{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=3; plural=(n%10==1 && n%100!=11 ? 0 : n%10>=2 && n%10<=4 && (n%100<10 || n%100>=20) ? 1 : 2);",
                "lang": "ru"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' содержит неопределенное количество значений"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' содержит пропущенные значения"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' содержит только пропущенные значения"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' содержит только одно уникальное значение"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Метод извлечения '{method}' использовался в сочетании с вращением '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Было использовано вращение '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' содержит отрицательные значения. Отрицательные веса не допускаются."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "Тау B Кендалла"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} – r Пирсона"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - ρ(rho) Спирмена"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% ДИ Низ"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% ДИ средина {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% ДИ Верх"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% доверительный интервал"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% доверительные интервалы"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} и {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list}, и {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "{n} пар значений были связаны"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "счет {type} на основе переменных {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (реверсирована)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} модели биномиальной логистической регрессии{modelNo}"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} модели линейной регрессии{modelNo}"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, односторонний"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% Правильных"
            ],
            "% of Total": [
                "% от общего количества"
            ],
            "% of total": [
                "% от общего количества"
            ],
            "% of Variance": [
                "% от дисперсии"
            ],
            "% within column": [
                "% в столбце"
            ],
            "% within row": [
                "% в строке"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Коэффициенты модели - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Коэффициенты модели – ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Пропорции - ${var}`"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< Тестового значения"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ Тестовому значению"
            ],
            "> Test value": [
                "> Тестового значения"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Специфичность"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "2 исхода"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "таблица (полу)частной корреляционной матрицы"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "график корреляционной матрицы"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "график корреляционной матрицы"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "описательная таблица"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Малое значение p предполагает нарушение предположения о равных дисперсиях"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Малое значение p предполагает нарушение предположения о нормальности"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Хороший набор корреляционных данных"
            ],
            "a parameter": [
                "параметр"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "апостериорная таблица"
            ],
            "a proportions table": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a q-q plot": [
                "график q-q"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Набор данных ДА повторных измерений"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "сводка по группам"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "таблица, содержащая взвешенные предельные средние значения"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "таблица, содержащая оценки факторных ковариаций"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "таблица, содержащая оценки константы фактора"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "таблица, содержащая меры соответствия"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "таблица, содержащая индексы модификации для факторных нагрузок, не включенных в модель"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "таблица, содержащая индексы модификации для остаточных ковариаций, не включенных в модель"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "таблица, содержащая оценки остаточных ковариаций"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "таблица, содержащая оценки константы остатка"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "таблица, содержащая остатки для наблюдаемой корреляционной матрицы"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "таблица, содержащая критерий хи-квадрат для точного соответствия"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "таблица, содержащая статистику коллинеарности"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "таблица с описательные статистики"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "таблица, содержащая факторные нагрузки"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "таблица, содержащая описания группы"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "таблица, содержащая тесты на однородность дисперсий"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "таблица, содержащая результаты проверки нормальности"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "таблица, содержащая тесты нормальности"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "таблица, содержащая результаты теста Бокса-Тидвелла"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "таблица, содержащая результаты t-теста"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "таблица результатов ковариационного анализа"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "таблица результатов ДА"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "таблица сравнительных мер"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "таблица тестов однородности дисперсий"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "таблица тестов на однородность"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "таблица тестов отношения правдоподобия"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "таблица пороговых коэффициентов модели"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "таблица коэффициентов модели"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "таблица тестов нормальности"
            ],
            "a table of post-hoc residuals": [
                "таблица апостериорных остатков"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "таблица прогнозируемых классификаций"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "таблица прогностических мер"
            ],
            "a table of proportions": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a table of test results": [
                "таблица результатов теста"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "таблица результатов 'номинального' теста"
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "таблица описательных статистик"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "таблица результатов теста Фридмана"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "таблица результатов гамма-теста"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "таблица результатов тау-b-теста Кендалла"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "таблица теста Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "таблица попарных сравнений"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "таблица пропорций"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "таблица пропорций и результаты теста"
            ],
            "a table of the test results": [
                "таблица результатов теста"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "таблица результатов теста χ²"
            ],
            "Accuracy": [
                "Точность"
            ],
            "Add New Block": [
                "Добавить новый блок"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Добавить новый фактор"
            ],
            "Add New Term": [
                "Добавить новый терм"
            ],
            "Additional Options": [
                "Дополнительные опции"
            ],
            "Additional Output": [
                "Дополнительный вывод"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Дополнительные статистики"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "Скорректированный R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Все наблюдения привязаны"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Альтернативная гипотеза"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "массив таблиц контрастов"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "массив описательных графиков"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "массив таблиц экстремальных значений"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "массив частотных таблиц"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "массив групп графиков"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "массив конкретных результатов модели"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "массив таблиц парных сравнений"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "массив апостериорных таблиц"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "массив графиков Q-Q"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "массив описательных графиков"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "массив взвешенных предельных средних графики + таблицы"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "массив постериорных графиков"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "изображение, содержащее диаграмму пути модели"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "изображение описательных графиков"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Скучный набор данных для дисперсионного анализа"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Анализы в комплекте с jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "Ковариационный анализ"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Андерсон и Рубин"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Данные по ирисам Андерсона"
            ],
            "ANOVA": [
                "ДА"
            ],
            "ANOVA test": [
                "ДА тест"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Поскольку между субъектами не указаны факторы, это допущение всегда выполняется."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Предполагать равными (Фишера)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Проверка предположений"
            ],
            "Assumptions": [
                "Предположения"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "По крайней мере одна переменная должна иметь два уровня"
            ],
            "AUC": [
                "AUC"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Автокорреляция"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Автокорреляционный тест"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "Доступно только для таблиц 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "b параметр"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Столбиковый график"
            ],
            "Bar plot": [
                "Столбиковый график"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Столбиковые графики"
            ],
            "Bar Type": [
                "Тип столбика"
            ],
            "Bartlett": [
                "Бартлетт"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Тест Бартлетта на сферичность"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "На основе собственного значения"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "На основе параллельного анализа"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Фактор Байеса"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Фактор Байеса₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Байесовские статистики"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "бета 'a' параметр"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "параметр 'b' бета"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Между предметными факторами"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Компоненты между субъектами"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Эффекты между предметами"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Большая пятерка (Долан, Оорт, Стул и Вихертс, 2009 г.)"
