{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=2; plural=n != 1;",
                "lang": "de"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "„{col}“ enthält Werte die unendlich sind"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "„{col}“ enthält fehlende Werte"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "„{col}“ enthält ausschließlich fehlende Werte"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "„{col}“ enthält nur einen eindeutigen (unique) Wert"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "„{method}“-Extraktion wurde zusammen mit einer „{rotation}“-Rotation verwendet"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "„{rotation}“-Rotation wurde verwendet"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "„{var}“ enthält negative Werte. Die Gewichtung mit negativen Werten ist nicht zulässig."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - Kendalls Tau-b"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - Pearsons r"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - Spearmans Rho"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% KI Untergrenze"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% KI-Mittelwert {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% KI Obergrenze"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% Konfidenzintervall"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% Konfidenzintervalle"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} und {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} und {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} Paar(e) mit verbundenen Werten"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{type}-Score basierend auf den Variablen {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (invertiert)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} des binomialen logistischen Regressionsmodells{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} des linearen Regressionsmodells{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, einseitig"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% korrekt"
            ],
            "% of Total": [
                "% von Gesamt"
            ],
            "% of total": [
                "% von Gesamt"
            ],
            "% of Variance": [
                "% der Varianz"
            ],
            "% within column": [
                "% der Spalte"
            ],
            "% within row": [
                "% der Zeile"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'` oder `'3'` (Vorgabe), Typ der zu berechnenden Quadratsumme"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` oder `'3'` (Vorgabe), Typ der zu berechnenden Quadratsumme"
            ],
            "`'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'` (Vorgabe), `'oneGreater'` oder `'twoGreater'`, für die Alternativhypothese; Gruppe 1 unterscheidet sich von Gruppe 2, Gruppe 1 ist größer als Gruppe 2 oder Gruppe 2 ist größer als Gruppe 1"
            ],
            "`'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'` (Vorgabe), `'oneGreater'` oder `'twoGreater'`, für die Alternativhypothese; Messung 1 unterscheidet sich von Messung 2, Messung 1 ist größer als Messung 2 oder Messung 2 ist größer als Messung 1"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (Vorgabe), `'gt'` oder `'lt'`, für die Alternativhypothese; abweichend von `testValue`, größer als `testValue` bzw. kleiner als `testValue`"
            ],
            "`'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`' oder `'facInd`', wie das Modell eingeschränkt wird; `'facVar`' legt die Faktorvarianzen auf eins fest, `'facInd`' skaliert jede Variable innerhalb eines Faktors relativ zum Wert des ersten Indikators."
            ],
            "`'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`' oder `'fiml`', wie mit fehlenden Werten umgegangen wird; `'listwise`' schließt eine Zeile aus allen Analysen aus, wenn sie fehlende Werte enthält, `'fiml`' verwendet eine Full-Information-Maximum-Likelihood-Methode, um das Modell zu schätzen."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means`' (Vorgabe) oder `'medians`', welche Fehlerbalken im Diagramm verwendet werden sollen"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "''minres'' (Vorgabe), ''ml'' oder ''pa'' verwenden jeweils „minimum residual“, „maximum likelihood“ oder „prinicipal axis“ als Faktorextraktionsmethode"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none`', `'ci`' (Vorgabe) oder `'se`'; verwendet entweder keine Fehlerbalken, Konfidenzintervalle oder den Standardfehler in den Randmittel-Diagrammen"
            ],
            "`'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`' oder `'tukey`', welche Post-hoc-Tests berechnet werden solle; `'none`' zeigt keine Post-hoc-Tests an, `'gamesHowell`' zeigt den Games-Howell-Post-hoc-Test an, bei dem keine Äquivalenz von Varianzen angenommen wird, und `'tukey`' zeigt den Tukey-Post-hoc-Test an, bei dem die Äquivalenz von Varianzen angenommen wird"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none`', `'varimax`' (Vorgabe), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` oder `'simplimax'`, welche Rotationsmethode verwendet werden soll"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (Vorgabe) oder `'simplimax'`, welche Rotationsmethode verwendet werden soll"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (Vorgabe), `'greater'` oder `'less'`, postulierte Differenz für die Alternativhypothese"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (Vorgabe), `'eigen'` oder `'fixed'`, wie die Anzahl der Faktoren bestimmt wird"
            ],
            "`'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'` oder `'listwise'`, wie man mit fehlenden Werten umgeht; `'perAnalysis'` schließt fehlende Werte für einzelne abhängige Variablen aus, `'listwise'` schließt eine Zeile aus allen Analysen aus, wenn einer ihrer Einträge fehlt"
            ],
            "`'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'` oder `'listwise'`, wie man mit fehlenden Werten umgeht; `'perAnalysis'` schließt fehlende Werte für einzelne abhängige Variablen aus, `'listwise'` schließt eine Zeile aus allen Analysen aus, wenn einer ihrer Einträge fehlt."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (Vorgabe) oder `'grandMean'`, Kodierung des Interzepts. Erzeugt den Kontrast so dass das Interzept entweder das Referenzniveau oder den Gesamtmittelwert darstellt"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` oder `'columns'` (Vorgabe), zeigt die Variablen in den Zeilen oder in den Spalten (Vorgabe)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (Vorgabe), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, oder `'Harman'` verwenden jeweils die„Thurstone“-, „Bartlett“-, „ten Berge“-, „Anderson & Rubin“- oder „Harman“-Methode zur Schätzung von Faktorwerten"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`columns` or `rows` (default), compare columns/rows in difference of proportions or relative risks (2x2 tables)": [
                "`columns` oder `rows` (Vorgabe), vergleiche Spalten / Zeilen in Bezug auf Anteilsunterschiede oder relativen Risiken (nut für 2x2-Tabellen)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Modellkoeffizienten - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Modellkoeffizienten - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Anteile - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (Standard) oder `FALSE`, fügt den Ausreißern im Boxplot Beschriftungen mit der Zeilennummer hinzu"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, Student's t-Tests durchführen"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, führe eine einfaktiorielle ANOVA nach Welch durch, die keine gleichen Varianzen voraussetzt"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE'`, gibt „Z“- und „p“-Werte für die Modellschätzungen aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE` gibt einen Chi-Quadrat-Test für exakte Anpassung aus, der das Modell mit einem perfekt angepassten Modell vergleicht"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das Konfidenzintervall für die geschätzten Randmittel aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das Aikaike's Information Criterion (AIC) für die Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt Cronbachs α aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt Diagramme der geschätzten Randmittel aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt Schätzungen für die Faktor(ko-)varianzen aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt Schätzungen für die (Ko-)Varianzen der Residuen aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt den mittleren Differenzen für die Post-hoc-Tests aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt Pearson's R aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das Signifikanzniveau aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das Signifikanzniveau für die Post-hoc-Tests aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt die Abweichung (deviance, -2-Log-Likelihood) für die Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt den Mittelwert aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt den Median aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt den Modellvergleich zwischen den berechneten Modellen und dem NULL-Modell aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt die Anzahl der fehlenden Werte aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt den Stichprobenumfang aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt die Standardabweichung aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das statistische Maß R² für die Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt das statistische Maß `R` für die Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gibt χ² aus"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (Vorgabe) oder `FALSE`, gewichtet jede Zelle gleich oder gewichtet sie entsprechend der Zellenfrequenz (N)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), zeigt die Anzahlen in den Balkendiagrammen an"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), zeigt den Mittelwert im Boxplot an"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), markiert signifikante Korrelationen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), markiert signifikante Post-hoc-Vergleiche"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt einen Shapiro-Wilk-Test mit den Residuen durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt eine einfaktorielle ANOVA nach Fisher durch, die gleiche Varianzen voraussetzt"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Homogenitätstests durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt einen Levene-Test auf Homogenität der Varianzen durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), führt einen Levene-Tests auf Homogenität der Varianzen durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Mann-Whitney-U-Tests durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt paarweise Vergleiche durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), prüft mittels Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), prüft mittels eines Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), prüft mittels Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), prüft mittels Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Sphärizitätstests durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Welch's t-Tests durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Wilcoxon-Rang-Vorzeichentests durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), zeigt die Rohdaten im Diagramm mit den Randmitteln an"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Schätzungen der Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Schätzungen des Odds Ratio-Verhältnisses für die Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Schätzungen der Rate-Ratio der Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die standardisierten Schätzungen der Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Modellschätzungen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Korrelationsdiagramm aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Korrelationsdiagramm aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Cut-off-Diagramm aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Diagramm mit deskriptivstatistischen Werten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Pfaddiagramm des Modells aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine Klassifizierungstabelle aus (auch Konfusionsmatrix genannt)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Q-Q-Diagramm zur multivariaten Normalverteilung aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Q-Q-Diagramm für die Residuen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Diagramm mit einer ROC-Kurve aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine standardisierte Schätzung der Modellkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine standardisierte Schätzung der Modellschätzungen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt einen z-Test für die Unterschiede zwischen den zwei Proportionen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Aikaike's Information Criterion (AIC) für alle Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die exakte Log-Odds-Ratio aus (erfordert die Installation von „exact2x2“)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Balkendiagramme aus (nur für nominale oder ordinale Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), gibt die Bayes-Faktoren aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das Bayes'sche Kredibilitätsintervall aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), gibt das Bayes'sches Informationskriterium (BIC) für alle Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), gibt Boxplots aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Box-Tidwell-Test für die Linearität des Logits aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den M-Test von Box durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), gibt die Effektstärke (Cohens d) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), gibt Spaltenprozentsätze aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Vergleichsmaße aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Effektstärken aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für den Mittelwert aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die mittlere Differenz aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Konfidenzintervalle für die Post-hoc-Effektstärken aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Dichtediagramme innerhalb des Korrelationsdiagramms aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Dichtediagramme aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt ein Diagramm mit deskriptivstatistischen Werten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt deskriptive Statistiken aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Streudiagramme aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Effektstärke aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Effektstärke aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Tabelle(n) mit den geschätzte Randmitteln aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Schätzungen für die Interzepte der Faktoren aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Schätzungen der Interzepte für die Residuen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "'TRUE' oder 'FALSE' (Vorgabe), führt Fishers exakten Test durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Häufigkeitstabellen aus (nur für nominale oder ordinale Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Gamma aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Histogramme aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Mittelwerte für die Items aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Standardabweichungen für jedes Item aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Item-Rest-Korrelationen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Kendalls Tau-b aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den Mantel-Haenszel-Trendest durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt McDonald's ω aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Mittelwerte und Standardabweichungen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Mittelwerte und deren Standardfehler aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Änderungsindizes für Parameter aus, die nicht im Modell enthalten sind"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die N extremsten Werte (größte und kleinste) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Perzentile aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Phi und Cramer's V aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Posterior-Diagramme aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Standard), gibt Q-Q-Plots aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Q-Q-Plots für die Residuen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Quantile aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Diagramme aus, in denen die standardisierten Residuen der abhängige Variable im Vergleich zu jeder Kovariate gezeigt werden."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den Durbin-Watson-Tests auf Autokorrelation durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die RMSE für alle Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Zeilenprozentsätze aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Shapiro-Wilk p-Wert aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den Shapiro-Wilk-Test durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Standard), gibt Spearman's Rho aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Statistiken im Korrelationsdiagramm aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine zusammenfassende Statistik zur Cook-Distanz aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Testergebnisse (t-Wert und Freiheitsgrade) für die Post-hoc-Tests aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Kontingenzkoeffizienten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Unterschiede in den Proportionen aus (nur verfügbar für 2x2-Tabellen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die erwarteten Anzahlen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Schätzung des Exponenten der Log-Odds-Ratio (auch Odds-Ratio-Schätzung genannt) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Schätzung des Exponenten der Log-Rate-Ratio (auch Rate-Ratio-Schätzung genannt) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Interquartilsabstand aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Kurtosis aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das Likelihood-Verhältnis aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Log-Odds-Ratio aus (nur verfügbar für 2x2-Tabellen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das Maximum aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Mittelwert aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das Minimum aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Modalwert aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Modellvergleich zwischen den berechneten Modellen und dem NULL-Modell aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Anzahl der Fälle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die beobachteten Anzahlen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Odds-Ratio aus (nur für 2x2-Tabellen verfügbar)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt einen Omnibus-ANOVA-Test für jeden Prädiktor durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt Omnibus-Likelihood-Ratio-Tests für alle Prädiktoren durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die vorhergesagte Genauigkeit der Ergebnisse aus, gruppiert nach dem Cut-off-Wert"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die vorhergesagte Sensitivität der Ergebnisse aus, gruppiert nach dem Cut-off-Wert"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die vorhergesagte Spezifität der Ergebnisse aus, gruppiert nach dem Cut-off-Wert"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Wertebereich (range) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Bereich unter der ROC-Kurve aus (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das relative Risiko aus (nur verfügbar für 2x2-Tabellen)"
