rkward - en to ca@valencia translation catalogue (312 entries)

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model)
en: 2PL parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre 2PL

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test 
en: Call:
ca@valencia: Crida:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test 
en: Coefficients:
ca@valencia: Coeficients:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model
en: Log-likelihood value at convergence:
ca@valencia: Valor de la versemblança logarítmica a la convergència:

[ctx: R code comment]
note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test 
en: keep results in current workspace
ca@valencia: Mantín el resultat en l'espai de treball actual

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter est
en: This plugin estimates parameters under Item Response Theory approach, using the <link href="rkward://rhelp/ltm-package">ltm</link> package.
ca@valencia: Este connector estima els paràmetres segons l'aproximació de la Teoria de Resposta a l'Element, utilitzant el paquet <link href="rkward://rhelp/ltm-package">ltm</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <usage> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <usage> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <usage> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimatio
en: The complete results can be stored as a new object in the current workspace for further use (e.g. plotting item characteristic curves).
ca@valencia: Els resultats complets es poden emmagatzemar com un objecte nou en l'espai de treball actual per a utilitzar-lo més avant (p. ex. dibuixar cobres característiques de l'element).

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <usage>
en: To fit the two parameter logistic model with default settings, just the matrix of manifest variables (dichotomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below.
ca@valencia: Per a ajustar el model logístic de dos paràmetres amb valors predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes dicotòmiques d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Matrix of manifest variables:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled 
en: Matrix of manifest variables
ca@valencia: Matriu de les variables «manifest»

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="Matrix of manifest variables"> (refers to element labelled "Matrix of manifest variables:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="Matrix of
en: Select the matrix of dichotomous item responses from the objects shown on the left.
ca@valencia: Seleccioneu la matriu de respostes dicotòmiques d'element dels objectes mostrats a l'esquerra.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Should parameters be fixed (constraints)?")
en: If you want to fix parameters, you have to prepare a matrix of fixed-value constraints first and then select it here. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/ltm">ltm()</link> function.
ca@valencia: Si voleu esmenar paràmetres, primer cal preparar una matriu de restriccions de valors fixos i després seleccionar-la ací. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/ltm">ltm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Start values")
en: By default start values for the parameters are computed automatically. Alternatively, you can force the use of random start values, or give a matrix of values to be used. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/ltm">ltm()</link> function.
ca@valencia: De manera predeterminada els valors d'inici dels paràmetres es calculen automàticament. De manera alternativa, podeu forçar l'ús de valors d'inici a l'atzar, o donar una matriu de valors que s'utilitzaran. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/ltm">ltm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Use only complete cases") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Use only complete cases") i18
en: Specifies how missing values are to be treated. By default all available cases are used. If checked, only complete cases will be considered.
ca@valencia: Especifica com es tractaran els valors que falten. De manera predeterminada s'utilitzen tots els casos disponibles. Si està activada, només es consideraran els casos complets.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Usual IRT parameterization") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Usual IRT parameterization
en: If checked, the coefficients' estimates are reported under the usual Item Response Theory parameterization (which is the default).
ca@valencia: Si està activada, l'estimació dels coeficients s'informa davall l'habitual Teoria de Resposta d'element (el qual és el predeterminat).

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Number of EM iterations:")
en: Number of EM iterations
ca@valencia: Nombre d'iteracions EM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="Number of EM iterations"> (refers to element labelled "Number of EM iterations:")
en: Defaults to 40.
ca@valencia: Predeterminat a 40.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Number of quasi-Newton iterations:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labe
en: Number of quasi-Newton iterations
ca@valencia: Nombre d'iteracions quasi-Newton

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="Number of quasi-Newton iterations"> (refers to element labelled "Number of quasi-Newton iterations:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title=
en: Defaults to 150.
ca@valencia: Predeterminat a 150.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Number of Gauss-Hermite quadrature points:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="..."> (refers to elem
en: Number of Gauss-Hermite quadrature points
ca@valencia: Nombre de punts de quadratura Gauss-Hermite

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="Number of Gauss-Hermite quadrature points"> (refers to element labelled "Number of Gauss-Hermite quadrature points:")
en: Defaults to 15.
ca@valencia: Predeterminat a 15.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Optimization method:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Optimiza
en: Optimization method
ca@valencia: Mètode d'optimització

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="Optimization method"> (refers to element labelled "Optimization method:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting title="Optimization method"> (refe
en: The default optimization method is BFGS. It can be set to Nelder-Mead, CG, L-BFGS-B, or SANN instead. Please refer to the <link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> manual for details.
ca@valencia: El mètode d'optimització predeterminat és BFGS. En el seu lloc es pot establir a Nelder-Mead, CG, L-BFGS-B, o SANN. Vegeu el manual d'<link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> per als detalls.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Print verbose info about optimization") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Print verbose i
en: Pretty much speaks for itself ;-)
ca@valencia: Parla per si mateix ;-)

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter est
en: Please refer to the <code>ltm</code> manuals for further information and detailed command line options:
ca@valencia: Vegeu els manuals de la <code>ltm</code> per a informació addicional i opcions detallades de la línia d'ordres:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <technical>
en: The two factor solution of the <code>ltm()</code> function is not yet fully implemented (quadratic term is missing).
ca@valencia: La solució de dos factors de la funció <code>ltm()</code> encara no està completament implementada (falta el terme quadràtic).