            ],
            "Binomial": [
                "Биномиальный"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Биномиальная логистическая регрессия"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Биномиальный тест"
            ],
            "Binomial test": [
                "Биномиальный тест"
            ],
            "Block {0}": [
                "Блок {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Блок 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Блоки"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Бонферрони"
            ],
            "Box plot": [
                "Коробчатый график"
            ],
            "Box Plots": [
                "Коробчатый график"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Тест Бокса-Тидвелла"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Тест Бокса-Тидвелла на линейность логит регрессии"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Тест Бокса на однородность ковариационных матриц"
            ],
            "Box's M test": [
                "M-тест Бокса"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "М-критерий Бокса для однородности ковариационных матриц"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Баги (Райан, Уайлд и Крист, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Ячейки"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Центральная тенденция"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Квантили Хи-квадрат"
            ],
            "CI Lower": [
                "нижняя граница ДИ"
            ],
            "CI Upper": [
                "верхняя граница ДИ"
            ],
            "Classification Table": [
                "Классификационная таблица"
            ],
            "Classification table": [
                "Классификационная таблица"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Классификационная таблица – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "Коэн d"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Статистики коллинеарности"
            ],
            "Column": [
                "Столбец"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Переменная столбца '{var}' содержит менее 2 уровней"
            ],
            "Columns": [
                "Столбцы"
            ],
            "columns": [
                "столбцы"
            ],
            "Columns compared": [
                "Сравнение столбцов"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Сравнительные измерения"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Сравнительные измерения (только 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Сравнить"
            ],
            "Comparison": [
                "Сравнение"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Сравнения основаны на взвешенных предельных средних"
            ],
            "Component": [
                "Компонента"
            ],
            "Component correlations": [
                "Корреляции компонент"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Нагрузки компонент"
            ],
            "Component scores": [
                "Оценки компонент"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Статистики компонент"
            ],
            "Component summary": [
                "Сводка по компонентам"
            ],
            "component(s)": [
                "компонента(ы)"
            ],
            "Components": [
                "Компоненты"
            ],
            "components": [
                "компоненты"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Доверительный интервал для средней"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Ширина доверительного интервала"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Доверительный интервал"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Доверительные интервалы"
            ],
            "Confidence level": [
                "Уровень доверительности"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Подтверждающий факторный анализ"
            ],
            "Constraints": [
                "Ограничения"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Коэффициент сопряжения"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Таблицы сопряжения"
            ],
            "Contrasts": [
                "Контрасты"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Контрасты - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Переменные управления"
            ],
            "Control variables": [
                "Переменные управления"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "контроль за {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Расстояние Кука"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Расстояние Кука"
            ],
            "Correction": [
                "Поправка"
            ],
            "Corrections": [
                "Поправки"
            ],
            "Correlated": [
                "Коррелирует"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Коррелирует отрицательно"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Коррелирует положительно"
            ],
            "Correlation": [
                "Корреляция"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Коэффициенты корреляции"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Тепловая карта корреляции"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Тепловая карта корреляции"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Матрицы корреляции — это способ исследовать линейные отношения между\nдве или более непрерывных переменных."
            ],
            "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.": [
                "Матрицы корреляции — это способ исследовать линейные отношения между\nдве или более непрерывных переменных.\n\nДля каждой пары переменных значение r Пирсона указывает силу\nи направление связи между этими двумя переменными. А\nположительное значение указывает на положительную связь (более высокие значения одного\nпеременная предсказывает более высокие значения другой переменной). отрицательный\nr Пирсона указывает на отрицательную связь (более высокие значения одного\nпеременная предсказывает более низкие значения другой переменной и наоборот).\nНулевое значение указывает на отсутствие связи (независ]nимо от того, является ли переменная высокой\nили низкий, ничего не говорит нам о ценности другого\nПеременная).\n\nБолее формально можно проверить нулевую гипотезу о том, что\nкорреляция равна нулю, и вычислить p-значение. Если p-значение низкое,\nпредполагает, что коэффициент корреляции не равен нулю, и существует линейная\n(или более сложная) связь между двумя переменными."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Корреляционная матрица"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Correlation type": [
                "Тип корреляции"
            ],
            "Count": [
                "Счетчик"
            ],
            "Counts": [
                "Счетчики"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Счетчик (необязательно)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Счетчик не может быть неопределенным"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Счетчик не может быть отрицательным"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Счетчик должен быть неотрицательным и конечным"
            ],
            "Covariates": [
                "Ковариаты"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "Кокс и Снелл R²"
            ],
            "Cramer's V": [
                "Крамер V"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Достоверный интервал"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Достоверный интервал"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "Кронбах α"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "Кронбаха α (если элемент выпал)"
            ],
            "cubic": [
                "кубический"
            ],
            "Cumulative %": [
                "Накопленный %"
            ],
            "Cut point values": [
                "Значения точки отсечки"
            ],
            "Cut points for": [
                "Точки отсечки для"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Отсечка"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "График отсечки"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "График отсечки"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Пороговое значение"
            ],
            "Data": [
                "Данные"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Сжатие данных"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "Набор данных в настоящее время не взвешен"
            ],
            "Data Summary": [
                "Сводка данных"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Плотности распределения для переменных"
            ],
            "Density": [
                "Плотность распределения"
            ],
            "Dependent": [
                "Зависимый"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Зависимая переменная"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "Зависимая переменная '{dep}' содержит неопределенное количество значений"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Зависимая переменная '{dep}' не содержит данных (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "Зависимая переменная '{dep}' содержит только одно уникальное значение (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "Зависимая переменная '{dep}' должна быть непрерывной"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Метка зависимой переменной"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Зависимые переменные"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Зависимые переменные очень сильно коррелируют между собой"
            ],
            "deprecated": [
                "устарел"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Описательный график"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Описательный график"
            ],
            "Descriptives": [
                "Описательные статистики"
            ],
            "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.": [
                "Описательные статистики — это набор сводных статистических данных и визуализаций, которые позволяют исследовать форму и распределение данных. Хорошей практикой является изучение ваших данных с помощью описательных элементов, прежде чем переходить к более формальным тестам."
            ],
            "descriptives plot": [
                "график описательных статистик"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Описательные графики"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Описательные графики"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Описательная таблица"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Описательная таблица"
            ],
            "Deviance": [
                "Девиантность"
            ],
            "Deviance residuals": [
                "Девиантные остатки"
            ],
            "Deviance residuals (Poisson GLM)": [
                "Девиантные остатки (ОЛМ Пуассона)"
            ],
            "Deviance residuals are adjusted residuals from a Poisson GLM.": [
                "Девиантные и скорректированные остатки ОЛМ Пуассона."
            ],
            "Deviation": [
                "Отклонение"
            ],
            "df": [
                "df (степеней свободы)"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "Разница"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Разница в 2 пропорциях"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Разница в пропорциях"
            ],
            "Dispersion": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Distribution": [
                "Распределение"
            ],
            "Does not support weighted data yet.": [
                "Пока не поддерживает взвешенные данные."
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Не предполагать равными (Уэлч)"
            ],
            "drag variable here": [
                "перетащите сюда переменную"
            ],
            "drag variables here": [
                "перетащите сюда переменные"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Попарные сравнения Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Dunn's pairwise comparisons": [
                "Парные сравнения Данна"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Тест Дарбина-Уотсона на автокорреляцию"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Статистика DW"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Попарные сравнения Двасс-Стил-Кричлоу-Флигнер (DSCF)"
            ],
            "Effect Size": [
                "Размер эффекта"
            ],
            "Effect size": [
                "Размер эффекта"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Собственное значение"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Собственные значения"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Собственные значения более"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Пустые клетки между предметом дизайна: по крайней мере одно сочетание между уровнями фактора предмета имеет 0 наблюдений"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Равные веса ячеек"
            ],
            "equal groups": [
                "равные группы"
            ],
            "error %": [
                "ошибка %"
            ],
            "Error bars": [
                "Планки погрешностей"
            ],
            "Estimate": [
                "Вес"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Вес (Логарифмическое отношение шансов)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Вес (Логарифмическое отношение уровней частоты)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Взвешенные предельные средние"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Взвешенные предельные средние - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Оценки"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Веса представляют собой логарифмические шансы …"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Веса представляют собой логарифмические шансы \"{dep} = {level1}\" по сравнению с \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Метод взвешивания"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Исключить попарно"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Исключить наблюдения целиком"
            ],
            "Excluded": [
                "Исключено"
            ],
            "Expected": [
                "Ожидаемое"
            ],
            "Expected counts": [
                "Ожидаемое количество"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Ожидаемые пропорции"
            ],
            "Exploration": [
                "Разведочный"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Разведочный факторный анализ"
            ],
            "Extraction": [
                "Извлечение"
            ],
            "Extreme values": [
                "Экстремальные значения"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Экстремальные значения"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Экстремальные значения $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "F-тест"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "F-статистика не может быть рассчитана"
            ],
            "Factor": [
                "Факторный"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Фактор '{фактор}' имеет менее двух уровней. Факторы должны иметь не менее двух уровней"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Фактор '{factor}' должен иметь как минимум 2 уровня"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' не содержит данных (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' содержит только один уровень (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Фактор '{factorName}' содержит неиспользованные уровни (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Фактор {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Фактор 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Факторные корреляции"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Факторные ковариации"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Факторные веса"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Константы фактора"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Константы фактора"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Факторные нагрузки"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Факторные нагрузки – Индексы модификации"
            ],
            "Factor scores": [
                "Факторные баллы"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Факторные статистики"
            ],
            "Factor summary": [
                "Резюме факторов"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Вариации фактора = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "фактор(ы)"
            ],
            "Factors": [
                "Факторы"
            ],
            "factors": [
                "факторы"
            ],
            "Fisher's": [
                "Фишер"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Точный тест Фишера"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Меры соответствия"
            ],
            "Fitted": [
                "Подогнан"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Фиксированные факторы"
            ],
            "Fixed number": [
                "Фиксированный номер"
            ],
            "fixed parameter": [
                "фиксированный параметр"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Отметить значимые сравнения"
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Отметить значимые корреляции"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "отметить значимые корреляции (p < 0,05) символами."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "отметьте значимые апостериорные сравнения."
