{
    "domain": "messages",
    "locale_data": {
        "messages": {
            "1": [
                "1"
            ],
            "": {
                "domain": "messages",
                "plural_forms": "nplurals=3; plural=n==1 ? 0 : n%10>=2 && n%10<=4 && (n%100<10 || n%100>=20) ? 1 : 2;",
                "lang": "pl"
            },
            "'{col}' contains infinite values": [
                "'{col}' zawiera wartości nieskończone"
            ],
            "'{col}' contains missing values": [
                "'{col}' zawiera braki danych"
            ],
            "'{col}' contains only missing values": [
                "'{col}' zawiera wyłącznie braki danych"
            ],
            "'{col}' contains only one unique value": [
                "'{col}' zawiera wyłącznie jedną unikalną wartość"
            ],
            "'{method}' extraction method was used in combination with a '{rotation}' rotation": [
                "Metoda '{method}' została zastosowana w połączeniu z rotacją '{rotation}'"
            ],
            "'{rotation}' rotation was used": [
                "Zastosowano rotację '{rotation}'"
            ],
            "'{var}' contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "'{var}' zawiera liczby ujemne. Wagi ujemne są niedozwolone."
            ],
            "{} - Kendall's Tau B": [
                "{} - tau-b Kendalla"
            ],
            "{} - Pearson's r": [
                "{} - r Pearsona"
            ],
            "{} - Spearman's rho": [
                "{} - rho Spearmana"
            ],
            "{ciWidth}% CI Lower": [
                "{ciWidth}% dolny PU"
            ],
            "{ciWidth}% CI mean {title}": [
                "{ciWidth}% PU dla średniej {title}"
            ],
            "{ciWidth}% CI Upper": [
                "{ciWidth}% górny PU"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Interval": [
                "{ciWidth}% przedział ufności"
            ],
            "{ciWidth}% Confidence Intervals": [
                "{ciWidth}% przedziały ufności"
            ],
            "{item1} and {item2}": [
                "{item1} i {item2}"
            ],
            "{list}, {nextItem}": [
                "{list}, {nextItem}"
            ],
            "{list}, and {lastItem}": [
                "{list} i {lastItem}"
            ],
            "{n} pair(s) of values were tied": [
                "występuje {n} rang wiązanych"
            ],
            "{type} score based on the variables {vars}": [
                "{type} wynik na podstawie zmiennych {vars}"
            ],
            "{varName} (reversed)": [
                "{varName} (odwrócone)"
            ],
            "{varType} of binomial logistic regression model{modelNo}": [
                "{varType} modelu {modelNo} dwumianowej regresji logistycznej"
            ],
            "{varType} of linear regression model{modelNo}": [
                "{varType} modelu {modelNo} regresji liniowej"
            ],
            "* p < .05, ** p < .01, *** p < .001, one-tailed": [
                "* p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,001, hipoteza jednostronna"
            ],
            "%": [
                "%"
            ],
            "% Correct": [
                "% prawidłowych"
            ],
            "% of Total": [
                "% całości"
            ],
            "% of total": [
                "% całości"
            ],
            "% of Variance": [
                "% wariancji"
            ],
            "% within column": [
                "% w kolumnie"
            ],
            "% within row": [
                "% w wierszu"
            ],
            "`'1'`, `'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'1'`, `'2'` lub `'3'` (domyślnie) suma kwadratów"
            ],
            "`'2'` or `'3'` (default), the sum of squares to use": [
                "`'2'` lub `'3'` (domyślnie) suma kwadratów"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; group 1 different to group 2, group 1 greater than group 2, and group 2 greater than group 1 respectively": [
                "`'different'` (domyślnie), `'oneGreater'` lub `'twoGreater'`, hipoteza alternatywna; odpowiednio: grupa 1 różni się od grupy 2, grupa 1 większa niż grupa 2 i grupa 2 większa niż grupa 1"
            ],
            "`'different'` (default), `'oneGreater'` or `'twoGreater'`, the alternative hypothesis; measure 1 different to measure 2, measure 1 greater than measure 2, and measure 2 greater than measure 1 respectively": [
                "`'different'` (domyślnie), `'oneGreater'` lub `'twoGreater'`, hipoteza alternatywna; odpowiednio: pomiar 1 różni się od pomiaru 2, pomiar 1 większa niż pomiar 2 i pomiar 2 większa niż pomiar 1"
            ],
            "`'dt'` (default), `'gt'` or `'lt'`, the alternative hypothesis; different to `testValue`, greater than `testValue`, and less than `testValue` respectively": [
                "`'dt'` (domyślnie), `'gt'` lub`'lt'`, hipoteza alternatywna; odpowiednio: różne od `testValue`, większe niż `testValue` i mniejsze niż `testValue`"
            ],
            "`'facVar'` or `'facInd'`, how to contrain the model; `'facVar'` fixes the factor variances to one, `'facInd'` fixes each factor to the scale of its first indicator.": [
                "`'facVar'` lub `'facInd'`, jak ograniczyć model; `'facVar'` ustala wartość wariacji czynnika na 1, `'facInd'` ustala każdy czynnik względem jego pierwszego wskaźnika."
            ],
            "`'listwise'` or `'fiml'`, how to handle missing values; `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing, `'fiml'` uses a full information maximum likelihood method to estimate the model.": [
                "`'listwise'` lub `'fiml'`, co zrobić z brakami danych; `'listwise'` usuwa wiersz ze wszystkich analiz, jeżeli występuje w nim jakikolwiek brak, `'fiml'` wykorzystuje metodę Największej Wiarygodności z pełną informacją (FIML) do oszacowania modelu."
            ],
            "`'means'` (default) or `'medians'`, the error bars to use in the plot": [
                "`'means'` (domyślnie) lub `'medians'`, słupki błędów wykorzystywane na wykresie"
            ],
            "`'minres'` (default), `'ml'`, or `'pa'` use respectively 'minimum residual', 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' as the factor extraction method": [
                "`'minres'` (domyślnie), `'ml'` lub `'pa'`; użyj odpowiednio: 'minimum residual' (polska nazwa), 'maximum likelihood', or 'prinicipal axis' jako metodę wyodrębniania czynników"
            ],
            "`'none'`, `'ci'` (default), or `'se'`. Use no error bars, use confidence intervals, or use standard errors on the marginal mean plots, respectively": [
                "`'none'`, `'ci'` (domyślnie) lub `'se'`. Odpowiednio: nie używaj słupków błędu, użyj przedziałów ufności lub użyj błędów standardowych na wykresach średnich brzegowych"
            ],
            "`'none'`, `'gamesHowell'` or `'tukey'`, which post-hoc tests to provide; `'none'` shows no post-hoc tests, `'gamesHowell'` shows Games-Howell post-hoc tests where no equivalence of variances is assumed, and `'tukey'` shows Tukey post-hoc tests where equivalence of variances is assumed": [
                "`'none'`, `'gamesHowell'` lub `'tukey'`, wybierz, który test post-hoc zastosować; `'none'` nie wyświetla żadnego testu, `'gamesHowell'` wyświetla test Games-Howell, który nie zakłada równości wariancji, natomiast `'tukey'` wyświetla test Tukey'a zakładający równość (homogeniczność) wariancji"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'` (default), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'`, or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'` (domyślnie), `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` lub `'simplimax'`, rotacja użyta do estymacji"
            ],
            "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (default), or `'simplimax'`, the rotation to use in estimation": [
                "`'none'`, `'varimax'`, `'quartimax'`, `'promax'`, `'oblimin'` (domyślnie) lub `'simplimax'`, rotacja użyta do estymacji"
            ],
            "`'notequal'` (default), `'greater'` or `'less'`, the alternative hypothesis": [
                "`'notequal'` (domyślnie), `'greater'` lub `'less'`, hipoteza alternatywna"
            ],
            "`'parallel'` (default), `'eigen'` or `'fixed'`, the way to determine the number of factors": [
                "`'parallel'` (domyślnie), `'eigen'` lub`'fixed'`, sposób wyboru liczby czynników"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing": [
                "`'perAnalysis'` lub`'listwise'`, co zrobić z brakami danych; `'perAnalysis'` wyklucza brakujące wartości dla każdej zmiennej zależnej, `'listwise'` wyklucza wiersz ze wszystkich analiz, jeżeli występuje w nim jakikolwiek brak danych"
            ],
            "`'perAnalysis'` or `'listwise'`, how to handle missing values; `'perAnalysis'` excludes missing values for individual dependent variables, `'listwise'` excludes a row from all analyses if one of its entries is missing.": [
                "`'perAnalysis'` lub `'listwise'`, co zrobić z brakami danych; `'perAnalysis'`wyklucza brakujące wartości dla każdej zmiennej zależnej, `'listwise'` wyklucza wiersz ze wszystkich analiz, jeżeli występuje w nim jakikolwiek brak danych."
            ],
            "`'refLevel'` (default) or `'grandMean'`, coding of the intercept. Either creates contrast so that the intercept represents the reference level or the grand mean": [
                "`'refLevel'` (domyślnie) lub `'grandMean'`, sposób kodowania wyrazu wolnego. Tworzy kontrast, tak aby punkt przecięcia reprezentował poziom odniesienia albo średnią ogólną"
            ],
            "`'rows'` or `'columns'` (default), display the variables across the rows or across the columns (default)": [
                "`'rows'` lub `'columns'` (domyślnie), wyświetla zmienne w wierszach lub kolumnach (domyślnie)"
            ],
            "`'Thurstone'` (default), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'`, or `'Harman'` use respectively 'Thurstone', 'Bartlett', 'ten Berge', 'Anderson & Rubin', or 'Harman' method for estimating factor scores": [
                "`'Thurstone'` (domyślnie), `'Bartlett'`, `'tenBerge'`, `'Anderson'` lub `'Harman'` używa do estymacji ocen czynnikowych metody (odpowiednio) Thurstone'a, Bartletta, ten Berge'a, Andersona i Rubina lub Harmana"
            ],
            "`ANCOVA - ${dep}`": [
                "`ANCOVA - ${dep}`"
            ],
            "`ANOVA - ${dep}`": [
                "`ANOVA - ${dep}`"
            ],
            "`columns` or `rows` (default), compare columns/rows in difference of proportions or relative risks (2x2 tables)": [
                "`columns` lub `rows` (domyślnie), porównuje kolumny/wiersze w zakresie różnicy proporcji lub ryzyka względnego (tabele 2x2)"
            ],
            "`Model Coefficients - ${ dep }`": [
                "`Model Coefficients - ${ dep }`"
            ],
            "`Model Coefficients - ${dep}`": [
                "`Model Coefficients - ${dep}`"
            ],
            "`Proportions - ${var}`": [
                "`Proportions - ${var}`"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, add labels with the row number to the outliers in the box plot": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, dodaje etykiety z numerem wiersza do wartości odstających na wykresie skrzynkowym"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Student's t-tests": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, wykonuje test t Studenta"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, perform Welch's one-way ANOVA which does not assume equal variances": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, wykonuje test jednoczynnikowa ANOVA Welch'a (nie zakłada równości wariancji)"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide 'Z' and 'p' values for the model estimates": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje wartości „Z” i „p” dla oszacowań modelu"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a chi-square test for exact fit that compares the model with the perfect fitting model": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje test chi-kwadrat dokładnego dopasowania, który porównuje model z modelem idealnie dopasowanym"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide a confidence interval for the estimated marginal means": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje przedział ufności dla oszacowanych średnich brzegowych"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje kryterium informacyjne Akaikego (AIC) dla modeli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Cronbach's α": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje α Cronbacha"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimated marginal means plots": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, wyświetla wykresy oszacowanych średnich brzegowych"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the factor (co)variances": [
                "`TRUE` (domyślne) lub `FALSE`, podaje oszacowania dla (ko)wariancji czynników"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide estimates for the residual (co)variances": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje oszacowania (ko)wariancji reszt"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide mean differences for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje różnice średnich dla testów post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide Pearson's R": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje r Pearsona"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje poziomy istotności"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide significance levels for post-hoc tests": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje poziomy istotności dla testów post-hoc"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the deviance (or -2LogLikelihood) for the models": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje odchylenie (lub -2LogLikelihood) dla modeli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the mean": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje średnią"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the median": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje medianę"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, wykonuje porównanie pomiędzy modelami a modelem zerowym"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the number of missing values": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje liczbę braków danych"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the sample size": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje wielkość próby"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the standard deviation": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje odchylenie standardowe"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R-squared` for the models": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje wartość R-kwadrat dla modeli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide the statistical measure `R` for the models": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje wartość R dla modeli"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, provide χ²": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, podaje χ²"
            ],
            "`TRUE` (default) or `FALSE`, weigh each cell equally or weigh them according to the cell frequency": [
                "`TRUE` (domyślnie) lub `FALSE`, wykorzystuje równą wagę dla każdej komórki lub wagę zgodną z częstością w komórce"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add counts to the  bar plots": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), dodaje liczby do wykresów słupkowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), add mean to box plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), dodaje średnie do wykresów skrzynkowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant correlations": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), zaznacza istotne korelacje"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), flag significant post-hoc comparisons": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), zaznacza istotne porównania post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform a Shapiro-Wilk test on the residuals": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test Shapiro-Wilka dla reszt"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Fisher's one-way ANOVA which assumes equal variances": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test jednoczynnikowa ANOVA Fishera (zakłada równość wariancji)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform homogeneity tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy homogeniczności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's test for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test homogeniczności wariancji Levene'a"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Levene's tests for homogeneity of variances": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy homogeniczności wariancji Levene'a"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Mann-Whitney U tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy U Manna-Whitney'a"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform pairwise comparisons": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje porównania parami"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk normality tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy normalności Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk test of normality": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test normalności Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-Wilk tests of normality": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy normalności Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Shapiro-wilk tests of normality": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy normalności Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform sphericity tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy sferyczności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Welch's t-tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy t Welcha"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), perform Wilcoxon signed rank tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje testy rang Wilcoxona"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), plot the data on top of the marginal means": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres dla górnych wartości średnich brzegowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedział ufności dla oszacowań współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient odds ratio estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedział ufności dla oszacowań ilorazu szans współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient rate ratio estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedział ufności dla oszacowań wskaźnika proporcji współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficient standardized estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedział ufności dla standaryzowanych oszacowań współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model coefficients": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedział ufności dla współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a confidence interval for the model estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla oszacowań modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation matrix plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres macierzy korelacji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a correlation plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres korelacji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a cut-off plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres wartości granicznych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a descriptive plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres opisowy"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a path diagram of the model": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla diagram ścieżkowy modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a predicted classification table (or confusion matrix)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje tabelę przewidywanych klasyfikacji (lub macierz błędów)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of multivariate normality": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres K-K wielowymiarowej normalności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a Q-Q plot of residuals": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres K-K reszt"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a ROC curve plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres krzywej ROC"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model coefficients": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje standaryzowane oszacowania współczynników modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a standardized estimate for the model estimates": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje standaryzowane oszacowania estymatorów modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide a z test for differences between two proportions": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje test Z dla różnic pomiędzy dwiema proporcjami"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Aikaike's Information Criterion (AIC) for the models": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje kryterium informacyjne Aikaikego (AIC) dla modeli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide an exact log odds ratio (requires exact2x2 to be installed)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje dokładny logarytm ilorazu szans (wymaga tabeli 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide bar plots (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy słupkowe (wyłącznie dla danych nominalnych i porządkowych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayes factors": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje współczynniki Bayesa"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian credible intervals": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje bayesowskie przedziały wiarygodności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Bayesian Information Criterion (BIC) for the models": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje bayesowskie kryterium informacyjne (BIC) dla modeli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide box plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wykresy pudełkowe (wyłącznie dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box-Tidwell test for linearity of the logit": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test liniowości logitu Boxa-Tidwella"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Box's M test": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test M Boxa"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Cohen's d effect sizes": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje d Cohena (wielkość efektu)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide column percentages": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wartości procentowe kolumn"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the comparative measures": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla miar porównawczych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla wielkości efektu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla średniej"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the mean difference": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla różnicy średnich"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przedziały ufności dla wielkości efektów testów post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide densities in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla gęstości na wykresie macierzy korelacji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide density plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy gęstości (tylko dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive plots": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy opisowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide descriptive statistics": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje statystyki opisowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide dot plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy punktowe (tylko dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect sizes": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wielkości efektów"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide effect-sizes": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wielkości efektów"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimated marginal means tables": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla tabele oszacowanych średnich brzegowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the factor intercepts": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje oszacowania wyrazów wolnych czynnika"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide estimates for the residual intercepts": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje oszacowania wyrazów wolnych reszt"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Fisher's exact test": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje dokładny test Fishera"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide frequency tables (nominal, ordinal variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla tabele częstości (wyłącznie dla zmiennych nominalnych i porządkowych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide gamma": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje gamma"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide histograms (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla histogramy (wyłącznie dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item means": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje średnie pozycji testowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item standard deviations": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje odchylenie standardowe pozycji testowych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide item-rest correlations": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje współczynniki mocy dyskryminacyjnej (korelacje item-skala)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Kendall's tau-b": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje tau-b Kendalla"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Mantel-Haenszel test for trend": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test Mantela-Haenszela"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide McDonald's ω": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje ω McDonalda"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard deviations": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje średnie i odchylenia standardowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide means and standard errors": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), podaje średnie i błędy standardowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide modification indices for the parameters not included in the model": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje indeksy modyfikacyjne dla parametrów nieuwzględnionych w modelu"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide N most extreme (highest and lowest) values": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje N wartości najbardziej skrajnych (najwyższych i najniższych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide percentiles": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje percentyle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Phi and Cramer's V": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje współczynniki korelacji Phi Yula i V Cramera"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide posterior plots": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy rozkładu a posteriori"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy K-K (wyłącznie dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Q-Q plots of residuals": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy K-K dla reszt"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide quantiles": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje kwantyle"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide residual plots where the dependent variable and each covariate is plotted against the standardized residuals.": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy reszt, na których zmienna zależna i zmienne kowariancyjne są wykreślane względem reszt standaryzowanych."