            ],
            "`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` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Residuen für die beobachtete Korrelationsmatrix aus (d.h. die Differenz zwischen der erwarteten Korrelationsmatrix und der beobachteten Korrelationsmatrix)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Schiefe aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Standardabweichung aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den Standardfehler aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das statistische Maß adjustiertes R² für die Modelle aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Summe aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Schwellenwerte aus, die als Cut-offs für die Stufen der abhängigen Variablen verwendet wurden"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Varianz aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Gesamtprozentsätze aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), berechnet die Kollinearitätsstatistiken VIF und Toleranz"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Standard), gibt Violinplots aus (nur für kontinuierliche Variablen)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt aus, welchen Wert Cronbachs α hätte, wenn das Item entfernt würde"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt aus, welchen Wert McDonald's ω hätte, wenn das Item entfernt würde"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt den χ²-Wert mit Kontinuitätskorrektur aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine Zusammenfassung der verschiedenen Gruppen aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), legt einen Grenzwert fest, der für die Vorhersagen verwendet wird"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt Balkendiagramme aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den Bartlett-Test zur Überprüfung der Sphärizität durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine Tabelle mit Eigenwerten aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt eine Zusammenfassung der Faktoren aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Korrelationen zwischen den Faktoren aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt das Kaiser-Meyer-Olkin-Kriterium (KMO; measure of sampling adequacy) aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt die Modellanpassungsgüte und -tests aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), gibt einen Screeplot aus"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), sortiert die Faktorladungen nach ihrer Größe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), führt den Test auf Homogenität der Varianzen (d. h. den Levene-Test) durch"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), die Variable enthält Anzahlen"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe), sollen die erwarteten Anzahlen angezeigt werden?"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` oder `FALSE` (Vorgabe); führe einen Test des Gesamtmodells durch"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Testwert"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Testwert"
            ],
            "> Test value": [
                "> Testwert"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "- Mittelwert - 1SD, <sup>μ</sup> Mittelwert, ⁺ Mittelwert + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Spezifität"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 Ergebnisse"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "eine (semi)partielle Korrelationsmatrix"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "eine kommagetrennte Liste (Vorgabe: 25,50,75), in der die Perzentile angegeben sind"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "ein Korrelationsdiagramm"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "eine Korrelationstabelle"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "ein Diagramm mit deskriptivstatistischen Werten"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "eine Formel, welche die Terme zur Schätzung des Grenzmittelwerts enthält (siehe Beispiele)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "eine Formel, welche die Terme enthält, für die Randmittel geschätzt werden sollen (unterstützt bis zu drei Variablen pro Term)"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "eine Formel, welche die Terme für die Durchführung von Post-hoc-Tests enthält (siehe Beispiele)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "eine Formel, welche die Terme umfasst, die in das Modell einfließen sollen (nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird; siehe Beispiele)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "eine `list`-Variable, die wiederum `named list`-Variablen enthält, eine für das `label` des Faktors und die andre um die `vars` definieren, welche zu diesem Faktor gehören"
            ],
            "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": [
                "eine `list`-Variable die wiederum Vektoren mit Zeichenfolgen enthält, welche die Prädiktoren benennen, die dem Modell hinzugefügt werden; die Elemente werden zum Modell entsprechend ihrer Reihenfolge in der Liste hinzugefügt"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "eine `list`-Variable die wiederum Vektoren mit Zeichenfolgen enthält, die angeben, welche Zwischensubjekt-Terme in das Modell eingehen sollen"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "eine `list`-Variable die wiederum Vektoren mit Zeichenfolgen enthält, die angeben, welche Post-hoc-Tests berechnet werden sollen"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "eine `list`-Variable die wiederum Vektoren mit Zeichenfolgen enthält, die angeben, welche Terme mit wiederholten Messungen in das Modell eingehen sollen"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, in denen das Referenzniveau der abhängigen Variablen und aller Faktoren angeben sind"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, in denen ein Faktor und die Art des zu verwendenden Kontrasts (entweder `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` oder `'polynomial'`) angeben sind"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, in denen die Messwertpaare in `data` angeben sind"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, in denen die Kovarianzen der Residuen angegeben sind, welche geschätzt werden müssen"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, mit denen die Variablen angeben werden, für welche die geschätzten Randmittel berechnet werden solle (unterstützt bis zu drei Variablen pro Term)."
            ],
            "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`": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, in denen jede `list`-Variable eine wiederholte Messung aus `Daten`beschreibt (als Zeichenfolge), definiert als `measure` und einer bestimmten Kombination von Faktorstufen aus `rm`, sowie als `cell` zu der sie gehört (als Vektor von Zeichenfolgen)"
            ],
            "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": [
                "eine `list`-Variable die wiederum `list`-Variablen enthält, dabei enthält jede `list`-Variable ein `label` (als Zeichenkette) und die `levels` (als Vektor von Zeichenketten) welche jeweils einen bestimmten Faktor mit wiederholten Messungen beschreibt"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Ein niedriger p-Wert deutet auf eine Verletzung der Annahme gleicher Varianzen hin"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Ein niedriger p-Wert deutet auf eine Verletzung der Annahme, dass eine Normalverteilung vorliegt, hin"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Datensatz, um die Berechnung von Korrelationen zu demonstrieren"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 0.1), Werte in der Tabelle `'corRes'`, die über diesem Wert liegen, werden hervorgehoben"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 0.3), Faktorladungen, die unter diesem Wert liegen, werden ausgeblendet"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 0.3), Komponentenladungen, die unter diesem Wert liegen, werden ausgeblendet"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 0.5), mit dem Wert für die Nullhypothese"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 0), mit dem minimalen Eigenwert für jeden Faktor, der in das Modell eingeschlossen werden soll"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 1), mit dem Beta-Prior-Parameter `a`"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 1), mit dem Beta-Prior-Parameter `b`"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 1), der minimale Eigenwert für eine Komponente, die in das Modell einbezogen werden soll"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "eine Zahl (Vorgabe: 3), hebt Werte in den `'modIndices'`-Tabellen hervor, die diesen Wert übersteigen"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "eine Zahl zwischen 0.01 und 2 (Standard 0.707), welche die Breite des Priors zur Berechnung des Bayes-Faktors angibt"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "eine Zahl zwischen 0.5 und 2 (Vorgabe: 0.707), welche die Breite des Priors (a-priori-Wahrscheinlichkeit) für die Berechnung des Bayes-Faktors angibt"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "eine Zahl zwischen 0.5 und 2 (Vorgabe: 0.707), welche die Breite des Priors (a-priori-Wahrscheinlichkeit) für die Berechnung des Bayes-Faktors angibt"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Konfidenzintervalls an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Konfidenzintervalls für die geschätzten Randmittel an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Konfidenzintervalls an, das als `'ci'` verwendet wird"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Konfidenzintervalls an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Kredibilitätsintervalls an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite des Konfidenzintervalls an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite der Konfidenzintervalle für die Effektstärken an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite der Konfidenzintervalle für die Effektstärken in den Post-hoc-Tests an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite der Konfidenzintervalle an"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "eine Zahl zwischen 50 und 99.9 (Vorgabe: 95), gibt die Breite der Konfidenzintervalle an"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "eine Zahl, gibt den Wert der Nullhypothese an"
            ],
            "a parameter": [
                "ein Parameter"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "ein möglicher Wert von `'d'`; stellt Cohens d-Maß für die Effektgröße für die Post-hoc-Tests bereit"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "eine Post-hoc-Tabelle"
            ],
            "a proportions table": [
                "eine Proportionstabelle"
            ],
            "a q-q plot": [
                "ein Q-Q-Diagramm"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Datensatz, um eine ANOVA mit Messwiederholung zu demonstrieren"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "eine Zeichenkette (Vorgabe: 'Dependent'), welche die Bezeichnung beschreibt, die während der Analyse für die abhängige Variable verwendet wird"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "eine Zeichenkette, die eine Variable in `data` benennt, welche Anzahlen enthält, oder NULL, wenn jede Zeile eine einzelne Beobachtung darstellt"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "eine Zeichenkette, welche die abhängige Variable aus `data` benennt; die Variable muss ein Faktor sein"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "eine Zeichenkette, welche die abhängige Variable aus `data` benennt; die Variable muss numerisch sein"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "eine Zeichenkette, welche die abhängige Variable in `data` benennt"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "eine Zeichenkette, welche die abhängigen Variablen in `data` benennt"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "eine Zeichenkette, welche die gruppierende oder unabhängige Variable in `data` bezeichnet"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "eine Zusammenfassung der Gruppen"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "eine Tabelle mit den geschätzten Randmitteln"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "eine Tabelle mit den Schätzungen der Faktorkovarianzen"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "eine Tabelle mit Faktor-Interzept-Schätzungen"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "eine Tabelle mit Maßen der Modellanpassung"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "eine Tabelle mit Änderungsindizes für die nicht im Modell enthaltenen Faktorladungen"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "eine Tabelle mit Modifikationsindizes für die Kovarianzen der Residuen, die nicht im Modell enthalten sind"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "eine Tabelle mit Schätzungen für die Kovarianzen der Residuen"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "eine Tabelle mit Schätzungen der Interzepte für die Residuen"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "eine Tabelle mit den Residuen der beobachteten Korrelationsmatrix"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "eine Tabelle mit dem Chi-Quadrat-Test auf exakte Anpassung"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "eine Tabelle mit den Kollinearitätsstatistiken"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "eine Tabelle mit deskriptivstatistischen Werten"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "eine Tabelle mit den Faktorladungen"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "eine Tabelle mit der Deskriptivstatistik für die einzelnen Gruppen"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "eine Tabelle mit den Tests auf Homogenität der Varianzen"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen der Prüfung auf Normalverteilung"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "eine Tabelle mit den Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen des Box-Tidwell-Tests"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen des t-Tests"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen der ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen der ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "eine Tabelle mit Vergleichsmaßen"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "eine Tabelle mit den Homogenitätstests der Varianzen"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "eine Tabelle mit den Homogenitätstests der Varianzen"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "eine Tabelle mit Likelihood-Ratio-Tests"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "eine Tabelle mit Schwellenwerten für die Modellkoeffizienten"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "eine Tabelle mit den Modellkoeffizienten"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "eine Tabelle mit den Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "eine Tabelle mit den vorhergesagten Klassifikationen"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "eine Tabelle mit den vorhergesagten Maßen"
            ],
            "a table of proportions": [
                "eine Tabelle mit Anteilen"
            ],
            "a table of test results": [
                "eine Tabelle mit den Testergebnissen"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "eine Tabelle mit den „nominalen“ Testergebnissen"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "eine Tabelle mit der deskriptiven Statistik"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen des Friedman-Tests"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "eine Tabelle mit den Ergebnissen des Gammatests"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "eine Tabelle mit den Tau-b-Testergebnissen von Kendall"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "eine Tabelle mit dem Mantel-Haenszel-Trendtest"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "eine Tabelle mit den paarweisen Vergleichen"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "eine Tabelle mit den Proportionen"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "eine Tabelle mit den Proportionen und Testergebnissen"
            ],
            "a table of the test results": [