            ],
            "Frequencies": [
                "Частотный"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Частоты $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Таблицы частот"
            ],
            "Friedman": [
                "Фридман"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "Полная информация максимального правдоподобия"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Геймс-Хауэлл (неравные дисперсии)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тест Геймс-Хауэлл – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Гамма"
            ],
            "General Options": [
                "Общие настройки"
            ],
            "Generalised η²": [
                "Обобщенный η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Объединенное среднее (простое кодирование)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Греенхоус-Геиссер"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "Греенхоус-Геиссер ε"
            ],
            "Group": [
                "Группа"
            ],
            "Group 1": [
                "Группа 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Группа 1 < Группа 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Группа 1 ≠ Группа 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Группа 1 > Группа 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Группа 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Описательные статистики группы"
            ],
            "Group Summary": [
                "Резюме группы"
            ],
            "Group summary": [
                "Резюме группы"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Группирующая переменная"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Группирующая переменная '{a}' имеет менее 2 уровней после исключения пропущенных значений"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "Группирующая переменная '{a}' должна иметь ровно 2 уровня"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Группирующая переменная '{a}' не должна также быть зависимой переменной"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ – отрицательная корреляция"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ - положительная корреляция"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ - пропорция {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "Применена поправка Холдейна-Анскомба"
            ],
            "Harman": [
                "Харман"
            ],
            "Helmert": [
                "Гельмерт"
            ],
            "hidden": [
                "скрытый"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Скрыть нагрузки ниже"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Выделить значения выше"
            ],
            "Histogram": [
                "Гистограмма"
            ],
            "Histograms": [
                "Гистограммы"
            ],
            "Holm": [
                "Холм"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Тест однородности дисперсий (Левен)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Тест на однородность"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "След Хотеллинга"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Хьюн-Фельдт"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "Хьюн-Фельдт ε"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Гипотеза"
            ],
            "If item dropped": [
                "Если элемент выпал"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "включить cводку по группам"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Независимые выборки"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Т-тест независимых выборок"
            ],
            "Indicator": [
                "Индикатор"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Начальные собственные значения"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Начальные собственные значения"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Межкомпонентные корреляции"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Межфакторные корреляции"
            ],
            "Intercept": [
                "Константа"
            ],
            "Interval": [
                "Интервал"
            ],
            "IQR": [
                "Межквартильное расстояние"
            ],
            "It appears that your model has a \\": [
                "Похоже, что у вашей модели есть проблема \\\"сингулярности\\\". Это обычно означает, что у модели возникают проблемы с различием между определенными эффектами, потому что некоторые переменные слишком тесно связаны или нет достаточных данных, чтобы оценить все эффекты надежно. Чтобы решить это, рассмотрите упрощение модели путем удаления некоторых эффектов или проверки, могут ли ваши данные иметь избыточные или сильно коррелированные переменные."
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "Элемент '{item}' содержит только один уровень"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "Элемент '{item}' содержит неопределенное количество значений"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "Элемент '{item}' содержит только пропущенные значения"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "Элемент '{item}' не имеет отклонений"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "Элемент '{item}' должен быть числовым"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "элемент {item} отрицательно коррелирует с общей шкалой и, возможно, его следует поменять местами"
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Статистики надежности элемента"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Статистики элемента"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Корреляция элемент-остаток"
            ],
            "Items": [
                "Элементы"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "items {items} отрицательно коррелируют с общей шкалой и, вероятно, должны быть изменены"
            ],
            "Jittered": [
                "Разброс"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "Кендалл Тау B"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "Кендалл Тау-B"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "Кендалл Тау-b"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "KMO мера адекватности выборки"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "KMO мера адекватности выборки"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Крускал-Уоллис"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Эксцесс"
            ],
            "Label outliers": [
                "Пометить выбросы"
            ],
            "Layers": [
                "Слои"
            ],
            "Level": [
                "Уровень"
            ],
            "Level 1": [
                "Уровень 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Уровень 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Критерий Левена значим (p < 0,05), что свидетельствует о нарушении предположения о равных дисперсиях"
            ],
            "Likelihood": [
                "Правдоподобие"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Отношение правдоподобия"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Тесты отношения правдоподобия"
            ],
            "linear": [
                "линейный"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Линейная регрессия"
            ],
            "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.": [
                "Линейная регрессия используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими непрерывными и/или категориальными независимыми переменными. Другие статистические методы, такие как дисперсионный и ковариационный анализы, на самом деле являются просто формами линейной регрессии."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Логарифмическое отношение шансов"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Логарифмическое отношение шансов точное"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Лог-линейная регрессия"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Логистическая регрессия"
            ],
            "Lower": [
                "Нижняя"
            ],
            "lower bound": [
                "нижняя граница"
            ],
            "Mahalanobis ChiSq": [
                "Хи2 Махаланобиса"
            ],
            "Mahalanobis distance": [
                "Махаланобиса расстояние"
            ],
            "Mahalanobis Distance": [
                "Расстояние Махаланобиса"
            ],
            "Mahalanobis distance (Chi sq.)": [
                "Расстояние Махаланобиса (Хи2)"
            ],
            "Mahalanobis distance (p)": [
                "Расстояние Махаланобиса (p)"
            ],
            "Mahalanobis distance can only be calculated for models with two or more covariates": [
                "Расстояние Махаланобиса может быть рассчитано только на модели с двумя или более ковариатами"
            ],
            "Mahalanobis p": [
                "Махаланобис p"
            ],
            "MANCOVA": [
                "Многофакторный ковариационный анализ"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "Манн-Уитни U"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Мантель-Хензель"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Тест Мантеля-Хензеля на тренд"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Предельное среднее"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Предельные средние"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Графики предельных средних"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Таблицы предельных средних"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "Мочли W"
            ],
            "Max": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum": [
                "Максимум"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Максимальное правдоподобие"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "Макдональдс ω"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "Макдональдс ω (если элемент выпал)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "Макфадден R²"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "Тест Макнемара требует таблицу 2х2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "McNemar test": [
                "Тест Макнемара"
            ],
            "Mean": [
                "Среднее"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Среднее ({ciWidth}% ДИ)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Разница средних"
            ],
            "Mean difference": [
                "Разница средних"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Средняя дисперсия"
            ],
            "Mean score": [
                "Средний балл"
            ],
            "Mean Square": [
                "Средний квадрат"
            ],
            "Means": [
                "Средние"
            ],
            "Measure": [
                "Мера"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Мера 1 - Мера 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Мера 1 < Мера 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Мера 1 ≠ Мера 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Мера 1 > Мера 2"