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide results of the Durbin- Watson test for autocorrelation": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test Durbina-Watsona"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide RMSE for the models": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), podaje RMSE dla modeli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide row percentages": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje procenty dla wierszy"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk p-value": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje poziom istotności testu Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Shapiro-Wilk test": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), wykonuje test Shapiro-Wilka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide Spearman's rho": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje rho Spearmana"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide statistics in the correlation matrix plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje statystyki w wykresie macierzy korelacji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide summary statistics for the Cook's distance": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), podaje statystyki zbiorcze dla odległości Cooka"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wyniki testu (wartość t i stopnie swobody) dla testów post-hoc"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the contingency coefficient": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje współczynnik kontyngencji (C)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the differences in proportions (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla różnice w proporcjach (tylko dla tabel 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the expected counts": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wartości oczekiwane"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-odds ratio estimate, or the odds ratio estimate": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wykładniczą estymację logarytmu ilorazu szans lub estymację ilorazu szans"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the exponential of the log-rate ratio estimate, or the rate ratio estimate": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wykładniczą estymację logarytmu wskaźnika proporcji lub estymację wskaźnika proporcji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the interquartile range": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje rozstęp międzykwartylowy"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the kurtosis": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje kurtozę"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the likelihood ratio": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wskaźnik wiarygodności"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the log odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje logarytm ilorazu szans (dostępne wyłącznie dla tabel 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the maximum": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wartość maksymalną"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mean": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje średnią"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the minimum": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wartość minimalną"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the mode": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje modalną"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the model comparison between the models and the NULL model": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje porównanie pomiędzy modelami a modelem zerowym"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the number of cases": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje liczbę obserwacji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the observed counts": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wartości obserwowane"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the odds ratio (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje iloraz szans (dostępne wyłącznie dla tabel 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus ANOVA test for the predictors": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje całościowy test różnic (omnibus ANOVA) dla predyktorów"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the omnibus likelihood ratio tests for the predictors": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje całościowe testy (omnibus) wskaźnika wiarygodności dla predyktorów"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted accuracy of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przewidywaną dokładność wyników pogrupowanych według wartości granicznych"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted sensitivity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przewidywaną wrażliwość wyników pogrupowanych według wartości granicznej"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the predicted specificity of outcomes grouped by the cut-off value": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje przewidywaną specyfikę wyników pogrupowanych według wartości granicznej"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the range": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje rozstęp"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the rea under the ROC curve (AUC)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla obszar pod krzywą ROC (AUC)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the relative risk (only available for 2x2 tables)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje ryzyko względne (RR) (dostępne wyłącznie dla tabel 2x2)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the residuals for the observed correlation matrix (i.e., the difference between the expected correlation matrix and the observed correlation matrix)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje reszty dla obserwowanej macierzy korelacji (tj. różnicę pomiędzy oczekiwaną a obserwowaną macierzą korelacji)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the skewness": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje skośność"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard deviation": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie),podaje odchylenie standardowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the standard error": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje błąd standardowy"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the statistical measure `adjusted R-squared` for the models": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje `adjusted R-squared` (skorygowane R-kwadrat) dla modeli"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the sum": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje sumę"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the thresholds that are used as cut-off scores for the levels of the dependent variable": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla progi, które są wykorzystywane jako wartości graniczne dla poziomów zmiennej zależnej"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide the variance": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wariancję"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide total percentages": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje procent skumulowany"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide VIF and tolerence collinearity statistics": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje miary współliniowości (VIF i tolerancję)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide violin plots (continuous variables only)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), wyświetla wykresy wiolinowe (wyłącznie dla zmiennych ciągłych)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the Cronbach's α would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje α Cronbacha obliczoną bez danej pozycji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide what the McDonald's ω would be if the item was dropped": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje ω McDonalda obliczoną bez danej pozycji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), provide χ² with continuity correction": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślne), podaje χ² z poprawką na ciągłość"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), report a summary of the different groups": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla podsumowanie różnych grup"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), set a cut-off used for the predictions": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), ustawia wartość graniczną używaną do predykcji"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show barplots": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykresy słupkowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Bartlett's test of sphericity results": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje wyniki testu sferyczności Bartletta"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show eigenvalue table": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla tabelę z wartościami własnymi"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show factor summary": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla podsumowanie czynników"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show inter-factor correlations": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje korelacje międzyczynnikowe"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy (MSA) results": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje miarę adekwatności doboru próby Kaisera-Meyera-Olkina (KMO)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show model fit measures and test": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), podaje miary dopasowania modelu wraz z testami"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), show scree plot": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wyświetla wykres osypiska"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), sort the factor loadings by size": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), sortuje ładunki czynnikowe wg wielkości"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), test for homogeneity of variances (i.e., Levene's test)": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje test homogeniczności wariancji (tj. test Levene'a)"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), the variables are counts": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), zlicza zmienne"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default), whether expected counts should be displayed": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), czy wartości oczekiwane powinny być wyświetlane"
            ],
            "`TRUE` or `FALSE` (default); perform an overall model test": [
                "`TRUE` lub `FALSE` (domyślnie), wykonuje ogólny test modelu"
            ],
            "±%": [
                "±%"
            ],
            "< Test value": [
                "< wartość testu"
            ],
            "≠ Test value": [
                "≠ wartości testu"
            ],
            "> Test value": [
                "> wartość testu"
            ],
            "⁻ mean - 1SD, <sup>μ</sup> mean, ⁺ mean + 1SD": [
                "⁻ średnia - 1SD, <sup>μ</sup> średnia, ⁺ średnia + 1SD"
            ],
            "1 - Specificity": [
                "1 - Specyficzność"
            ],
            "2 Outcomes": [
                "Dwie wartości"
            ],
            "25,50,75": [
                "25,50,75"
            ],
            "a (semi)partial correlation matrix table": [
                "tabela macierzy korelacji (semi)cząstkowych"
            ],
            "a comma-sepated list (default: 25,50,75) specifying the percentiles": [
                "lista oddzielona przecinkami (domyślnie: 25,50,75) określająca percentyle"
            ],
            "a correlation matrix plot": [
                "wykres macierzy korelacji"
            ],
            "a correlation matrix table": [
                "tabela macierzy korelacji"
            ],
            "a descriptives plot": [
                "wykres opisowy"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for (see the examples)": [
                "formuła zawierająca składniki do oszacowania średnich brzegowych (zobacz przykłady)"
            ],
            "a formula containing the terms to estimate marginal means for, supports up to three variables per term": [
                "formuła zawierająca składniki do oszacowania średnich brzegowych, obsługuje do trzech zmiennych na składnik"
            ],
            "a formula containing the terms to perform post-hoc tests on (see the examples)": [
                "formuła zawierająca składniki do wykonania testów post-hoc (zobacz przykłady)"
            ],
            "a formula describing the terms to go into the model (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "formuła opisująca składniki, które mają zostać uwzględnione w modelu (nie są konieczne przy podawaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "a list containing named lists that define the `label` of the factor and the `vars` that belong to that factor": [
                "lista zawierająca listy nazwane, które definiują `label` (etykietę) czynnika i `vars` (zmienne) należące do tego czynnika"
            ],
            "a list containing vectors of strings that name the predictors that are added to the model. The elements are added to the model according to their order in the list": [
                "lista zawierająca wektory ciągów znaków, zawierających nazwy predyktorów dodawanych do modelu. Elementy są dodawane do modelu zgodnie z ich kolejnością na liście"
            ],
            "a list of character vectors describing the between subjects terms to go into the model": [
                "lista wektorów znaków opisujących składniki międzyobiektowe, które mają wejść do modelu"
            ],
            "a list of character vectors describing the post-hoc tests that need to be computed": [
                "lista wektorów znaków opisujących testy post-hoc, które należy obliczyć"
            ],
            "a list of character vectors describing the repeated measures terms to go into the model": [
                "lista wektorów znaków opisujących składniki powtarzanych pomiarów, które mają wejść do modelu"
            ],
            "a list of lists specifying reference levels of the dependent variable and all the factors": [
                "spis list określających poziomy referencyjne zmiennej zależnej i wszystkich czynników"
            ],
            "a list of lists specifying the factor and type of contrast to use, one of `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` or `'polynomial'`": [
                "spis list określających czynnik i typ kontrastu spośród następujących: `'deviation'`, `'simple'`, `'difference'`, `'helmert'`, `'repeated'` lub `'polynomial'`"
            ],
            "a list of lists specifying the pairs of measurement in `data`": [
                "spis list określających pary pomiarów w `data`"
            ],
            "a list of lists specifying the residual covariances that need to be estimated": [
                "spis list określających kowariancje reszt, które mają być oszacowane"
            ],
            "a list of lists specifying the variables for which the estimated marginal means need to be calculate. Supports up to three variables per term.": [
                "spis list określających zmienne, dla których należy obliczyć oszacowane średnie brzegowe. Obsługuje do trzech zmiennych na składnik."
            ],
            "a list of lists, where each list decribes a repeated measure (as a string) from `data` defined as `measure` and the particular combination of levels from `rm` that it belongs to (as a vector of strings) defined as `cell`": [
                "spis list, gdzie każda lista opisuje powtórzony pomiar (jako ciąg znaków) z `data` zdefiniowany jako `measure` oraz konkretną kombinację poziomów z `rm`, do której należy jako wektor ciągu znaków, zdefiniowaną jako `cell`"
            ],
            "a list of lists, where each list describes the `label` (as a string) and the `levels` (as vector of strings) of a particular repeated measures factor": [
                "spis list, gdzie każda lista opisuje `label` (jako ciąg znaków) i `levels` (jako wektor ciągu znaków) danego czynnika powtarzanych pomiarów"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of equal variances": [
                "Niska wartość p sugeruje naruszenie założenia o równości wariancji"
            ],
            "A low p-value suggests a violation of the assumption of normality": [
                "Niska wartość p sugeruje naruszenie założenia o normalności rozkładu"
            ],
            "A nice correlation data set": [
                "Ciekawy zbiór danych do obliczania korelacji"
            ],
            "a number (default: 0.1), highlight values in the `'corRes'` table above this value": [
                "liczba (domyślnie: 0.1), zaznacza wartości w tabeli `'corRes'` powyżej tej wartości"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide factor loadings below this value": [
                "liczba (domyślnie: 0.3), ukrywa ładunki czynnikowe poniżej tej wartości"
            ],
            "a number (default: 0.3), hide loadings below this value": [
                "liczba (domyślnie: 0.3), ukrywa ładunki poniżej tej wartości"
            ],
            "a number (default: 0.5), the value for the null hypothesis": [
                "liczba (domyślnie: 0.5), wartość dla hipotezy zerowej"
            ],
            "a number (default: 0), the minimal eigenvalue for a factor to be included in the model": [
                "liczba (domyślnie: 0), minimalna wartość własna dla czynnika, który ma być włączony do modelu"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'a' parameter": [
                "liczba (domyślnie: 1), parametr 'a' rozkładu beta"
            ],
            "a number (default: 1), the beta prior 'b' parameter": [
                "liczba (domyślnie: 1), parametr 'b' rozkładu beta"
            ],
            "a number (default: 1), the minimal eigenvalue for a component to be included in the model": [
                "liczba (domyślnie: 1), minimalna wartość własna dla składowej, która ma zostać włączona do modelu"
            ],
            "a number (default: 3), highlight values in the `'modIndices'` tables above this value": [
                "liczba (domyślnie: 3), zaznacza wartości w tablicach `'modIndices'` powyżej tej wartości"
            ],
            "a number between 0.01 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "liczba z przedziału od 0.01 do 2 (domyślnie 0.707); szerokość prioru wykorzystana przy obliczaniu współczynników Bayesa"
            ],
            "a number between 0.5 and 2 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "liczba z przedziału od 0.5 do 2 (domyślnie 0.707); szerokość rozkładu a priori wykorzystana przy obliczaniu współczynników Bayesa"
            ],
            "a number between 0.5 and 2.0 (default 0.707), the prior width to use in calculating Bayes factors": [
                "liczba z przedziału od 0.5 do 2.0 (domyślnie 0.707); szerokość rozkładu a priori wykorzystana przy obliczaniu współczynników Bayesa"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95) określająca szerokość przedziału ufności"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width for the estimated marginal means": [
                "liczba z przedziału od 50 do 99.9 (domyślnie: 95) określająca szerokość przedziału ufności dla oszacowanych średnich brzegowych"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95) specifying the confidence interval width that is used as `'ci'`": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95) określająca szerokość przedziału ufności, który jest używany jako `'ci'`"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the confidence interval width": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziału ufności"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the credible interval width": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziału wiarygodności"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziałów ufności"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the effect sizes": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziałów ufności dla wielkości efektu"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals for the post-hoc effect sizes": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziałów ufności dla wielkości efektu testów post-hoc"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), the width of confidence intervals to provide": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziałów ufności"
            ],
            "a number between 50 and 99.9 (default: 95), width of the confidence intervals to provide": [
                "liczba z zakresu od 50 do 99.9 (domyślnie: 95), szerokość przedziałów ufności"
            ],
            "a number specifying the value of the null hypothesis": [
                "liczba określająca wartość hipotezy zerowej"
            ],
            "a parameter": [
                "Parametr a"
            ],
            "a possible value of `'d'`; provide cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests": [
                "możliwa wartość `'d'`; podaje miarę wielkości efektu d Cohena dla testów post-hoc"
            ],
            "a post-hoc table": [
                "tabela testów post-hoc"
            ],
            "a proportions table": [
                "tabela proporcji"
            ],
            "a q-q plot": [
                "wykres K-K"
            ],
            "A repeated measures ANOVA data set": [
                "Zbiór danych do obliczania testu ANOVA dla powtórzonych pomiarów"
            ],
            "a string (default: 'Dependent') describing the label used for the dependent variable throughout the analysis": [
                "ciąg znaków (domyślnie: 'Dependent') opisujący etykietę używaną dla zmiennej zależnej w całej analizie"
            ],
            "a string naming a variable in `data` containing counts, or NULL if each row represents a single observation": [
                "ciąg znaków określający zmienną w `data` zawierającą liczebności lub NULL, jeżeli każdy rząd reprezentuje pojedynczą obserwację"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be a factor": [
                "ciąg znaków określający nazwy dla zmiennej zależnej z `danych`, zmienna musi być czynnikiem"
            ],
            "a string naming the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "ciąg znaków określający nazwy dla zmiennej zależnej z `data`, zmienna musi być numeryczna"
            ],
            "a string naming the dependent variable in `data`": [
                "ciąg znaków określający nazwy dla zmiennej zależnej w `data`"
            ],
            "a string naming the dependent variables in `data`": [
                "ciąg znaków określający nazwy dla zmiennych zależnych w `data`"
            ],
            "a string naming the grouping or independent variable in `data`": [
                "ciąg znaków określający nazwy dla zmiennej grupującej lub niezależnej w `data`"
            ],
            "a summary of the groups": [
                "podsumowanie grup"
            ],
            "a table containing estimated marginal means": [
                "tabela zawierająca oszacowane średnie brzegowe"
            ],
            "a table containing factor covariances estimates": [
                "tabela zawierająca oszacowania kowariancji czynników"
            ],
            "a table containing factor intercept estimates": [
                "tabela zawierająca oszacowane wartości wyrazu wolnego czynnika"
            ],
            "a table containing fit measures": [
                "tabela zawierająca miary dopasowania modelu"
            ],
            "a table containing modification indices for the factor loadings not included in the model": [
                "tabela zawierająca indeksy modyfikacyjne dla ładunków czynnikowych nieuwzględnionych w modelu"
            ],
            "a table containing modification indices for the residual covariances not included in the model": [
                "tabela zawierająca indeksy modyfikacyjne dla kowariancji reszt nieuwzględnionych w modelu"
            ],
            "a table containing residual covariances estimates": [
                "tabela zawierająca oszacowania kowariancji reszt"
            ],
            "a table containing residual intercept estimates": [
                "tabela zawierająca oszacowania wyrazów wolnych reszt"
            ],
            "a table containing residuals for the observed correlation matrix": [
                "tabela zawierająca reszty dla obserwowanej macierzy korelacji"
            ],
            "a table containing the chi-square test for exact fit": [
                "tabela zawierająca test chi kwadrat dokładnego dopasowania"
            ],
            "a table containing the collinearity statistics": [
                "tabela zawierająca statystyki współliniowości"
            ],
            "a table containing the descriptives": [
                "tabela zawierająca statystyki opisowe"
            ],
            "a table containing the factor loadings": [
                "tabela zawierająca ładunki czynnikowe"
            ],
            "a table containing the group descriptives": [
                "tabela zawierająca statystyki opisowe dla grup"
            ],
            "a table containing the homogeneity of variances tests": [
                "tabela zawierająca testy homogeniczności wariancji"
            ],
            "a table containing the normality test results": [
                "tabela zawierająca wyniki testu normalności rozkładu"
            ],
            "a table containing the normality tests": [
                "tabela zawierająca testy normalności rozkładu"
            ],
            "a table containing the results from the Box-Tidwell test": [
                "tabela zawierająca wyniki testu Boxa-Tidwella"
            ],
            "a table containing the t-test results": [
                "tabela zawierająca wyniki testu t"
            ],
            "a table of ANCOVA results": [
                "tabela zawierająca wyniki testu ANCOVA"
            ],
            "a table of ANOVA results": [
                "tabela zawierająca wyniki testu ANOVA"
            ],
            "a table of comparative measures": [
                "tabela zawierająca statystyki porównawcze"
            ],
            "a table of homogeneity of variances tests": [
                "tabela testów homogeniczności wariancji"
            ],
            "a table of homogeneity tests": [
                "tabela testów homogeniczności"
            ],
            "a table of likelihood ratio tests": [
                "tabela testów wskaźnika wiarygodności"
            ],
            "a table of model coefficient thresholds": [
                "tabela progów współczynników modelu"
            ],
            "a table of model coefficients": [
                "tabela współczynników modelu"
            ],
            "a table of normality tests": [
                "tabela testów normalności"
            ],
            "a table of predicted classifications": [
                "tabela przewidywanych klasyfikacji"
            ],
            "a table of predictive measures": [
                "tabela miar predykcyjnych"
            ],
            "a table of proportions": [
                "tabela proporcji"
            ],
            "a table of test results": [
                "tabela z wynikami testu"
            ],
            "a table of the 'nominal' test results": [
                "tabela z wynikami testów \"nominalnych\""
            ],
            "a table of the descriptive statistics": [
                "tabela statystyk opisowych"
            ],
            "a table of the Friedman test results": [
                "tabela z wynikami testu Friedmana"
            ],
            "a table of the gamma test results": [
                "tabela z wynikami testu gamma"
            ],
            "a table of the Kendall's tau-b test results": [
                "tabela z wynikami korelacji tau-b Kendalla"
            ],
            "a table of the Mantel-Haenszel test for trend": [
                "tabela testu Mantela-Haenszela dla trendu"
            ],
            "a table of the pairwise comparisons": [
                "tabela porównań parami"
            ],
            "a table of the proportions": [
                "tabela proporcji"
            ],
            "a table of the proportions and test results": [
                "tabela proporcji wraz z wynikami testu"
            ],
            "a table of the test results": [
                "tabela z wynikami testu"
            ],
            "a table of χ² test results": [
                "tabela z wynikami testu χ²"
            ],
            "a vector containing strings naming the varibales that are reverse scaled": [
                "wektor zawierający ciągi znaków nazywające zmienne odwrotnie zakodowane"
            ],
            "a vector of numbers: the expected proportions": [
                "wektor liczb: proporcje oczekiwane"
            ],
            "a vector of strings naming the between subjects factors from `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy czynników międzyobiektowych z `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the control variables in `data`": [
                "wektor ciągów znaków zwierających nazwy zmiennych kontrolowanych w `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy współzmiennych z `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the covariates from `data`. Variables must be numeric": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy współzmiennych z `data`. Zmienne muszą być numeryczne"
            ],
            "a vector of strings naming the factors from `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy czynników z `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the fixed factors from `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierający nazwy czynników stałych z `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the repeated measures variables": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy zmiennych powtarzanych pomiarów"
            ],
            "a vector of strings naming the variables of interest in `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierający nazwy wybranych zmiennych z `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables to correlate in `data`": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy zmiennych do skorelowania w `data`"
            ],
            "a vector of strings naming the variables used to split `vars`": [
                "wektor ciągów znaków zawierających nazwy zmiennych użytych do podziału `vars`"
            ],
            "Accuracy": [
                "Dokładność"
            ],
            "Add New Block": [
                "Dodaj nowy blok"
            ],
            "Add New Factor": [
                "Dodaj nowy czynnik"
            ],
            "Add New Term": [
                "Dodaj nowy składnik"
            ],
            "Additional Options": [
                "Dodatkowe opcje"
            ],
            "Additional Output": [
                "Dodatkowe wyniki"
            ],
            "Additional Statistics": [
                "Dodatkowe statystyki"
            ],
            "Adjusted R²": [
                "Skorygowane R²"
            ],
            "AIC": [
                "AIC"
            ],
            "All observations are tied": [
                "Wszystkie obserwacje są powiązane"
            ],
            "Alternative hypothesis": [
                "Hipoteza alternatywna"
            ],
            "an array of contrasts tables": [
                "tablica kontrastów"
            ],
            "an array of descriptive plots": [
                "tablica wykresów opisowych"
            ],
            "an array of extreme values tables": [
                "tablica wartości skrajnych"
            ],
            "an array of frequency tables": [
                "tablica tabel częstości"
            ],
            "an array of groups of plots": [
                "tablica grup wykresów"
            ],
            "an array of model specific results": [
                "tablica wyników dla poszczególnych modeli"
            ],
            "an array of pairwise comparison tables": [
                "tablica tabel porównań parami"
            ],
            "an array of post-hoc tables": [
                "tablica tabel testów post-hoc"
            ],
            "an array of Q-Q plots": [
                "tablica wykresów K-K"
            ],
            "an array of the descriptive plots": [
                "tablica wykresów opisowych"
            ],
            "an array of the estimated marginal means plots + tables": [
                "tablica wykresów oszacowanych średnich brzegowych + tabele"
            ],
            "an array of the posterior plots": [
                "tablica wykresów rozkładu a posteriori"
            ],
            "an image containing the model path diagram": [
                "obraz zawierający diagram ścieżkowy modelu"
            ],
            "an image of the descriptive plots": [
                "obraz wykresów opisowych"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of components in the model": [
                "liczba całkowita (domyślnie: 1), liczba komponentów w modelu"
            ],
            "an integer (default: 1), the number of factors in the model": [
                "liczba całkowita (domyślnie: 1), liczba czynników w modelu"
            ],
            "an integer (default: 4) specifying the number of equal groups": [
                "liczba całkowita (domyślnie: 4) określająca liczbę równych grup"
            ],
            "an integer (default: 5) specifying the number of extreme values": [
                "liczba całkowita (domyślnie: 5) określająca liczbę wartości skrajnych"
            ],
            "An uninspiring ANOVA data set": [
                "Niezbyt ciekawy zbiór danych do obliczania testu ANOVA"
            ],
            "Analyses bundled with jamovi": [
                "Analizy dołączone do jamovi"
            ],
            "ANCOVA": [
                "ANCOVA"
            ],
            "Anderson & Rubin": [
                "Anderson & Rubin"
            ],
            "Anderson's Iris Data": [
                "Zbiór danych Andersona (Irysy)"
            ],
            "ANOVA": [
                "ANOVA"
            ],
            "ANOVA test": [
                "ANOVA"
            ],
            "As there are no between subjects factors specified this assumption is always met.": [
                "Ponieważ nie ma czynników międzyobiektowych, to założenie jest zawsze spełnione."