                "eine Tabelle mit den Testergebnissen"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "eine Tabelle mit χ²-Testergebnissen"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "ein Vektor, der Zeichenketten mit den Namen der Variablen enthält, die invertiert werden sollen"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "ein Vektor mit Zahlen, welche die erwarteten Anteile repräsentieren"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "ein Vektor mit Zeichenketten, welche die Zwischensubjekt-Faktoren aus `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "ein Vektor mit Zeichenketten, welche die Kontrollvariablen in `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die Kovariaten aus `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die Kovariaten aus `data` benennen, diese müssen numerisch sein"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die Faktoren aus `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die festen Faktoren aus `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "ein Vektor von Zeichenfolgen, welche die Variablen für wiederholte Messungen benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die interessierenden Variablen in `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die zu korrelierenden Variablen in `data` benennen"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "ein Vektor von Zeichenketten, welche die Variablen benennen, die zum Teilen von `vars` verwendet werden"
            ],
            "Accuracy": [
                "Genauigkeit"
            ],
            "Add New Block": [
                "Neuen Block hinzufügen"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Neuen Faktor hinzufügen"
            ],
            "Add New Term": [
                "Neue Formel / Berechnung hinzufügen"
            ],
            "Additional Options": [
                "Zusätzliche Optionen"
            ],
            "Additional Output": [
                "Zusätzliche Ausgabe"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Zusätzliche Statistiken"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "Adjustiertes R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Alle Beobachtungen haben verbundene Ränge"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Alternativhypothese"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "ein Array mit Tabellen mit Kontrasten"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "ein Array mit deskriptivstatistischen Diagrammen"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "ein Array mit Tabellen der Extremwerte"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "ein Array mit Häufigkeitstabellen"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "ein Array mit gruppierten Diagrammen"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "ein Array von Tabellen mit modellspezifischen Ergebnissen"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "ein Array von Tabellen mit paarweisen Vergleichen"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "ein Array mit Post-hoc-Tabellen"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "ein Array mit Q-Q-Diagrammen"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "ein Array mit deskriptivstatistischen Diagrammen"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "ein Array mit Diagrammen und Tabellen von geschätzten Randmitteln"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "ein Array mit Posterior-Diagrammen"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "ein Bild, welches das Pfaddiagramm des Modells enthält"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "ein Bild mit einem deskriptivstatistischen Diagramm"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "eine ganze Zahl (Vorgabe: 1), gibt an wie viele Komponenten das Modell enthalten soll"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "eine ganze Zahl (Vorgabe: 1), gibt an wie viele Faktoren das Modell enthalten soll"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "eine ganze Zahl (Standard: 4), gibt die Anzahl der Gruppen mit gleicher Größe an"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "eine Ganzzahl (Vorgabe: 5), gibt die Anzahl der Extremwerte an"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Datensatz, um die Berechnung einer Varianzanalyse (ANOVA) zu demonstrieren"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Analysen, die Bestandteil von jamovi sind"
            ],
            "ANCOVA": [
                "Kovarianzanalyse (ANCOVA)"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Andersons Iris-Datensatz"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "ANOVA-Test"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Da keine Zwischensubjektfaktoren angegeben sind, ist diese Annahme immer erfüllt."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Gleiche Varianzen angenommen (Fisher's)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Überprüfung der Vorraussetzungen"
            ],
            "Assumptions": [
                "Vorraussetzungen"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "Mindestens eine Variable muss zwei Faktorstufen haben"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autokorrelation"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Autokorrelationstest"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Nur für 2x2-Tabellen verfügbar"
            ],
            "b parameter": [
                "b-Parameter"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Balkendiagramm"
            ],
            "Bar plot": [
                "Balkendiagramm"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Balkendiagramme"
            ],
            "Bar Type": [
                "Balkentyp"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Bartletts Test auf Sphärizität"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Bartletts Test auf Sphärizität"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "Basierend auf dem Eigenwert"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "Basierend auf Parallelanalyse"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Bayes-Faktor"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Bayes-Faktor₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Bayes'sche Statistik"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "Beta-„a“-Parameter"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "Beta-„b“-Parameter"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Zwischensubjektfaktoren"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Zwischensubjektkomponenten"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Zwischensubjekteffekte"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Binomial"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Binomiale logistische Regression"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Binomialtest"
            ],
            "Binomial test": [
                "Binomialtest"
            ],
            "Block {0}": [
                "Block {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Block 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Blöcke"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Bonferroni"
            ],
            "Box plot": [
                "Box-Plot"
            ],
            "Box Plots": [
                "Box-Plots"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Box-Tidwell-Test"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Box-Tidwell-Test auf Linearität des Logit"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Test auf Homogenität der Kovarianzmatrizen von Box"
            ],
            "Box's M test": [
                "M-Test von Box"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "M-Test auf Homogenität der Kovarianzmatrizen von Box"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Käfer (Ryan, Wilde & Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Zellen"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Zentrale Tendenz"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Chi-Quadrat Quantile"
            ],
            "CI Lower": [
                "untere Grenze (des CI)"
            ],
            "CI Upper": [
                "obere Grenze (des CI)"
            ],
            "Classification Table": [
                "Klassifikationstabelle"
            ],
            "Classification table": [
                "Klassifikationstabelle"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Klassifikationstabelle – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "Cohens d"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Kollinearitätsstatistik"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Kollinearitätsstatistik"
            ],
            "Column": [
                "Spalte"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Die Spaltenvariable „{var}“ enthält weniger als 2 Variablenstufen"
            ],
            "Columns": [
                "Spalten"
            ],
            "columns": [
                "Spalten"
            ],
            "Columns compared": [
                "Verglichene Spalten"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Verglichene Maße"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Verglichene Maße (nur 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Vergleichen"
            ],
            "Comparison": [
                "Vergleich"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Vergleiche beruhen auf geschätzten Randmitteln"
            ],
            "Component": [
                "Komponente"
            ],
            "Component correlations": [
                "Korrelationen zwischen Komponenten"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Komponentenladungen"
            ],
            "Component scores": [
                "Komponentenwerte"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Komponentenstatistik"
            ],
            "Component summary": [
                "Zusammenfassung der Komponenten"
            ],
            "component(s)": [
                "Komponente(n)"
            ],
            "Components": [
                "Komponenten"
            ],
            "components": [
                "Komponenten"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Konfidenzintervall"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Konfidenzintervall"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Konfidenzintervall für den Mittelwert"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Breite des Konfidenzintervalls"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Konfidenzintervalle"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Konfidenzintervalle"
            ],
            "Confidence level": [
                "Konfidenzniveau"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Konfirmatorische Faktorenanalyse"
            ],
            "Constraints": [
                "Einschränkungen (constraints)"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Kontingenzkoeffizient"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Kreuztabellen"
            ],
            "Contrasts": [
                "Kontraste"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Kontraste - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Variablen, für die kontrolliert wird"
            ],
            "Control variables": [
                "Variablen, für die kontrolliert wird"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "Kontrolliert für {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Cook-Abstand"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Cook-Abstand"
            ],
            "Correction": [
                "Korrektur"
            ],
            "Corrections": [
                "Korrekturen"
            ],
            "Correlated": [
                "Korreliert"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Negativ korreliert"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Positiv korreliert"
            ],
            "Correlation": [
                "Korrelation"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Korrelationskoeffizienten"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Korrelations-Heatmap"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Korrelations-Heatmap"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Korrelationsmatrizen sind eine Möglichkeit, lineare Beziehungen zwischen\nzwei oder mehr kontinuierliche Variablen zu untersuchen."
            ],
            "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.": [
                "Korrelationsmatrizen sind eine Möglichkeit, lineare Beziehungen zwischen\nzwei oder mehr kontinuierliche Variablen zu untersuchen.\n\nFür jedes Variablenpaar gibt ein Pearson-r-Wert die Stärke und Richtung\nder Beziehung zwischen diesen beiden Variablen an. Ein positiver Wert für r\nzeigt eine positive Beziehung an (höhere Werte in einer Variablen gehen mit\nhöheren Werten in der anderen Variablen einher). Ein negative Wert für r zeigt\neine negative Beziehung an (höhere Werte in einer Variablen gehen mit\nniedrigeren Werten in der anderen Variablen einher und umgekehrt).\nDer Wert Null zeigt an, dass keine Beziehung besteht (ob der Wert in einer\nVariable hoch oder niedrig ist, sagt uns nichts über den Wert in der anderen\nVariable).\n\nFormal ist es möglich, die Nullhypothese zu testen, dass die Korrelation gleich\nNull ist. Ein niedriger p-Wert schlägt vor, dass der Korrelationskoeffizient ungleich\nvon Null ist, d.h., dass eine lineare (oder komplexere) Beziehung zwischen den\n beiden Variablen exisitiert."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Korrelationsmatrix"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Korrelationsmatrix"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Korrelationstyp"
            ],
            "Correlation type": [
                "Korrelationstyp"
            ],
            "Count": [
                "Anzahl"
            ],
            "Counts": [
                "Anzahl"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Anzahl (optional)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Anzahl darf nicht unendlich sein"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Anzahl darf nicht negativ sein"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Anzahl darf nicht negativ und muss endlich sein"
            ],
            "Covariates": [
                "Kovariaten"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² von Cox & Snell"
            ],
            "Cramer's V": [
                "Cramer's V"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Kredibilitätsintervall"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Kredibilitätsintervalle"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Cronbachs α"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "Cronbachs α (wenn die Variable entfernt wird)"
            ],
            "cubic": [
                "kubisch"
            ],
            "Cumulative %": [
                "kumulierte %"
            ],
            "Cut point values": [
                "Grenzwerte (cut points)"
            ],
            "Cut points for": [
                "Grenzwerte (cut point) für"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Grenzwert (cut-off)"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Cut-Off-Plot"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Cut-off-Plot"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Grenzwert (cut-off)"
            ],
            "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    `1. Umfrage` = c('Einig', 'Einig', 'Uneinig', 'Uneinig'),\n    `2. Umfrage` = c('Einig', 'Uneinig', 'Einig', 'Uneinig'),\n    `Anzahl` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names = FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1. Umfrage`:`2. Umfrage`, data = dat)\n\n#\n#  KREUZTABELLEN FÜR VERBUNDENE STICHPROBEN\n#\n#  Kreuztabellen\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    1. Umfrage    Einig    Uneinig    Insgesamt\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    Einig           794        150          944\n#    Uneinig          86        570          656\n#    Insgesamt       880        720         1600\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar-Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────\n#                                    Wert    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                              17.4     1    < 0.001\n#    χ² mit Kontinuitätskorrektur    16.8     1    < 0,001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# wenn jede Zeile eine einzelne Beobachtung darstellt, können Sie die\n# linke Seite der Formel (`Counts`) weglassen:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1. Umfrage`:`2. Umfrage`, 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# PROPORTIONSTEST (2 ERGEBNISSE)\n#\n# Binomialtest\n# ────────────────────────────────────────────────────────\n#        Stufe    Anzahl    Insgesamt    Anteil    p\n# ────────────────────────────────────────────────────────\n#   x        1         8           23     0.348    0.210\n#            2        15           23     0.652    0.210\n# ────────────────────────────────────────────────────────\n# Anmerkung. Hₐ hat einen Anteil ≠ 0,5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Daten"
            ],
            "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#  KONFIRMATORISCHE FAKTORANALYSE\n#\n#  Faktorladungen\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Faktor     Indikator    Schätzung    Std.-fehler    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#  FAKTORSCHÄTZUNGEN\n#\n#  Faktorkovarianzen\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Schätzung    Std.-fehler    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#  MODELLANPASSUNG\n#\n#  Test auf exakten Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Güte der Modellanpassung\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Untere    Obere\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Datenreduktion"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "Datensatz ist zur Zeit ungewichtet"
            ],
            "Data Summary": [
                "Zusammenfassung der Daten"
            ],