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Two parameter logistic model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model logístic de dos paràmetres

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT
en: Manifest variables
ca@valencia: Variables «manifest»

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Manifest variables"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model
en: Matrix of manifest variables:
ca@valencia: Matriu de les variables «manifest»:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Manifest variables"> <saveobject label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic mo
en: Save results in workspace
ca@valencia: Guarda els resultats en l'espai de treball

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT
en: Options
ca@valencia: Opcions

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label
en: Should parameters be fixed (constraints)?
ca@valencia: Cal que els paràmetres siguen fixos (restriccions)?

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="Should parameters be fixed (constraints)?"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT par
en: Constraint matrix:
ca@valencia: Matriu de restriccions:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label
en: Start values
ca@valencia: Valors inicials

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two paramet
en: Compute automatically
ca@valencia: Calcula automàticament

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two paramet
en: Use random start values
ca@valencia: Utilitza valors inicials a l'atzar

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two paramet
en: Use own matrix of start values
ca@valencia: Utilitza una matriu pròpia de valors inicials

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab lab
en: Matrix of start values:
ca@valencia: Matriu de valors inicials:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label
en: Misc options
ca@valencia: Opcions diverses

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two param
en: Use only complete cases
ca@valencia: Utilitza només casos complets

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two param
en: Usual IRT parameterization
ca@valencia: Parametrització IRT normal

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="...">
en: Assume two-factor model with interaction term
ca@valencia: Assumix el model de dos factors amb un terme d'interacció

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (IRT
en: Advanced control
ca@valencia: Control avançat

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"> <tab label="Advanced control"> <spinbox label="...">
en: Number of EM iterations:
ca@valencia: Nombre d'iteracions EM:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Advanced control"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model">
en: Number of quasi-Newton iterations:
ca@valencia: Nombre d'iteracions quasi-Newton:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Advanced control"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model">
en: Number of Gauss-Hermite quadrature points:
ca@valencia: Nombre de punts de quadratura Gauss-Hermite:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Advanced control"> <dropdown label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"
en: Optimization method:
ca@valencia: Mètode d'optimització:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rasch model"> <tab label="Advanced control"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Two parameter logistic model) <dialog label="IRT parameter estimation: Two parameter logistic model"
en: Print verbose info about optimization
ca@valencia: Imprimix informació detallada de l'optimització

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model)
en: 3PL parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre 3PL

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <usage>
en: To fit the Birnbaum three parameter model with default settings, just the matrix of manifest variables (dichotomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below.
ca@valencia: Per a ajustar el model Birnbaum de tres paràmetres amb valors predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes dicotòmiques d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Should parameters be fixed (constraints)?")
en: If you want to fix parameters, you have to prepare a matrix of fixed-value constraints first and then select it here. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/tpm">tpm()</link> function.
ca@valencia: Si voleu esmenar paràmetres, primer cal preparar una matriu de restriccions de valors fixos i després seleccionar-la ací. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/tpm">tpm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Upper bound for guessing parameter")
en: Limits the estimated guessing parameter (accepts values between 0 and 1).
ca@valencia: Limita l'estimació del paràmetre de conjectura (accepta valors entre 0 i 1).

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Start values")
en: By default start values for the parameters are computed automatically. Alternatively, you can force the use of random start values, or give a matrix of values to be used. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/tpm">tpm()</link> function.
ca@valencia: De manera predeterminada, els valors inicials per als paràmetres es calculen automàticament. Com a alternativa, podeu forçar l'ús de valors inicials a l'atzar, o donar una matriu de valors que s'utilitzaran. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/tpm">tpm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Assume equal discrimination parameters")
en: If checked it is assumed that discrimination parameters are equal for all items, as in the 1PL Rasch model. That leaves difficulty and guessing parameters to be estimated.
ca@valencia: Si està activada, s'assumix que els paràmetres de discriminació són iguals per a tots els elements, com al model Rasch 1PL. Açò deixa que s'estimen els paràmetres de dificultat i conjectura.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting title="Number of quasi-Newton iterations"> (refers to element labelled "Number of quasi-Newton iterations:")
en: Defaults to 1000.
ca@valencia: Predeterminat a 1000.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting title="Number of Gauss-Hermite quadrature points"> (refers to element labelled "Number of Gauss-Hermite quadrature points:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <setting
en: Defaults to 21.
ca@valencia: Predeterminat a 21.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Used optimizer:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting title="..."> (refers to element 
en: Used optimizer
ca@valencia: Optimitzador utilitzat