            ],
            "Measures": [
                "Меры"
            ],
            "Median": [
                "Медиана"
            ],
            "Medians": [
                "Медианы"
            ],
            "Method": [
                "Метод"
            ],
            "Min": [
                "Мин"
            ],
            "Minimum": [
                "Минимум"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Минимальный остаток"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Минимальные остатки"
            ],
            "Minimum value": [
                "Минимальное значение"
            ],
            "Missing": [
                "Пропущено"
            ],
            "Missing Values": [
                "Пропущенные значения"
            ],
            "Missing values": [
                "Отсутствующие значения"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Метод исключения пропущенных значений"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Метод исправления пропущенных значений"
            ],
            "Mode": [
                "Мода"
            ],
            "Model": [
                "Модель"
            ],
            "Model Builder": [
                "Конструктор моделей"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Коэффициенты модели"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Сравнение моделей"
            ],
            "Model Fit": [
                "Соответствие модели"
            ],
            "Model fit issue detected!": [
                "Обнаружена подходящая модель!"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Показатели соответствия модели"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Меры соответствия модели"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Конкретные результаты модели"
            ],
            "Model Terms": [
                "Термы модели"
            ],
            "Model Test": [
                "Тест модели"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Пороги модели"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Пороги модели"
            ],
            "Models estimated using sample size of N={n}": [
                "Модели, рассчитанные с использованием размера выборки N={n}"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Индексы модификации"
            ],
            "Modification indices": [
                "Индексы модификации"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Моделирование Монте-Карло"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Существует более одной моды, сообщается только о первой"
            ],
            "Most extreme": [
                "Самый экстремальный"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Полиномиальный"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Полиномиальная логистическая регрессия"
            ],
            "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.": [
                "Многофакторный анализ (ко)дисперсии (MANCOVA) используется для изучения взаимосвязи между несколькими зависимыми переменными и одной или несколькими категориальными и/или непрерывными независимыми переменными."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Многомерные статистики"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Многомерные тесты"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N исходов"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "Нагелькерке R²"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Ни одна компонента не имеет собственного значения большего, чем {value}"
            ],
            "No correction": [
                "Без поправок"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Факторы не определены. М-тест Бокса актуален только тогда, когда модель содержит факторы."
            ],
            "Nominal": [
                "Номинальный"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Непараметрический"
            ],
            "None": [
                "Нет"
            ],
            "none": [
                "нет"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Нормально масштабируемые элементы"
            ],
            "Normality": [
                "Нормальность"
            ],
            "Normality test": [
                "Тест на нормальность"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Тест на нормальность (Шапиро-Уилк)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "Не все коэффициенты могут быть оценены (вероятно, из-за сингулярной подгонки)"
            ],
            "Not all statistics support weighted data yet.": [
                "Еще не все статистические данные поддерживают взвешенные данные."
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Недоступно из-за слишком большого количества случаев (строк > 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Недостаточно степеней свободы для оценки всех эффектов модели"
            ],
            "Number of Components": [
                "Количество компонент"
            ],
            "Number of components": [
                "Количество компонент"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Количество экстремальных значений"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Количество факторов"
            ],
            "Number of factors": [
                "Количество факторов"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Количество запрашиваемых экстремальных значений больше, чем количество строк в данных."
            ],
            "Oblimin": [
                "Облимин"
            ],
            "oblimin": [
                "облимин"
            ],
            "Observed": [
                "Наблюдаемый"
            ],
            "Observed counts": [
                "Наблюдаемые подсчеты"
            ],
            "Observed scores": [
                "Наблюдаемые оценки"
            ],
            "octic": [
                "октик"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Отношение шансов"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Отношение шансов"
            ],
            "of total": [
                "из всего"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Омнибусный ДА тест"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Омнибусные тесты отношения правдоподобия"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Омнибусный тест"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Омнибусные тесты"
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Одна или обе группы не содержат достаточного количества наблюдений"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Одна или обе переменные не являются числовыми"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Одна или обе переменные содержат неопределенные значения"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Одна или обе переменные не содержат наблюдений"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Одна или обе переменные не содержат достаточного количества наблюдений"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Не удалось оценить один или несколько коэффициентов в модели {modelNo} из-за полной коллинеарности."
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Одновыборочные тесты пропорций"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Одновыборочный Т-тест"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Однофакторный дисперсионный анализ"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Однофакторный дисперсионный анализ (Фишера)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Однофакторный дисперсионный анализ (Непараметрический)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Однофакторный дисперсионный анализ (Уэлча)"
            ],
            "Options": [
                "Опции"
            ],
            "Ordinal": [
                "Порядковый"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Порядковая логистическая регрессия"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Порядковые исходы"
            ],
            "Outliers": [
                "Выбросы"
            ],
            "Output": [
                "Вывод"
            ],
            "Overall": [
                "Всеобъемлющий"
            ],
            "Overall model": [
                "Всеобъемлющая модель"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Тест общей значимости модели"
            ],
            "Overall model test": [
                "Тест общей значимости модели"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p <": [
                "p <"
            ],
            "p-value": [
                "р-значение"
            ],
            "p<sub>(Bonferroni)</sub>": [
                "p<sub>(Бонферрони)</sub>"
            ],
            "p<sub>(unadj)</sub>": [
                "p<sub>(unadj)</sub>"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub>Бонферрони</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub>Холм</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub>Шеффе</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub>Тьюки</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "Парные выборки"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Таблицы сопряжения парных выборок"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Т-тест парных выборок"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Парные переменные"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Попарные сравнения - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Попарные сравнения (Дурбин-Коновер)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Попарные сравнения (Дурбин-Коновер)"
            ],
            "Partial": [
                "Частный"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Частная корреляция"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Матрицы частичной корреляции - это способ изучения линейной связи\nмежду двумя или более непрерывными переменными при контроле за другими переменными"
            ],
            "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.": [
                "Матрицы частичной корреляции - это способ изучения линейной связи\nмежду двумя или более непрерывными переменными при контроле за другими переменными.\n\nДля каждой пары переменных значение r по Пирсону показывает силу\nи направление связи между этими двумя переменными. A\nположительное значение указывает на положительную связь (более высокие значения одной переменной предсказывают более высокие значения другой переменной).\nОтрицательное значение Pearson's r указывает на отрицательную связь (более высокие значения одной переменной предсказывают более низкие значения другой переменной). переменной предсказывают более низкие значения другой переменной, и наоборот).\nНулевое значение указывает на отсутствие взаимосвязи (высокие или низкие значения переменной ни о чем не говорят).\nили низкая, ничего не говорит нам о значении другой переменной).\n\nБолее формально, можно проверить нулевую гипотезу о том, что\nкорреляция равна нулю и вычислить p-значение. Если p-значение низкое, это говорит о том, что\nэто говорит о том, что коэффициент корреляции не равен нулю, и существует линейная (или более сложная) связь между двумя переменными."