            "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$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIALE LOGISTISCHE REGRESSION\n#\n#  Güte der Modellanpassung\n#  ──────────────────────────────────────────\n#    Modell    Abweichung    AIC     R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────────\n#         1       4.97e-7    6.00     1.000\n#  ──────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODELL-SPEZIFISCHE ERGEBNISSE\n#\n#  MODELL 1\n#\n#  Modellkoeffizienten\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Prädiktor    Schätzung     Std.-fehler    Z           p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2         0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7       -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0        -0.0136    0.989\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Anmerkung. Schätzungen sind die Log-Odds-Raten von „low = 1“\n#    gegenüber „low = 0“\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$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#  MULTINOMIALE LOGISTISCHE REGRESSION\n#\n#  Güte der Modellanpassung\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    Modell    Abweichung    AIC    R²-McF\n#  ─────────────────────────────────────────\n#         1           360    372    0.0333\n#  ─────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODELL-SPEZIFISCHE ERGEBNISSE\n#\n#  MODELL 1\n#\n#  Modellkoeffizienten\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Prädiktor     Schätzung     Std.-fehler    Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155       1.1186          0.729    0.466\n#             age           -0.1038       0.0487         -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527       0.4700          1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123       0.7798          1.298    0.194\n#             age           -0.0663       0.0324         -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677       0.3522          1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  ANOVA MIT MESSWIEDERHOLUNG\n#\n#  Zwischensubjekteffekte\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Quadratsumme    df    Mittl. quad. Abw.    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening            126     1               126.11    44.2    < .001\n#    Residual               257    90                 2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Anmerkung. Typ-3-Quadratsumme\n#\n#\n#\n#  Innersubjekteffekte\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Quadratsumme    df    Mittl. quad. Abw.    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residuen             954    90                 10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Anmerkung. Typ-3-Quadratsumme\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  ANOVA MIT MESSWIEDERHOLUNG (NICHT-PARAMETRISCH)\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#  T-TEST FÜR ABHÄNGIGE STICHPROBEN\n#\n#  t-Test für abhängige Stichproben\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   Statistik    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#  KREUZTABELLEN\n#\n#  Kreuztabellen\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair         Brown    Blue    Hazel    Green    Insgesamt\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#    Insgesamt      220     215       93       64          592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ²-Tests\n#  ──────────────────────────────\n#          Wert    df    p\n#  ──────────────────────────────\n#    χ²     138     9    < .001\n#    N      592\n#  ──────────────────────────────\n#\n\n# Wenn jede Zeile eine einzelne Beobachtung darstellt, kann der\n# linke Teil der Formel (`Freq`) weggelassen werden.\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#  PROPORTIONSTEST (N ERGEBNISSE)\n#\n#  Anteile\n#  ─────────────────────────────\n#    Stufe    Anzahl    Anteil\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-Anpassungstest\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#  EXPLORATIVE FAKTORANALYSE\n#\n#  Faktorladungen\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        1 - Kommunalität\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#    Anmerkung. „oblimin“-Rotation wurde verwendet\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#                                         Wert      F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Spur               1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda             0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Spur            32.5     581      8    286    < .001\n#               Größte Wurzel nach Roy      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Abhängige Variable    Quadratsumme    df     Mittl. quad. Abw.    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#    Residuen    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#  HAUPTKOMPONENTENANALYSE\n#\n#  Komponentenladungen\n#  ──────────────────────────────────────────────\n#                    1         1 - Kommunalität\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#    Anmerkung. „varimax“-Rotation wurde verwendet\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#  RELIABILITÄTSANALYSE\n#\n#  Statistik zur Skalenreliabilität\n#  ────────────────────────────────────────\n#             Cronbachs α    McDonald's ω\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Skala          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#  KORRELATIONSMATRIX\n#\n#  Korrelationsmatrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-Wert             —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-Wert                       —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-Wert                                 —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-Wert                                           —\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#  PARTIELLE KORRELATION\n#\n#  Partielle Korrelation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-Wert              —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-Wert         < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-Wert         < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Anmerkung. Kontrolliert für hp\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEARE REGRESSION\n#\n#  Güte der Modellanpassung\n#  ──────────────────────────────────────────\n#    Modell    Abweichung    AIC     R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────────\n#         1    4.12e-10      41.4     1.000\n#  ──────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODELL-SPEZIFISCHE ERGEBNISSE\n#\n#  MODELL 1\n#\n#  Modellkoeffizienten\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Prädiktor          Schätzung     Std.-fehler    Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16         1.00       -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079         1.06           1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693         1.22           0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693         1.22           0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485         1.04           2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386         1.37          -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386         1.73          -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867     42247.17       -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485         1.44          -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# für Faktoren können Häufigkeitstabellen angezeigt werden\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESKRIPTIVSTATISTIK\n#\n#  Deskriptivstatistik\n#  ──────────────────────────────────────────────\n#                   mpg    cyl     disp    gear\n#  ──────────────────────────────────────────────\n#    N               32      32      32      32\n#    Fehlend          0       0       0       0\n#    Mittelwert    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#  HÄUFIGKEITEN\n#\n#  Häufigkeit von gear\n#  ───────────────────\n#    Stufe    Anzahl\n#  ───────────────────\n#    3            15\n#    4            12\n#    5             5\n#  ───────────────────\n#\n\n# Gruppierung nach einer Variablen\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median = F, min = F, max = F, n = F, missing = F)\n\n# Histogramme anzeigen\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist = T,\n    median = F, min = F, max = F, n = F, missing = F)\n\n# Gruppierung nach mehreren Variablen\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#  LINEARE REGRESSION\n#\n#  Güte der Modellanpassung\n#  ────────────────────────────\n#    Modell    R        R²\n#  ────────────────────────────\n#         1    0.802    0.643\n#  ────────────────────────────\n#\n#\n#  MODELL-SPEZIFISCHE ERGEBNISSE\n#\n#  MODELL 1\n#\n#\n#  Modellkoeffizienten\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Prädiktor    Schätzung    Std.-fehler         t         p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Interzept       -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#                Quadratsumme    df    Mittl. quad. Abw.    F        p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                 205     1                205.4     11.4     0.001\n#    dose                2224     1               2224.3    124.0    < .001\n#    Residuen            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#                Quadratsumme    df    Mittl. quad. Abw.    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#    Residuen             712    54                 13.2\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # berechne die geschätzten Randmittel für\n    emmPlots = TRUE,              # supp und dose:supp und gib Diagramme sowie\n    emmTables = TRUE)             # Tabellen mit diesen geschätzten Randmitteln\n                                  # aus"
            ],
            "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#  EINFAKTORIELLE ANOVA (NICHT-PARAMETRISCH)\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#  T-TEST FÜR UNABHÄNGIGE STICHPROBEN\n#\n#  t-Test für unabhängige Stichproben\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          Statistik    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#  T-TEST FÜR EINE STICHPROBE\n#\n#  t-Test für eine Stichprobe\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           Statistik    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#  EINFAKTORIELLE ANOVA\n#\n#  Einfaktorielle ANOVA (Welch)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Variablendichten"
            ],
            "Density": [
                "Dichte"
            ],
            "Dependent": [
                "Abhängig"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Abhängige Variable"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "Die abhängige Variable '{dep}' enthält unendliche Werte"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Die abhängige Variable '{dep}' enthält keine Daten (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "Die abhängige Variable '{dep}' enthält nur einen einzigen Wert (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "Die abhängige Variable '{dep}' muss kontinuierlich sein"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Label für die abhängige Variable"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Abhängige Variablen"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Die abhängigen Variablen sind sehr hoch korreliert"
            ],
            "deprecated": [
                "veraltet"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Deskriptives Diagramm"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Desktiptives Diagramm"
            ],
            "Descriptives": [
                "Deskriptivstatistik"
            ],
            "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.": [
                "Deskriptivstatistik bietet eine Auswahl an zusammenfassenden Statistiken und Visualisierungen, mit denen die Form und Verteilung von Daten untersucht werden kann. Sie sollten Ihre Daten deskriptivstatistisch untersuchen, bevor Sie inferenzstatistischen Tests durchführen."
            ],
            "descriptives plot": [
                "Deskriptivstatistisches Diagramm"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Deskriptives Diagramm"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Deskriptive Diagramme"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tabelle mit Deskriptivstatistik"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tabelle mit Deskriptivstatistik"
            ],
            "Deviance": [
                "Abweichung"
            ],
            "Deviation": [
                "Abweichung"
            ],
            "df": [
                "df"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "Unterschied"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Differenz von 2 Anteilen"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Unterschiede in den Proportionen"
            ],
            "Dispersion": [
                "Streuung"
            ],
            "Distribution": [
                "Verteilung"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Annahme ungleicher Varianzen (Welch's)"
            ],
            "drag variable here": [
                "Variable hierher ziehen"
            ],
            "drag variables here": [
                "Variablen hierher ziehen"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "paarweise Vergleiche nach DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Durbin-Watson-Autokorrelationstest"
            ],
            "DW Statistic": [
                "DW-Statistik"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Paarweise Vergleiche nach Dwass-Steel-Critchlow-Fligner"
            ],
            "Effect Size": [
                "Effektstärke"
            ],
            "Effect size": [
                "Effektstärke"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Eigenwert"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Eigenwerte"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Eigenwerte größer als"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Leere Zellen im Intersubjekt-Design: mindestens eine Kombination von Intersubjekt-Faktorstufen hat 0 Beobachtungen"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Gleiche Zellgewichte"
            ],
            "equal groups": [
                "gleichgroße Gruppen"
            ],
            "error %": [
                "% Fehler"
            ],
            "Error bars": [
                "Fehlerbalken"
            ],
            "Estimate": [
                "Schätzung"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Schätzung (Log Odds-Ratio)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Schätzung (Log Rate-Ratio)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Geschätzte Randmittel"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Geschätzte Randmittel - {Term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Schätzungen"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Schätzungen stellen die Log-Odds-Ratios von …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Schätzungen sind die Log-Odds-Raten von „{dep} = {level1}“ gegenüber „{dep} = {level2}“"
            ],
            "Estimation method": [
                "Schätzmethode"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Ausschließen von Fällen per Analyse"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Fälle listenweise ausschließen"
            ],
            "Excluded": [
                "Ausgeschlossen"
            ],
            "Expected": [
                "Erwartet"
            ],
            "Expected counts": [
                "Erwartete Anzahl"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Erwartete Anteile"
            ],
            "Exploration": [
                "Exploration"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Explorative Faktorenanalyse"
            ],
            "Extraction": [
                "Extraktion"
            ],
            "Extreme values": [
                "Extremwerte"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Extremwerte"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Extremwerte von $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "F-Test"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "F-Statistik konnte nicht berechnet werden"
            ],
            "Factor": [
                "Faktor"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Faktor '{factor}' hat weniger als zwei Stufen. Faktoren müssen mindestens zwei Stufen haben"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Faktor „{Faktor}“ benötigt mindestens 2 Faktorstufen"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Faktor '{factorName}' enthält keine Daten (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Faktor '{factorName}' enthält nur eine einzige Faktorstufe (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Faktor „{factorName}“ enthält nicht verwendete Faktorstufen (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Faktor {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Faktor 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Faktorkorrelationen"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Faktorkovarianzen"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Faktorkovarianzen"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Faktorschätzungen"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Faktor-Interzepte"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Faktor-Interzepte"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Faktorladungen"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Faktorladungen – Modifikationsindizes"
            ],
            "Factor scores": [
                "Faktor-Werte (scores)"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Faktorstatistik"
            ],
            "Factor summary": [
                "Zusammenfassung der Faktoren"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Faktorvarianzen = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "Faktor(en)"
            ],
            "Factors": [
                "Faktoren"
            ],
            "factors": [
                "Faktoren"
            ],
            "Fisher's": [
                "Fisher's"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Fisher's exakter Test"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Maße der Modellgüte"
            ],
            "Fitted": [
                "Angepasst (fitted)"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Feste Faktoren"
            ],
            "Fixed number": [
                "Feste Anzahl"
            ],
            "fixed parameter": [
                "fester Parameter"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Signifikante Vergleiche markieren"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Signifikante Korrelationen markieren"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "signifikante Korrelationen (p < .05) mit Symbolen kennzeichnen."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "signifikante Post-hoc-Vergleiche markieren."