            ],
            "Assume equal (Fisher's)": [
                "Załóż równość (test Fishera)"
            ],
            "Assumption Checks": [
                "Weryfikacja założeń"
            ],
            "Assumptions": [
                "Założenia"
            ],
            "At least one variable must have two levels": [
                "co najmniej jedna zmienna musi przyjmować dwa poziomy"
            ],
            "AUC": [
                "Pole pod krzywą (AUC)"
            ],
            "Autocorrelation": [
                "Autokorelacja"
            ],
            "Autocorrelation test": [
                "Test autokorelacji (D-W)"
            ],
            "Available for 2x2 tables only": [
                "dostępne wyłącznie dla tabel 2x2"
            ],
            "b parameter": [
                "Parametr b"
            ],
            "Bar Plot": [
                "Wykres słupkowy"
            ],
            "Bar plot": [
                "Wykres słupkowy"
            ],
            "Bar Plots": [
                "Wykresy słupkowe"
            ],
            "Bar Type": [
                "Typ słupków"
            ],
            "Bartlett": [
                "Bartlett"
            ],
            "Bartlett's Test of Sphericity": [
                "Test sferyczności Bartletta"
            ],
            "Bartlett's test of sphericity": [
                "Test sferyczności Bartletta"
            ],
            "Based on eigenvalue": [
                "W oparciu o wartość własną"
            ],
            "Based on parallel analysis": [
                "W oparciu o analizę równoległą"
            ],
            "Bayes factor": [
                "Współczynnik Bayesa"
            ],
            "Bayes factor₁₀": [
                "Współczynnik Bayesa₁₀"
            ],
            "Bayesian Statistics": [
                "Statystyki bayesowskie"
            ],
            "beta 'a' parameter": [
                "parametr beta 'a'"
            ],
            "beta 'b' parameter": [
                "parametr beta 'b'"
            ],
            "Between Subject Factors": [
                "Czynniki międzyobiektowe"
            ],
            "Between Subjects Components": [
                "Czynniki międzyobiektowe"
            ],
            "Between Subjects Effects": [
                "Efekty międzyobiektowe"
            ],
            "BIC": [
                "BIC"
            ],
            "Big 5 (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)": [
                "Wielka Piątka (Dolan, Oort, Stoel & Wicherts, 2009)"
            ],
            "Binomial": [
                "Dwumianowa"
            ],
            "Binomial Logistic Regression": [
                "Dwumianowa regresja logistyczna"
            ],
            "Binomial Test": [
                "Test dwumianowy"
            ],
            "Binomial test": [
                "Test dwumianowy"
            ],
            "Block {0}": [
                "Blok {0}"
            ],
            "Block 1": [
                "Blok 1"
            ],
            "Blocks": [
                "Bloki"
            ],
            "Bonferroni": [
                "Test Bonferroniego"
            ],
            "Box plot": [
                "Wykres skrzynkowy"
            ],
            "Box Plots": [
                "Wykresy pudełkowe"
            ],
            "Box-Tidwell test": [
                "Test Boxa-Tidwella"
            ],
            "Box-Tidwell Test for Linearity of the Logit": [
                "Test Boxa-Tidwella na liniowości logitu"
            ],
            "Box's Homogeneity of Covariance Matrices Test": [
                "Test jednorodności macierzy kowariancji Boxa"
            ],
            "Box's M test": [
                "Test M Boxa"
            ],
            "Box's M test for homogeneity of covariance matrices": [
                "Test M Boxa jednorodności macierzy kowariancji"
            ],
            "Bugs (Ryan, Wilde & Crist, 2013)": [
                "Błędy (Ryan, Wilde i Crist, 2013)"
            ],
            "Cells": [
                "Komórki"
            ],
            "Central Tendency": [
                "Tendencja centralna"
            ],
            "CFI": [
                "CFI"
            ],
            "Chi-Square Quantiles": [
                "Kwantyle Chi-kwadrat"
            ],
            "CI Lower": [
                "Dolny PU"
            ],
            "CI Upper": [
                "Górny PU"
            ],
            "Classification Table": [
                "Tabela klasyfikacji"
            ],
            "Classification table": [
                "Tabela klasyfikacji"
            ],
            "Classification Table – {dep}": [
                "Tabela klasyfikacji – {dep}"
            ],
            "Cohen's d": [
                "d Cohena"
            ],
            "Collinearity Statistics": [
                "Statystyki współliniowości"
            ],
            "Collinearity statistics": [
                "Statystyki współliniowości"
            ],
            "Column": [
                "Kolumna"
            ],
            "Column variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Zmienna w kolumnie '{var}' zawiera mniej niż 2 poziomy"
            ],
            "Columns": [
                "Kolumny"
            ],
            "columns": [
                "kolumny"
            ],
            "Columns compared": [
                "Porównywane kolumny"
            ],
            "Comparative Measures": [
                "Miary porównawcze"
            ],
            "Comparative Measures (2x2 only)": [
                "Miary porównawcze (tylko dla 2x2)"
            ],
            "Compare": [
                "Porównaj"
            ],
            "Comparison": [
                "Porównanie"
            ],
            "Comparisons are based on estimated marginal means": [
                "Porównania są oparte na oszacowanych średnich brzegowych"
            ],
            "Component": [
                "Składowa"
            ],
            "Component correlations": [
                "Korelacje składowych"
            ],
            "Component Loadings": [
                "Ładunki składowych (czynnikowe)"
            ],
            "Component scores": [
                "Oceny czynnikowe"
            ],
            "Component Statistics": [
                "Statystyki dla składowych"
            ],
            "Component summary": [
                "Podsumowanie dla składowych"
            ],
            "component(s)": [
                "składowa(e)"
            ],
            "Components": [
                "Składowe"
            ],
            "components": [
                "składowe"
            ],
            "Confidence Interval": [
                "Przedział ufności"
            ],
            "Confidence interval": [
                "Przedział ufności"
            ],
            "Confidence interval for Mean": [
                "Przedział ufności dla średniej"
            ],
            "Confidence interval width": [
                "Szerokość przedziału ufności"
            ],
            "Confidence Intervals": [
                "Przedziały ufności"
            ],
            "Confidence intervals": [
                "Przedziały ufności"
            ],
            "Confidence level": [
                "Poziom ufności"
            ],
            "Confirmatory Factor Analysis": [
                "Konfirmacyjna analiza czynnikowa (CFA)"
            ],
            "Constraints": [
                "Ograniczenia"
            ],
            "Contingency coefficient": [
                "Współczynnik kontyngencji (C)"
            ],
            "Contingency Tables": [
                "Tabele krzyżowe"
            ],
            "Contrasts": [
                "Kontrasty"
            ],
            "Contrasts - $key": [
                "Kontrasty - $key"
            ],
            "Control Variables": [
                "Zmienne kontrolowane"
            ],
            "Control variables": [
                "Zmienne kontrolowane"
            ],
            "controlling for {items}": [
                "kontrolowane dla {items}"
            ],
            "Cook's Distance": [
                "Odległość Cooka"
            ],
            "Cook's distance": [
                "Odległość Cooka"
            ],
            "Correction": [
                "Poprawka"
            ],
            "Corrections": [
                "Poprawki"
            ],
            "Correlated": [
                "Skorelowane"
            ],
            "Correlated negatively": [
                "Skorelowane ujemnie"
            ],
            "Correlated positively": [
                "Skorelowane dodatnio"
            ],
            "Correlation": [
                "Korelacja"
            ],
            "Correlation Coefficients": [
                "Współczynniki korelacji"
            ],
            "Correlation Heatmap": [
                "Mapa cieplna dla korelacji"
            ],
            "Correlation heatmap": [
                "Mapa cieplna dla korelacji"
            ],
            "Correlation matrices are a way to examine linear relationships between\ntwo or more continuous variables.": [
                "Macierze korelacji służą do badania liniowych zależności pomiędzy\ndwiema lub więcej zmiennymi ciągłymi."
            ],
            "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.": [
                "Macierze korelacji służą do badania liniowych zależności pomiędzy\ndwiema lub więcej zmiennymi ciągłymi.\n\nDla każdej pary zmiennych wartość współczynnika r Pearsona wskazuje siłę\ni kierunek związku pomiędzy tymi dwiema zmiennymi.\nWartość powyżej zera wskazuje na dodatni związek (wyższe wartości jednej zmiennej\nprzewidują wyższe wartości drugiej zmiennej). Ujemna wartość wskazuje na\nujemny związek (wyższe wartości jednej zmiennej przewidują niższe wartości drugiej zmiennej).\nWartość zero wskazuje na brak związku pomiędzy zmiennymi.\n\nMówiąc precyzyjniej, analiza ta umożliwia zweryfikowanie hipotezy zerowej,\nwskazującej na brak związku pomiędzy zmiennymi i obliczyć prawdopodobieństwo testowe (p).\nNiska wartość p sugeruje, że współczynnik korelacji jest niezerowy i że istnieje liniowa\n(lub bardziej złożona) zależność między dwiema zmiennymi."
            ],
            "Correlation Matrix": [
                "Macierz korelacji"
            ],
            "Correlation matrix": [
                "Macierz korelacji"
            ],
            "Correlation Type": [
                "Typ korelacji"
            ],
            "Correlation type": [
                "Typ korelacji"
            ],
            "Count": [
                "Liczebność"
            ],
            "Counts": [
                "Liczebności"
            ],
            "Counts (optional)": [
                "Liczebności (opcjonalne)"
            ],
            "Counts may not be infinite": [
                "Liczebności nie mogą być nieskończone"
            ],
            "Counts may not be negative": [
                "Liczebności nie mogą być ujemne"
            ],
            "Counts must be non-negative and finite": [
                "Liczebności muszą być nieujemne i skończone"
            ],
            "Covariates": [
                "Współzmienne"
            ],
            "Cox & Snell's R²": [
                "R² Coxa i Snella"
            ],
            "Cramer's V": [
                "V Cramera"
            ],
            "Credible Interval": [
                "Przedział wiarygodności"
            ],
            "Credible intervals": [
                "Przedziały wiarygodności"
            ],
            "Cronbach's α": [
                "α Cronbacha"
            ],
            "Cronbach's α (if item is dropped)": [
                "α Cronbacha (bez danej pozycji)"
            ],
            "cubic": [
                "sześcienny"
            ],
            "Cumulative %": [
                "% skumulowany"
            ],
            "Cut point values": [
                "Wartości punktów odcięcia"
            ],
            "Cut points for": [
                "Podziel na"
            ],
            "Cut-Off": [
                "Wartości graniczne"
            ],
            "Cut-Off Plot": [
                "Wykres wartości"
            ],
            "Cut-off plot": [
                "Wykres wartości"
            ],
            "Cut-off value": [
                "Wartość graniczna"
            ],
            "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1st survey    Approve    Disapprove    Total\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Disapprove         86           570      656\n#    Total             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  McNemar Test\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                Value    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² continuity correction     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Counts`) from the\n# formula if each row represents a single observation:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)": [
                "dat <- data.frame(\n    `1st survey` = c('Approve', 'Approve', 'Disapprove', 'Disapprove'),\n    `2nd survey` = c('Approve', 'Disapprove', 'Approve', 'Disapprove'),\n    `Counts` = c(794, 150, 86, 570),\n    check.names=FALSE)\n\ncontTablesPaired(formula = Counts ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)\n\n#\n#  TABELE KRZYŻOWE DLA PRÓB ZALEŻNYCH\n#\n#  Tabele KRZYŻOWE\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    1szy kwestionariusz    Approve    Disapprove    Całość\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Approve           794           150      944\n#    Dispprove         86           570      656\n#    Całość             880           720     1600\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Test McNemara\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#                                wartość    df    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    χ²                           17.4     1    < .001\n#    χ² poprawka na ciągłość     16.8     1    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n\n\n# Alternatywnie, pomiń lewą część formuły (`Counts`),\n# jeżeli każdy rząd reprezentuje pojedynczą obserwację:\n\ncontTablesPaired(formula = ~ `1st survey`:`2nd survey`, data = dat)"
            ],
            "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  PROPORTION TEST (2 OUTCOMES)\n#\n#  Binomial Test\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Level    Count    Total    Proportion    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Hₐ is proportion ≠ 0.5\n#": [
                "dat <- data.frame(x=c(8, 15))\n\npropTest2(dat, vars = x, areCounts = TRUE)\n\n#\n#  TESTY DLA PROPORCJI (DWIE WARTOŚCI)\n#\n#  Test dwumianowy\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#         Poziom    Liczebność    Całość    Proporcja    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    x    1            8       23         0.348    0.210\n#         2           15       23         0.652    0.210\n#  ───────────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Hₐ jest proporcją ≠ 0.5\n#"
            ],
            "Data": [
                "Dane"
            ],
            "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Factor     Indicator    Estimate    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FACTOR ESTIMATES\n#\n#  Factor Covariances\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Estimate    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ fixed parameter\n#\n#\n#  MODEL FIT\n#\n#  Test for Exact Fit\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Lower     Upper\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data <- lavaan::HolzingerSwineford1939\n\njmv::cfa(\n    data = data,\n    factors = list(\n        list(label=\"Visual\", vars=c(\"x1\", \"x2\", \"x3\")),\n        list(label=\"Textual\", vars=c(\"x4\", \"x5\", \"x6\")),\n        list(label=\"Speed\", vars=c(\"x7\", \"x8\", \"x9\"))),\n    resCov = NULL)\n\n#\n#  KONFIRMACYJNA ANALIZA CZYNNIKOWA (CFA)\n#\n#  Ładunki czynnikowe\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Czynnik     Wskaźnik    Oszacowanie    SE        Z        p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     x1              0.900    0.0832    10.81    < .001\n#               x2              0.498    0.0808     6.16    < .001\n#               x3              0.656    0.0776     8.46    < .001\n#    Textual    x4              0.990    0.0567    17.46    < .001\n#               x5              1.102    0.0626    17.60    < .001\n#               x6              0.917    0.0538    17.05    < .001\n#    Speed      x7              0.619    0.0743     8.34    < .001\n#               x8              0.731    0.0755     9.68    < .001\n#               x9              0.670    0.0775     8.64    < .001\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  OSZACOWANIA\n#\n#  Współzmienne\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                          Oszacowanie    SE        Z       p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Visual     Visual      1.000 ᵃ\n#               Textual     0.459      0.0635    7.22    < .001\n#               Speed       0.471      0.0862    5.46    < .001\n#    Textual    Textual     1.000 ᵃ\n#               Speed       0.283      0.0715    3.96    < .001\n#    Speed      Speed       1.000 ᵃ\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    ᵃ parametr stały\n#\n#\n#  MIARY DOPASOWANIA MODEL\n#\n#  Test dokładnego dopasowania\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    85.3    24    < .001\n#  ────────────────────────\n#\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    CFI      TLI      RMSEA     Dolna granica    Górna granica\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#    0.931    0.896    0.0921    0.0714    0.114\n#  ───────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Data Reduction": [
                "Redukcja danych"
            ],
            "Data set is currently unweighted": [
                "Zbiór danych jest nieważony"
            ],
            "Data Summary": [
                "Podsumowanie"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  BINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Estimates represent the log odds of \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            low = factor(birthwt$low),\n            age = birthwt$age,\n            bwt = birthwt$bwt)\n\nlogRegBin(data = dat, dep = low,\n          covs = vars(age, bwt),\n          blocks = list(list(\"age\", \"bwt\")),\n          refLevels = list(list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n# DWUMIANOWA REGRESJA LOGISTYCZNA\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Odchylenie    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1     4.97e-7    6.00     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Wyniki dla poszczególnych modeli\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Współczynniki modelu\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predyktor    Oszacowanie      SE          Z           p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Wyraz wolny    2974.73225    218237.2      0.0136    0.989\n#    age            -0.00653       482.7    -1.35e-5    1.000\n#    bwt            -1.18532        87.0     -0.0136    0.989\n#  ────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Oszacowania reprezentują logarytm szans dla \"low = 1\"\n#    vs. \"low = 0\"\n#\n#"
            ],
            "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  MULTINOMIAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predictor    Estimate    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Intercept      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Intercept      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('birthwt', package='MASS')\n\ndat <- data.frame(\n            race = factor(birthwt$race),\n            age = birthwt$age,\n            low = factor(birthwt$low))\n\nlogRegMulti(data = dat, dep = race,\n            covs = age, factors = low,\n            blocks = list(list(\"age\", \"low\")),\n            refLevels = list(\n                list(var=\"race\", ref=\"1\"),\n                list(var=\"low\", ref=\"0\")))\n\n#\n#  WIELOMIANOWA REGRESJA LOGISTYCZNA\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ──────────────────────────────────────\n#    Model   Odchylenie    AIC    R²-McF\n#  ──────────────────────────────────────\n#        1         360    372    0.0333\n#  ──────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Wyniki dla poszczególnych modeli\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Współczynniki modelu\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    race     Predyktor    Oszacowanie    SE        Z         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#    2 - 1    Wyraz wolny      0.8155    1.1186     0.729    0.466\n#             age           -0.1038    0.0487    -2.131    0.033\n#             low:\n#             1 – 0          0.7527    0.4700     1.601    0.109\n#    3 - 1    Wyraz wolny      1.0123    0.7798     1.298    0.194\n#             age           -0.0663    0.0324    -2.047    0.041\n#             low:\n#             1 – 0          0.5677    0.3522     1.612    0.107\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA\n#\n#  Within Subjects Effects\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Sum of Squares    df    Mean Square    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Residual                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#\n#\n#\n#  Between Subjects Effects\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Sum of Squares    df    Mean Square    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Residual               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. Type 3 Sums of Squares\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRM(\n    data = bugs,\n    rm = list(\n        list(\n            label = 'Frightening',\n            levels = c('Low', 'High'))),\n    rmCells = list(\n        list(\n            measure = 'LDLF',\n            cell = 'Low'),\n        list(\n            measure = 'LDHF',\n            cell = 'High')),\n    rmTerms = list(\n        'Frightening'))\n\n#\n#  ANOVA dla powtórzonych pomiarów\n#\n#  Efekty wewnątrzobiektowe\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                  Suma kwadratów    df    Średni kwadrat    F       p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Frightening              126     1         126.11    44.2    < .001\n#    Reszta                 257    90           2.85\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Suma of kwadratów typu III \n#\n#\n#\n#  Efekty międzyobiektowe\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                Suma kwadratów    df    Średni kwadrat    F    p\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Reszta               954    90           10.6\n#  ─────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Suma of kwadratów typu III\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  REPEATED MEASURES ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Friedman\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nanovaRMNP(bugs, measures = vars(LDLF, LDHF, HDLF, HDHF))\n\n#\n#  ANOVA dla powtórzonych pomiarów (NIEPARAMETRYCZNA)\n#\n#  test Friedmana\n#  ────────────────────────\n#    χ²      df    p\n#  ────────────────────────\n#    55.8     3    < .001\n#  ────────────────────────\n#"
            ],
            "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  PAIRED SAMPLES T-TEST\n#\n#  Paired Samples T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    Student's t        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('bugs', package = 'jmv')\n\nttestPS(bugs, pairs = list(\n        list(i1 = 'LDLF', i2 = 'LDHF')))\n\n#\n#  TEST T DLA DANYCH ZALEŻNYCH\n#\n#  Test t dla danych zależnych\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                   statystyka    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    LDLF    LDHF    t Studenta        -6.65    90.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  CONTINGENCY TABLES\n#\n#  Contingency Tables\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Hair     Brown    Blue    Hazel    Green    Total\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Total      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Tests\n#  ───────────────────────────────\n#          Value    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Alternatively, omit the left of the formula (`Freq`) if each row\n# represents a single observation:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\ncontTables(formula = Freq ~ Hair:Eye, dat)\n\n#\n#  TABELE KRZYŻOWE\n#\n#  Tabele krzyżowe\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Włosy     Brown    Blue    Hazel    Green    Całość\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#    Black       68      20       15        5      108\n#    Brown      119      84       54       29      286\n#    Red         26      17       14       14       71\n#    Blond        7      94       10       16      127\n#    Całość      220     215       93       64      592\n#  ─────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Testy χ²\n#  ───────────────────────────────\n#          Wartość    df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    χ²      138     9    < .001\n#    N       592\n#  ───────────────────────────────\n#\n\n# Możesz pominąć lewy fragment formuły (`Freq`) jeżeli każdy wiersz\n# reprezentuje pojedynczą obserwację:\n\ncontTables(formula = ~ Hair:Eye, dat)"
            ],
            "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  PROPORTION TEST (N OUTCOMES)\n#\n#  Proportions\n#  ────────────────────────────────\n#    Level    Count    Proportion\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  χ² Goodness of Fit\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#": [