            ],
            "Partial η²": [
                "Частное η²"
            ],
            "partial η²": [
                "частное η²"
            ],
            "Participants (rows) below p-threshold": [
                "Участники (строки) ниже p-границы"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Диаграмма пути"
            ],
            "Path diagram": [
                "диаграмма пути"
            ],
            "Pearson": [
                "Пирсон"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "Корреляция Пирсона не может быть рассчитана для нечисловых значений"
            ],
            "Pearson residuals": [
                "Остатки Пирсона"
            ],
            "Pearson's r": [
                "Пирсон r"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Корреляция{}Пирсона"
            ],
            "Percentages": [
                "Процентаж"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Общий процентаж"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Процентаж в пределах {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Процентиль"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Процентильные значения"
            ],
            "Percentile values": [
                "Процентильные значения"
            ],
            "Percentiles": [
                "Процентили"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "выполнить U-критерий Манна-Уитни."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "выполнить критерий нормальности Шапиро-Уилка. Низкое значение p предполагает, что данные не относятся к нормальному распределению."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "провести общий тест модели."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "выполнить дисперсионный анализ Фишера (или то, что можно было бы назвать 'нормальным')."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "выполнить тесты нормальности Шапиро-Уилка. Низкое значение p предполагает, что данные не относятся к нормальному распределению."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "выполнить тесты нормальности Шапиро-Уилка. Низкое p-значение предполагает, что остатки не распределены нормально."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "выполнить t-критерий Стьюдента для независимых выборок."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "выполнить одновыборочные t-критерии Стьюдента."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "выполнить t-критерии Стьюдента для парных выборок."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "выполнить дисперсионный анализ Уэлча."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "выполнить тесты Уэлча."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "выполнить знаковые ранговые тесты Уилкоксона."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Фи и Крамер V"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Фи-коэффициент"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "След Пиллаи"
            ],
            "Plot": [
                "График"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "график плотности распределения вдоль диагонали графика корреляционной матрицы."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "постройте данные вместе с маргинальными средними значениями."
            ],
            "Plot Type": [
                "Тип графика"
            ],
            "Plots": [
                "Графики"
            ],
            "Plots are not yet supported for weighted descriptives.": [
                "Графики пока не поддерживаются для взвешенных описателей."
            ],
            "Polynomial": [
                "Полиномиальный"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Апостериорные сравнения - {term}"
            ],
            "Post Hoc Test": [
                "Апостериорный Тест"
            ],
            "Post Hoc Test ({title})": [
                "Апостериорный Тест ({title})"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Апостериорные тесты"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Апостериорные тесты – $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Производительность апостериорной модели"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Апостериорный тест"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Апостериорные тесты"
            ],
            "Posterior": [
                "Постериорный"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Постериорный график"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Постериорные графики"
            ],
            "Predicted": [
                "Предсказанный"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Прогнозируемая вероятность … = … (vs … = …)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Прогнозируемая вероятность {dep} = {level1} (по сравнению с {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Прогнозируемые значения"
            ],
            "Prediction": [
                "Прогноз"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Прогностические меры"
            ],
            "Predictor": [
                "Предиктор"
            ],
            "Predictors": [
                "Предикторы"
            ],
            "Principal axis": [
                "Основная ось"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Факторизация главной оси"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Анализ главных компонент"
            ],
            "Prior": [
                "Приора"
            ],
            "Prior width": [
                "Предыдущая ширина"
            ],
            "Probability": [
                "Вероятность"
            ],
            "Promax": [
                "Промакс"
            ],
            "promax": [
                "промакс"
            ],
            "Proportion": [
                "Пропорция"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Тест пропорций (2 исхода)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Тест пропорций (N исходов)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "предоставить показатель Коэна d размера эффекта для апостериорных тестов."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "предоставить доверительный интервал для разницы между средней оценкой и тестовым значением."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "предоставить график корреляционной матрицы."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "предоставить тау-b Кендалла для каждой комбинации переменных."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "предоставить p-значение для каждого коэффициента корреляции."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "предоставить значение r Пирсона для каждой комбинации переменных."
            ],
            "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.": [
                "предоставить график Q-Q остатков -- график фактических остатков по сравнению с тем, что можно было бы ожидать, если бы данные были *идеально* нормально распределены. Большие отклонения от диагональной линии предполагают, что данные не имеют нормального распределения."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "предоставить ρ Спирмена для каждой комбинации переменных."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "предоставить таблицу описательных характеристик для каждой переменной."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "предоставить таблицу взвешенных предельных средних."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "предоставить коэффициенты Байеса для t-тестов Стьюдента для независимых выборок."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "предоставить коэффициенты Байеса для одновыборочных t-критериев Стьюдента."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "предоставить коэффициенты Байеса для t-тестов Стьюдента для парных выборок."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "предоставить доверительные интервалы для r Пирсона."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "предоставить доверительные интервалы для размеров эффекта"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "предоставить доверительные интервалы для различий средних."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "представляет доверительные интервалы для размеров апостериорного эффекта."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "представляет коэффициенты корреляции на графике матрицы корреляции."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "представляет описательные графики для каждой группы."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "представляет описательные графики для каждой переменной."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "представляет описания для каждой группы измерений."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "представляет описательные статистики для каждой группы."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "представляет описательные графики."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "представляет размеры эффекта (D Коэна)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "представляет размеры эффекта (d Коэна)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "представляет критерий Левена на однородность дисперсий. Низкое значение p предполагает, что группы имеют неодинаковую дисперсию."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "представляет тесты Левена на однородность дисперсий. Низкое значение p предполагает, что группы имеют неодинаковую дисперсию."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "представляет средние различия и стандартные ошибки средних различий."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "представляет средние различия с апостериорными тестами."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "представляет средние различия и стандартные ошибки средних различий между средней оценкой и тестовым значением."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "представляет меры размера эффекта; η², частный η² или ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "представляет поправки p-значения для сферичности."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "представляет графики взвешенных предельных средних."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "представляет апостериорные тесты."
            ],
            "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.": [
                "предоставить Q-Q графики остатков - график фактических остатков по сравнению с тем, что можно было бы ожидать, если бы данные были *идеально* нормально распределены. Большие отклонения от диагональной линии предполагают, что данные не имеют нормального распределения."
