contains many common analyses (such as t-tests, ANOVAs, regression, correlation matrices, proportion tests, contingency tables, factor analysis, etc).": [
                "Este módulo apresenta as análises incluídas no jamovi. Este contém muitas análises usuais (como testes t, ANOVAs, regressão, correlação, testes às proporções, tabelas de contingência, análise fatorial, etc.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Limiar"
            ],
            "Thresholds": [
                "Limiares"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² de Tjur"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolerância"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Observações insuficientes (N<3) para calcular a estatística"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Observações insuficientes para calcular a estatística. Cada (sub)grupo deve ter pelo menos tantas observações quanto o número de variáveis dependentes."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Amostras insuficientes para calcular a estatística (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Amostras insuficientes para calcular a estatística (N<3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Demasiadas observações para calcular a estatística (N>5000)"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Demasiadas amostras para calcular a estatística (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Demasiadas amostras para calcular a estatística (N>5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Crescimento de Dentes"
            ],
            "Total": [
                "Total"
            ],
            "total_pc (default), column_pc, or row_pc. Use respectively percentages `of total`, `within columns`, or `within rows` for the bar plot y-axis.": [
                "total_pc (padrão), column_pc ou row_pc. Use, respectivamente, as percentagens `do total`,` dentro das colunas` ou `dentro das linhas` para o gráfico de barra no eixo y."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (variâncias homogéneas)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Teste Post-Hoc de Tukey – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Soma de Quadrados de Tipo {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Tipo 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Tipo 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Tipo 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Soma de Quadrados de tipo 3"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Incapaz de Separar por uma variável contínua"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Singularidade"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Testes univariados"
            ],
            "Upper": [
                "Superior"
            ],
            "upper bound": [
                "limite superior"
            ],
            "Value": [
                "Valor"
            ],
            "value": [
                "valor"
            ],
            "values": [
                "Valores"
            ],
            "Values are counts": [
                "Os valores são contagens"
            ],
            "Variable": [
                "Variável"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "A variável '{var}' não tem dados"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "A variável contém valores infinitos"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "A variável não contém observações suficientes"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "A variável não é numérica"
            ],
            "Variables": [
                "Variáveis"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variáveis em colunas"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variáveis em linhas"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "As variáveis devem ter pelo menos dois níveis"
            ],
            "Variance": [
                "Variância"
            ],
            "Variances": [
                "Variâncias"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "a variação das variáveis de controle só é removida das variáveis nas colunas"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violino"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "ponder cada célula igualmente. (As células são ponderadas de acordo com a frequência da célula por padrão.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                "Peso Variável"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Ponderado por '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Pesos"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Pesos (opcional)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Os pesos contêm valores negativos. Não são permitidos pesos negativos."
            ],
            "Welch's": [
                "Welch"
            ],
            "Welch's t": [
                "t de Welch"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "W de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Teste de Wilcoxon"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W de Wilcoxon"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda de Wilks"
            ],
            "within column": [
                "dentro das colunas"
            ],
            "within rows": [
                "dentro das linhas"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Efeito Intra-Sujeitos"
            ],
            "X-Axis": [
                "Eixo-XX"
            ],
            "X-axis": [
                "eixo-xx"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Eixo-YY"
            ],
            "Y-axis": [
                "eixo-yy"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (padrão) ou ypc. Use respectivamente `contagens` ou` percentagens` para o gráfico de barra do eixo y"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "Teste z para diferença de 2 proporções"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "Teste z para diferença de 2 proporções"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "Teste z disponível apenas para tabelas 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": [
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            "χ² Goodness of Fit": [
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            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² do Ajustamento"
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    },
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