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting title="Used optimizer"> (refers to element labelled "Used optimizer:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting title="Used optimizer
en: By default <link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> is being used for optimization. Alternatively, <link href="rkward://rhelp/nlminb">nlminb()</link> can be called.
ca@valencia: De manera predeterminada s'utilitza <link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> per a l'optimització. De manera alternativa, es pot cridar <link href="rkward://rhelp/nlminb">nlminb()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting title="Optimization method"> (refers to element labelled "Optimization method:")
en: <i>Only if <code>optim()</code> is used:</i> The default optimization method is BFGS. It can be set to Nelder-Mead, CG, L-BFGS-B, or SANN instead. Please refer to the <link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> manual for details.
ca@valencia: <i>Només si s'utilitza <code>optim()</code>:</i> El mètode predeterminat d'optimització és BFGS. En el seu lloc es pot establir a Nelder-Mead, CG, L-BFGS-B, o SANN. Vegeu el manual d'<link href="rkward://rhelp/optim">optim()</link> per als detalls.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Step-length for approximation")
en: Used in the central difference approximation that approximates the hessian. Defaults to 1e-03.
ca@valencia: Utilitzat a l'aproximació de diferències central que aproxima Hessiana. Predeterminat a 1e-03.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <technical> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <technical> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <technical>
en: Todo:
ca@valencia: Per fer:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <technical> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <technical> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <technical>
en: The <code>parscale</code> control element is not yet implemented.
ca@valencia: L'element de control <code>parscale</code> encara no està implementat.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model Birnbaum de tres paràmetres

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <dialog label="IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model"> <tab label="Options"> <spinbox label="...">
en: Upper bound for guessing parameter
ca@valencia: Límit superior per al paràmetre de conjectura

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <dialog label="IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="...">
en: Assume equal discrimination parameters
ca@valencia: Assumix els paràmetres de discriminació iguals

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <dialog label="IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model"> <tab label="Advanced control"> <dropdown label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter
en: Used optimizer:
ca@valencia: Optimitzador utilitzat:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model) <dialog label="IRT parameter estimation: Birnbaum three parameter model"> <tab label="Advanced control"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter 
en: Step-length for approximation
ca@valencia: Llargària de pas per a l'aproximació

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model)
en: LLTM  parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre LLTM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model)
en: Conditional log-likelihood:
ca@valencia: Versemblança logarítmica condicional:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model)
en: <br />Number of iterations:
ca@valencia: <br />Nombre d'iteracions:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model)
en: <br />Number of parameters:
ca@valencia: <br />Nombre de paràmetres:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) <summary> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimati
en: This plugin estimates parameters under Item Response Theory approach, using the <link href="rkward://rhelp/eRm-package">eRm</link> package.
ca@valencia: Este connector estima els paràmetres segons l'aproximació de la Teoria de Resposta a l'Element, utilitzant el paquet<link href="rkward://rhelp/eRm-package">eRm</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <usage>
en: To fit the linear logistic test model with default settings, just the matrix of manifest variables (dichotomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below. For detailed information on the expected layout of matrices and vectors please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/LLTM">LLTM()</link> function.
ca@valencia: Per a ajustar el model de prova logística lineal amb els paràmetres predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes d'element dicotòmiques). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall. Per a informació detallada de la disposició esperada de les matrius i vectors, vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/LLTM">LLTM()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Number of measurement points") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Number of me
en: If repeated measurement applies, specify how many are represented in the data matrix (defaults to 1). This will divide the columns in the matrix into equally sized subsets of data.
ca@valencia: Si s'apliquen mesures repetides, especifiqueu quantes s'han representat a la matriu de dades (valor predeterminat 1). Açò dividirà les columnes de la matriu en subconjunts de dades de la mateixa mida.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Group contrasts") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Group contrasts") i18n: e
en: If you want to compute group contrasts, a vector determining the group membership of each subject must be given. By default no group contrasts are imposed.
ca@valencia: Si voleu calcular els contrastos dels grups, cal indicar un vector que determine la pertinença als grups de cada subjecte. De manera predeterminada no s'imposa cap contrast de grup.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Design matrix")
en: By default the design matrix for the LLTM will be computed automatically. Alternatively, you may specify your own design matrix here.
ca@valencia: La matriu de disseny per al LLTM es calcularà automàticament de manera predeterminada. De manera alternativa, ací podeu especificar la vostra pròpia matriu de disseny.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Eta start values") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Eta start values") i18n: ectx: 
en: By default eta values start with the 0-vector. To change this, a vector of starting values can be specified.
ca@valencia: Els valors d'«eta» comencen pel vector-0 de manera predeterminada. Per a canviar-ho, es pot especificar un vector de valors inicials.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Compute standard error") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Compute standard error") 
en: If checked, standard errors are computed (which is the default).
ca@valencia: Si està activada, els errors estàndard es calculen (el qual és el predeterminat).