            ],
            "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.": [
                "предоставить Q-Q графики остатков - график фактических остатков по сравнению с тем, что можно было бы ожидать, если бы данные были *идеально* нормально распределены. Большие отклонения от диагональной линии предполагают, что остатки не распределены нормально."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "представляет уровни значимости для апостериорных тестов."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "представляет тесты на сферичность."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "представляет результаты испытаний (t-значение и степени свободы) для апостериорных испытаний."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "представляет количество случаев."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Псевдо R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "Q-Q"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Q-Q График"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Q-Q График"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "График Q-Q, оценивающий многомерную нормальность"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "График QQ многомерной нормальности"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Q-Q график остатков"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Q-Q Графики"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Q-Q Графики"
            ],
            "quadratic": [
                "квадратичный"
            ],
            "quartic": [
                "биквадратный"
            ],
            "Quartimax": [
                "Квартимакс"
            ],
            "quartimax": [
                "квартимакс"
            ],
            "quintic": [
                "пятой степени"
            ],
            "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": [
                "Диапазон"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Ранговая бисериальная корреляция"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Отношение рисков (ОР)"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Отношение рисков (ОР)"
            ],
            "Ratio": [
                "Соотношение"
            ],
            "Reference Level": [
                "Опорный уровень"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Опорный уровень (фиктивное кодирование)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Опорные уровни"
            ],
            "Regression": [
                "Регрессионный"
            ],
            "Relative risk": [
                "Относительный риск"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Анализ надежности"
            ],
            "Repeated": [
                "Повторный"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "Дисперсионный анализ повторных измерений"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "Анализ повторных измерений ANOVA (Непараметрический)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Ячейки повторных измерений"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Компоненты повторных измерений"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Факторы повторных измерений"
            ],
            "Report significance": [
                "Представлять значимость"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Представляет объединенное среднее"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Представляет опорный уровень"
            ],
            "Residual": [
                "Остаток"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Остаточные ковариации"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Остаточные ковариации"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Остаточные ковариации – индексы модификации"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Остаточные веса"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Константы остатка"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Константы остатка"
            ],
            "Residual plots": [
                "Графики остатков"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "Сумма квадратов остатков и/или степени свободы равны нулю, что указывает на идеальное соответствие"
            ],
            "Residuals": [
                "Остатки"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Матрица наблюдаемой корреляции остатков"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Остатки от ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Матрица наблюдаемой корреляции остатков"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Графики остатков"
            ],
            "Results": [
                "Результаты"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "Обратно масштабированный элемент"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Обратно масштабированные элементы"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "RM Фактор 1"
            ],
            "RMSE": [
                "СКО"
            ],
            "RMSEA": [
                "СКОА"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "СКОА 90% ДИ"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "ROC кривая"
            ],
            "ROC curve": [
                "ROC кривая"
            ],
            "Rotation": [
                "Вращение"
            ],
            "Row": [
                "Строка"
            ],
            "Row number": [
                "Номер строки"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Переменная строки '{var}' содержит менее 2 уровней"
            ],
            "Rows": [
                "Строки"
            ],
            "rows": [
                "строки"
            ],
            "Rows compared": [
                "Сравнение строк"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Самый большой корень Роя"
            ],
            "Sample Size": [
                "Размер выборки"
            ],
            "Save": [
                "Сохранить"
            ],
            "scale": [
                "шкала"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Масштабный анализ"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Масштабный коэффициент = первый индикатор масштаба"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Статистики надежности весов"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Статистики масштаба"
            ],
            "Scheffe": [
                "Шеффе"
            ],
            "Score Component": [
                "Компонента оценки"
            ],
            "Score Factor": [
                "Фактор оценки"
            ],
            "Score for component": [
                "Оценка для компоненты"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Оценка фактора {i}. Оценено с использованием метода {fsMethod}."
            ],
            "Scree Plot": [
                "График каменистой осыпи"
            ],
            "Scree plot": [
                "График каменистой осыпи"
            ],
            "SD": [
                "SD"
            ],
            "SE": [
                "SE"
            ],
            "SE difference": [
                "Разница стандартных ошибок (SE)"
            ],
            "Semipartial": [
                "Получастный"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Получастная корреляция"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Чувствительность"
            ],
            "septic": [
                "седьмой степени"
            ],
            "sextic": [
                "шестой степени"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Шапиро-Уилк"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Многомерный тест нормальности Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "Шапиро-Уилк p"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Тест Шапиро-Уилка"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Тест Шапиро-Уилка на многомерную нормальность"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "Шапиро-Уилк W"
            ],
            "Side by side": [
                "Бок о бок"
            ],
            "Simple": [
                "Простой"
            ],
            "Simplimax": [
                "Симплимакс"
            ],
            "simplimax": [
                "симплимакс"
            ],
            "Simulations": [
                "Симуляции"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Встречается единичное соответствие; одна или несколько переменных-предикторов представляют собой линейную комбинацию других переменных-предикторов."
            ],
            "Singularity error. Sphericity corrections are not available": [
                "Ошибка сингулярности. Коррекции на сферичность недоступны"
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Ошибка сингулярности. Тесты на сферичность недоступны"
            ],
            "Skewness": [
                "Асимметрия"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Сортировать нагрузки по размеру"
            ],
            "Spearman": [
                "Спирмен"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "Спирмен ρ(rho)"
            ],
            "Specificity": [
                "Специфичность"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Коррекция сферичности"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Коррекция сферичности"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Тесты на сферичность"
            ],
            "Split by": [
                "Разделить по"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Квадратичное расстояние Махаланобиса"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Сумма квадратичных нагрузок (SS)"
            ],
            "Stacked": [
                "Штабель"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Стандартная оценка"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Стандартное отклонение"
            ],
            "Standard Error": [
                "Стандартная ошибка"
            ],
            "Standard error": [
                "Стандартная ошибка"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Стандартизированная оценка"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Стандартизированная оценка"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Стандартизированные Остатки"
            ],
            "Standardized residuals": [
                "Стандартизированные остатки"
            ],
            "Standardized residuals (adjusted Pearson)": [
                "Стандартизированные остатки (скорректированный Пирсон)"
            ],
            "Statistic": [
                "Статистика"
            ],
            "statistic": [
                "статистика"
            ],
            "Statistics": [
                "Статистики"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Станд. отклонение"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Станд. ошибка эксцесса"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Станд. ошибка средней"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Станд. ошибка средней"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Станд. ошибка асимметрии"
            ],
            "Student's": [
                "Стьюдент"
            ],
            "Student's t": [
                "Стьюдент t"
            ],
            "Student's test": [
                "Тест Стьюдента"
            ],
            "Sum": [
                "Сумма"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Сумма квадратов"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Сумма квадратов"
            ],
            "Sum score": [
                "Сумма баллов"
            ],
            "Summary": [
                "Резюме"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Т-тесты"
            ],
            "t-value": [
                "t-значение"
            ],
            "ten Berge": [
                "тен Берге"
            ],
            "Term {0}": [
                "Терм {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Терм 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Тест на точное соответствие"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Результаты теста (t и df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Статистики теста"
            ],
            "Test Value": [
                "Тестовое значение"
            ],
            "Test value": [
                "Тестовое значение"
            ],
            "Tests": [
                "Тесты"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Тесты сферичности"
            ],
            "th percentile": [
                "й процентиль"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Набор данных 'Ирисы' из R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "Переменная 'разделить по' '{var}' не содержит данных."
            ],
            "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 |": [
                "альтернативная и нулевая гипотезы;\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 |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "альтернативная гипотеза."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "альтернативная гипотеза. Позволяет проводить односторонние тесты."
            ],
            "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.": [
                "Ковариационный анализ (ANCOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной, одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными и одной или несколькими непрерывными объясняющими переменными\n(или ковариатами). По сути, это такой же анализ, как и ANOVA, но с добавлением ковариатов."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными."
            ],
            "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.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными.\n\nANOVA предполагает, что остатки распределены нормально, и что\nвариации всех групп равны. Если вы не хотите считать, что\nвариации равны, то вместо этого можно использовать тест Уэлча.\n(Однако тест Уэлча не поддерживает более одного объясняющего фактора).\nфакторов). В качестве альтернативы, если нет желания предполагать, что данные\nнормально распределены, можно использовать непараметрический подход (например, Kruskal-Wallis)."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables. This 'One-Way ANOVA' is a simplified version of\nthe 'normal' ANOVA, allowing only a single explanatory factor, however\nalso providing a Welch's ANOVA. The Welch's ANOVA has the advantage that\nit need not assume that the variances of all groups are equal.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными. Этот 'однофакторный ANOVA' является упрощенной версией\nнормального ANOVA, допускающего только один объясняющий фактор, однако\nтакже обеспечивает Welch's ANOVA. Преимущество ANOVA Уэлча состоит в том, что\nне нужно предполагать, что дисперсии всех групп равны."