            ],
            "Frequencies": [
                "Häufigkeiten"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Häufigkeit von $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Häufigkeitstabellen"
            ],
            "Friedman": [
                "Friedman"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Maximum-likelihood-Schätzung auf der Basis vollständiger Information"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Games-Howell (bei ungleichen Varianzen)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Post-Hoc-Test von Games-Howell – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Allgemeine Optionen"
            ],
            "Generalised η²": [
                "Generalisiertes η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Gesamtmittelwert (grand mean, mit einfacher Codierung)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Greenhouse-Geisser"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Greenhouse-Geisser ε"
            ],
            "Group": [
                "Gruppe"
            ],
            "Group 1": [
                "Gruppe 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Gruppe 1 < Gruppe 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Gruppe 1 ≠ Gruppe 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Gruppe 1 > Gruppe 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Gruppe 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Deskriptivstatistik für die Gruppen"
            ],
            "Group Summary": [
                "Zusammenfassung der Gruppen"
            ],
            "Group summary": [
                "Zusammenfassung der Gruppen"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Gruppierungsvariable"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Gruppierungsvariable „{a}“ hat weniger als 2 Faktorstufen, wenn fehlende Werte ausgeschlossen werden"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "Gruppierungsvariable „{a}“ benötigt genau 2 Faktorstufen haben"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Gruppierungsvariable „{a}“ kann nicht gleichzeitig eine abhängige Variable sein"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ ist eine negative Korrelation"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ ist eine positive Korrelation"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ ist ein Anteil {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Haldane-Anscombe-Korrektur angewendet"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "versteckt"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Ausblenden von Ladungen unter"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Hervorheben von Werten über"
            ],
            "Histogram": [
                "Histogramm"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogramme"
            ],
            "Holm": [
                "Holm"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Levene's Test auf Varianzhomogenität"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Homogenitätstest"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Hotellings Spur"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Huynh-Feldt"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Huynh-Feldt ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hypothese"
            ],
            "If item dropped": [
                "Wenn das Item ausgeschlossen wird"
            ],
            "in development": [
                "in Entwicklung"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "fügt eine Zusammenfassung der Gruppen hinzu"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Unabhängige Stichproben"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "t-Test für unabhängige Stichproben"
            ],
            "Indicator": [
                "Indikator"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Ursprüngliche Eigenwerte"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Ursprüngliche Eigenwerte"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Korrelationen zwischen Komponenten"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Korrelationen zwischen Faktoren"
            ],
            "Intercept": [
                "Interzept"
            ],
            "Interval": [
                "Intervall"
            ],
            "IQR": [
                "IQR"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "Item „{item}“ verfügt nur über eine Faktorstufe"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "Item „{item}“ enthält Werte die unendlich sind"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "Item „{item}“ enthält ausschließlich fehlende Werte"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "Item „{item}“ hat keine Varianz"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "Item „{item}“ muss numerisch sein"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "Item {item} korreliert negativ mit der Gesamtskala und sollte invertiert werden"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Statistik zur Item-Reliabilität"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Item-Statistik"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Item-Rest-Korrelation"
            ],
            "Items": [
                "Item"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "Items {items} korrelieren negativ mit der Gesamtskala und sollten invertiert werden"
            ],
            "Jittered": [
                "seitlich verschoben (jittered)"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Kendall's Tau-b"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Kendall's Tau-b"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Kendall's Tau-b"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Kendall's Tau-b"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "KMO-Kriterium für die Angemessenheit der Probennahme"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "KMO-Kriterium für die Angemessenheit der Probenahme"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Kruskal-Wallis"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Kurtosis"
            ],
            "Label outliers": [
                "Ausreißer kennzeichnen"
            ],
            "Layers": [
                "Schichten"
            ],
            "Level": [
                "Stufe"
            ],
            "Level 1": [
                "Stufe 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Stufe 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Der Levene-Test ist signifikant (p < 0,05), was auf eine Verletzung der Annahme gleicher Varianzen hindeutet"
            ],
            "Likelihood": [
                "Wahrscheinlichkeit"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Wahrscheinlichkeitsverhältnis"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Likelihood-Ratio-Tests"
            ],
            "linear": [
                "linear"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Lineare Regression"
            ],
            "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.": [
                "Die lineare Regression wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren kontinuierlichen und/oder kategorialen unabhängigen Variablen und einer kontinuierlichen abhängigen Variablen zu untersuchen. Andere statistische Methoden wie ANOVA und ANCOVA sind in Wirklichkeit nur Formen der linearen Regression."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Log Odds-Ratio"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Exakte Log Odds-Ratio"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Log-lineare Regression"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Logistische Regression"
            ],
            "Lower": [
                "Untere"
            ],
            "lower bound": [
                "untere Grenze"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "Mann-Whitney U"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Mantel-Haenszel"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Mantel-Haenszel-Trendtest"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Randmittel"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Randmittel"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Randmittel-Diagramm"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Randmittel-Tabellen"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "Mauchly's W"
            ],
            "Max": [
                "Max"
            ],
            "Maximum": [
                "Maximum"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Maximum likelihood"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "McDonald's ω"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "McDonald's ω (wenn die Variable entfernt wird)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² nach McFadden"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "McNemar-Test benötigt eine 2x2 Tabelle"
            ],
            "McNemar Test": [
                "McNemar-Test"
            ],
            "McNemar test": [
                "McNemar-Test"
            ],
            "Mean": [
                "Mittelwert"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Mittelwert ({ciWidth}% CI)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Mittlere Differenz"
            ],
            "Mean difference": [
                "Mittlere Differenz"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Mittlere Streuung"
            ],
            "Mean score": [
                "Mittelwert der Skala"
            ],
            "Mean Square": [
                "Mittlere quad. Abw."
            ],
            "Means": [
                "Mittelwert"
            ],
            "Measure": [
                "Messung"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Messung 1 - Messung 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Messung 1 < Messung 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Messung 1 ≠ Messung 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Messung 1 > Messung 2"
            ],
            "Measures": [
                "Messung"
            ],
            "Median": [
                "Median"
            ],
            "Medians": [
                "Mediane"
            ],
            "Method": [
                "Methode"
            ],
            "Min": [
                "Min"
            ],
            "Minimum": [
                "Minimum"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Kleinstes Residuum"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Kleinste Residuen"
            ],
            "Minimum value": [
                "Mindestwert"
            ],
            "Missing": [
                "Fehlend"
            ],
            "Missing Values": [
                "Fehlende Werte"
            ],
            "Missing values": [
                "Fehlende Werte"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Methode zum Ausschluss fehlender Werte"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Methode für fehlende Werte"
            ],
            "Mode": [
                "Modalwert"
            ],
            "Model": [
                "Modell"
            ],
            "Model Builder": [
                "Modell-Builder"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Modellkoeffizienten"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Modellvergleiche"
            ],
            "Model Fit": [
                "Modellanpassung"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Güte der Modellanpassung"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Güte der Modellanpassung"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Modellspezifische Ergebnisse"
            ],
            "Model Terms": [
                "Modellbedingungen"
            ],
            "Model Test": [
                "Modelltest"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Modellschwellenwerte"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Modellschwellenwerte"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Modifikationsindizes"
            ],
            "Modification indices": [
                "Modifikationsindizes"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Monte-Carlo-Simulation"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Es gibt mehr als einen Modalwert, nur der erste wird berichtet"
            ],
            "Most extreme": [
                "Äußerste"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Multinomial"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Multinomiale logistische Regression"
            ],
            "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.": [
                "Die multivariate Kovarianznalyse (MANCOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer oder mehreren kategorialen und/oder kontinuierlichen unabhängigen Variablen und mehreren abhängigen Variablen zu untersuchen."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Multivariate Statistik"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Multivariate Tests"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N Ergebnisse"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² nach Nagelkerke"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Keine Komponente hat einen Eigenwert größer als {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Keine Korrektur"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Keine Faktoren definiert. Der M-Test von Box ist nur relevant, wenn das Modell Faktoren enthält."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominal"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Nicht-parametrisch"
            ],
            "None": [
                "Keine"
            ],
            "none": [
                "keine"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Normal-skalierte Items"
            ],
            "Normality": [
                "Annahme von Normalverteilung"
            ],
            "Normality test": [
                "Test auf Normalverteilung"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Test auf Normalverteilung (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "Nicht alle Koeffizienten konnten geschätzt werden (wahrscheinlich weil die Ergebnismatrix singulär ist)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Wegen zu großer Fallzahl (> 5000) nicht verfügbar."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Nicht genug Freiheitsgrade, um alle Modelleffekte zu schätzen"
            ],
            "Number of Components": [
                "Anzahl der Komponenten"
            ],
            "Number of components": [
                "Anzahl der Komponenten"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Anzahl von Extremwerten"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Anzahl der Faktoren"
            ],
            "Number of factors": [
                "Anzahl der Faktoren"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Die gewünschte Anzahl von Extremwerten ist größer als die Anzahl der Datenzeilen."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Beobachtet"
            ],
            "Observed counts": [
                "Beobachtet (Anzahl)"
            ],
            "Observed scores": [
                "Beobachtete Werte (scores)"
            ],
            "octic": [
                "oktisch"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Odds-Ratio"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Odds-Ratio"
            ],
            "of total": [
                "von insgesamt"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "ANOVA-Test für das gesamte Modell"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Omnibus-Likelihood-Ratio-Tests"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Test für das gesamte Modell"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Tests für das gesamte Modell"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "eine der Optionen `'corr'` (Vorgabe), `'pos'`, `'neg'` zur Angabe der alternativen Hypothese; korreliert, positiv korreliert, negativ korreliert."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "eine der Optionen `'part'` (Vorgabe) oder `'semi'`, welche die Art der zu berechnenden partiellen Korrelation angibt; partielle oder semipartielle Korrelation."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Mindestens eine Gruppe hat nicht genügend Beobachtungen"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Mindestens eine Variable enthält nicht numerische Werte"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Mindestens eine Variable enthält Werte die unendlich sind"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Mindestens eine Variable enthält keine Beobachtungen"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Mindestens eine Variable enthält nicht genügend Beobachtungen"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Mindestens ein Koeffizient im Modell „{modelNo}“ konnte aufgrund vollständiger Kollinearität nicht geschätzt werden."
            ],
            "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": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'` oder `'bic'`; Verwendung von CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% Konfidenzintervall, bereinigtem AIC bzw. BIC als Maß der Modellanpassungsgüte"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'eta'`, `'partEta'`, oder `'omega'`; verwendet η², partielles η² bzw. ω² als Effektstårkemaß"
            ],
            "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": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'none'` (Vorgabe), `'GG'` oder `'HF'`; keine p-Wertkorrektur, die Greenhouse-Geisser p-Wertkorrektur und die Huynh-Feldt p-Wertkorrektur für Spherizität verwenden"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'none'`, `'tukey'` (Vorgabe), `'scheffe'`, `'bonf'` oder `'holm'`; wendet keine, Tukey-, Scheffe-, Bonferroni- bzw. Holm-Korrektur auf die Post-hoc-Tests an"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'` oder `'holm'`; wendet keine, Tukey-, Scheffe-, Bonferroni- bzw. Holm-Korrektur auf die Post-hoc-Tests an"
            ],
            "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": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'` oder `'roy'`; gibt Pillai's Spur, Wilks' Lambda, Hotelling's Spur oder die größte Wurzel nach Roy als multivariate Statistik aus"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "eine oder mehrere der Optionen `'r2mf'`, `'r2cs'` oder `'r2n'`; gibt McFadden's, Cox & Snell bzw. Nagelkerke Pseudo-R² aus"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Proportionstests mit einer Stichprobe"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "t-Test mit einer Stichprobe"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Einfaktorielle ANOVA"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Einfaktorielle ANOVA (Fisher)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Einfaktorielle ANOVA (nicht-parametrisch)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Einfaktorielle ANOVA (Welch)"
            ],
            "Options": [
                "Optionen"
            ],
            "Ordinal": [
                "Ordinal"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Ordinale logistische Regression"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Ordinale Ergebnisse"
            ],
            "Outliers": [
                "Ausreißer"
            ],
            "Output": [
                "Ausgabe"
            ],
            "Overall": [
                "Insgesamt"
            ],
            "Overall model": [
                "Gesamtmodell"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Test des Gesamtmodells"
            ],
            "Overall model test": [
                "Test des Gesamtmodells"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "p-Wert"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub>Bonferroni</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub>Holm</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub>Scheffé</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub>Tukey</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "Gepaarte Stichproben"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Kreuztabellen für vebundene Stichproben"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "t-Test für gepaarte Stichproben"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Gepaarte Variablen"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Paarweise Vergleiche - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Paarweise Vergleiche (Durbin-Conover)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Paarweise Vergleiche (Durbin-Conover)"
            ],
            "Partial": [
                "Partiell"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Partielle Korrelation"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Partielle Korrelationen sind eine Möglichkeit, lineare Zusammenhänge\nzwischen mindestens zwei kontinuierlichen Variablen zu untersuchen,\nwährend für den Einfluss anderer Variablen kontrolliert wird"
            ],
            "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.": [
                "Partielle Korrelationsmatrizen sind eine Möglichkeit, lineare Beziehungen\nzwischen mindestens zwei kontinuierlichen Variablen zu untersuchen,\nwährend gleichzeitig für den Einfluss anderer Variablen kontrolliert wird.\n\nFür jedes Variablenpaar gibt ein Pearson-r-Wert die Stärke und Richtung\nder Beziehung zwischen diesen beiden Variablen an. Ein positiver Wert\nzeigt eine positive Relation an (bei der höhere Werte in einer Variablen mit\nhöheren Werten in der anderen Variablen einhergehen). Ein negativer Wert\neine umgekehrte Relation an (bei der höhere Werte in einer Variablen mit\nniedrigeren Werten in der anderen Variablen einhergene und umgekehrt).\nIst der Wert von r Null, so besteht keine Beziehung zwischen den Variablen\n(und ob eine Variable hoch oder niedrig ist, sagt uns nichts über den Wert\nder anderen Variable).\n\nEs ist möglich, die Nullhypothese zu testen, dass die Korrelation gleich Null ist,\nindem ein p-Wert für diese Hypothese berechnet wird. Ist der p-Wert niedrig,\ndeutet das darauf hin, dass der Korrelationskoeffizient nicht Null ist, und es\ngibt eine lineare (oder komplexere) Beziehung zwischen den beiden Variablen."