                "data('HairEyeColor')\ndat <- as.data.frame(HairEyeColor)\n\npropTestN(formula = Freq ~ Eye, data = dat, ratio = c(1,1,1,1))\n\n#\n#  TEST PROPORCJI (N WYNIKÓW)\n#\n#  Proporcje\n#  ────────────────────────────────\n#    Poziom    Liczebność    Proporcja\n#  ────────────────────────────────\n#    Brown      220         0.372\n#    Blue       215         0.363\n#    Hazel       93         0.157\n#    Green       64         0.108\n#  ────────────────────────────────\n#\n#\n#  Test χ² dobroci dopasowania\n#  ───────────────────────\n#    χ²     df    p\n#  ───────────────────────\n#    133     3    < .001\n#  ───────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS\n#\n#  Factor Loadings\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Note. 'oblimin' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\nefa(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  EKSPLORACYJNA ANALIZA CZYNNIKOWA\n#\n#  ŁADUNKI CZYNNIKOWE\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#                    1        2        Swoistość\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length    0.993                0.10181\n#    Sepal.Width              0.725       0.42199\n#    Petal.Length    0.933                0.00483\n#    Petal.Width     0.897                0.07088\n#  ────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Użyto rotacji 'oblimin'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Multivariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Pillai's Trace          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Wilks' Lambda         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Hotelling's Trace       32.5     581      8    286    < .001\n#               Roy's Largest Root      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Univariate Tests\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Dependent Variable    Sum of Squares    df     Mean Square    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nmancova(data = iris,\n    deps = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width),\n    factors = Species)\n\n#\n#  MANCOVA\n#\n#  Testy wielowymiarowe\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                                     value     F       df1    df2    p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species    Ślad Pillai          1.19    53.5      8    290    < .001\n#               Lambda Wilksa         0.0234     199      8    288    < .001\n#               Ślad Hotellinga       32.5     581      8    286    < .001\n#               Największy pierwiastek Roya      32.2    1167      4    145    < .001\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Testy jednowymiarowe\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Zmienna zależna    Suma kwadratów    df     Średni kwadrat    F         p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Species      Sepal.Length                   63.21      2        31.6061     119.3    < .001\n#                 Sepal.Width                    11.34      2         5.6725      49.2    < .001\n#                 Petal.Length                  437.10      2       218.5514    1180.2    < .001\n#                 Petal.Width                    80.41      2        40.2067     960.0    < .001\n#    Residuals    Sepal.Length                   38.96    147         0.2650\n#                 Sepal.Width                    16.96    147         0.1154\n#                 Petal.Length                   27.22    147         0.1852\n#                 Petal.Width                     6.16    147         0.0419\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS\n#\n#  Component Loadings\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Uniqueness\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Note. 'varimax' rotation was used\n#": [
                "data('iris')\n\npca(iris, vars = vars(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width))\n\n#\n#  ANALIZA GŁÓWNYCH SKŁADOWYCH\n#\n#  Ładunki składowych (czynnikowe)\n#  ────────────────────────────────────────\n#                    1         Swoistość\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Sepal.Length     0.890        0.2076\n#    Sepal.Width     -0.460        0.7883\n#    Petal.Length     0.992        0.0168\n#    Petal.Width      0.965        0.0688\n#  ────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Użyto rotacji 'varimax'\n#"
            ],
            "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  RELIABILITY ANALYSIS\n#\n#  Scale Reliability Statistics\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             Cronbach's α    McDonald's ω\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    scale           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('iris')\n\nreliability(iris, vars = c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width'),\n            omegaScale = TRUE)\n\n#\n#  ANALIZY RZETELNOŚCI\n#\n#  Statystyki rzetelności skali\n#  ─────────────────────────────────────────\n#             α Cronbacha    ω McDonalda\n#  ─────────────────────────────────────────\n#    skala           0.708           0.848\n#  ─────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  CORRELATION MATRIX\n#\n#  Correlation Matrix\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p-value            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     Pearson's r                  —     0.902     0.832\n#            p-value                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    Pearson's r                            —     0.791\n#            p-value                                —    < .001\n#\n#    hp      Pearson's r                                      —\n#            p-value                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrMatrix(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp, hp))\n\n#\n#  MACIERZ KORELACJI\n#\n#  Macierz korelacji\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg      cyl       disp      hp\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r Pearsona        —    -0.852    -0.848    -0.776\n#            p            —    < .001    < .001    < .001\n#\n#    cyl     r Pearsona                  —     0.902     0.832\n#            p                      —    < .001    < .001\n#\n#    disp    r Pearsona                            —     0.791\n#            p                                —    < .001\n#\n#    hp      r Pearsona                                      —\n#            p                                          —\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  PARTIAL CORRELATION\n#\n#  Partial Correlation\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     Pearson's r         —\n#            p-value             —\n#\n#    cyl     Pearson's r    -0.590         —\n#            p-value        < .001         —\n#\n#    disp    Pearson's r    -0.606     0.719        —\n#            p-value        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Note. controlling for 'hp'\n#": [
                "data('mtcars')\n\ncorrPart(mtcars, vars = vars(mpg, cyl, disp), controls = vars(hp))\n\n#\n#  KORELACJA CZĄSTKOWA\n#\n#  Korelacja cząstkowa\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                           mpg       cyl       disp\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    mpg     r Pearsona         —\n#            p             —\n#\n#    cyl     r Pearsona    -0.590         —\n#            p        < .001         —\n#\n#    disp    r Pearsona    -0.606     0.719        —\n#            p        < .001    < .001        —\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Uwaga. Zmienna kontrolowana to 'hp'\n#"
            ],
            "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  LOG-LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor          Estimate     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "data('mtcars')\n\ntab <- table('gear'=mtcars$gear, 'cyl'=mtcars$cyl)\ndat <- as.data.frame(tab)\n\nlogLinear(data = dat, factors = vars(gear, cyl),  counts = Freq,\n          blocks = list(list(\"gear\", \"cyl\", c(\"gear\", \"cyl\"))),\n          refLevels = list(\n              list(var=\"gear\", ref=\"3\"),\n              list(var=\"cyl\", ref=\"4\")))\n\n#\n#  ANALIZA LOG-LINIOWA\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Odchylenie    AIC     R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1    4.12e-10    41.4     1.000\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  Wyniki dla poszczególnych modeli\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Współczynniki modelu\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predyktor          Oszacowanie     SE          Z            p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    Wyraz wolny          -4.71e-16        1.00    -4.71e-16    1.000\n#    gear:\n#    4 – 3                  2.079        1.06        1.961    0.050\n#    5 – 3                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    cyl:\n#    6 – 4                  0.693        1.22        0.566    0.571\n#    8 – 4                  2.485        1.04        2.387    0.017\n#    gear:cyl:\n#    (4 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.37       -1.012    0.311\n#    (5 – 3):(6 – 4)       -1.386        1.73       -0.800    0.423\n#    (4 – 3):(8 – 4)      -26.867    42247.17    -6.36e -4    0.999\n#    (5 – 3):(8 – 4)       -2.485        1.44       -1.722    0.085\n#  ──────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# frequency tables can be provided for factors\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  DESCRIPTIVES\n#\n#  Descriptives\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Missing       0       0       0       0\n#    Mean       20.1    6.19     231    3.69\n#    Median     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maximum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  FREQUENCIES\n#\n#  Frequencies of gear\n#  ────────────────────\n#    Levels    Counts\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# spliting by a variable\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# providing histograms\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# splitting by multiple variables\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)": [
                "data('mtcars')\ndat <- mtcars\n\n# tabele częstości mogą zostać utworzone dla czynników\ndat$gear <- as.factor(dat$gear)\n\ndescriptives(dat, vars = vars(mpg, cyl, disp, gear), freq = TRUE)\n\n#\n#  STATYSTYKI OPISOWE\n#\n#  Statystyki opisowe\n#  ───────────────────────────────────────────\n#               mpg     cyl     disp    gear\n#  ───────────────────────────────────────────\n#    N            32      32      32      32\n#    Braki danych       0       0       0       0\n#    Średnia       20.1    6.19     231    3.69\n#    Mediana     19.2    6.00     196    4.00\n#    Minimum    10.4    4.00    71.1       3\n#    Maksimum    33.9    8.00     472       5\n#  ───────────────────────────────────────────\n#\n#\n#  CZĘSTOŚCI\n#\n#  Częstości dla gear\n#  ────────────────────\n#    Poziomy    Liczebności\n#  ────────────────────\n#    3             15\n#    4             12\n#    5              5\n#  ────────────────────\n#\n\n# podział na grupy wg zmiennej\ndescriptives(formula = disp + mpg ~ cyl, dat,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# utworzenie histogramów\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl, dat, hist=T,\n    median=F, min=F, max=F, n=F, missing=F)\n\n# podział na grupy wg kilku zmiennych\ndescriptives(formula = mpg ~ cyl:gear, dat,\n    median=F, min=F, max=F, missing=F)"
            ],
            "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  LINEAR REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Intercept      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('Prestige', package='carData')\n\nlinReg(data = Prestige, dep = income,\n       covs = vars(education, prestige, women),\n       blocks = list(list('education', 'prestige', 'women')))\n\n#\n#  REGRESJA LINIOWA\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ───────────────────────────\n#    Model    R        R²\n#  ───────────────────────────\n#        1    0.802    0.643\n#  ───────────────────────────\n#\n#\n#  Wyniki dla poszczególnych modeli\n#\n#  MODEL 1\n#\n#\n#  Współczynniki modelu\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Predyktor    Oszacowanie    SE         t         p\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#    Wyraz wolny      -253.8    1086.16    -0.234     0.816\n#    women           -50.9       8.56    -5.948    < .001\n#    prestige        141.4      29.91     4.729    < .001\n#    education       177.2     187.63     0.944     0.347\n#  ────────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Residuals              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)": [
                "data('ToothGrowth')\n\nancova(formula = len ~ supp + dose, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANCOVA\n#\n#  ANCOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Suma kwadratów    df    Średni kwadrat    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    supp                    205     1          205.4     11.4     0.001\n#    dose                   2224     1         2224.3    124.0    < .001\n#    Reszty              1023    57           17.9\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nancova(\n    formula = len ~ supp + dose,\n    data = ToothGrowth,\n    postHoc = ~ supp,\n    emMeans = ~ supp)"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Sum of Squares    df    Mean Square    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Residuals               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means": [
                "data('ToothGrowth')\n\nANOVA(formula = len ~ dose * supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  ANOVA\n#\n#  ANOVA\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#                 Suma kwadratów    df    Średni kwadrat    F        p\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#    dose                   2426     2         1213.2    92.00    < .001\n#    supp                    205     1          205.4    15.57    < .001\n#    dose:supp               108     2           54.2     4.11     0.022\n#    Reszty               712    54           13.2\n#  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────\n#\n\nANOVA(\n    formula = len ~ dose * supp,\n    data = ToothGrowth,\n    emMeans = ~ supp + dose:supp, # est. marginal means for supp and dose:supp\n    emmPlots = TRUE,              # produce plots of those marginal means\n    emmTables = TRUE)             # produce tables of those marginal means"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA (NON-PARAMETRIC)\n#\n#  Kruskal-Wallis\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nanovaNP(formula = len ~ dose, data=ToothGrowth)\n\n#\n#  JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA (NIEPARAMETRYCZNA)\n#\n#  Test Kruskala-Wallisa\n#  ───────────────────────────────\n#           χ²      df    p\n#  ───────────────────────────────\n#    len    40.7     2    < .001\n#  ───────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#  INDEPENDENT SAMPLES T-TEST\n#\n#  Independent Samples T-Test\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statistic    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    Student's t         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestIS(formula = len ~ supp, data = ToothGrowth)\n\n#\n#   TEST T DLA PRÓB NIEZALEŻNYCH\n#\n#  Test t dla prób niezależnych\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#                          statystyka    df      p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    len    t Studenta         1.92    58.0    0.060\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  ONE SAMPLE T-TEST\n#\n#  One Sample T-Test\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statistic    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     Student's t         19.1    59.0    < .001\n#    dose    Student's t         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\n\nttestOneS(ToothGrowth, vars = vars(len, dose))\n\n#\n#  TEST T DLA JEDNEJ PRÓBY\n#\n#  Test t dla jednej próby\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#                           statystyka    df      p\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#    len     t Studenta         19.1    59.0    < .001\n#    dose    t Studenta         14.4    59.0    < .001\n#  ──────────────────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  ONE-WAY ANOVA\n#\n#  One-Way ANOVA (Welch's)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#": [
                "data('ToothGrowth')\ndat <- ToothGrowth\ndat$dose <- factor(dat$dose)\n\nanovaOneW(formula = len ~ dose, data = dat)\n\n#\n#  JEDNOCZYNNIKOWA ANOVA\n#\n#  Jednoczynnikowa ANOVA (test Welcha)\n#  ────────────────────────────────────────\n#           F       df1    df2     p\n#  ────────────────────────────────────────\n#    len    68.4      2    37.7    < .001\n#  ────────────────────────────────────────\n#"
            ],
            "Densities for variables": [
                "Gęstości dla zmiennych"
            ],
            "Density": [
                "Gęstość"
            ],
            "Dependent": [
                "Zależna"
            ],
            "Dependent Variable": [
                "Zmienna zależna"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains infinite values": [
                "Zmienna zależna \"{dep}\" zawiera wartości nieskończone"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Zmienna zależna '{dep}' nie zawiera danych (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' contains only one unique value (after removing rows with missing values)": [
                "Zmienna zależna '{dep}' zawiera tylko jedną unikalną wartość (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "Dependent variable '{dep}' must be continuous": [
                "Zmienna zależna '{dep}' musi być zmienną ciągłą"
            ],
            "Dependent Variable Label": [
                "Etykieta zmiennej zależnej"
            ],
            "Dependent Variables": [
                "Zmienne zależne"
            ],
            "Dependent variables are very highly correlated": [
                "Zmienne zależne są bardzo silnie skorelowane"
            ],
            "deprecated": [
                "przestarzałe"
            ],
            "Descriptive Plot": [
                "Wykres opisowy"
            ],
            "Descriptive plot": [
                "Wykres opisowy"
            ],
            "Descriptives": [
                "Statystyki opisowe"
            ],
            "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.": [
                "Statystyki opisowe to zbiór statystyk podsumowujących zmienne. Zawarte są tutaj także wizualizacje pozwalające oceniać kształt rozkładu danych. Przed przystąpieniem do dalszych analiz statystycznych warto dokonać eksploracji danych przy pomocy tych narzędzi."
            ],
            "descriptives plot": [
                "wykres opisowy"
            ],
            "Descriptives Plots": [
                "Wykresy opisowe"
            ],
            "Descriptives plots": [
                "Wykresy opisowe"
            ],
            "Descriptives Table": [
                "Tabela statystyk opisowych"
            ],
            "Descriptives table": [
                "Tabela statystyk opisowych"
            ],
            "Deviance": [
                "Odchylenie"
            ],
            "Deviation": [
                "Odchylenie"
            ],
            "df": [
                "df"
            ],
            "df1": [
                "df1"
            ],
            "df2": [
                "df2"
            ],
            "Difference": [
                "Różnica"
            ],
            "Difference in 2 proportions": [
                "Różnica w dwóch proporcjach"
            ],
            "Difference in proportions": [
                "Różnica w proporcjach"
            ],
            "Dispersion": [
                "Miary rozproszenia"
            ],
            "Distribution": [
                "Miary rozkładu"
            ],
            "Don't assume equal (Welch's)": [
                "Nie zakładaj równości (test Welcha)"
            ],
            "drag variable here": [
                "przeciągnij zmienną tutaj"
            ],
            "drag variables here": [
                "przeciągnij zmienne tutaj"
            ],
            "DSCF pairwise comparisons": [
                "Porównanie parami metodą DSCF"
            ],
            "Durbin–Watson Test for Autocorrelation": [
                "Test Durbina-Watsona"
            ],
            "DW Statistic": [
                "Statystyka D-W"
            ],
            "Dwass-Steel-Critchlow-Fligner pairwise comparisons": [
                "Porównanie parami metodą DSCF"
            ],
            "Effect Size": [
                "Wielkość efektu"
            ],
            "Effect size": [
                "Wielkość efektu"
            ],
            "Eigenvalue": [
                "Wartość własna"
            ],
            "Eigenvalues": [
                "Wartości własne"
            ],
            "Eigenvalues greater than": [
                "Wartości własne większe niż"
            ],
            "Empty cells in between subject design: at least one combination of between subject factor levels has 0 observations": [
                "Puste komórki w planie międzyobiektowym: co najmniej jedna kombinacja poziomów czynników międzyobiektowych nie zawiera obserwacji"
            ],
            "Equal cell weights": [
                "Równe wagi komórek"
            ],
            "equal groups": [
                "równe grupy"
            ],
            "error %": [
                "błąd %"
            ],
            "Error bars": [
                "Słupki błędów"
            ],
            "Estimate": [
                "Oszacowanie"
            ],
            "Estimate (Log Odds Ratio)": [
                "Oszacowanie (logarytm ilorazu szans)"
            ],
            "Estimate (Log Rate Ratio)": [
                "Oszacowanie (logarytm wskaźnika proporcji)"
            ],
            "Estimated Marginal Means": [
                "Oszacowane średnie brzegowe"
            ],
            "Estimated Marginal Means - {term}": [
                "Oszacowane średnie brzegowe - {term}"
            ],
            "Estimates": [
                "Oszacowania"
            ],
            "Estimates represent the log odds of …": [
                "Oszacowania reprezentują logarytm szans"
            ],
            "Estimates represent the log odds of \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\"": [
                "Oszacowania reprezentują logarytm szans \"{dep} = {level1}\" vs. \"{dep} = {level2}\""
            ],
            "Estimation method": [
                "Metoda estymacji"
            ],
            "Exclude cases analysis by analysis": [
                "Sprawdzaj dla każdej analizy oddzielnie"
            ],
            "Exclude cases listwise": [
                "Wyklucz obserwacje ze wszystkich analiz"
            ],
            "Excluded": [
                "Wykluczone"
            ],
            "Expected": [
                "Oczekiwane"
            ],
            "Expected counts": [
                "Liczebność oczekiwana"
            ],
            "Expected Proportions": [
                "Proporcje oczekiwane"
            ],
            "Exploration": [
                "Eksploracja"
            ],
            "Exploratory Factor Analysis": [
                "Eksploracyjna analiza czynnikowa"
            ],
            "Extraction": [
                "Ekstrakcja"
            ],
            "Extreme values": [
                "Wartości skrajne"
            ],
            "Extreme Values": [
                "Wartości skrajne"
            ],
            "Extreme values of $key": [
                "Wartości skrajne $key"
            ],
            "F": [
                "F"
            ],
            "F test": [
                "Test F"
            ],
            "F-statistic could not be calculated": [
                "Statystyka F nie mogła zostać obliczona"
            ],
            "Factor": [
                "Czynnik"
            ],
            "Factor '{factor}' has less than two levels. Factors must have at least two levels": [
                "Czynnik '{factor}' ma mniej niż dwa poziomy. Czynniki muszą mieć co najmniej dwa poziomy"
            ],
            "Factor '{factor}' needs to have at least 2 levels": [
                "Czynnik '{factor}' musi mieć co najmniej 2 poziomy"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains no data (after removing rows with missing values)": [
                "Czynnik '{factorName}' nie zawiera żadnych danych (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains only a single level (after removing rows with missing values)": [
                "Czynnik '{factorName}' zawiera tylko jeden poziom (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "Factor '{factorName}' contains unused levels (after removing rows with missing values)": [
                "Czynnik '{factorName}' zawiera niewykorzystane poziomy (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "Factor {0}": [
                "Czynnik {0}"
            ],
            "Factor 1": [
                "Czynnik 1"
            ],
            "Factor correlations": [
                "Korelacje pomiędzy czynnikami"
            ],
            "Factor Covariances": [
                "Kowariancje pomiędzy czynnikami"
            ],
            "Factor covariances": [
                "Kowariancje pomiędzy czynnikami"
            ],
            "Factor Estimates": [
                "Oszacowania czynników"
            ],
            "Factor Intercepts": [
                "Wyrazy wolne czynników"
            ],
            "Factor intercepts": [
                "Wyrazy wolne czynników"
            ],
            "Factor Loadings": [
                "Ładunki czynnikowe"
            ],
            "Factor Loadings – Modification Indices": [
                "Ładunki czynnikowe - indeksy modyfikacyjne"
            ],
            "Factor scores": [
                "Oceny czynnikowe"
            ],
            "Factor Statistics": [
                "Statystyki czynników"
            ],
            "Factor summary": [
                "Podsumowanie czynników"
            ],
            "Factor variances = 1": [
                "Wariancje czynników = 1"
            ],
            "factor(s)": [
                "czynnik(i)"
            ],
            "Factors": [
                "Czynniki"
            ],
            "factors": [
                "czynniki"
            ],
            "Fisher's": [
                "test Fishera"
            ],
            "Fisher's exact test": [
                "Dokładny test Fishera"
            ],
            "Fit Measures": [
                "Miary dopasowania"
            ],
            "Fitted": [
                "Dopasowane"
            ],
            "Fixed Factors": [
                "Czynniki stałe"
            ],
            "Fixed number": [
                "Stała liczba"
            ],
            "fixed parameter": [
                "parametr stały"
            ],
            "Flag significant comparisons": [
                "Oznacz porównania istotne stat."