            ],
            "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.": [
                "Дисперсионный анализ (ANOVA) используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющими переменными. Этот 'однофакторный ANOVA' является упрощенной версией\nнормального ANOVA, допускающего только один объясняющий фактор, однако\nтакже обеспечивает Welch's ANOVA. Преимущество ANOVA Уэлча состоит в том, что\nне нужно предполагать, что дисперсии всех групп равны.\n\nДля удобства этот метод позволяет указать несколько зависимых\nпеременных, что приводит к нескольким независимым тестам.\n\nОбратите внимание, что ANOVA Уэлча является такой же процедурой, что и\nt-тест для независимых выборок ."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "факторы между субъектами (необязательно)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "межсубъектные условия модели."
            ],
            "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.": [
                "Биномиальный тест используется для проверки нулевой гипотезы о том, что доля наблюдений соответствует некоторому ожидаемому значению. Если p-значение мало, это говорит о том, что нулевая гипотеза ложна, и что истинная пропорция должна быть какой-то другой."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "категориальные объясняющие (или независимые) переменные."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "Доверительный интервал среднего предполагает, что выборочные средние следуют t-распределению с N–1 степенями свободы"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для размеров эффекта."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "ширина доверительного интервала для размеров апостериорного эффекта."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "ширина доверительного интервала."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "непрерывные объясняющие (или независимые) переменные, также известные как ковариаты."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "контрасты для применения."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "интересующие управляющие переменные."
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "ковариаты (указание их делает ANCOVA)"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Значение отсечки установлено на {}"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Набор данных содержит 0 строк (после удаления строк с отсутствующими значениями)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Набор данных содержит 0 строк (или все строки содержат отсутствующие значения)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Зависимая переменная '{}' имеет более двух уровней; биномиальная логистическая регрессия может быть выполнена только для зависимых переменных с двумя уровнями."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Зависимая переменная '{dep}' имеет следующий порядок: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "Зависимая переменная \"{dep}\" имеет только два уровня, рассмотрите возможность выполнения биномиальной логистической регрессии."
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "зависимая переменная. Для ANCOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "зависимая переменная. Для ANOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "зависимые переменные -- для каждой указанной зависимой переменной выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "зависимые переменные. Для ANOVA они будут непрерывными."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "планки погрешностей для построения маргинальных средних значений."
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "объясняющая или независимая переменная. Для ANOVA будет категориальной."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "объясняющие или независимые переменные. Для ANOVA они будут категориальными."
            ],
            "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.": [
                "Тест Фридмана используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и категориальной объясняющей переменной, где объясняющая переменная 'внутри субъектов' (когда несколько измерений проводятся у одного и того же субъекта). Этот метод аналогичен методу повторных измерений ANOVA, но имеет то преимущество, что является непараметрическим и не требует предположений о нормальности или однородности дисперсий. Однако у него есть ограничение: он может одновременно проверять только одну объясняющую переменную."
            ],
            "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.": [
                "Тест Крускала-Уоллиса используется для изучения взаимосвязи между непрерывной зависимой переменной и категориальной объясняющей переменной. Он аналогичен ANOVA, но имеет то преимущество, что является непараметрическим и имеет меньше допущений. Однако у него есть ограничение: он может одновременно проверять только одну объясняющую переменную."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "метка, используемая для зависимой переменной."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "синтаксис lavaan, используемый для подгонки модели"
            ],
            "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.": [
                "метод исключения пропущенных значений. `'Analysis by analysis'` исключает пропущенные значения из каждого анализа. `Listwise` исключает строку из всех анализов, если одно из ее значений отсутствует."
            ],
            "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.": [
                "метод исключения пропущенных значений. `'Analysis by analysis'` исключает пропущенные значения из каждой переменной. `Listwise` исключает строку из всех анализов, если одно из ее значений отсутствует."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "условия, составляющие модель."
            ],
            "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.": [
                "условия, составляющие модель. По умолчанию создается полная факторная модель, но здесь можно настроить точные члены, составляющие модель."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "пары измерений - для каждой пары измерений выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "апостериорные поправки множественных сравнений для использования."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "априорная ширина для байесовских факторов t-критерия Стьюдента. Требуется значение от 0,5 до 2,0, по умолчанию 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.": [
                "априорная ширина для байесовских факторов t-критерия Стьюдента. Требуется значение от 0,5 до 2,0, по умолчанию 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.": [
                "ANOVA с повторными измерениями используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющих переменных, где одна или несколько объясняющих переменных\n'внутри субъектов' (когда несколько измерений проводятся у одного и того же\nсубъекта). Кроме того, этот анализ позволяет включать в себя\nковариаты, что также позволяет использовать ANCOVA для повторных измерений."
            ],
            "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.": [
                "ANOVA с повторными измерениями используется для изучения взаимосвязи\nмежду непрерывной зависимой переменной и одной или несколькими категориальными\nобъясняющих переменных, где одна или несколько объясняющих переменных\n'внутри субъектов' (когда несколько измерений получены от одного и того же\nсубъекта). Кроме того, этот анализ позволяет включать в себя\nковариаты, что также позволяет использовать ANCOVA для повторных измерений.\n\nЭтот анализ требует, чтобы данные были представлены в 'широком формате', где каждая\nстрока представляет субъекта (в отличие от длинного формата, где каждое измерение зависимой переменной представлено в виде строки).\n\nСуществует также непараметрический эквивалент ANOVA с повторными измерениями;\nтест Фридмана. Однако он имеет ограничение в том, что может тестировать только\nтестировать только один фактор."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "дизайн повторных измерений."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Повторные измерения имеют только два уровня. Предположение о сферичности всегда выполняется, когда повторяющиеся измерения имеют только два уровня."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "меры повторных измерений."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "термы повторных измерений модели."
            ],
            "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.": [
                "Указанный контрольный уровень не найден для следующих переменных: {vars}. По умолчанию используется первый доступный уровень. Чтобы использовать пользовательский контрольный уровень, убедитесь, что определенный контрольный уровень доступен в данных."
            ],
            "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.": [
                "Независимый выборочный t-тест Стьюдента (иногда его называют двухвыборочным\nt-тестом) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что две группы имеют одинаковое среднее значение. Низкое p-значение говорит о том, что нулевая гипотеза не верна,\nи, следовательно, групповые средние различны."
            ],
            "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).": [
                "Независимый выборочный t-тест Стьюдента (иногда его называют двухвыборочным\nt-тест) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что две группы имеют одинаковое среднее значение. Низкое p-значение говорит о том, что нулевая гипотеза не верна,\nи, следовательно, групповые средние различны.\n\nНезависимый t-тест Стьюдента предполагает, что данные каждой группы\nимеют нормальное распределение, и что дисперсии этих групп\nравны. Если вы не хотите считать, что группы имеют равные дисперсии, \nвместо него можно использовать t-тест Уэлча.\nЕсли нежелательно предполагать, что данные каждой группы имеют нормальное распределение, вместо него можно использовать непараметрический U-тест Манна-Уитни.\n(Однако обратите внимание, что U-тест Манна-Уитни имеет несколько иную\nнулевую гипотезу о том, что распределения каждой группы равны)."
            ],
            "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.": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nистинное среднее равно определенному значению (обычно нулю). Низкое\np-значение предполагает, что нулевая гипотеза не верна, и поэтому\nистинное среднее должно отличаться от тестового значения."