            ],
            "Partial η²": [
                "Partielles η²"
            ],
            "partial η²": [
                "partielles η²"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Pfaddiagramm"
            ],
            "Path diagram": [
                "Pfaddiagramm"
            ],
            "Pearson": [
                "Pearson"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "Die Pearson-Korrelation kann nur für numerische Werte berechnet werden"
            ],
            "Pearson's r": [
                "Pearson's r"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Pearson{}Korrelation"
            ],
            "Percentages": [
                "Prozentanteile"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Prozentanteil an der Gesamtsumme"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Prozentanteil innerhalb von {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Perzentil"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Perzentilwerte"
            ],
            "Percentile values": [
                "Perzentilwerte"
            ],
            "Percentiles": [
                "Perzentile"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "führt einen Mann-Whitney-U-Test durch."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "führt einen Shapiro-Wilk-Test auf Normalverteilung durch. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Daten nicht normalverteilt sind."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "führt einen Test des Gesamtmodells durch."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "führt Fisher's ANOVAs durch (oder was man als „normale“ ANOVAs bezeichnen könnte)."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "führt Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung durch. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Daten nicht normalverteilt sind."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "führt Shapiro-Wilk-Tests auf Normalverteilung durch. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Residuen nicht normalverteilt sind."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "führt Student's t-Tests für unabhängige Stichproben durch."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "führt Student's t-Tests für eine Stichprobe durch."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "führt Student's t-Tests für äbhangige Stichproben durch."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "führt ANOVAs nach Welch durch."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "Welch-Tests durchführen."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "führt Wilcoxon-Vorzeichen-Rangtests durch."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Phi und Cramer's V"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Phi-Koeffizient"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Pillai's Spur"
            ],
            "Plot": [
                "Diagramm"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "gibt Dichtediagramme in der Hauptdiagonalen des Korrelationsdiagramms aus."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "zeigt die Rohdaten zusammen mit den Randmitteln an."
            ],
            "Plot Type": [
                "Diagrammtyp"
            ],
            "Plots": [
                "Diagramme"
            ],
            "Polynomial": [
                "Polynomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Post-hoc-Vergleiche - {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Post-hoc-Tests"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Post-hoc-Tests – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Güte des Post-hoc-Modells"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Post-hoc-Test"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Post-hoc-Tests"
            ],
            "Posterior": [
                "Posterior"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Posterior-Diagramm"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Posterior-Diagramme"
            ],
            "Predicted": [
                "Vorhergesagt"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Prognostizierte Wahrscheinlichkeit von ... = ... (vs ... = ...)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Prognostizierte Wahrscheinlichkeit von {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Vorhergesagte Werte"
            ],
            "Prediction": [
                "Vorhersage"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Vorhersagemaße"
            ],
            "Predictor": [
                "Prädiktor"
            ],
            "Predictors": [
                "Prädiktoren"
            ],
            "Principal axis": [
                "Hauptachse"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Faktorisierung der Hauptachse"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Hauptkomponentenanalyse"
            ],
            "Prior": [
                "Vorannahme (prior)"
            ],
            "Prior width": [
                "Weite der Vorannahme (prior)"
            ],
            "Probability": [
                "Wahrscheinlichkeit"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "Promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Anteil"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Proportionstest (2 Ergebnisse)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Proportionstest (N Ergebnisse)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "gibt Cohen's d als Maß für die Effektstärke der Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "gibt ein Konfidenzintervall für die Differenz zwischen dem mittleren Schätzwert und dem Testwert aus."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "gibt ein Korrelationsdiagramm aus."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "gibt für jede Kombination von Variablen ein Kendall-Tau-b aus."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "gibt einen p-Wert für jeden Korrelationskoeffizienten aus."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "gibt Pearson's r für jede Kombination von Variablen aus."
            ],
            "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.": [
                "gibt ein Q-Q-Diagramm der Residuen aus – ein Diagramm der tatsächlichen Residuen im Vergleich zu dem, was bei einer *perfekten* Normalverteilung der Daten zu erwarten wäre. Größere Abweichungen von der diagonalen Linie deuten darauf hin, dass die Daten nicht normalverteilt sind."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "gibt Spearman's rho für jede Kombination von Variablen aus."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "gibt eine Tabelle mit Deskriptivstatistik für jede Variable aus."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "gibt eine Tabelle mit den geschätzten Randmitteln aus."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "gibt Bayes-Faktoren für die Student's t-Tests für unabhängige Stichproben aus."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "gibt die Bayes-Faktoren für die Student's t-Tests bei einer Stichprobe aus."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "gibt die Bayes-Faktoren für die Student's t-Tests für abhängige Stichproben aus."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "gibt Konfidenzintervalle für Pearson's r aus."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "gibt Konfidenzintervalle für die Effektstärken aus"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "gibt Konfidenzintervalle für die Mittelwertunterschiede aus."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "gibt Konfidenzintervalle für die Effektstärken der Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "gibt Korrelationskoeffizienten im Korrelationsdiagramm aus."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "gibt deskriptivstatistische Diagramme für jede Gruppe aus."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "gibt deskriptivstatistische Diagramme für jede Variable aus."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "gibt eine Deskriptivstatistik für jede Gruppe von Messungen aus."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "gibt eine Deskriptivstatistik für jede Gruppe aus."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "gibt deskriptivstatistische Diagramme aus."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "gibt Effektstärken (Cohen's d) aus."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "gibt Effektstärken (Cohen's d) aus."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "gibt Levene's Test auf Varianzhomogenität aus. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Gruppen ungleiche Varianzen haben."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "gibt Levene's Tests auf Varianzhomogenität aus. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Gruppen ungleiche Varianzen haben."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "gibt die mittleren Differenzen und deren Standardfehler aus."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "gibt die Mittelwertunterschiede zusammen mit den Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "gibt die mittleren Differenzen zwischen dem mittleren Schätzwert und dem Testwert sowie den Standardfehler dieser Differenz aus."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "gibt Maße für die Effektstärke aus; η², partielles η² oder ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "gibt für die Sphärizität korrigierte p-Werte aus."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "gibt Diagramme der geschätzten Randmittel aus."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "gibt Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "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.": [
                "gibt Q-Q-Diagramme für die Residuen aus – ein Diagramm der tatsächlichen Residuen im Vergleich zu dem, was zu erwarten wäre, wenn die Daten *perfekt* normalverteilt wären. Größere Abweichungen von der diagonalen Linie deuten darauf hin, dass die Daten nicht normal verteilt sind."
            ],
            "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.": [
                "gibt Q-Q-Diagramme für die Residuen aus – ein Diagramm der tatsächlichen Residuen im Vergleich zu dem, was zu erwarten wäre, wenn die Daten *perfekt* normalverteilt wären. Größere Abweichungen von der Diagonale deuten darauf hin, dass die Residuen nicht normalverteilt sind."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "gibt die Signifikanzniveaus für die Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "gibt Sphärizitätstests aus."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "gibt die Testergebnisse (t-Wert und Freiheitsgrade) für die Post-hoc-Tests aus."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "gibt die Anzahl der Fälle aus."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo-R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Q-Q-Diagramm"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Q-Q-Diagramm"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Q-Q-Diagramm zur Beuteilung der multivariaten Normalverteilung"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Q-Q-Diagramm zur Beurteilung der multivariaten Normalverteilung"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Q-Q-Diagramm der Residuen"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Q-Q-Diagramme"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Q-Q-Diagramme"
            ],
            "quadratic": [
                "quadratisch"
            ],
            "quartic": [
                "quartisch"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "quintisch"
            ],
            "R": [
                "R"
            ],
            "R²": [
                "R²"
            ],
            "R²<sub>CS</sub>": [
                "R²<sub>CS</sub>"
            ],
            "R²<sub>McF</sub>": [
                "R²<sub>McF</sub>"
            ],
            "R²<sub>N</sub>": [
                "R²<sub>N</sub>"
            ],
            "R²<sub>T</sub>": [
                "R²<sub>T</sub>"
            ],
            "Range": [
                "Wertebereich"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Biserielle Rangkorrelation"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Ratenverhältnis"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Ratenverhältnis"
            ],
            "Ratio": [
                "Verhältnis"
            ],
            "Reference Level": [
                "Referenzniveau"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Referenzniveau (Dummy-Kodierung)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Referenzniveau"
            ],
            "Regression": [
                "Regression"
            ],
            "Relative risk": [
                "Relatives Risiko"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Reliabilitätsanalyse"
            ],
            "Repeated": [
                "Wiederholt"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA mit Messwiederholung"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA mit Messwiederholung (nicht-parametrisch)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Zellen mit wiederholten Messungen"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Komponenten für Messwiederholungen"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Faktoren für Messwiederholungen"
            ],
            "Report significance": [
                "Signifikanzniveau"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Repräsentiert den Gesamtmittelwert"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Repräsentiert das Referenzniveau"
            ],
            "Residual": [
                "Residuen"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Kovarianz der Residuen"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Kovarianz der Residuen"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Kovarianz der Residuen – Modifikationsindizes"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Residuenschätzung"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Interzept der Residuen"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Interzept der Residuen"
            ],
            "Residual plots": [
                "Diagramme der Residuen"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "Quadratsumme der Residuen und/oder die Freiheitsgrade sind Null, was auf eine perfekte Modellanpassung hinweist"
            ],
            "Residuals": [
                "Residuen"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Residuen für die beobachtete Korrelationsmatrix"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Residuen der ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Residuen für die beobachtete Korrelationsmatrix"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Diagramme der Residuen"
            ],
            "Results": [
                "Ergebnisse"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "invertiertes Item"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Invertierte Items"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "Messwiederholungsfaktor {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "Messwiederholungsfaktor 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "RMSEA 90% CI"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "ROC-Kurve"
            ],
            "ROC curve": [
                "ROC-Kurve"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotation"
            ],
            "Row": [
                "Zeile"
            ],
            "Row number": [
                "Zeilennummer"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Zeilenvariable „{var}“ enthält weniger als 2 Faktorstufen"
            ],
            "Rows": [
                "Zeilen"
            ],
            "rows": [
                "Zeilen"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "gibt Zeilen (Vorgabe) oder Spalten in der X-Achse des Balkendiagramms aus"
            ],
            "Rows compared": [
                "Verglichene Zeilen"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Größte Wurzel nach Roy"
            ],
            "Sample Size": [
                "Stichprobenumfang"
            ],
            "Save": [
                "Speichern"
            ],
            "scale": [
                "Skala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Skalenanalyse"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Skalierungsfaktor = Erster Skalierungsindikator"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Statistik zur Skalenreliabilität"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Statistik für die Skala"
            ],
            "Scheffe": [
                "Scheffé"
            ],
            "Score Component": [
                "Score-Komponente"
            ],
            "Score Factor": [
                "Score-Faktor"
            ],
            "Score for component": [
                "Score der Komponente"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Score für Faktor {i}, geschätzt mit der '{fsMethod}'-Methode."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Scree-Test"
            ],
            "Scree plot": [
                "Scree-Test"
            ],
            "SD": [
                "Std.-abw."