            ],
            "Flag significant correlations": [
                "Oznacz istotne korelacje"
            ],
            "flag significant correlations (p < .05) with symbols.": [
                "oznacz istotne korelacje (p < .05)."
            ],
            "flag significant post-hoc comparisons.": [
                "oznacz porównania post-hoc istotne stat."
            ],
            "Frequencies": [
                "Częstości"
            ],
            "Frequencies of $key": [
                "Częstości $key"
            ],
            "Frequency tables": [
                "Tabele częstości"
            ],
            "Friedman": [
                "Test Friedmana"
            ],
            "Full information maximum likelihood": [
                "FIML"
            ],
            "Games-Howell (unequal variances)": [
                "Test Gamesa-Howella (nierówne wariancje)"
            ],
            "Games-Howell Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test post-hoc Gamesa-Howella – {dep}"
            ],
            "Gamma": [
                "Gamma"
            ],
            "General Options": [
                "Opcje ogólne"
            ],
            "Generalised η²": [
                "Uogólnione η²"
            ],
            "Grand mean (simple coding)": [
                "Średnia ogólna (proste kodowanie)"
            ],
            "Greenhouse-Geisser": [
                "Statystyka Greenhouse'a-Geissera"
            ],
            "Greenhouse-Geisser ε": [
                "ε Greenhouse'a-Geissera"
            ],
            "Group": [
                "Grupa"
            ],
            "Group 1": [
                "Grupa 1"
            ],
            "Group 1 < Group 2": [
                "Grupa 1 < Grupa 2"
            ],
            "Group 1 ≠ Group 2": [
                "Grupa 1 ≠ Grupa 2"
            ],
            "Group 1 > Group 2": [
                "Grupa 1 > Grupa 2"
            ],
            "Group 2": [
                "Grupa 2"
            ],
            "Group Descriptives": [
                "Statystyki opisowe dla grup"
            ],
            "Group Summary": [
                "Podsumowanie grup"
            ],
            "Group summary": [
                "Podsumowanie grup"
            ],
            "Grouping Variable": [
                "Zmienna grupująca"
            ],
            "Grouping variable '{a}' has less than 2 levels after missing values are excluded": [
                "Po wykluczeniu braków danych zmienna grupująca '{a}' ma mniej niż 2 poziomy"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must have exactly 2 levels": [
                "Zmienna grupująca '{a}' musi mieć dokładnie 2 poziomy"
            ],
            "Grouping variable '{a}' must not also be a dependent variable": [
                "Zmienna grupująca '{a}' nie może być równocześnie zmienną zależną"
            ],
            "Hₐ is negative correlation": [
                "Hₐ: zmienne są skorelowane ujemnie"
            ],
            "Hₐ is positive correlation": [
                "Hₐ: zmienne są skorelowane dodatnio"
            ],
            "Hₐ is proportion {direction} {testValue}": [
                "Hₐ jest proporcją {direction} {testValue}"
            ],
            "Haldane-Anscombe correction applied": [
                "korekta Haldane-Anscombe została zastosowana"
            ],
            "Harman": [
                "Harman"
            ],
            "Helmert": [
                "Helmert"
            ],
            "hidden": [
                "ukryte"
            ],
            "Hide loadings below": [
                "Ukryj ładunki poniżej"
            ],
            "Highlight values above": [
                "Wyróżnij wartości powyżej"
            ],
            "Histogram": [
                "Histogram"
            ],
            "Histograms": [
                "Histogramy"
            ],
            "Holm": [
                "Metoda Holma"
            ],
            "Homogeneity of Variances Test (Levene's)": [
                "Test homogeniczności wariancji (Levene'a)"
            ],
            "Homogeneity test": [
                "Test homogeniczności"
            ],
            "Hotelling's Trace": [
                "Ślad Hotellinga"
            ],
            "Huynh-Feldt": [
                "Poprawka Huynha-Feldta"
            ],
            "Huynh-Feldt ε": [
                "ε Huynha-Feldta"
            ],
            "Hypothesis": [
                "Hipoteza"
            ],
            "If item dropped": [
                "Po usunięciu danej pozycji"
            ],
            "in development": [
                "w trakcie opracowywania"
            ],
            "include a summary of the groups": [
                "zawiera podsumowanie grup"
            ],
            "Independent Samples": [
                "Próby niezależne"
            ],
            "Independent Samples T-Test": [
                "Test t dla prób niezależnych"
            ],
            "Indicator": [
                "Wskaźnik"
            ],
            "Initial Eigenvalues": [
                "Początkowe wartości własne"
            ],
            "Initial eigenvalues": [
                "Początkowe wartości własne"
            ],
            "Inter-Component Correlations": [
                "Korelacje między składowymi"
            ],
            "Inter-Factor Correlations": [
                "Korelacje między czynnikami"
            ],
            "Intercept": [
                "Wyraz wolny"
            ],
            "Interval": [
                "Przedział"
            ],
            "IQR": [
                "IQR"
            ],
            "Item '{item}' consists of one level only": [
                "Pozycja '{item}' przyjmuje tylko jeden poziom"
            ],
            "Item '{item}' contains infinite values": [
                "Pozycja '{item}' zawiera wartości nieskończone"
            ],
            "Item '{item}' contains only missing values": [
                "Pozycja '{item}' zawiera wyłącznie braki danych"
            ],
            "Item '{item}' has no variance": [
                "Wariancja pozycji '{item}' wynosi zero"
            ],
            "Item '{item}' needs to be numeric": [
                "Pozycja '{item}' musi być numeryczna"
            ],
            "item {item} correlates negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "Pozycja {item} koreluje ujemnie z wynikiem ogólnym i prawdopodobnie powinna zostać rekodowana."
            ],
            "Item Reliability Statistics": [
                "Statystyki rzetelności pozycji testowych"
            ],
            "Item Statistics": [
                "Statystyki pozycji testowych"
            ],
            "Item-rest correlation": [
                "Korelacja pozycji z wynikiem ogólnym"
            ],
            "Items": [
                "Pozycje testowe"
            ],
            "items {items} correlate negatively with the total scale and probably should be reversed": [
                "pozycje {items} korelują negatywnie z wynikiem ogólnym i i prawdopodobnie powinny zostać odwrócone"
            ],
            "Jittered": [
                "Z losowym szumem"
            ],
            "Kendall's Tau B": [
                "tau-b Kendalla"
            ],
            "Kendall's Tau-B": [
                "tau-b Kendalla"
            ],
            "Kendall's Tau-b": [
                "tau-b Kendalla"
            ],
            "Kendall's tau-b": [
                "tau-b Kendalla"
            ],
            "KMO Measure of Sampling Adequacy": [
                "Miara KMO adekwatności doboru próby"
            ],
            "KMO measure of sampling adequacy": [
                "Miara KMO adekwatności doboru próby"
            ],
            "Kruskal-Wallis": [
                "Test Kruskala-Wallisa"
            ],
            "Kurtosis": [
                "Kurtoza"
            ],
            "Label outliers": [
                "Oznacz przypadki odstające"
            ],
            "Layers": [
                "Warstwy"
            ],
            "Level": [
                "Poziom"
            ],
            "Level 1": [
                "Poziom 1"
            ],
            "Level 2": [
                "Poziom 2"
            ],
            "Levene's test is significant (p < .05), suggesting a violation of the assumption of equal variances": [
                "Test Levene'a jest istotny (p < .05), co sugeruje naruszenie założenia o równości wariancji"
            ],
            "Likelihood": [
                "Prawdopodobieństwo"
            ],
            "Likelihood ratio": [
                "Wskaźnik wiarygodności"
            ],
            "Likelihood ratio tests": [
                "Testy wskaźnika wiarygodności"
            ],
            "linear": [
                "liniowa"
            ],
            "Linear Regression": [
                "Regresja liniowa"
            ],
            "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.": [
                "Regresja liniowa jest stosowana do badania związku pomiędzy ciągłą zmienną zależną (objaśnianą) a jedną lub kilkoma ciągłymi i/lub kategorialnymi zmiennymi objaśniającymi. Inne metody statystyczne, takie jak ANOVA i ANCOVA, są tak naprawdę jedynie szczególnymi przypadkami regresji liniowej."
            ],
            "Log odds ratio": [
                "Logarytm ilorazu szans"
            ],
            "Log odds ratio exact": [
                "Dokładny logarytm ilorazu szans"
            ],
            "Log-Linear Regression": [
                "Analiza log-liniowa"
            ],
            "Logistic Regression": [
                "Regresja logistyczna"
            ],
            "Lower": [
                "Dolna granica"
            ],
            "lower bound": [
                "dolna granica"
            ],
            "MANCOVA": [
                "MANCOVA"
            ],
            "Mann-Whitney U": [
                "U Manna-Whitney'a"
            ],
            "Mantel-Haenszel": [
                "Test Mantela-Haenszela"
            ],
            "Mantel-Haenszel Test for Trend": [
                "Test Mantela-Haenszela dla trendu"
            ],
            "Marginal Mean": [
                "Średnia brzegowa"
            ],
            "Marginal Means": [
                "Średnie brzegowe"
            ],
            "Marginal means plots": [
                "Wykresy średnich brzegowych"
            ],
            "Marginal means tables": [
                "Tabele średnich brzegowych"
            ],
            "Mauchly's W": [
                "W Mauchly'a"
            ],
            "Max": [
                "Maksimum"
            ],
            "Maximum": [
                "Maksimum"
            ],
            "Maximum likelihood": [
                "Największej wiarygodności (ML)"
            ],
            "McDonald's ω": [
                "ω McDonalda"
            ],
            "McDonald's ω (if item is dropped)": [
                "ω McDonalda (bez danej pozycji)"
            ],
            "McFadden's R²": [
                "R² McFaddena"
            ],
            "McNemar requires a 2x2 table": [
                "test McNemara wymaga tabeli 2x2"
            ],
            "McNemar Test": [
                "Test McNemara"
            ],
            "McNemar test": [
                "Test McNemara"
            ],
            "Mean": [
                "Średnia"
            ],
            "Mean ({ciWidth}% CI)": [
                "Średnia ({ciWidth}% PU)"
            ],
            "Mean Difference": [
                "Różnica średnich"
            ],
            "Mean difference": [
                "Różnica średnich"
            ],
            "Mean Dispersion": [
                "Rozproszenie średniej"
            ],
            "Mean score": [
                "Średni wynik"
            ],
            "Mean Square": [
                "Średni kwadrat"
            ],
            "Means": [
                "Średnie"
            ],
            "Measure": [
                "Pomiar"
            ],
            "Measure 1 - Measure 2": [
                "Pomiar 1 – Pomiar 2"
            ],
            "Measure 1 < Measure 2": [
                "Pomiar 1 < Pomiar 2"
            ],
            "Measure 1 ≠ Measure 2": [
                "Pomiar 1 ≠ Pomiar 2"
            ],
            "Measure 1 > Measure 2": [
                "Pomiar 1 > Pomiar 2"
            ],
            "Measures": [
                "Pomiary"
            ],
            "Median": [
                "Mediana"
            ],
            "Medians": [
                "Mediany"
            ],
            "Method": [
                "Metoda"
            ],
            "Min": [
                "Minimum"
            ],
            "Minimum": [
                "Minimum"
            ],
            "Minimum residual": [
                "Minimalne reszty"
            ],
            "Minimum residuals": [
                "Minimalne reszty"
            ],
            "Minimum value": [
                "Wartość minimalna"
            ],
            "Missing": [
                "Braki danych"
            ],
            "Missing Values": [
                "Braki danych"
            ],
            "Missing values": [
                "Braki danych"
            ],
            "Missing values exclusion method": [
                "Metoda wykluczania braków danych"
            ],
            "Missing Values Method": [
                "Metoda obsługi braków danych"
            ],
            "Mode": [
                "Modalna"
            ],
            "Model": [
                "Model"
            ],
            "Model Builder": [
                "Kreator modelu"
            ],
            "Model Coefficients": [
                "Współczynniki modelu"
            ],
            "Model Comparisons": [
                "Porównania modeli"
            ],
            "Model Fit": [
                "Dopasowanie modelu"
            ],
            "Model Fit Measures": [
                "Miary dopasowania modelu"
            ],
            "Model fit measures": [
                "Miary dopasowania modelu"
            ],
            "Model Specific Results": [
                "Wyniki dla poszczególnych modeli"
            ],
            "Model Terms": [
                "Składniki modelu"
            ],
            "Model Test": [
                "Test modelu"
            ],
            "Model Thresholds": [
                "Progi modelu"
            ],
            "Model thresholds": [
                "Progi modelu"
            ],
            "Modification Indices": [
                "Indeksy modyfikacyjne"
            ],
            "Modification indices": [
                "Indeksy modyfikacyjne"
            ],
            "Monte Carlo simulation": [
                "Symulacja Monte Carlo"
            ],
            "More than one mode exists, only the first is reported": [
                "Istnieje więcej niż jedna modalna, podana została pierwsza z nich"
            ],
            "Most extreme": [
                "Skrajne"
            ],
            "MSA": [
                "MSA"
            ],
            "Multinomial": [
                "Wielomianowa"
            ],
            "Multinomial Logistic Regression": [
                "Wielomianowa regresja logistyczna"
            ],
            "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.": [
                "Wielowymiarowa analiza (ko)wariancji (MANCOVA) służy do analizy związku pomiędzy wieloma zmiennymi zależnymi a jedną lub kilkoma kategorialnymi i/lub ciągłymi zmiennymi objaśniającymi."
            ],
            "Multivariate Statistics": [
                "Statystyki wielowymiarowe"
            ],
            "Multivariate Tests": [
                "Testy wielowymiarowe"
            ],
            "N": [
                "N"
            ],
            "N Outcomes": [
                "N wartości"
            ],
            "Nagelkerke's R²": [
                "R² Nagelkerke'a"
            ],
            "No components have an eigenvalue greater than {value}": [
                "Żadna składowa nie ma wartości własnej większej niż {wartość}"
            ],
            "No correction": [
                "Bez korekty"
            ],
            "No factors defined. Box's M test is only relevant when model contains factors.": [
                "Brak zdefiniowanych czynników. Test M Boxa jest odpowiedni tylko wtedy, gdy model zawiera czynniki."
            ],
            "Nominal": [
                "Nominalna"
            ],
            "Non-Parametric": [
                "Nieparametryczny"
            ],
            "None": [
                "Brak"
            ],
            "none": [
                "brak"
            ],
            "Normal Scaled Items": [
                "Pozycje kodowane wprost"
            ],
            "Normality": [
                "Normalność"
            ],
            "Normality test": [
                "Test normalności"
            ],
            "Normality Test (Shapiro-Wilk)": [
                "Test normalności (Shapiro-Wilk)"
            ],
            "Not all coefficients could be estimated (likely due to singular fit)": [
                "Nie wszystkie współczynniki mogły zostać oszacowane (prawdopodobnie z powodu dopasowania singularnego)"
            ],
            "Not available due to too large number of cases (> 5000).": [
                "Niedostępne ze względu na zbyt dużą liczbę przypadków (> 5000)."
            ],
            "Not enough degrees of freedom to estimate all the model effects": [
                "Niewystarczająca liczba stopni swobody do oszacowania wszystkich efektów modelu"
            ],
            "Number of Components": [
                "Liczba składowych"
            ],
            "Number of components": [
                "Liczba składowych"
            ],
            "Number of extreme values": [
                "Liczba wartości skrajnych"
            ],
            "Number of Factors": [
                "Liczba czynników"
            ],
            "Number of factors": [
                "Liczba czynników"
            ],
            "Number of requested extreme values is higher than the number of rows in the data.": [
                "Liczba żądanych wartości skrajnych jest większa niż liczba wierszy w danych."
            ],
            "Oblimin": [
                "Oblimin"
            ],
            "oblimin": [
                "oblimin"
            ],
            "Observed": [
                "Obserwowana"
            ],
            "Observed counts": [
                "Liczebności obserwowane"
            ],
            "Observed scores": [
                "Wartości obserwowane"
            ],
            "octic": [
                "wielomian 8. stopnia"
            ],
            "Odds Ratio": [
                "Iloraz szans"
            ],
            "Odds ratio": [
                "Iloraz szans"
            ],
            "of total": [
                "z całości"
            ],
            "Omnibus ANOVA Test": [
                "Test omnibus ANOVA"
            ],
            "Omnibus Likelihood Ratio Tests": [
                "Testy omnibus wskaźnika wiarygodności"
            ],
            "Omnibus Test": [
                "Test omnibus"
            ],
            "Omnibus Tests": [
                "Testy omnibus"
            ],
            "one of `'corr'` (default), `'pos'`, `'neg'` specifying the alernative hypothesis; correlated, correlated positively, correlated negatively respectively.": [
                "jedno z: `'corr'` (domyślnie), `'pos'`, `'neg'`, określają hipotezę alternatywną; odpowiednio: skorelowane, skorelowane dodatnio, skorelowane ujemnie."
