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                "„{col}“ enthält nur einen eindeutigen (unique) Wert"
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            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "„{method}“-Extraktion wurde zusammen mit einer „{rotation}“-Rotation verwendet"
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            "'{rotation}' rotation was used": [
                "„{rotation}“-Rotation wurde verwendet"
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            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "„{var}“ enthält negative Werte. Die Gewichtung mit negativen Werten ist nicht zulässig."
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            "{} - Kendall's Tau B": [
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                "{} - Pearsons r"
            ],
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                "{ciWidth}% Konfidenzintervalle"
            ],
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                "{item1} und {item2}"
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                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} und {lastItem}"
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                "{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"
            ],
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                "% der Varianz"
            ],
            "% within column": [
                "% der Spalte"
            ],
            "% within row": [
                "% der Zeile"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Modellkoeffizienten - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Modellkoeffizienten - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Anteile - ${var}`"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< 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 correlation matrix plot": [
                "ein Korrelationsdiagramm"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "eine Korrelationstabelle"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "ein Diagramm mit deskriptivstatistischen Werten"
            ],
            "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 parameter": [
                "ein Parameter"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "eine Post-hoc-Tabelle"
            ],
            "a proportions table": [
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            "a q-q plot": [
                "ein Q-Q-Diagramm"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Datensatz, um eine ANOVA mit Messwiederholung zu demonstrieren"
            ],
            "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"
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            "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"
            ],
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                "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": [
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            ],
            "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"
            ],
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                "eine Tabelle mit den Modellkoeffizienten"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "eine Tabelle mit den Tests auf Normalverteilung"
            ],
            "a table of post-hoc residuals": [
                "eine Tabelle mit den Residuen der Post-hoc-Tests"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
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            ],
            "a table of predictive measures": [
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            ],
            "a table of proportions": [
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            "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"
            ],
            "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": [
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            ],
            "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 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)"
            ],
            "Data": [
                "Daten"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Datenreduktion"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "Datensatz ist zur Zeit ungewichtet"
            ],
            "Data Summary": [
                "Zusammenfassung der Daten"
            ],
            "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"
            ],
            "Deviance residuals": [
                ""
            ],
            "Deviance residuals (Poisson GLM)": [
                ""
            ],
            "Deviance residuals are adjusted residuals from a Poisson GLM.": [
                ""
            ],
            "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"
            ],
            "Does not support weighted data yet.": [
                "Unterstützt noch keine gewichteten Daten."
            ],
            "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"
            ],
            "Dunn's pairwise comparisons": [
                "Paarweise Vergleiche nach Dunn"
            ],
            "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"
            ],
            "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"
            ],
            "It appears that your model has a \\": [
                ""
            ],
            "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"
            ],
            "Mahalanobis ChiSq": [
                ""
            ],
            "Mahalanobis distance": [
                "Mahalanobis-Distanz"
            ],
            "Mahalanobis Distance": [
                "Mahalanobis-Distanz"
            ],
            "Mahalanobis distance (Chi sq.)": [
                "Mahalanobis-Distanz (Chi-Quadr.)"
            ],
            "Mahalanobis distance (p)": [
                "Mahalanobis-Distanz (p)"
            ],
            "Mahalanobis distance can only be calculated for models with two or more covariates": [
                "Die Mahalanobis-Distanz kann nur für Modelle mit zwei oder mehr Kovariaten berechnet werden"
            ],
            "Mahalanobis p": [
                "Mahalanobis p"
            ],
            "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 issue detected!": [
                ""
            ],
            "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"
            ],
            "Models estimated using sample size of N={n}": [
                "Modelle mit der Stichprobengröße N={n} geschätzt"
            ],
            "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 all statistics support weighted data yet.": [
                ""
            ],
            "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 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 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 <": [
                "p <"
            ],
            "p-value": [
                "p-Wert"
            ],
            "p<sub>(Bonferroni)</sub>": [
                "p<sub>(Bonferroni)</sub>"
            ],
            "p<sub>(unadj)</sub>": [
                "p<sub>(unkorr.)</sub>"
            ],
            "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"
            ],
            "Participants (rows) below p-threshold": [
                ""
            ],
            "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 residuals": [
                "Pearson-Residuen"
            ],
            "Pearson's r": [
                "Pearson's r"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Pearson{}Korrelation"
            ],
            "Percentages": [
                "Prozentsätze"
            ],
            "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"
            ],
            "Plots are not yet supported for weighted descriptives.": [
                ""
            ],
            "Polynomial": [
                "Polynomial"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Post-hoc-Vergleiche - {term}"
            ],
            "Post Hoc Test": [
                "Post-hoc-Test"
            ],
            "Post Hoc Test ({title})": [
                "Post-hoc-Test ({title})"
            ],
            "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 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 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"
            ],
            "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 corrections are not available": [
                ""
            ],
            "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"
            ],
            "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"
            ],
            "Standardized residuals": [
                "Standardisierte Residuen"
            ],
            "Standardized residuals (adjusted Pearson)": [
                "Standardisierte Residuen (Pearson, adj.)"
            ],
            "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 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 covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "die Kovariaten (durch Angabe dieser wird die Analyse zu einer ANCOVA)"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Der Cut-off-Wert wird auf {} gesetzt"
            ],
            "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. 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. 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 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 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 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. 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 specified reference level was not found for the following variable(s): {vars}. Defaulting to the first available level. To use a custom reference level, ensure the defined reference level is available in the data.": [
                ""
            ],
            "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 specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "die Variable, welche die Gruppen spezifiziert; muss 2 Ebenen haben."
            ],
            "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 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"
            ],
            "There were no Mahalanobis distances with a threshold below p < {p}.": [
                "Es gab keine Mahalanobis-Distanzen unterhalb der Schwelle von p < {p}."
            ],
            "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"
            ],
            "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"
            ],
            "Unstandardized residuals": [
                "Unstandardisierte Residuen"
            ],
            "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"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "z-Test für den Unterschied zwischen zwei Anteilen"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "z-Test für den Unterschied zwischen 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"
}