            ],
            "SE": [
                "Std.-fehler"
            ],
            "SE difference": [
                "Std.-fehler der Differenz"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semipartiell"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Semipartielle Korrelation"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Sensitivität"
            ],
            "septic": [
                "septisch"
            ],
            "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#  ORDINALE LOGISTISCHE REGRESSION\n#\n#  Güte der Modelanpassung\n#  ──────────────────────────────────────────\n#    Modell    Abweichung    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────────\n#         1           218    226    5.68e-4\n#  ──────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODELL-SPEZIFISCHE ERGEBNISSE\n#\n#  MODELL 1\n#\n#  Modellkoeffizienten\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────\n#    Prädiktor    Schätzung    Std.-fehler    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": [
                "sextisch"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Shapiro-Wilk"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Shapiro-Wilk-Test auf multivariate Normalverteilung"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Shapiro-Wilk p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Shapiro-Wilk-Test"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Shapiro-Wilk-Test auf multivariate Normalverteilung"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Shapiro-Wilk W"
            ],
            "Side by side": [
                "Seite-an-Seite"
            ],
            "Simple": [
                "Einfach"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Simulationen"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Singularität aufgetreten: Eine oder mehrere Prädiktorvariablen sind eine lineare Kombination anderer Prädiktorvariablen."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Fehler auf Grund von Singularität. Sphärizitätstests sind nicht verfügbar"
            ],
            "Skewness": [
                "Schiefe"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Faktorladungen nach Größe sortieren"
            ],
            "Spearman": [
                "Spearman"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Spearman's Rho"
            ],
            "Specificity": [
                "Spezifität"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Sphärizitätskorrektur"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Sphärizitätskorrektur"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Sphärizitätstests"
            ],
            "Split by": [
                "Aufgeteilt nach"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Quadrierte Mahalanobis-Distanz"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Quadratsumme der Ladungen"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "Balkendiagramm-Typ, gestapelt oder nebeneinander (Vorgabe)"
            ],
            "Stacked": [
                "Gestapelt"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Stand. Schätzer"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Standardabweichung"
            ],
            "Standard Error": [
                "Standardfehler"
            ],
            "Standard error": [
                "Standardfehler"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Standardisierter Schätzer"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Standardisierter Schätzer"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Standardisierte Residuen"
            ],
            "Statistic": [
                "Statistik"
            ],
            "statistic": [
                "Statistik"
            ],
            "Statistics": [
                "Statistiken"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Std.-abweichung"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Std.-fehler der Kurtosis"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Std.-fehler des Mittelwerts"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Std.-fehler des Mittelwerts"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Std.-fehler der Schiefe"
            ],
            "Student's": [
                "Student's"
            ],
            "Student's t": [
                "Student's t"
            ],
            "Student's test": [
                "Student's Test"
            ],
            "Sum": [
                "Summe"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Quadratsumme"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Quadratsumme"
            ],
            "Sum score": [
                "Gesamtpunktzahl"
            ],
            "Summary": [
                "Zusammenfassung"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "t-Tests"
            ],
            "t-value": [
                "t-Wert"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Term {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Term 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Test auf exakten Fit"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Ergebnisse (t und df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Teststatistik"
            ],
            "Test Value": [
                "Testwert"
            ],
            "Test value": [
                "Testwert"
            ],
            "Tests": [
                "Tests"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Sphärizitätstests"
            ],
            "th percentile": [
                ". Perzentil"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Der „Iris“-Datensatz aus R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "Die „Aufgeteilt nach“-Variable „{var}“ enthält keine Daten."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "nutze die (optionalen) Gewichte aus `data` im Anpassungsprozess"
            ],
            "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 |": [
                "Alternativ- und Nullhypothesen;\n\n|            | Alternativhypot. (Hₐ) | Nullhypot. (H₀)        |\n|------------|-----------------------|------------------------|\n| ≠ Testwert | Mittelwert ≠ Testwert | Mittelwert = Testwert  |\n| > Testwert | Mittelwert > Testwert | Mittelwert <= Testwert |\n| < Testwert | Mittelwert < Testwert | Mittelwert >= Testwert |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "die Alternativhypothese."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "die Alternativhypothese. Erlaubt einseitige Tests."
            ],
            "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.": [
                "Die Kovarianzanalyse (ANCOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen\neiner kontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen\nsowie mindestens einer kontinuierlichen unabhängigen Variablen (auch Kovariate\ngenannt) zu untersuchen. Im Wesentlichen gleicht die Analyse einer ANOVA, außer\ndass zusätzlich eine (oder mehrere) Kovariaten verwendet werden."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Die Varianzanalyse (ANOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen\neiner kontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen\nunabhängigen Variablen zu untersuchen."
            ],
            "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.": [
                "Die Varianzanalyse (ANOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen\neiner kontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen\nunabhängigen Variablen zu untersuchen.\n\nDie ANOVA geht davon aus, dass die Residuen normalverteilt sind und dass die\nVarianzen in allen Gruppen gleich sind. Wenn man nicht davon ausgehen kann, dass\ndie Varianzen gleich sind, kann ein Welch-Test verwendet werden (dieser erlaubt\njedoch nur Verwendung eines Faktors). Eine weitere Alternative, wenn man nicht\ndavon ausgehen kann, dass die Daten normalverteilt sind, ist die Verwendung eines\nnicht-parametrischen Verfahrens (wie des Kruskal-Wallis-Tests)."
            ],
            "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.": [
                "Die Varianzanalyse (ANOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer\nkontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen\nunabhängigen Variablen zu untersuchen. Die einfaktorielle ANOVA ist eine\nvereinfachte Version der „normalen“ ANOVA, die jedoch nur einen einzigen\nFaktor (d.h. eine unabhängige Variable) zulässt und eine ANOVA nach Welch\nberechnet. Die ANOVA nach Welch hat den Vorteil, dass nicht davon ausgegangen\nwerden muss, dass die Varianzen in allen Gruppen gleich sind."
            ],
            "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.": [
                "Die Varianzanalyse (ANOVA) wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer\nkontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen\nunabhängigen Variablen zu untersuchen. Die einfakorielle ANOVA ist eine vereinfachte\nVersion der „normalen“ ANOVA, die jedoch nur einen einzigen Faktor (d.h. eine unabhängige\nVariable) zulässt und bietet eine ANOVA nach Welch. Die ANOVA nach Welch hat den Vorteil,\ndass nicht davon ausgegangen werden muss , dass die Varianzen in allen Gruppen gleich sind.\n\nDer Einfachheit halber ermöglicht diese Methode die Angabe mehrerer abhängiger\nVariablen, die in mehreren unabhängigen Tests untersucht werden.\n\nBeachten Sie, dass die ANOVA nach Welch das gleiche Verfahren nutzt wie die Korrektur\nfür ungleiche Varianzen nach Welch im t-Test unabhängige Stichproben."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "die Zwischensubjektfaktoren (optional)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "die Zwischensubjektterme des Modells."
            ],
            "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.": [
                "Der Binomialtest wird verwendet, um die Nullhypothese, dass der Anteil der Beobachtungen mit einem erwarteten Anteil übereinstimmt, zu testen. Ein niedriger p-Wert deutet darauf hin, dass die Nullhypothese falsch ist und dass der beobachtete Anteil vom erwarteten Anteil abweicht."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "die kategorialen erklärenden (oder unabhängigen) Variablen."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "Das Konfidenzintervall des Mittelwerts nimmt an, dass die Mittelwerte einer t-Verteilung mit N - 1 Freiheitsgraden folgen"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "die Breite des Konfidenzintervalls für die Effektstärken."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "die Breite des Konfidenzintervalls für die Effektstärken der Post-hoc-Tests."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "die Breite des Konfidenzintervalls."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "die kontinuierlichen erklärenden (oder unabhängigen) Variablen, auch Kovariaten genannt."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "die zu verwendenden Kontraste."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "die Interessierenden Kontrollvariablen."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "die Anzahlen in `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "die Kovariaten (durch Angabe dieser wird die Analyse zu einer ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "die Kovariaten aus `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Der Cut-off-Wert wird auf {} gesetzt"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "die Daten als `data frame`"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Der Datensatz enthält 0 Zeilen (nachdem Zeilen mit fehlenden Werten entfernt wurden)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Der Datensatz enthält 0 Zeilen (oder alle Zeilen enthalten fehlende Werte)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Die abhängige Variable „{}“ hat mehr als zwei Faktorstufen; die binomiale logistische Regression erlaubt jedoch nur abhängige Variablen mit zwei Faktorstufen."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Die abhängige Variable „{dep}“ hat die folgende Reihenfolge von Faktorstufen: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "Die abhängige Variable „{dep}“ hat nur zwei Faktorstufen, eine binomiale logistische Regression ist möglicherweise besser geeignet."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "die abhängige Variable aus `data`, die Variable muss numerisch sein"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "die abhängige Variable aus `data`, die Variable muss numerisch sein (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel verwendet wird, siehe Beispiele)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "die abhängige Variable. Für eine ANCOVA muss diese kontinuierlich sein."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "die abhängige Variable. Für die ANOVA muss diese kontinuierlich sein."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "die abhängigen Variablen – für jede angegebene abhängige Variable wird ein separater t-Test durchgeführt."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "die abhängigen Variablen (die Angabe ist nicht erforderlich, wenn eine Formel verwendet wird, siehe die Beispiele)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "die abhängigen Variablen. Für eine ANOVA müssen diese kontinuierlich sein."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "die Fehlerbalken, die zusammen mit den Randmitteln angezeigt werden."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "welche Variablen aus `data` als Kovariaten verwendet werden sollen (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird, siehe Beispiele)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "welche Variablen aus `data` als Faktoren verwendet werden sollen (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird, siehe Beispiele)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "die erklärende oder unabhängige Variable. Für die ANOVA muss dies eine kategoriale Variable sein."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "die erklärenden oder unabhängigen Variablen. Für die ANOVA müssen diese kategorial sein."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "welche Variablen aus `data` als feste Faktoren verwendet werden sollen"
            ],
            "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.": [
                "Der Friedman-Test wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer kontinuierlichen abhängigen Variablen und einer kategorischen unabhängigen Variablen zu untersuchen. Die unabhängige Variable stammt aus wiederholten Messungen „innerhalb von Subjekten“ (d.h. sie umfasst mehrere Messungen die von demselben Subjekt stammen). Der Friedman-Test ist analog zur ANOVA mit Messwiederholung, hat aber den Vorteil, nicht-parametrisch zu sein, d.h. es muss weder die Normalverteilung der Daten noch die Homogenität der Varianzen gegeben sein. Er hat jedoch die Einschränkung, dass jeweils nur eine einzige unabhängige Variable getestet werden kann."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "eine Gruppierungsvariable mit zwei Niveaus (nicht erforderlich, wenn eine Formel verwendet wird, siehe die Beispiele)"
            ],
            "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.": [
                "Der Kruskal-Wallis-Test wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer kontinuierlichen abhängigen Variablen und einer kategorialen unabhängigen Variablen zu untersuchen. Es ist analog zu einer Varianzanalyse (ANOVA), hat aber den Vorteil, nicht parametrisch zu sein und weniger Annahmen vorauszusetzen. Es hat jedoch die Einschränkung, dass es jeweils nur eine unabhängige Variable getestet werden kann."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "eine Bezeichnung, welche für die abhängige Variable verwendet werden soll."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "die Lavaan-Syntax, die verwendet wird, um das Modell zu schätzen"
            ],
            "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.": [
                "die Methode zum Ausschluss fehlender Werte. `Analysis by analysis` schließt fehlende Werte per Analyse aus. `Listwise` schließt eine Zeile aus allen Analysen aus, wenn einer ihrer Werte fehlt."
            ],
            "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.": [
                "die Methode zum Ausschluss fehlender Werte. `Analysis by analysis` schließt fehlende Werte aus jeder Variablen aus. `Listwise` schließt eine Zeile von allen Analysen aus, wenn einer ihrer Werte fehlt."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "die Modellterme, aus denen sich das Modell zusammensetzt."
            ],
            "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.": [
                "die Modellterme, aus denen das Modell besteht. Standardmäßig wird ein vollfaktorielles Modell erstellt, aber hier können die genauen Terme, aus denen das Modell besteht, angepasst werden."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "die Messpaare – für jedes Messpaar wird ein separater t-Test durchgeführt."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "die zu verwendenden Korrekturen für mulitple Paarvergleiche in den Post-hoc-Tests."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "die Breite des Priors für den Bayes-Faktor im Student's t-test. Erfordert einen Wert zwischen 0.01 und 2.0, Vorgabe: 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.": [
                "die Breite des priors für die Bayes-Faktoren im Student's t-test. Erfordert einen Wert zwischen 0.5 und 2.0, Vorgabe: 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.": [
                "Die ANOVA mit Messwiederholung wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer\nkontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen unabhängigen\nVariablen zu untersuchen. Dabei werden die unabhängigen Variablen „innerhalb von\nSubjekten“ gemessen (die Faktorstufen representieren mehrere Messungen von dem\nselben Subjekt). Darüber hinaus ermöglicht diese Analyse die Einbeziehung von\nweiteren Faktoren und Kovariaten, was ANCOVAs mit Messwiederholungen erlaubt."