            ],
            "one of `'part'` (default) or `'semi'` specifying the type of partial correlation to calculate; partial or semipartial correlation.": [
                "jedno z: `'part'` (domyślnie) lub `'semi'`, określają typ korelacji, który zostanie obliczony; odpowiednio: korelacja cząstkowa lub semicząstkowa."
            ],
            "One or both groups do not contain enough observations": [
                "Jedna lub obie grupy nie zawierają wystarczającej liczby obserwacji"
            ],
            "One or both variables are not numeric": [
                "Jedna lub obie zmienne nie są numeryczne"
            ],
            "One or both variables contain infinite values": [
                "Jedna lub obie zmienne zawierają wartości nieskończone"
            ],
            "One or both variables contain no observations": [
                "Jedna lub obie zmienne nie zawierają żadnych obserwacji"
            ],
            "One or both variables do not contain enough observations": [
                "Jedna lub obie zmienne nie zawierają wystarczającej liczby obserwacji"
            ],
            "One or more coefficients in model '{modelNo}' could not be estimated due to perfect collinearity.": [
                "Jeden lub kilka współczynników w modelu '{modelNo}' nie mogło zostać oszacowanych z powodu idealnej współliniowości."
            ],
            "one or more of `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'`, or `'bic'`; use CFI, TLI, SRMR, RMSEA + 90% confidence interval, adjusted AIC, and BIC model fit measures, respectively": [
                "jedno lub więcej spośród: `'cfi'`, `'tli'`, `'srmr'`, `'rmsea'`, `'aic'` lub `'bic'`; zastosuj następujące miary dopasowania (odpowiednio): CFI, TLI, SRMR, RMSEA (z 90% przedziałem ufności), skorygowany AIC lub BIC"
            ],
            "one or more of `'eta'`, `'partEta'`, or `'omega'`; use η², partial η², and ω² effect sizes, respectively": [
                "jedna lub więcej spośród: `'eta'`, `'partEta'` lub `'omega'`; zastosuj następujące miary wielkości efektu (odpowiednio): η², częściowe η² lub ω²"
            ],
            "one or more of `'none'` (default), `'GG'`, or ``HF``; use no p-value correction, the Greenhouse-Geisser p-value correction, and the Huynh-Feldt p-value correction for shericity, respectively": [
                "jedno lub więcej z `'none'` (domyślnie), `'GG'` lub ``HF``; użyj odpowiednio: bez korekty wartości p, korekty wartości p Greenhouse-Geissera lub korekty wartości p Huynha-Feldta"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'` (default), `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; use no, Tukey, Scheffe, Bonferroni and Holm posthoc corrections, respectively": [
                "jedno lub więcej spośród: `'none'`, `'tukey'` (domyślnie), `'scheffe'`, `'bonf'` lub `'holm'`; użyj następujących poprawek post-hoc (odpowiednio): brak, Tukey'a, Scheffégo, Bonferroniego lub Holma"
            ],
            "one or more of `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'`, or `'holm'`; provide no, Tukey, Scheffe, Bonferroni, and Holm Post Hoc corrections respectively": [
                "jedno lub więcej spośród: `'none'`, `'tukey'`, `'scheffe'`, `'bonf'` lub `'holm'`; użyj następujących poprawek post-hoc (odpowiednio): brak, Tukey'a, Scheffégo, Bonferroniego lub Holma"
            ],
            "one or more of `'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'`, or `'roy'`; use Pillai's Trace, Wilks' Lambda, Hotelling's Trace, and Roy's Largest Root multivariate statistics, respectively": [
                "jedno lub więcej spośród: 'pillai'`, `'wilks'`, `'hotel'` lub `'roy'`; użyj następujących statystyk wielowymiarowych (odpowiednio): ślad Pillai, Lambda Wilksa, ślad Hotellinga lub kryterium największego pierwiastka Roya"
            ],
            "one or more of `'r2mf'`, `'r2cs'`, or `'r2n'`; use McFadden's, Cox & Snell, and Nagelkerke pseudo-R², respectively": [
                "jedno lub więcej spośród: `'r2mf'`, `'r2cs'` lub `'r2n'`; zastosuj (odpowiednio): pseudo-R² McFaddena, Coxa i Snella lub Nagelkerke'a"
            ],
            "One Sample Proportion Tests": [
                "Testy proporcji dla jednej próby"
            ],
            "One Sample T-Test": [
                "Test t dla jednej próby"
            ],
            "One-Way ANOVA": [
                "Jednoczynnikowa ANOVA"
            ],
            "One-Way ANOVA (Fisher's)": [
                "Jednoczynnikowa ANOVA (test Fishera)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Non-parametric)": [
                "Jednoczynnikowa ANOVA (nieparametryczna)"
            ],
            "One-Way ANOVA (Welch's)": [
                "Jednoczynnikowa ANOVA (test Welcha)"
            ],
            "Options": [
                "Opcje"
            ],
            "Ordinal": [
                "Porządkowa"
            ],
            "Ordinal Logistic Regression": [
                "Porządkowa regresja logistyczna"
            ],
            "Ordinal Outcomes": [
                "Porządkowa"
            ],
            "Outliers": [
                "Przypadki odstające"
            ],
            "Output": [
                "Wyjście"
            ],
            "Overall": [
                "Ogólne"
            ],
            "Overall model": [
                "Model ogólny"
            ],
            "Overall Model Test": [
                "Ogólny test modelu"
            ],
            "Overall model test": [
                "Ogólny test modelu"
            ],
            "p": [
                "p"
            ],
            "p-value": [
                "p"
            ],
            "p<sub>bonferroni</sub>": [
                "p<sub> Bonferroni</sub>"
            ],
            "p<sub>holm</sub>": [
                "p<sub> Holm</sub>"
            ],
            "p<sub>scheffe</sub>": [
                "p<sub> Scheffé</sub>"
            ],
            "p<sub>tukey</sub>": [
                "p<sub> Tukey</sub>"
            ],
            "Paired Samples": [
                "Próby zależne"
            ],
            "Paired Samples Contingency Tables": [
                "Tabele krzyżowe dla prób zależnych"
            ],
            "Paired Samples T-Test": [
                "Test t dla prób zależnych"
            ],
            "Paired Variables": [
                "Pary zmiennych"
            ],
            "Pairwise comparisons - $key": [
                "Porównania parami - $key"
            ],
            "Pairwise Comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Porównania parami (test Durbina-Conovera)"
            ],
            "Pairwise comparisons (Durbin-Conover)": [
                "Porównania parami (test Durbina-Conovera)"
            ],
            "Partial": [
                "Cząstkowa"
            ],
            "Partial Correlation": [
                "Korelacja cząstkowa"
            ],
            "Partial correlation matrices are a way to examine linear relationships\nbetween two or more continuous variables while controlling for other\nvariables": [
                "Macierze korelacji cząstkowych służą do badania zależności liniowych\npomiędzy dwiema lub kilkoma zmiennymi ciągłymi przy jednoczesnym kontrolowaniu\ninnych zmiennych"
            ],
            "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.": [
                "Macierze korelacji cząstkowych służą do badania zależności liniowych\npomiędzy dwiema lub kilkoma zmiennymi ciągłymi przy jednoczesnym kontrolowaniu\ninnych zmiennych.\n\nWartość r Pearsona wskazuje siłę i kierunek związku\nkażdej pary zmiennych. Dodatnia wartość oznacza\nzwiązek dodatni (wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej\nwzrastają wartości drugiej zmiennej). Ujemna wartość\nwspółczynnika r Pearsona wskazuje na związek ujemny (wraz ze\nwzrostem wartości jednej zmiennej wartości drugiej zmiennej maleją).\nWartość zero wskazuje na brak związku (wartość jednej zmiennej\nnie jest związana z wartością drugiej zmiennej).\n\nPrecyzyjniej: analiza ta umożliwia przetestowanie hipotezy zerowej,\nmówiącej o ty, że wartość współczynnika korelacji wynosi zero\nNiska wartość p sugeruje, że współczynnik korelacji jest niezerowy\noraz że istnieje liniowa (lub bardziej złożona) relacja pomiędzy zmiennymi."
            ],
            "Partial η²": [
                "Cząstkowe η²"
            ],
            "partial η²": [
                "cząstkowe η²"
            ],
            "Path Diagram": [
                "Diagram ścieżkowy"
            ],
            "Path diagram": [
                "Diagram ścieżkowy"
            ],
            "Pearson": [
                "r Pearsona"
            ],
            "Pearson correlation cannot be calculated for non-numeric values": [
                "Nie można obliczyć korelacji Pearsona dla wartości nienumerycznych"
            ],
            "Pearson's r": [
                "r Pearsona"
            ],
            "Pearson{}Correlation": [
                "Korelacja Pearsona{}"
            ],
            "Percentages": [
                "Procenty"
            ],
            "Percentages of total": [
                "Procent całości"
            ],
            "Percentages within {var}": [
                "Procenty w {var}"
            ],
            "Percentile": [
                "Percentyl"
            ],
            "Percentile Values": [
                "Wartości percentyli"
            ],
            "Percentile values": [
                "Wartości percentyli"
            ],
            "Percentiles": [
                "Percentyle"
            ],
            "perform a Mann-Whitney U test.": [
                "wykonaj test U Manna-Whitneya."
            ],
            "perform a Shapiro-Wilk test of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "wykonaj test normalności Shapiro-Wilka. Niska wartość p sugeruje, że dane nie pochodzą z rozkładu normalnego."
            ],
            "perform an overall model test.": [
                "wykonaj ogólny test modelu."
            ],
            "perform Fisher's (or what might be call 'normal') ANOVAs.": [
                "wykonaj test ANOVA Fishera (tj. \"standardową\" wersję testu ANOVA)."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the data is not from a normal distribution.": [
                "wykonaj testy normalności rozkładu Shapiro-Wilka. Niska wartość p sugeruje, że dane nie pochodzą z rozkładu normalnego."
            ],
            "perform Shapiro-Wilk tests of normality. A low p-value suggests the residuals are not normally distributed.": [
                "wykonuje testy normalności Shapiro-Wilka. Niska wartość p sugeruje, że reszty nie przyjmują rozkładu normalnego."
            ],
            "perform Student's independent samples t-tests.": [
                "wykonuje testy t Studenta dla prób niezależnych."
            ],
            "perform Student's one-sample t-tests.": [
                "wykonuje testy t Studenta dla jednej próby."
            ],
            "perform Student's paired samples t-tests.": [
                "wykonuje testy t Studenta dla prób zależnych."
            ],
            "perform Welch's ANOVAs.": [
                "wykonuje test ANOVA Welcha."
            ],
            "perform Welch's tests.": [
                "wykonuje testy Welcha."
            ],
            "perform Wilcoxon signed rank tests.": [
                "wykonuje testy rang Wilcoxona."
            ],
            "Phi and Cramer's V": [
                "Phi i V Cramera"
            ],
            "Phi-coefficient": [
                "Współczynnik Phi"
            ],
            "Pillai's Trace": [
                "Ślad Pillai"
            ],
            "Plot": [
                "Wykres"
            ],
            "plot densities along the diagonal of the correlation matrix plot.": [
                "nanieś gęstości wzdłuż przekątnej wykresu macierzy korelacji."
            ],
            "plot the data along with the marginal means.": [
                "utwórz wykres danych wraz ze średnimi brzegowymi."
            ],
            "Plot Type": [
                "Typ wykresu"
            ],
            "Plots": [
                "Wykresy"
            ],
            "Polynomial": [
                "Wielomian"
            ],
            "Post Hoc Comparisons - {term}": [
                "Porównania post-hoc – {term}"
            ],
            "Post Hoc Tests": [
                "Testy post-hoc"
            ],
            "Post Hoc Tests – $key": [
                "Testy post-hoc - $key"
            ],
            "Post-Hoc Model Performance": [
                "Model post-hoc"
            ],
            "Post-Hoc Test": [
                "Test post-hoc"
            ],
            "Post-Hoc Tests": [
                "Testy post-hoc"
            ],
            "Posterior": [
                "Posterior"
            ],
            "Posterior plot": [
                "Wykres rozkładu a posteriori"
            ],
            "Posterior Plots": [
                "Wykresy rozkładu a posteriori"
            ],
            "Predicted": [
                "Przewidywane"
            ],
            "Predicted probability of … = … (vs … = …)": [
                "Przewidywane prawdopodobieństwo … = … (vs … = …)"
            ],
            "Predicted probability of {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})": [
                "Przewidywane prawdopodobieństwo {dep} = {level1} (vs {dep} = {level2})"
            ],
            "Predicted values": [
                "Wartości przewidywane"
            ],
            "Prediction": [
                "Przewidywanie"
            ],
            "Predictive Measures": [
                "Miary predykcyjne"
            ],
            "Predictor": [
                "Predyktor"
            ],
            "Predictors": [
                "Predyktory"
            ],
            "Principal axis": [
                "Osi głównych"
            ],
            "Principal axis factoring": [
                "Metoda osi głównych (PAF)"
            ],
            "Principal Component Analysis": [
                "Analiza głównych składowych (PCA)"
            ],
            "Prior": [
                "Prior"
            ],
            "Prior width": [
                "Szerokość rozkładu a priori"
            ],
            "Probability": [
                "Prawdopodobieństwo"
            ],
            "Promax": [
                "Promax"
            ],
            "promax": [
                "promax"
            ],
            "Proportion": [
                "Proporcja"
            ],
            "Proportion Test (2 Outcomes)": [
                "Test proporcji (Dwie wartości)"
            ],
            "Proportion Test (N Outcomes)": [
                "Test proporcji (N wyników)"
            ],
            "provide a Cohen's d measure of effect size for the post-hoc tests.": [
                "podaj miarę wielkości efektu d Cohena dla testów post-hoc."
            ],
            "provide a confidence interval for the difference between the mean estimate and the test value.": [
                "podaj przedziały ufności dla różnicy pomiędzy średnim oszacowaniem a wartością testowaną."
            ],
            "provide a correlation matrix plot.": [
                "utwórz wykres macierzy korelacji."
            ],
            "provide a Kendall's tau-b for each combination of variables.": [
                "podaj współczynnik tau-b Kendalla dla każdej kombinacji zmiennych."
            ],
            "provide a p-value for each correlation co-efficient.": [
                "podaj wartość p dla każdego współczynnika korelacji."
            ],
            "provide a Pearson's r for each combination of variables.": [
                "podaj r Pearsona dla każdej kombinacji zmiennych."
            ],
            "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.": [
                "wyświetl wykres K-K dla reszt - wykres rzeczywistych wartości reszt względem sytuacji, w której reszty miałyby rozkład idealnie normalny. Duże odchylenia od linii ukośnej sugerują, że dane nie przyjmują rozkładu normalnego."
            ],
            "provide a Spearman's rho for each combination of variables.": [
                "podaj współczynnik rho Spearmana dla każdej kombinacji zmiennych."
            ],
            "provide a table of descriptives for each variable.": [
                "wyświetl tabelę ze statystykami opisowymi dla każdej zmiennej."
            ],
            "provide a table of the estimated marginal means.": [
                "wyświetl tabelę z oszacowanymi średnimi brzegowymi."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's independent samples t-tests.": [
                "podaje współczynniki Bayesa dla testów t Studenta dla prób niezależnych."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's one-sample t-tests.": [
                "podaje współczynniki Bayesa dla testów t Studenta dla jednej próby."
            ],
            "provide Bayes factors for the Student's paired samples t-tests.": [
                "podaje współczynniki Bayesa dla testów t Studenta dla prób zależnych."
            ],
            "provide confidence intervals for Pearson's r.": [
                "podaj przedziały ufności dla r Pearsona."
            ],
            "provide confidence intervals for the effect-sizes": [
                "podaje przedziały ufności dla wielkości efektu"
            ],
            "provide confidence intervals for the mean differences.": [
                "podaje przedziały ufności dla różnic średnich."
            ],
            "provide confidence intervals for the post-hoc effect sizes.": [
                "podaje przedziały ufności dla wielkości efektów testów post-hoc."
            ],
            "provide correlation co-efficients in the correlation matrix plot.": [
                "wyświetla wartości współczynników korelacji w wykresie macierzy korelacji."
            ],
            "provide descriptive plots for each group.": [
                "wyświetla wykresy opisowe dla każdej grupy."
            ],
            "provide descriptive plots for each variable.": [
                "wyświetla wykresy opisowe dla każdej zmiennej."
            ],
            "provide descriptives for each group of measurements.": [
                "podaje statystyki opisowe dla każdej grupy pomiarów."
            ],
            "provide descriptives for each group.": [
                "podaje statystyki opisowe dla każdej grupy."
            ],
            "provide descriptives plots.": [
                "wyświetla wykresy statystyk opisowych."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's D).": [
                "podaje wielkość efektu (d Cohena)."
            ],
            "provide effect-sizes (Cohen's d).": [
                "podaje wielkość efektu (d Cohena)."
            ],
            "provide Levene's test for homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "wykonuje test homogeniczności wariancji Levene'a . Niska wartość p sugeruje, że wariancje grup nie są równe."
            ],
            "provide Levene's tests for the homogeneity of variances. A low p-value suggests the groups have unequal variances.": [
                "wykonuje testy homogeniczności wariancji Levene'a. Niska wartość p sugeruje, że wariancje grup nie są równe."
            ],
            "provide mean differences and standard errors of the mean differences.": [
                "podaje różnice średnich oraz ich błędy standardowe."
            ],
            "provide mean differences with the post-hoc tests.": [
                "podaje różnice średnich wraz z testami post-hoc."
            ],
            "provide mean differences, and standard errors of the mean differences, between the mean estimate, and the test value.": [
                "podaje różnice średnich i błędy standardowe różnic średnich między średnią oszacowaną a wartością testową."
            ],
            "provide measures of effect size; η², partial η², or ω².": [
                "podaje miary wielkości efektu: η², cząstkowe η² lub ω²."
            ],
            "provide p-value corrections for sphericity.": [
                "zapewnia poprawki wartości p dla sferyczności."
            ],
            "provide plots of the estimated marginal means.": [
                "wyświetla wykresy oszacowanych średnich brzegowych."
            ],
            "provide post-hoc tests.": [
                "wykonuje testy post-hoc."
            ],
            "provide Q-Q plots of residuals -- a plot of the actual residuals against what would be expected if the data were *perfectly* normally distributed. Large deviations from the diagonal line suggest the data is not from a normal distribution.": [
                "wyświetla wykres K-K reszt - wykres rzeczywistych wartości reszt względem sytuacji, w której reszty miałyby rozkład idealnie normalny. Duże odchylenia od linii ukośnej sugerują, że dane nie pochodzą z rozkładu normalnego."
            ],
            "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.": [
                "wyświetla wykres K-K reszt - wykres rzeczywistych wartości reszt względem sytuacji, w której reszty miałyby rozkład idealnie normalny. Duże odchylenia od linii ukośnej sugerują, że reszty nie przyjmują rozkładu normalnego."
            ],
            "provide significance levels for the post-hoc tests.": [
                "podaje poziomy istotności dla testów post-hoc."
            ],
            "provide sphericity tests.": [
                "wykonuje testy sferyczności."
            ],
            "provide test results (t-value and degrees of freedom) for post-hoc tests.": [
                "podaje wyniki testów (wartość t i stopnie swobody) dla testów post-hoc."
            ],
            "provide the number of cases.": [
                "podaje liczbę obserwacji."