            ],
            "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).": [
                "Одновыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nистинное среднее равно определенному значению (обычно нулю). Низкое\np-значение предполагает, что нулевая гипотеза не верна, и поэтому\nистинное среднее должно отличаться от тестового значения.\n\nОдновыборочный t-тест Стьюдента предполагает, что данные имеют нормальное распределение\n- в случае, если человек не желает этого предположить, можно использовать\nнепараметрический критерий Wilcoxon signed-rank может быть использован вместо него (однако,\nобратите внимание, что непараметрический метод Wilcoxon signed-rank имеет несколько иную нулевую\nгипотезу о том, что *медиана* равна тестовому значению)."
            ],
            "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.": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (иногда называемый\nt-тест зависимых выборок) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nразница между парами измерений равна нулю. Низкое значение p-value\nговорит о том, что нулевая гипотеза не верна, и что\nразница между парами измерений не равна нулю."
            ],
            "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).": [
                "Парный выборочный t-тест Стьюдента (иногда называемый\nt-тест зависимых выборок) используется для проверки нулевой гипотезы о том, что\nразница между парами измерений равна нулю. Низкое значение p-value\nговорит о том, что нулевая гипотеза не верна, и что\nразница между парами измерений не равна нулю.\n\nВ t-тесте Стьюдента для парных выборок предполагается, что различия между парами измерений имеют нормальное распределение - в случае, если вы не желаете этого допускать\nвместо него можно использовать непараметрический критерий Wilcoxon signed-rank.\n(Однако, обратите внимание, что у метода Wilcoxon signed-rank немного другая\nнулевая гипотеза; что две группы измерений имеют одинаковое\nраспределению)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "термы для предоставления взвешенных предельных средних. Здесь вы можете указать несколько термов."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "тестовое значение для проверки (обычно ноль)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "тип корреляции для расчета"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "тип суммы квадратов для использования; Тип 1, 2 или 3."
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "тип суммы квадратов для использования; Тип 2 или 3."
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "Подлежащий объект `aov`"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "Переменная {var} не может рассматриваться как числовая. Графики, которые ожидают числовых данных, не будут созданы для этой переменной."
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "переменная, определяющая группы; должно быть 2 уровня."
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Переменные {vars} нельзя рассматривать как числовые. Графики, которые ожидают числовых данных, не будут созданы для этих переменных."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "переменные интереса -- для каждой указанной переменной выполняется отдельный t-тест."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "переменные интереса."
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "ширина доверительных интервалов."
            ],
            "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.": [
                "Критерий соответствия χ² (не путать с критерием независимости χ²) проверяет нулевую гипотезу о том, что пропорции наблюдений соответствуют некоторым ожидаемым пропорциям. Если p-значение низкое, это говорит о том, что нулевая гипотеза ложна и что истинные пропорции отличаются от проверяемых."
            ],
            "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.": [
                "χ² тест ассоциации (не путать с χ² критерием соответствия) используется для проверки того, являются ли две категориальные переменные независимыми. Если p-значение низкое, это предполагает, что переменные не являются независимыми и что между двумя переменными существует взаимосвязь."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Теоретические квантили"
            ],
            "There were no Mahalanobis distances with a threshold below p < {p}.": [
                "Не было расстояния Махаланобиса с порогом ниже 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).": [
                "Этот модуль представляет анализы, включенные в jamovi. Он содержит множество общих анализов (таких как t-тесты, ANOVA, регрессия, корреляционные матрицы, тесты пропорций, таблицы сопряжения, факторный анализ и т. д.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Порог"
            ],
            "Thresholds": [
                "Пороги"
            ],
            "Thurstone": [
                "Терстон"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² Тьюра"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Толерантность"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Слишком мало наблюдений (N < 3) для расчета статистики"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Слишком мало наблюдений для подсчета статистики. Каждая (под)группа должна иметь как минимум столько наблюдений, сколько зависимых переменных."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Слишком мало выборок для вычисления статистики (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Слишком мало выборок для расчета статистики (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Слишком много наблюдений (N > 5000) для расчета статистики"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Слишком много выборок для вычисления статистики (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Слишком много выборок для расчета статистики (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Рост зубов"
            ],
            "Total": [
                "Всего"
            ],
            "Tukey": [
                "Тьюки"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Тьюки (равные дисперсии)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Апостериорный тест Тьюки – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Тип {ssType} сумм квадратов"
            ],
            "Type 1": [
                "Тип 1"
            ],
            "Type 2": [
                "Тип 2"
            ],
            "Type 3": [
                "Тип 3"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Тип 3 суммы квадратов"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Невозможно разделить непрерывной переменной"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Уникальность"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Одномерные тесты"
            ],
            "Unstandardized residuals": [
                "Нестандартизированные остатки"
            ],
            "Upper": [
                "Верхний"
            ],
            "upper bound": [
                "верхняя граница"
            ],
            "Value": [
                "Значение"
            ],
            "value": [
                "значение"
            ],
            "values": [
                "значения"
            ],
            "Values are counts": [
                "Значения и счетчики"
            ],
            "Variable": [
                "Переменная"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "Переменная '{var}' не содержит данных"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "Переменная содержит неопределенные значения"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "Переменная не содержит достаточного количества наблюдений"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "Переменная не числовая"
            ],
            "Variables": [
                "Переменные"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Переменные в столбцах"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Переменные в строках"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Переменные должны иметь как минимум два уровня"
            ],
            "Variance": [
                "Дисперсия"
            ],
            "Variances": [
                "Дисперсии"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "отклонение от контрольных переменных удаляется только из переменных в столбцах"
            ],
            "Varimax": [
                "Варимакс"
            ],
            "varimax": [
                "варимакс"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Скрипка"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "взвешивать каждую ячейку одинаково. (Ячейки взвешиваются в соответствии с частотой ячеек по умолчанию.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                "Переменная веса"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Взвешено по '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Веса"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Веса (необязательно)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Веса содержат отрицательные значения. Отрицательные значения весов не допускаются."
            ],
            "Welch's": [
                "Уэлч"
            ],
            "Welch's t": [
                "Уэлч t"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Ранг Уилкоксона"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Уилкоксон ранговый тест знаков"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "Уилкоксон W"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Лямбда Уилкса"
            ],
            "within column": [
                "в столбцах"
            ],
            "within rows": [
                "в строках"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Внутрисубъектные эффекты"
            ],
            "X-Axis": [
                "X-ось"
            ],
            "X-axis": [
                "X-ось"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "Y-axis": [
                "Y-ось"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "z-тест разница в 2 пропорциях"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "z-тест на разницу в 2 пропорциях"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "z-тест доступен только для таблиц 2x2"
            ],
            "ΔR²": [
                "ΔR²"
            ],
            "ε²": [
                "ε²"
            ],
            "η²": [
                "η²"
            ],
            "η²<sub>G</sub>": [
                "η²<sub>G</sub>"
            ],
            "η²<sub>p</sub>": [
                "η²<sub>p</sub>"
            ],
            "η²p": [
                "η²p"
            ],
            "χ²": [
                "χ²"
            ],
            "χ² continuity correction": [
                "χ² коррекция непрерывности"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "Критерий соответствия χ²"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "Критерий соответствия χ²"
            ],
            "χ² test": [
                "χ² тест"
            ],
            "χ² test of association": [
                "χ² тест ассоциации"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Тест χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Факторный"
            ]
        }
    },
    "code": "ru"
}