            ],
            "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.": [
                "Die ANOVA mit Messwiederholung wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer\nkontinuierlichen abhängigen Variablen und mindestens einer kategorialen unabhängigen\nVariablen zu untersuchen. Dabei werden die unabhängigen Variablen „innerhalb von\nSubjekten“ gemessen (die Faktorstufen representieren mehrere Messungen von dem\nselben Subjekt). Darüber hinaus ermöglicht diese Analyse die Einbeziehung von\nweiteren Faktoren und Kovariaten, was ANCOVAs mit Messwiederholungen erlaubt.\n\nDiese Analyse erfordert, dass die Daten im „Breitformat“ (wide) vorliegen, wo jede\nZeile ein Subjekt / einen Teilnehmer darstellt (im Gegensatz zum Langformat, long),\nwo jede Messung der abhängigen Variablen wird als Zeile dargestellt).\n\nEs gibt auch ein nicht-parametrisches Äquivalent zur ANOVA mit Messwiederholung,\nden Friedman-Test. Er hat jedoch die Einschränkung, dass es nur möglich ist, einen\neinzelnen Faktor zu testen."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "das Design für die Messwiederholungen."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Der Messwiederholungsfaktor hat nur zwei Faktorstufen. Die Annahme der Sphärizität ist immer erfüllt, wenn der Messwiederholungsfaktor nur zwei Stufen hat"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Der Messwiederholungsfaktor hat nur zwei Faktorstufen. Wenn der Messwiederholungsfaktor nur zwei Stufen hat, ist die Annahme der Sphärizität immer erfüllt."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "die Messungen für die Messwiederholungen."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "die Modellterme für die Messwiederholungen."
            ],
            "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.": [
                "Der Student's t-Test für unabhängige Stichproben (manchmal auch Zwei-Stichproben-t-Test\ngenannt) wird verwendet, um die Nullhypothese zu testen, dass zwei Gruppen den gleichen\nMittelwert haben. Ein niedriger p-Wert legt nahe, dass die Nullhypothese nicht wahr ist,\nund dass die Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind."
            ],
            "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).": [
                "Der Student's t-Test für unabhängige Stichproben (manchmal auch Zwei-Stichproben-t-Test\ngenannt) wird verwendet, um die Nullhypothese zu testen, dass zwei Gruppen den gleichen\nMittelwert haben. Ein niedriger p-Wert legt nahe, dass die Nullhypothese nicht wahr ist,\nund dass die Gruppenmittelwerte unterschiedlich sind.\n\nDer Student's t-Test für unabhängige Stichproben geht davon aus, dass die Daten in jeder\nGruppe normalverteilt sind und dass die Varianzen dieser Gruppen gleich sind. Wenn sie\nnicht davon ausgehen können, dass die Gruppen gleiche Varianzen aufweisen, kann an Stelle\ndes Student's t-Test der Welch's t-Test verwendet werden. Wenn man außerdem nicht davon\nausgehen kann, dass die Daten in jeder Gruppe normalverteilt sind kann stattdessen der\nnicht-parametrische Mann-Whitney-U-Test verwendet werden (beachten Sie jedoch, dass\nder Mann-Whitney-U-Test eine etwas andere Nullhypothese hat; nämlich, dass die \nVerteilung der Ränge in beiden Gruppen gleich ist)."
            ],
            "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.": [
                "Der Student's Einstichproben-t-Test wird verwendet, um die Nullhypothese zu testen, dass\nder wahre Mittelwert gleich einem bestimmten Wert ist (typischerweise Null). Ein niedriger\np-Wert deutet darauf hin, dass die Nullhypothese nicht wahr ist, und dass sich daher der\nTestwert vom wahren Mittelwert unterscheidet."
            ],
            "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).": [
                "Der Student's t-Test für eine Stichprobe wird verwendet, um die Nullhypothese zu testen, dass\nder wahre Mittelwert gleich einem bestimmten Wert ist (typischerweise Null). Ein niedriger\np-Wert deutet darauf hin, dass die Nullhypothese nicht wahr ist, und dass sich daher der\nTestwert vom wahren Mittelwert unterscheidet.\n\nDer Student's t-Test für eine Stichprobe geht davon aus, dass die Daten normalverteilt sind --\nwenn man davon nicht ausgehen kann, kann stattdessen der nicht-parametrische\nWilcoxon-Rang-Vorzeichentest an seiner Stelle verwendet werden (dieser hat jedoch eine\netwas andere Nullhypothese hat; nämlich, dass der *Median* gleich dem Testwert ist)."
            ],
            "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.": [
                "Der Student's t-Test für abhängige Stichproben wird verwendet,\num die Nullhypothese zu testen, dass die Differenz zwischen den\nMesswiederholungen gleich Null ist. Ein niedriger p-Wert legt\nnahe, dass die Nullhypothese nicht wahr ist und dass die\nDifferenz zwischen den Messwiederholungen ungleich Null ist."
            ],
            "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).": [
                "Der Student's t-Test für abhängige Stichproben wird verwendet,\num die Nullhypothese zu testen, dass die Differenz zwischen den\nMesswiederholungen gleich Null ist. Ein niedriger p-Wert legt\nnahe, dass die Nullhypothese nicht wahr ist und dass die\nDifferenz zwischen den Messwiederholungen ungleich Null ist.\n\nDer Student's t-Test für abhängige Stichproben geht davon aus,\ndass die Unterschiede zwischen den Messwiederholungen\nnormalverteilt sind. Kann man dies nicht annehmen, kann der\nnicht-parametrische Wilcoxon-Rang-Vorzeichentest an seiner\nStelle verwendet werden (dieser Test hat jedoch eine etwas andere\nNullhypothese; nämlich, dass die beiden Messwiederholungen die\ngleiche Verteilung haben)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "die Terme, für welche geschätzte Randmittelwerte angegeben werden sollen. Es können mehrere Terme angegeben werden."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "der Testwert, gegen den getestet werden soll (normalerweise Null)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "die Art der zu berechnenden Korrelation"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "der Typ der zu verwendenden Quadratsumme: Typ 1, 2 oder 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "der Typ der zu verwendenden Quadratsumme: Typ 2 oder 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "Das zugrunde liegende `aov`-Objekt"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "Die Variable {var} kann nicht als numerisch behandelt werden. Diagramme, die numerische Daten erwarten, können für diese Variable nicht erstellt werden."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "die interessierende Variable in `data` (Angabe nicht notwendig bei Verwendung einer Formel, siehe Beispiele)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "die Variable, welche die Gruppen spezifiziert; muss 2 Ebenen haben."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "die Variable, welche für die Spalten der Kreuztabelle verwendet werden soll (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird, siehe die Beispiele)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "die Variable, welche für die Anzahlen der Kreuztabelle verwendet werden soll (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird, siehe die Beispiele)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "die Variable, welche für die Zeilen der Kreuztabelle verwendet werden soll (Angabe nicht erforderlich, wenn eine Formel angegeben wird, siehe die Beispiele)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Die Variablen {vars} können nicht als numerisch behandelt werden. Diagramme, die numerische Daten erwarten, können für diese Variablen nicht erstellt werden."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "die interessierenden Variablen – für jede angegebene Variable wird ein separater t-Test durchgeführt."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "die interessierenden Variablen."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "die Variablen, die zum Aufteilen der Kreuztabelle verwendet werden sollen (nicht erforderlich, wenn eine Formel verwendet wird, siehe Beispiele)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "die Breite der Konfidenzintervalle."
            ],
            "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.": [
                "Der χ²-Anpassungstest (manchmal auch χ²-Verteilungstest genannt; nicht zu verwechseln mit dem χ²-Unabhängigkeitstest) testet die Nullhypothese, dass die Anteile der Beobachtungen mit den erwarteten Anteilen übereinstimmen. Wenn der p-Wert niedrig ist, deutet dies darauf hin, dass die Nullhypothese falsch ist und dass die beobachten Anteile von den erwarteten Anteilen abweichen."
            ],
            "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.": [
                "Der χ²-Unabhängigkeitstest (nicht zu verwechseln mit der χ²-Anpassungstest) wird verwendet, um zu testen, ob zwei kategoriale Variablen unabhängig voneinander oder miteinander assoziiert sind. Wenn der p-Wert niedrig ist, deutet dies darauf hin, dass die Variablen nicht unabhängig sind und dass eine Beziehung zwischen den beiden Variablen besteht."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Theoretische Quantile"
            ],
            "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).": [
                "Dieses Modul umfasst die in jamovi enthaltenen Analysen. Es enthält viele oft genutzte statistische Analysen (wie t-Tests, ANOVAs, Regressions- und Korrelationsanalysen, Häufigkeitsanalysen, Kreuztabellen, Faktorenanalysen, usw.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Schwellenwert"
            ],
            "Thresholds": [
                "Schwellenwerte"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² nach Tjur"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Toleranz"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Zu wenige Beobachtungen (N < 3), um die Statistik zu berechnen"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Zu wenige Beobachtungen, um eine Statistik zu berechnen. Jede Gruppe muss mindestens so viele Beobachtungen haben, wie es abhängige Variablen gibt."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Zu wenige Stichproben, um die Statistik zu berechnen (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Zu wenige Stichproben, um die Statistik zu berechnen (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Zu viele Beobachtungen (N > 5000), um die Statistik zu berechnen"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Zu viele Stichproben, um die Statistik zu berechnen (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Zu viele Stichproben, um die Statistik zu berechnen (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Zahnwachstum"
            ],
            "Total": [
                "Insgesamt"
            ],
            "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 (Vorgabe), column_pc, oder row_pc; verwendet entweder den prozentualen Anteil „an der Gesamtzahl“, „innerhalb der Spalten“ oder „innerhalb der Zeilen“ für die y-Achse des Balkendiagramms."
            ],
            "Tukey": [
                "Tukey"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Tukey (Annahme gleicher Varianzen)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Tukey Post-hoc-Test – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Typ-{ssType}-Quadratsumme"
            ],
            "Type 1": [
                "Typ 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Typ 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Typ 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Typ-3-Quadratsumme"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Eine kontinuierliche Variable kann nicht für „Aufgeteilt nach“ benutzt werden"
            ],
            "Uniqueness": [
                "1 - Kommunalität"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Univariate Tests"
            ],
            "Upper": [
                "Obere"
            ],
            "upper bound": [
                "obere Grenze"
            ],
            "Value": [
                "Wert"
            ],
            "value": [
                "Wert"
            ],
            "values": [
                "Werte"
            ],
            "Values are counts": [
                "Werte sind Anzahlen"
            ],
            "Variable": [
                "Variable"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "Variable „{var}“ enthält keine Daten"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "Variable enthält Werte, die unendlich sind"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "Variable enthält nicht genügend Beobachtungen"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "Variable ist nicht numerisch"
            ],
            "Variables": [
                "Variablen"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Variablen über Spalten hinweg"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Variablen über Zeilen hinweg"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Variablen müssen mindestens zwei Faktorstufen haben"
            ],
            "Variance": [
                "Varianz"
            ],
            "Variances": [
                "Varianzen"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "die Variation der Kontrollvariablen wird nur aus den Variablen in den Spalten entfernt"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Violin-Plot"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "jede Zelle gleich gewichten (standardmäßig werden die Zellen nach der Zellenfrequenz gewichtet)."
            ],
            "Weight Variable": [
                "Gewichtungsvariable"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Gewichtet mit „{varName}“"
            ],
            "Weights": [
                "Gewichte"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Gewichte (optional)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Die Gewichte enthalten negative Werte. Negative Gewichte sind nicht zulässig."
            ],
            "Welch's": [
                "Welch's"
            ],
            "Welch's t": [
                "Welch's t"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Wilcoxon-Rang"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Wilcoxon-Rang-Vorzeichentest"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "Wilcoxon W"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Wilks' Lambda"
            ],
            "within column": [
                "innerhalb der Spalte"
            ],
            "within rows": [
                "innerhalb der Zeilen"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Innersubjekt-Effekte"
            ],
            "X-Axis": [
                "X-Achse"
            ],
            "X-axis": [
                "X-Achse"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Y-Achse"
            ],
            "Y-axis": [
                "Y-Achse"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (Vorgabe) oder ypc. Verwendet für die y-Achse des Balkendiagramms die Anzahl bzw. den Prozentanteil"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "z-Test für den Unterschied zwischen den zwei Anteilen"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "z-Test für den Unterschied zwischen den zwei Anteilen"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "der z-Test ist nur für 2x2-Tabellen verfügbar"
            ],
            "ΔR²": [
                "ΔR²"
            ],
            "ε²": [
                "ε²"
            ],
            "η²": [
                "η²"
            ],
            "η²<sub>G</sub>": [
                "η²<sub>G</sub>"
            ],
            "η²<sub>p</sub>": [
                "η²<sub>p</sub>"
            ],
            "η²p": [
                "η²p"
            ],
            "χ²": [
                "χ²"
            ],
            "χ² continuity correction": [
                "χ² mit Kontinuitätskorrektur"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ²-Anpassungstest"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ²-Anpassungstest"
            ],
            "χ² test": [
                "χ²-Test"
            ],
            "χ² test of association": [
                "χ²-Unabhängigkeitstest"
            ],
            "χ² Tests": [
                "χ²-Tests"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Faktor"
            ]
        }
    },
    "code": "de"
}