            ],
            "Pseudo R²": [
                "Pseudo-R²"
            ],
            "Q-Q": [
                "K-K"
            ],
            "Q-Q Plot": [
                "Wykres K-K"
            ],
            "Q-Q plot": [
                "Wykres K-K"
            ],
            "Q-Q Plot Assessing Multivariate Normality": [
                "Wykres K-K do oceny wielowymiarowej normalności"
            ],
            "Q-Q plot of multivariate normality": [
                "Wykres K-K wielowymiarowej normalności"
            ],
            "Q-Q plot of residuals": [
                "Wykres K-K dla reszt"
            ],
            "Q-Q Plots": [
                "Wykresy K-K"
            ],
            "Q-Q plots": [
                "Wykresy K-K"
            ],
            "quadratic": [
                "kwadratowy"
            ],
            "quartic": [
                "kwartylowy"
            ],
            "Quartimax": [
                "Quartimax"
            ],
            "quartimax": [
                "quartimax"
            ],
            "quintic": [
                "5-tego stopnia"
            ],
            "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": [
                "Rozstęp"
            ],
            "Rank biserial correlation": [
                "Współczynnik korelacji rangowo-dwuseryjnej"
            ],
            "Rate Ratio": [
                "Wskaźnik proporcji"
            ],
            "Rate ratio": [
                "Wskaźnik proporcji"
            ],
            "Ratio": [
                "Stosunek"
            ],
            "Reference Level": [
                "Poziom referencyjny"
            ],
            "Reference level (dummy coding)": [
                "Poziom referencyjny (kodowanie zero-jedynkowe)"
            ],
            "Reference Levels": [
                "Poziomy referencyjne"
            ],
            "Regression": [
                "Regresja"
            ],
            "Relative risk": [
                "Ryzyko względne"
            ],
            "Reliability Analysis": [
                "Analiza rzetelności"
            ],
            "Repeated": [
                "Powtórzony"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA": [
                "ANOVA dla powtarzanych pomiarów"
            ],
            "Repeated Measures ANOVA (Non-parametric)": [
                "ANOVA dla powtarzanych pomiarów (nieparametryczna)"
            ],
            "Repeated Measures Cells": [
                "Komórki z powtarzanymi pomiarami"
            ],
            "Repeated Measures Components": [
                "Czynniki wewnątrzobiektowe"
            ],
            "Repeated Measures Factors": [
                "Czynniki wewnątrzobiektowe"
            ],
            "Report significance": [
                "Wyświetl istotność statystyczną"
            ],
            "Represents grand mean": [
                "Reprezentuje średnią ogólną"
            ],
            "Represents reference level": [
                "Reprezentuje poziom referencyjny"
            ],
            "Residual": [
                "Reszta"
            ],
            "Residual Covariances": [
                "Kowariancje reszt"
            ],
            "Residual covariances": [
                "Kowariancje reszt"
            ],
            "Residual Covariances – Modification Indices": [
                "Kowariancje reszt – indeksy modyfikacyjne"
            ],
            "Residual Estimates": [
                "Oszacowania reszt"
            ],
            "Residual intercepts": [
                "Wyrazy wolne reszt"
            ],
            "Residual Intercepts": [
                "Wyrazy wolne reszt"
            ],
            "Residual plots": [
                "Wykresy reszt"
            ],
            "Residual sum of squares and/or degrees of freedom are zero, indicating a perfect fit": [
                "Resztowa suma kwadratów i/lub stopnie swobody wynoszą zero, co wskazuje na doskonałe dopasowanie"
            ],
            "Residuals": [
                "Reszty"
            ],
            "Residuals for Observed Correlation Matrix": [
                "Reszty dla obserwowanej macierzy korelacji"
            ],
            "Residuals from ANOVA": [
                "Reszty z testu ANOVA"
            ],
            "Residuals observed correlation matrix": [
                "Obserwowana macierz korelacji reszt"
            ],
            "Residuals Plots": [
                "Wykresy reszt"
            ],
            "Results": [
                "Wyniki"
            ],
            "reverse scaled item": [
                "pozycja kodowana odwrotnie"
            ],
            "Reverse Scaled Items": [
                "Pozycje kodowane odwrotnie"
            ],
            "RM Factor {0}": [
                "Czynnik RM {0}"
            ],
            "RM Factor 1": [
                "Czynnik RM 1"
            ],
            "RMSE": [
                "RMSE"
            ],
            "RMSEA": [
                "RMSEA"
            ],
            "RMSEA 90% CI": [
                "RMSEA 90% PU"
            ],
            "ROC": [
                "ROC"
            ],
            "ROC Curve": [
                "Krzywa ROC"
            ],
            "ROC curve": [
                "Krzywa ROC"
            ],
            "Rotation": [
                "Rotacja"
            ],
            "Row": [
                "Wiersz"
            ],
            "Row number": [
                "Numer wiersza"
            ],
            "Row variable '{var}' contains fewer than 2 levels": [
                "Zmienna w wierszu '{var}' zawiera mniej niż 2 poziomy"
            ],
            "Rows": [
                "Wiersze"
            ],
            "rows": [
                "wiersze"
            ],
            "rows (default), or columns in bar plot X axis": [
                "wiersze (domyślnie) lub kolumny na osi X wykresu słupkowego"
            ],
            "Rows compared": [
                "Porównywane wiersze"
            ],
            "Roy's Largest Root": [
                "Największy pierwiastek Roya"
            ],
            "Sample Size": [
                "Wielkość próby"
            ],
            "Save": [
                "Zapisz"
            ],
            "scale": [
                "skala"
            ],
            "Scale Analysis": [
                "Analiza skali"
            ],
            "Scale factor = scale first indicator": [
                "Mnożnik skali = pierwszy wskaźnik skali"
            ],
            "Scale Reliability Statistics": [
                "Statystyki rzetelności"
            ],
            "Scale Statistics": [
                "Statystyki dla skali"
            ],
            "Scheffe": [
                "Test Scheffégo"
            ],
            "Score Component": [
                "Oceny czynnikowe"
            ],
            "Score Factor": [
                "Oceny czynnikowe"
            ],
            "Score for component": [
                "Oceny dla komponentu ('czynnika')"
            ],
            "Score for factor {i}. Estimated using the '{fsMethod}' method.": [
                "Oceny dla czynnika {i}. Oszacowane przy użyciu metody '{fsMethod}'."
            ],
            "Scree Plot": [
                "Wykres osypiska"
            ],
            "Scree plot": [
                "Wykres osypiska"
            ],
            "SD": [
                "SD"
            ],
            "SE": [
                "SE"
            ],
            "SE difference": [
                "Różnica błędów standardowych"
            ],
            "Semipartial": [
                "Semicząstkowa"
            ],
            "Semipartial Correlation": [
                "Korelacja semicząstkowa"
            ],
            "Sensitivity": [
                "Czułość"
            ],
            "septic": [
                "7. stopnia"
            ],
            "set.seed(1337)\n\ny <- factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE))\nx1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\n\ndf <- data.frame(y=y, x1=x1, x2=x2)\n\nlogRegOrd(data = df, dep = y,\n          covs = vars(x1, x2),\n          blocks = list(list(\"x1\", \"x2\")))\n\n#\n#  ORDINAL LOGISTIC REGRESSION\n#\n#  Model Fit Measures\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Deviance    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  MODEL SPECIFIC RESULTS\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Model Coefficients\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predictor    Estimate    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#": [
                "set.seed(1337)\n\ny <- factor(sample(1:3, 100, replace = TRUE))\nx1 <- rnorm(100)\nx2 <- rnorm(100)\n\ndf <- data.frame(y=y, x1=x1, x2=x2)\n\nlogRegOrd(data = df, dep = y,\n          covs = vars(x1, x2),\n          blocks = list(list(\"x1\", \"x2\")))\n\n#\n#  PORZĄDKOWA REGRESJA LOGISTYCZNA\n#\n#  Miary dopasowania modelu\n#  ───────────────────────────────────────\n#    Model    Odchylenie    AIC    R²-McF\n#  ───────────────────────────────────────\n#        1         218    226    5.68e-4\n#  ───────────────────────────────────────\n#\n#\n#  WYNIKI DLA POSZCZEGÓLNYCH MODELI\n#\n#  MODEL 1\n#\n#  Współczynniki modelu\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    Predyktor    Oszacowanie    SE       Z        p\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#    x1             0.0579    0.193    0.300    0.764\n#    x2             0.0330    0.172    0.192    0.848\n#  ────────────────────────────────────────────────────\n#\n#"
            ],
            "sextic": [
                "6. stopnia"
            ],
            "Shapiro-Wilk": [
                "Test Shapiro-Wilka"
            ],
            "Shapiro-Wilk Multivariate Normality Test": [
                "Test Shapiro-Wilka dla wielowymiarowej normalności"
            ],
            "Shapiro-Wilk p": [
                "wartość p testu Shapiro-Wilka"
            ],
            "Shapiro-Wilk test": [
                "Test Shapiro-Wilka"
            ],
            "Shapiro-Wilk test for multivariate normality": [
                "Test Shapiro-Wilka dla wielowymiarowej normalności"
            ],
            "Shapiro-Wilk W": [
                "W Shapiro-Wilka"
            ],
            "Side by side": [
                "Obok siebie"
            ],
            "Simple": [
                "Proste"
            ],
            "Simplimax": [
                "Simplimax"
            ],
            "simplimax": [
                "simplimax"
            ],
            "Simulations": [
                "Symulacja"
            ],
            "Singular fit encountered; one or more predictor variables are a linear combination of other predictor variables.": [
                "Napotkano dopasowanie singularne; jeden lub kilka predyktorów stanowi liniową kombinację innych zmiennych objaśniających."
            ],
            "Singularity error. Sphericity tests are not available": [
                "Błąd singularności. Testy sferyczności nie są dostępne"
            ],
            "Skewness": [
                "Skośność"
            ],
            "Sort loadings by size": [
                "Sortuj ładunki według wielkości"
            ],
            "Spearman": [
                "rho Spearmana"
            ],
            "Spearman's rho": [
                "rho Spearmana"
            ],
            "Specificity": [
                "Specyficzność"
            ],
            "Sphericity Correction": [
                "Poprawka na sferyczność"
            ],
            "Sphericity corrections": [
                "Poprawki na sferyczność"
            ],
            "Sphericity tests": [
                "Testy sferyczności"
            ],
            "Split by": [
                "Podziel według"
            ],
            "Squared Mahalanobis Distance": [
                "Kwadrat odległości Mahalanobisa"
            ],
            "SRMR": [
                "SRMR"
            ],
            "SS Loadings": [
                "Ładunki"
            ],
            "stack or side by side (default), barplot type": [
                "stos lub obok siebie (domyślnie); typ wykresu słupkowego"
            ],
            "Stacked": [
                "Stos"
            ],
            "Stand. Estimate": [
                "Stand. oszacowania"
            ],
            "Standard deviation": [
                "Odchylenie standardowe"
            ],
            "Standard Error": [
                "Błąd standardowy"
            ],
            "Standard error": [
                "Błąd standardowy"
            ],
            "Standardized Estimate": [
                "Oszacowanie standaryzowane"
            ],
            "Standardized estimate": [
                "Oszacowanie standaryzowane"
            ],
            "Standardized Residuals": [
                "Reszty standaryzowane"
            ],
            "Statistic": [
                "Statystyka"
            ],
            "statistic": [
                "statystyka"
            ],
            "Statistics": [
                "Statystyki"
            ],
            "Std. deviation": [
                "Odchylenie standardowe"
            ],
            "Std. error kurtosis": [
                "Błąd standardowy kurtozy"
            ],
            "Std. error mean": [
                "Błąd standardowy średniej"
            ],
            "Std. error of Mean": [
                "Błąd standardowy średniej"
            ],
            "Std. error skewness": [
                "Błąd standardowy skośności"
            ],
            "Student's": [
                "t Studenta"
            ],
            "Student's t": [
                "t Studenta"
            ],
            "Student's test": [
                "test Studenta"
            ],
            "Sum": [
                "Suma"
            ],
            "Sum of Squares": [
                "Suma kwadratów"
            ],
            "Sum of squares": [
                "Suma kwadratów"
            ],
            "Sum score": [
                "Wynik sumaryczny"
            ],
            "Summary": [
                "Podsumowanie"
            ],
            "t": [
                "t"
            ],
            "T-Tests": [
                "Testy t"
            ],
            "t-value": [
                "wartość t"
            ],
            "ten Berge": [
                "ten Berge"
            ],
            "Term {0}": [
                "Składnik {0}"
            ],
            "Term 1": [
                "Składnik 1"
            ],
            "Test for Exact Fit": [
                "Test dokładny dobroci dopasowania"
            ],
            "Test results (t and df)": [
                "Wyniki testu (t oraz df)"
            ],
            "Test statistics": [
                "Statystyki testowe"
            ],
            "Test Value": [
                "Wartość testu"
            ],
            "Test value": [
                "Wartość testu"
            ],
            "Tests": [
                "Testy"
            ],
            "Tests of Sphericity": [
                "Testy sferyczności"
            ],
            "th percentile": [
                "-ty percentyl"
            ],
            "The 'iris' data set from R": [
                "Zbiór danych \"Irysy\" z R"
            ],
            "The 'split by' variable '{var}' contains no data.": [
                "Zmienna 'podziel według' '{var}' nie zawiera żadnych danych."
            ],
            "the (optional) weights from `data` to be used in the fitting process": [
                "(opcjonalne) wagi z `data`, które mają zostać użyte przy dopasowaniu modelu"
            ],
            "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 |": [
                "hipotezy alternatywna i zerowa;\n\n|              | Alternatywna (Hₐ)  | Zerowa (H₀)          |\n|--------------|-------------------|--------------------|\n| ≠ Wartość testu | Średnia ≠ Wartość testu | Średnia = Wartość testu  |\n| > Wartość testu | Średnia > Wartość testu | Średnia <= Wartość testu |\n| < Wartość testu | Średnia < Wartość testu | Średnia >= Wartość testu |"
            ],
            "the alternative hypothesis.": [
                "hipoteza alternatywna."
            ],
            "the alternative hypothesis. Allows for one-tailed tests.": [
                "hipoteza alternatywna. Umożliwia przeprowadzenie testów jednostronnych."
            ],
            "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.": [
                "Analiza kowariancji (ANCOVA) służy do badania związku\npomiędzy ciągłą zmienną zależną, jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi oraz jedną lub kilkoma ciągłymi zmiennymi objaśniającymi\n(kowariantami). Jest to zasadniczo ta sama analiza co ANOVA, ale\nz dodaniem zmiennych współwystępujących."
            ],
            "The Analysis of Variance (ANOVA) is used to explore the relationship\nbetween a continuous dependent variable, and one or more categorical\nexplanatory variables.": [
                "Analiza wariancji (ANOVA) służy do badania zależności\npomiędzy ciągłą zmienną zależną, a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi."
            ],
            "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.": [
                "Analiza wariancji (ANOVA) służy do badania zależności\npomiędzy ciągłą zmienną zależną, a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi.\n\nANOVA zakłada, że reszty mają rozkład normalny oraz że\nwariancje wszystkich grup są równe. W przypadku braku\njednorodności wariancji (lub jeżeli takie założenie nie jest przyjmowane)\nmożna zastosować test Welcha. Test ten nie pozwala jednakże\nna użycie więcej niż jednego czynnika wyjaśniającego.\nW przypadku braku spełnienia założenia o normalnym rozkładzie zmiennych\n(lub gdy takie założenie nie jest przyjmowane) można zastosować\npodejście nieparametryczne (np. test H Kruskala-Wallisa)."
            ],
            "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.": [
                "Analiza wariancji (ANOVA) służy do badania zależności\npomiędzy ciągłą zmienną zależną, a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi. Jednoczynnikowa ANOVA (1-ANOVA) jest\nuproszczoną wersją testu ANOVA, dopuszczającą tylko jeden czynnik\nobjaśniający. Alternatywna dla testu Fishera ANOVA Welcha ma tę zaletę,\nże nie wymaga przyjęcia założenia o jednorodności wariancji w grupach."
            ],
            "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.": [
                "Analiza wariancji (ANOVA) służy do badania zależności\npomiędzy ciągłą zmienną zależną, a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi. Jednoczynnikowa ANOVA (1-ANOVA) jest\nuproszczoną wersją testu ANOVA, dopuszczającą tylko jeden czynnik\nobjaśniający. Alternatywna dla testu Fishera ANOVA Welcha ma tę zaletę,\nże nie wymaga przyjęcia założenia o jednorodności wariancji w grupach.\n\nDla wygody metoda ta pozwala na wybranie wielu zmiennych zależnych,\ngenerując wyniki wielu niezależnych od siebie testów.\n\nProszę zwrócić uwagę, że ANOVA Welcha jest taką samą analizą\njak test Welcha dla dwóch prób niezależnych."
            ],
            "the between subjects factors (optional).": [
                "czynniki międzyobiektowe (opcjonalnie)."
            ],
            "the between subjects terms of the model.": [
                "składniki międzyobiektowe modelu."
            ],
            "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.": [
                "Test dwumianowy służy do testowania hipotezy zerowej, mówiącej o tym, że proporcja obserwacji odpowiada pewnej wartości oczekiwanej. Niska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa jest fałszywa i że prawdziwa proporcja może mieć inną wartość."
            ],
            "the categorical explanatory (or independent) variables.": [
                "kategorialne zmienne wyjaśniające (niezależne)."
            ],
            "The CI of the mean assumes sample means follow a t-distribution with N - 1 degrees of freedom": [
                "Dla PU średniej założono, że średnie z próby przyjmują rozkład t z N - 1 stopniami swobody"
            ],
            "the confidence interval width for the effect-sizes.": [
                "szerokość przedziału ufności dla wielkości efektu."
            ],
            "the confidence interval width for the post-hoc effect sizes.": [
                "szerokość przedziału ufności dla wielkości efektu testów post-hoc."
            ],
            "the confidence interval width.": [
                "szerokość przedziału ufności."
            ],
            "the continuous explanatory (or independent) variables, also known as covariates.": [
                "ciągłe zmienne objaśniające (niezależne), zwane także kowariantami."
            ],
            "the contrasts to use.": [
                "kontrasty do użycia."
            ],
            "the control variables of interest.": [
                "zmienne kontrolowane."
            ],
            "the counts in `data`": [
                "liczebności w `data`"
            ],
            "the covariates (specifying these makes this an ANCOVA)": [
                "współzmienne (dodanie ich powoduje wykonanie testu ANCOVA)"
            ],
            "the covariates from `data`": [
                "współzmienne z `data`"
            ],
            "The cut-off value is set to {}": [
                "Wartość graniczna jest ustawiona na {}"
            ],
            "the data as a data frame": [
                "dane jako ramka danych"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (after removing rows with missing values)": [
                "Zbiór danych nie zawiera żadnego wiersza (po usunięciu wierszy z brakami danych)"
            ],
            "The dataset contains 0 rows (or all rows contain missing values)": [
                "Zbiór danych nie zawiera żadnego wiersza (lub wszystkie wiersze zawierają braki danych)"
            ],
            "The dependent variable '{}' has more than two levels; binomial logistic regression can only be performed on dependent variables with two levels.": [
                "Zmienna zależna '{}' ma więcej niż dwa poziomy; dwumianowa regresja logistyczna może zostać wykonana tylko na zmiennych zależnych przyjmujących dwa poziomy."
            ],
            "The dependent variable '{dep}' has the following order: {orderedLevels}": [
                "Poziomy zmiennej zależnej '{dep}' mają następującą kolejność: {orderedLevels}"
            ],
            "The dependent variable \"{dep}\" has only two levels, consider doing a binomial logistic regression.": [
                "Zmienna zależna '{dep}' ma tylko dwa poziomy - rozważ wykonanie dwumianowej regresji logistycznej."
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric": [
                "zmienna zależna z `data`; zmienna musi być numeryczna"
            ],
            "the dependent variable from `data`, variable must be numeric (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "zmienna zależna z `data`; zmienna musi być numeryczna (nie jest konieczna przy podawaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the dependent variable. For ANCOVA, these will be continuous.": [
                "zmienna zależna. W przypadku ANCOVA będą to zmienne ciągłe."
            ],
            "the dependent variable. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "zmienna zależna. W przypadku ANOVA będą to zmienne ciągłe."
            ],
            "the dependent variables -- a separate t-test is performed for each dependent variable specified.": [
                "zmienne zależne -- dla każdej podanej zmiennej zależnej wykonywany jest oddzielny test t."
            ],
            "the dependent variables (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "zmienna zależna (nie jest konieczna przy stosowaniu wzoru - zobacz przykłady)"
            ],
            "the dependent variables. For ANOVA, these will be continuous.": [
                "zmiennych zależnych. W przypadku ANOVA będą to zmienne ciągłe."
            ],
            "the error bars to plot on the marginal means.": [
                "słupki błędów do wyświetlenia na średnich brzegowych."
