3 < D M X Z h v      )   , : M ^ j       # 4 ? LYs   $ &8 IV ^hn % ?Ww! #)<Nd    0B KVf mz )    .268 HS h       \!~ 3  8: LYm:    /; R \i"  / : G&U!|   %  +4<Ocrz)$ 6W!` #6Z nz$   %@ Q[c { $)3] cn    '!H jx    pCq3]iKcb"/Uy?7aEV1m(\2$GDH  .dYS-#nA!h=P<w`{ ,6@ QvfNug~0T5*olX+s'F zI4_t^rx&J8)9:}> k[j|RZWeBM;OL% Matrix% Column% Row% Total%s : r=%0.3f (t:%0.3f, g.l.=%d, p:%0.3f / %s tails)%s Mean%s Table%s resultsAANOVA Two-WayAnova One-WayAnova Two-Way on %sBBeta coefficientsBetween GroupsBootstrap %d of %dBootstrap Method: %sBootstrap dominance Analysis: %s over %sCases(listwise)=%d(%d)Cases: %dColumns: %sCommunalitiesComplete dominanceComponent MatrixConditionalConditional dominanceConstantCorrelationCorrelation (%s - %s)Correlation Matrix type : %sCorrelation matrix for %sCovarianceCovariances meanCovariate matrix %dCronbach's alphaCrosstab %s - %sDataset %dDescriptivesDistributionDominance Analysis resultDominance Analysis: %s over %sEffect sizeEigenvaluesEngine: %sEqual varianceEquationErrorExact p (Dinneen & Blakesley, 1973):Explained varianceExtractionF TestGeneralGeneral DominanceGeneral averagesHistogram %sInitialItem meanItemsItems report for %sIterations: %dKurtosisLevene TestLevene test for equality of variancesLinear Regression Engine: %sMann-Whitney's UMean and standard deviationModel 0Multiple Regression: %s over %sMultiple Scale analysisMultiple reggresion of %s on %sNon equal varianceNumber of cases: %dNumber of factors: %dNumber of iterations: %dNumber of variables: %dNumber or factors to preserve: %dOverall averagesPCA for %sPairsPairwise dominanceParallel AnalysisPrincipal Axis for %sPrincipal Component AnalysisR=%0.3fR^2 Adj=%0.3fR^2=%0.3fRawRegressionReliability analysis of scalesReproducibilityRows: %sSE(Dij)Sample size: %d Scale %sSkewnessStandarized Cronbach's alphaStd.Error R=%0.3fSum meanSum medianSum of ranks %sSum sdSum varianceSummary for %sT statisticsTest of Homogeneity of variances (Levene)TotalU ValueUnexplained varianceValid casesValueVariableVariable %dVariances meanWithinWithin GroupsX%dY%dZdata eigenvaluefactors:%sgenerated eigenvalueitems for obtain alpha(0.8) : %ditems for obtain alpha(0.9) : %dk=%d Averagemeanmean: %0.4fmedian: %smode: %snn :%dn valid:%dp.5p.95pairspreserve?sdsd: %0.4fsesignvarProject-Id-Version: statsample 0.13.0 POT-Creation-Date: 2010-06-21 16:06-0400 PO-Revision-Date: 2010-06-21 16:08-0300 Last-Translator: Claudio Bustos Language-Team: Desarrollador MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit X-Poedit-Language: Spanish X-Poedit-SourceCharset: utf-8 Matriz% Columna% Fila% Total%s : r=%0.3f (t:%0.3f, g.l.=%d, p:%0.3f / %s colas)Promedio %sTabla %sresultados de %sAAnova de dos víasAnova de una víaAnova de dos vías en %sBCoeficientes betaEntre gruposBootstrap: %d de %dMétodo de Remuestreo: %sResultados del Análisis de Dominancia Bootstrap: %s en %sCasos (sólo válidos)=%d(%d)Casos: %sColumnas: %sComunalidadesDominancia CompletaMatriz de componentesCondicionalDominancia CondicionalConstanteCorrelaciónCorrelación (%s - %s)Tipo de matriz de correlacion : %sMatriz de correlaciones para %sCovarianzaPromedio de las covarianzasMatriz de Covarianza %dAlfa de CronbachTabulación cruzada %s - %sDataset %dDescriptivosDistribuciónResultados del análisis de dominanciaAnálisis de dominancia: %s en %sTamaño del efectoEigenvaluesMotor: %sVarianza IgualEcuaciónErrorp exacto (Dinneen & Blakesley, 1973):Varianza explicadaExtracciónPrueba FGeneralDominancia GeneralPromedios generalesHistograma: %sInicialPromedio de los ítemesÍtemsReporte de ítems para %sIteraciones: %dCurtosisTest de LeveneTest de Levene para igualdad de variancasMotor de Regresión Linear: %sU de Mann-WhitneyPromedio y desviación estándarModelo 0Regresión Múltiple: %s sobre %sAnálisis de múltiples escalasRegresión Múltiple de %s en %sVarianza DesigualNúmero de casos: %dNúmero de factores: %dNúmero de iteraciones: %dNúmero de variables: %dNúmero de factores a preservar: %dPromedios generalesACP para %sParesDominancia en paresAnálisis ParaleloEjes principales para %sAnálisis de componentes principalesR: %0.3fR^2 Adj=%0.3fR^2=%0.3fEn BrutoRegresiónAnálisis de confiabilidad de escalasReproducibilidadFilas: %sEE(Dij)Tamaño de muestra: %d Escala %sSesgoAlfa de Cronbach estandarizadoError estándar R: %0.3fPromedio de sumaMediana de sumaSuma de rangos %sd.e. de sumaVarianza de sumaSumario para %sEstadístico TTest de homogeneidad de varianza (Levene)TotalValor de UVarianza sin explicarcasos válidosValor de UVariableVariable %dPromedio de las varianzasDentroDentro de gruposX%dY%dZeigenvalue de los datosfactores:%seigenvalue generadoitems para obtener alfa(0,8): %dítems para obtener alfa(0,9): %dk=%d Promediopromediopromedio: %0.3fMediana: %smodo: %snn: %sn válido: %dp.5p.95pares¿preservar?ded.e.: %0.3fdesignovar