po/es/statsample.mo in statsample-0.11.2 vs po/es/statsample.mo in statsample-0.12.0
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+ Scale %s Skewness Standarized Cronbach's alpha Std.Error R=%0.3f Summary for %s T statistics Test of Homogeneity of variances (Levene) Test of bivariate normality: X2 = %0.3f, df = %d, p= %0.5f Tetrachoric correlation Threshold X: %0.3f Threshold Y: %0.3f Thresholds Total Total mean Total sd Total variance Valid n Variances mean Within factors:%s k=%d Average mean mean: %0.4f median: %s mode: %s n :%d n valid:%d p.5 p.95 pairs sd: %0.4f se sign var Project-Id-Version: statsample 0.12.0
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- % Columna % Fila % Total Tabla %s )} Anova de una vía Coeficientes beta Bootstrap: %d de %d Resultados del Análisis de Dominancia Bootstrap: %s en %s Casos (sólo válidos)=%d(%d) Columnas: %s Comunalidades Dominancia Completa Matriz de componentes Condicional Dominancia Condicional Constante Tabla de Contingencia Tabulación cruzada Tabulación cruzada %s - %s Tabulación cruzada: RAD: Descriptivos Resultados del análisis de dominancia Análisis de dominancia: %s en %s Tamaño del efecto Eigenvalues Motor: %s Varianza Igual Ecuación Error Análisis de Factores Análisis de Factores: General Dominancia General Promedios generales Histograma: %s Test de Levene para igualdad de variancas Motor de Regresión Linear: %s Promedio y desviación estándar Modelo 0 Regresión Múltiple: %s sobre %s Regresión Múltiple de %s en %s Varianza Desigual Promedios generales Pares Dominancia en pares Análisis de componentes principales R: %0.3f R^2 Adj=%0.3f R^2=%0.3f En Bruto Regresión Reproducibilidad Filas: %s EE(Dij) EE: %0.3f Tamaño de muestra: %d
- Error estándar R: %0.3f Estadístico T Test de homogeneidad de varianza (Levene) Prueba de normalidad bivariada: X2 = %0.3f, g.l. = %d, p= %0.5f Correlación tetracórica Umbral X: %0.3f Umbral Y:%0.3f Umbrales Total k=%d Promedio promedio p.5 p.95 pares de signo var
+ % Columna % Fila % Total Promedio %s Tabla %s A Anova de dos vías Anova de una vía Anova de dos vías en %s B Coeficientes beta Bootstrap: %d de %d Resultados del Análisis de Dominancia Bootstrap: %s en %s Casos (sólo válidos)=%d(%d) Casos: %s Columnas: %s Comunalidades Dominancia Completa Matriz de componentes Condicional Dominancia Condicional Constante Tabla de Contingencia Matriz de correlaciones para %s Promedio de las covarianzas Alfa de Cronbach Tabulación cruzada %s - %s RAD: Dataset %d Descriptivos Distribución Resultados del análisis de dominancia Análisis de dominancia: %s en %s Tamaño del efecto Eigenvalues Motor: %s Varianza Igual Ecuación Error Análisis de Factores Análisis de Factores: General Dominancia General Promedios generales Histograma: %s Promedio de los ítemes Ítems Reporte de ítems para %s Curtosis Test de Levene para igualdad de variancas Motor de Regresión Linear: %s Promedio y desviación estándar Mediana Modelo 0 Regresión Múltiple: %s sobre %s Análisis de múltiples escalas Regresión Múltiple de %s en %s Varianza Desigual Promedios generales ACP para %s Pares Dominancia en pares Análisis de componentes principales R: %0.3f R^2 Adj=%0.3f R^2=%0.3f En Bruto Regresión Análisis de confiabilidad de escalas Reproducibilidad Filas: %s EE(Dij) EE: %0.3f Tamaño de muestra: %d
+ Escala %s Sesgo Alfa de Cronbach estandarizado Error estándar R: %0.3f Sumario para %s Estadístico T Test de homogeneidad de varianza (Levene) Prueba de normalidad bivariada: X2 = %0.3f, g.l. = %d, p= %0.5f Correlación tetracórica Umbral X: %0.3f Umbral Y:%0.3f Umbrales Total Promedio total d.e. total Varianza Total n válido Promedio de las varianzas Dentro factores:%s k=%d Promedio promedio promedio: %0.3f Mediana: %s modo: %s n: %s n válido: %d p.5 p.95 pares d.e.: %0.3f de signo var
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