            ],
            "the explanatory covariates (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "współzmienne objaśniające (nie są konieczne przy podawaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the explanatory factors in `data` (not necessary when providing a formula, see examples)": [
                "zmienne objaśniające w `danych` (nie są konieczne przy podawaniu wzoru - zobacz przykłady)"
            ],
            "the explanatory or independent variable. For ANOVA this will be categorical.": [
                "zmienna objaśniająca (niezależna). W przypadku testu ANOVA będzie to zmienna kategorialna."
            ],
            "the explanatory or independent variables. For ANOVA these will be categorical.": [
                "zmienne objaśniające (niezależne). W przypadku testu ANOVA będą to zmienne kategorialne."
            ],
            "the fixed factors from `data`": [
                "czynniki stałe z `data`"
            ],
            "The Friedman test is used to explore the relationship between a continuous dependent variable and a categorical explanatory variable, where the explanatory variable is 'within subjects' (where multiple measurements are from the same subject). It is analagous to Repeated Measures ANOVA, but with the advantage of being non-parametric, and not requiring the assumptions of normality or homogeneity of variances. However, it has the limitation that it can only test a single explanatory variable at a time.": [
                "Test Friedmana jest stosowany do badania związku pomiędzy ciągłą zmienną zależną a kategorialną zmienną objaśniającą, gdzie zmienna objaśniająca jest mierzona w schemacie powtórzonego pomiaru (tzn. kilka pomiarów pochodzi od tych samych obiektów). Test ten jest odpowiednikiem testu ANOVA dla powtórzonych pomiarów z tą różnicą, że jest testem nieparametryczny i nie wymaga przyjęcia założeń o normalności rozkładu oraz jednorodności wariancji. Ma jednak to ograniczenie, że nadaje się do analizy tylko jednej zmiennej objaśniającej na raz (nie umożliwia analiz wieloczynnikowych)."
            ],
            "the grouping variable with two levels (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "zmienna grupująca przyjmująca dwa poziomy (nie jest konieczna w przypadku korzystania z formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "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.": [
                "Test Kruskala-Wallisa służy do badania zależności między ciągłą zmienną zależną, a kategorialną zmienną objaśniającą. Jest odpowiednikiem testu ANOVA, ale jako test nieparametryczny posiada mniej założeń. Umożliwia on włączenie do analizy jedynie jednej zmiennej objaśniającej."
            ],
            "the label to use for the dependent variable.": [
                "etykieta, która ma być używana dla zmiennej zależnej."
            ],
            "the lavaan syntax used to fit the model": [
                "składnia pakietu lavaan użyta do dopasowania modelu"
            ],
            "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.": [
                "metoda wykluczania braków danych. `Analysis by analysis` wyklucza brakujące wartości z każdej analizy. `Listwise` wyklucza wiersz ze wszystkich analiz, jeśli brakuje w nim jakiejkolwiek wartości."
            ],
            "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.": [
                "metoda wykluczania braków danych. `Analysis by analysis` wyklucza brakujące wartości z każdej zmiennej. `Listwise` wyklucza wiersz ze wszystkich analiz, jeśli brakuje w nim jakiejkolwiek wartości."
            ],
            "the model terms which make up the model.": [
                "składniki tworzące model."
            ],
            "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.": [
                "składniki tworzące model. Domyślnie tworzony jest pełny model czynnikowy, ale w tym przypadku można dostosować dokładne składniki tworzące model."
            ],
            "the pairs of measurements -- a separate t-test is performed for each pair of measurements.": [
                "pary pomiarów -- dla każdej pary pomiarów wykonywany jest osobny test t."
            ],
            "the post-hoc multiple comparisons corrections to use.": [
                "poprawki dla wielokrotnych porównań post-hoc."
            ],
            "the prior width for the Student's t-test's Bayes factors. Requires a value between 0.01 and 2.0, default 0.707.": [
                "szerokość prioru dla współczynników Bayesa testu t Studenta. Wymaga wartości pomiędzy 0.01 a 2.0; domyślna wartość to 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.": [
                "szerokość rozkładu a priori dla współczynników Bayesa testu t Studenta. Wymaga wartości pomiędzy 0,5 a 2,0; domyślna wartość to 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 dla powtórzonych pomiarów jest używana do badania relacji\npomiędzy ciągłą zmienną zależną a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi, gdzie jedna lub kilka zmiennych objaśniających\nto czynniki wewnątrzobiektowe (wiele pomiarów pochodzi od tego samego\nobiektu). Ponadto analiza ta pozwala na włączenie\nwspółzmiennych (ANCOVA dla powtórzonych pomiarów)."
            ],
            "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 dla powtórzonych pomiarów jest używana do badania relacji\npomiędzy ciągłą zmienną zależną a jedną lub kilkoma kategorialnymi\nzmiennymi objaśniającymi, gdzie jedna lub kilka zmiennych objaśniających\nto czynniki wewnątrzobiektowe (wiele pomiarów pochodzi od tego samego\nobiektu). Dodatkowo analiza ta pozwala na włączenie\nwspółzmiennych (ANCOVA dla powtórzonych pomiarów).\n\nAnaliza ta wymaga, aby dane były przygotowane w \"szerokim formacie\", gdzie każdy\nwiersz reprezentuje jeden obiekt (w przeciwieństwie do formatu długiego, gdzie w każdym\nwierszu znajduje się jeden pomiar danej zmiennej zależnej).\n\nNieparametrycznym odpowiednikiem testu ANOVA z powtórzonym pomiarem jest\ntest Friedmana. Jego głównym ograniczeniem jest możliwość testowania jedynie jednego \nczynnika na raz."
            ],
            "the repeated measures design.": [
                "plan z powtarzanym pomiarem."
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels": [
                "Powtórzony pomiar ma tylko dwa poziomy. Założenie o sferyczności jest zawsze spełnione, gdy powtarzane pomiary mają tylko dwa poziomy"
            ],
            "The repeated measures has only two levels. The assumption of sphericity is always met when the repeated measures has only two levels.": [
                "Powtórzony pomiar ma tylko dwa poziomy. Założenie o sferyczności jest zawsze spełnione, gdy powtarzane pomiary mają tylko dwa poziomy."
            ],
            "the repeated measures measurements.": [
                "miary powtarzanych pomiarów."
            ],
            "the repeated measures terms of the model.": [
                "składniki powtarzanych pomiarów w modelu."
            ],
            "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.": [
                "Test t Studenta dla prób niezależnych (czasami nazywany testem t dla dwóch grup)\njest używany do testowania hipotezy zerowej głoszącej, że dwie grupy mają\ntaką samą średnią. Niska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa,\nw związku z czym średnie można uznać za istotnie różniące się od siebie."
            ],
            "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).": [
                "Test t Studenta dla prób niezależnych (czasami nazywany testem t dla dwóch grup)\njest używany do testowania hipotezy zerowej głoszącej, iż dwie grupy mają\ntaką samą średnią. Niska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa,\nw związku z czym średnie można uznać za istotnie różniące się od siebie.\n\nTest ten wymaga spełnienia założeń, że dane z każdej grupy\npochodzą z rozkładu normalnego, natomiast wariancje tych grup\nsą równe. Jeśli nie możemy przyjąć, że grupy mają jednorodne wariancje,\nmożna zastosować w zamian test t Welcha. W przypadku braku spełniania\nzałożenia o pochodzeniu danych z populacji o rozkładzie normalnym,\nmożna zastosować nieparametryczny test U Manna-Whitneya.\n(Należy jednak pamiętać, że test U Manna-Whitneya testuje nieco inną\nhipotezę zerową, tzn. że rozkłady każdej grupy są równe)."
            ],
            "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.": [
                "Test t Studenta dla jednej próby jest używany do testowania hipotezy zerowej\nwskazującej, że prawdziwa średnia jest równa określonej wartości (zazwyczaj zerowej). \nNiska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa, a zatem\nprawdziwa średnia różni się od wartości testowanej."
            ],
            "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).": [
                "Test t Studenta dla jednej próby jest używany do testowania hipotezy zerowej\nwskazującej, że prawdziwa średnia jest równa określonej wartości (zazwyczaj zerowej).\nNiska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa, a zatem\nprawdziwa średnia różni się od wartości testowanej.\n\nTest ten wymaga spełnienia zakłożenia o tym, że dane pochodzą\nz rozkładu normalnego. W przypadku niespełnienia tego założenia\nmożna zastosować nieparametryczny test Wilcoxona. (Należy jednakże\npamiętać, że test Wilcoxona testuje nieco inną hipotezę zerową, tzn.\nże *mediana* jest równa testowanej wartości)."
            ],
            "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.": [
                "Test t Studenta dla powtarzanych pomiarów (czasami nazywany testem\nt dla prób zależnych) jest używany do testowania hipotezy zerowej\ngłoszącej, że różnica pomiędzy parami pomiarów jest równa zeru.\nNiska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa a\nróżnica pomiędzy parami pomiarów jest niezerowa."
            ],
            "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).": [
                "Test t Studenta dla powtórzonych pomiarów (czasami nazywany testem\nt dla prób zależnych) jest używany do testowania hipotezy zerowej\ngłoszącej, że różnica pomiędzy parami pomiarów jest równa zeru.\nNiska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa a\nróżnica pomiędzy parami pomiarów jest niezerowa.\n\nTest ten wymaga spełnienia założenia o tym, że różnice między parami pomiarów\nmają rozkład zbliżony do rozkładu normalnego. W przypadku niespełnienia tego założenia\nnależy użyć nieparametrycznego testu Wilcoxona. (Należy jednakże pamiętać,\nże test Wilcoxon testuje nieco inną hipotezę zerową, tzn. że dwie grupy pomiarów\nmają zbliżony rozkład wyników)."
            ],
            "the terms to provide estimated marginal means for. Here you can specify multiple terms.": [
                "składniki, dla których mają zostać podane oszacowane średnie brzegowe. Można tu określić wiele składników."
            ],
            "the test value to test against (typically zero).": [
                "wartość testowa do sprawdzenia (zazwyczaj zero)."
            ],
            "the type of correlation to calculate": [
                "rodzaj korelacji do obliczenia"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 1, 2, or 3.": [
                "typ sumy kwadratów; typ I, II lub III"
            ],
            "the type of sums of squares to use; Type 2, or 3.": [
                "typ sumy kwadratów; typ II lub III"
            ],
            "The underlying `aov` object": [
                "Obiekt bazowy `aov`"
            ],
            "The variable {var} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for this variable.": [
                "Zmienna {var} nie może być traktowana jako numeryczna. Wykresy wymagające danych numerycznych nie zostaną utworzone dla tych zmiennych."
            ],
            "the variable of interest in `data` (not necessary when using a formula, see the examples)": [
                "zmienna w `data` (nie jest konieczna przy stosowaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the variable specifying the groups; must have 2 levels.": [
                "zmienna określająca podział na grupy; musi mieć 2 poziomy."
            ],
            "the variable to use as the columns in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "zmienna, która ma być użyta w kolumnach tabeli krzyżowej (nie jest konieczna przy wprowadzaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the variable to use as the counts in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "zmienna, która ma być użyta dla liczebności w tabeli krzyżowych (nie jest konieczna przy podawaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the variable to use as the rows in the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "zmienna, która ma być użyta w wierszach tabeli krzyżowej (nie jest konieczna przy wprowadzaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "The variables {vars} cannot be treated as numeric. Plots that expect numeric data will not be created for these variables.": [
                "Zmienne {vars} nie mogą być traktowane jako numeryczne. Wykresy wymagające danych numerycznych nie zostaną utworzone dla tych zmiennych."
            ],
            "the variables of interest -- a separate t-test is performed for each variable specified.": [
                "dla każdej podanej zmiennej wykonywany jest osobny test t."
            ],
            "the variables of interest.": [
                "zmiennych będących przedmiotem zainteresowania."
            ],
            "the variables to use to split the contingency table (not necessary when providing a formula, see the examples)": [
                "zmienne, które zostaną użyte do podziału tabeli krzyżowej (nie są konieczne przy używaniu formuły - zobacz przykłady)"
            ],
            "the width for the Confidence intervals.": [
                "szerokość przedziałów ufności."
            ],
            "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.": [
                "Test χ² dobroci dopasowania (nie mylić z testem niezależności χ² ) służy do weryfikacji hipotezy zerowej wskazującej, że proporcje obserwacji odpowiadają pewnym proporcjom oczekiwanym. Niska wartość p sugeruje, że hipoteza zerowa jest fałszywa, a prawdziwe proporcje są inne niż testowane."
            ],
            "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.": [
                "Test zgodności χ² (nie mylić z testem χ² dobroci dopasowania) służy do sprawdzenia, czy dwie zmienne kategorialne są od siebie niezależne czy też powiązane ze sobą. Niska wartość p sugeruje, że zmienne nie są niezależne, i że może istnieć związek pomiędzy nimi."
            ],
            "Theoretical Quantiles": [
                "Kwantyle teoretyczne"
            ],
            "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).": [
                "Ten moduł zawiera analizy dostarczone z jamovi. Znajduje się w nim wiele popularnych analiz (takich jak testy t, ANOVA, regresja, współczynniki korelacji, testy proporcji, tabele zgodności, analiz czynnikowa, itd.)."
            ],
            "Threshold": [
                "Próg"
            ],
            "Thresholds": [
                "Progi"
            ],
            "Thurstone": [
                "Thurstone"
            ],
            "Tjur's R²": [
                "R² Tjura"
            ],
            "TLI": [
                "TLI"
            ],
            "Tolerance": [
                "Tolerancja"
            ],
            "Too few observations (N < 3) to compute statistic": [
                "Zbyt mało obserwacji (N < 3), żeby obliczyć statystyki"
            ],
            "Too few observations to calculate statistic. Each (sub)group must have at least as many observations as there are dependent variables.": [
                "Zbyt mało obserwacji, żeby obliczyć statystyki. Każda (pod)grupa musi mieć co najmniej tyle obserwacji, ile jest zmiennych zależnych."
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < {n})": [
                "Zbyt mała liczba prób, żeby obliczyć statystyki (N < {n})"
            ],
            "Too few samples to compute statistic (N < 3)": [
                "Zbyt mała liczba prób, żeby obliczyć statystyki (N < 3)"
            ],
            "Too many observations (N > 5000) to compute statistic": [
                "Zbyt dużo obserwacji (N > 5000), żeby obliczyć statystyki"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > {n})": [
                "Zbyt duża liczba prób, żeby obliczyć statystyki (N > {n})"
            ],
            "Too many samples to compute statistic (N > 5000)": [
                "Zbyt duża liczba prób, żeby obliczyć statystyki (N > 5000)"
            ],
            "Tooth Growth": [
                "Wzrost zębów"
            ],
            "Total": [
                "Całość"
            ],
            "total_pc (default), column_pc, or row_pc. Use respectively percentages `of total`, `within columns`, or `within rows` for the bar plot y-axis.": [
                "total_pc (domyślnie), column_pc lub row_pc. Użyj odpowiednio: procentów `of total` (z całości), `within columns` (w kolumnach) lub `within rows` (w wierszach) dla osi y wykresu słupkowego."
            ],
            "Tukey": [
                "Test Tukey'a"
            ],
            "Tukey (equal variances)": [
                "Test Tukey'a (równe wariancje)"
            ],
            "Tukey Post-Hoc Test – {dep}": [
                "Test post-hoc Tukey'a – {dep}"
            ],
            "Type {ssType} Sums of Squares": [
                "Suma kwadratów typu {ssType}"
            ],
            "Type 1": [
                "Typ I."
            ],
            "Type 2": [
                "Typ II"
            ],
            "Type 3": [
                "Typ III"
            ],
            "Type 3 sum of squares": [
                "Suma kwadratów typu III"
            ],
            "Unable to split by a continuous variable": [
                "Nie można podzielić na grupy przy pomocy zmiennej ciągłej"
            ],
            "Uniqueness": [
                "Swoistość"
            ],
            "Univariate Tests": [
                "Testy jednowymiarowe"
            ],
            "Upper": [
                "Górna granica"
            ],
            "upper bound": [
                "górna granica"
            ],
            "Value": [
                "Wartość"
            ],
            "value": [
                "Wartość"
            ],
            "values": [
                "wartości"
            ],
            "Values are counts": [
                "Wartości są liczebnościami"
            ],
            "Variable": [
                "Zmienna"
            ],
            "Variable '{var}' contains no data": [
                "Zmienna '{var}' nie zawiera danych"
            ],
            "Variable contains infinite values": [
                "Zmienna zawiera wartości nieskończone"
            ],
            "Variable does not contain enough observations": [
                "Zmienna nie zawiera wystarczającej liczby obserwacji"
            ],
            "Variable is not numeric": [
                "Zmienna nie jest numeryczna"
            ],
            "Variables": [
                "Zmienne"
            ],
            "Variables across columns": [
                "Zmienne w kolumnach"
            ],
            "Variables across rows": [
                "Zmienne w wierszach"
            ],
            "Variables must have at least two levels": [
                "Zmienne muszą posiadać co najmniej dwa poziomy"
            ],
            "Variance": [
                "Wariancja"
            ],
            "Variances": [
                "Wariancje"
            ],
            "variation from the control variables is only removed from the variables in the columns": [
                "wariancja zmiennych kontrolowanych jest usuwana tylko ze zmiennych w kolumnach"
            ],
            "Varimax": [
                "Varimax"
            ],
            "varimax": [
                "varimax"
            ],
            "VIF": [
                "VIF"
            ],
            "Violin": [
                "Wiolinowy"
            ],
            "W": [
                "W"
            ],
            "weigh each cell equally. (Cells are weighed according to the cell frequency by default.)": [
                "zastosuj równe wagi dla każdej komórki. (Domyślnie komórki są ważone według częstości.)"
            ],
            "Weight Variable": [
                "Zmienna wagowa"
            ],
            "Weighted by '{varName}'": [
                "Ważone przez '{varName}'"
            ],
            "Weights": [
                "Wagi"
            ],
            "Weights (optional)": [
                "Wagi (opcjonalnie)"
            ],
            "Weights contains negative values. Negative weights are not permitted.": [
                "Wagi zawierają wartości ujemne. Ujemne wagi są niedozwolone."
            ],
            "Welch's": [
                "Test Welch'a"
            ],
            "Welch's t": [
                "t Welch'a"
            ],
            "Wilcoxon rank": [
                "Test rang Wilcoxona"
            ],
            "Wilcoxon signed rank test": [
                "Test rang Wilcoxona"
            ],
            "Wilcoxon W": [
                "W Wilcoxona"
            ],
            "Wilks' Lambda": [
                "Lambda Wilka"
            ],
            "within column": [
                "w kolumnach"
            ],
            "within rows": [
                "w wierszach"
            ],
            "Within Subjects Effects": [
                "Efekty wewnątrzobiektowe"
            ],
            "X-Axis": [
                "Oś X"
            ],
            "X-axis": [
                "oś X"
            ],
            "Y-Axis": [
                "Oś Y"
            ],
            "Y-axis": [
                "oś Y"
            ],
            "ycounts (default) or ypc. Use respectively `counts` or `percentages` for the bar plot y-axis": [
                "ycounts (domyślnie) lub ypc. Użyj odpowiednio: `counts` (liczebności) lub `percentages` (procenty) dla osi y wykresu słupkowego"
            ],
            "Z": [
                "Z"
            ],
            "z test difference in 2 proportions": [
                "Test z dla dwóch proporcji"
            ],
            "z test for difference in 2 proportions": [
                "Test z dla dwóch proporcji"
            ],
            "z test only available for 2x2 tables": [
                "test z jest dostępny wyłącznie dla tabel 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 poprawka na ciągłość"
            ],
            "χ² Goodness of Fit": [
                "χ² dobroci dopasowania"
            ],
            "χ² Goodness of fit": [
                "χ² dobroci dopasowania"
            ],
            "χ² test": [
                "test χ²"
            ],
            "χ² test of association": [
                "Test zgodności χ²"
            ],
            "χ² Tests": [
                "Testy χ²"
            ],
            "ω²": [
                "ω²"
            ],
            "specific factor\u0004Factor": [
                "Czynnik"
            ]
        }
    },
    "code": "pl"
}