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Normalize parameters to sum-0") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Normalize paramete
en: By default parameters are normalized to sum-0 by specifying an appropriate design matrix. Uncheck this box to restrict the first parameter to 0.
ca@valencia: Els paràmetres es normalitzen a suma-0 de manera predeterminada especificant una matriu de disseny apropiada. Desactiveu esta casella per a restringir el primer paràmetre a 0.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) <related> i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimati
en: Please refer to the <code>eRm</code> manuals for further information and detailed command line options:
ca@valencia: Vegeu els manuals de l'<code>eRm</code> per a informació addicional i opcions detallades de la línia d'ordres:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Linear logistic test model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model de prova logística lineal

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Manifest variables"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: L
en: Number of measurement points
ca@valencia: Nombre de punts de mesura

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Manifest variables"> <radio label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: Lin
en: Group contrasts
ca@valencia: Contrastos dels grups

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Manifest variables"> <radio label="Group contrasts"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog lab
en: All subjects belong to one group
ca@valencia: Tots els subjectes pertanyen a un grup

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Manifest variables"> <radio label="Group contrasts"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog lab
en: Compute group contrasts
ca@valencia: Calcula els contrastos dels grups

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Manifest variables"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: L
en: Use this group vector:
ca@valencia: Utilitza este vector de grups:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rating scale model"> 
en: Design matrix
ca@valencia: Matriu de disseny

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <radio label="Design matrix"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter es
en: Use own design matrix
ca@valencia: Utilitza una matriu de disseny pròpia

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rating scale model"
en: Design matrix:
ca@valencia: Matriu de disseny:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rating scale model"> 
en: Eta start values
ca@valencia: Valors inicials d'«eta»

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <radio label="Eta start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter
en: Use 0-vector
ca@valencia: Utilitza un vector-0

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <radio label="Eta start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter
en: Use own vector of eta start values
ca@valencia: Utilitza un vector propi de valors inicials d'«eta»

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter estimation: Rating scale model"
en: Vector of start values:
ca@valencia: Vector de valors inicials:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter e
en: Compute standard error
ca@valencia: Calcula l'error estàndard

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear logistic test model) <dialog label="IRT parameter estimation: Linear logistic test model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="IRT parameter e
en: Normalize parameters to sum-0
ca@valencia: Normalitza els paràmetres a suma-0

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model)
en: Rasch parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre Rasch

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <usage>
en: To fit the Rasch model with default settings, just the matrix of manifest variables (dichotomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below.
ca@valencia: Per a ajustar el model logístic de Rasch amb valors predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes dicotòmiques d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Should parameters be fixed (constraints)?")
en: If you want to fix parameters, you have to prepare a matrix of fixed-value constraints first and then select it here. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/rasch">rasch()</link> function.
ca@valencia: Si voleu esmenar paràmetres, primer cal preparar una matriu de restriccions de valors fixos i després seleccionar-la ací. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/rasch">rasch()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rasch model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Start values")
en: By default start values for the parameters are computed automatically. Alternatively, you can force the use of random start values, or give a matrix of values to be used. For detailed information on the specific layout of that matrix please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/rasch">rasch()</link> function.
ca@valencia: De manera predeterminada els valors d'inici dels paràmetres es calculen automàticament. De manera alternativa, podeu forçar l'ús de valors d'inici a l'atzar, o donar una matriu de valors que s'utilitzaran. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta matriu vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/rasch">rasch()</link>.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rasch model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Rasch model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model Rasch

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model)
en: GPCM parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre GPCM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <usage>
en: To fit the generalized partial credit model with default settings, just the matrix of manifest variables (polytomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below.
ca@valencia: Per a ajustar el model de crèdit parcial generalitzat amb valors predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes politòmiques d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting title="Matrix of manifest variables"> (refers to element labelled "Matrix of manifest variables:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting ti
en: Select the matrix of polytomous item responses from the objects shown on the left.
ca@valencia: Seleccioneu la matriu de respostes politòmiques d'element dels objectes mostrats a l'esquerra.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Item selection")
en: If you only want to use a subset of items from selected object, you can specify these here.
ca@valencia: Si només voleu utilitzar un subconjunt d'elements de l'objecte seleccionat, els podeu especificar ací.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Should parameters be fixed (constrained)?")
en: Choose if discrimination parameters should be computed for each item individually. Alternatively, you can estimate one discrimination parameter that is equal for all items, or fix it at 1 for all items.
ca@valencia: Seleccioneu si s'han de calcular els paràmetres de discriminació per a cada element individualment. De manera alternativa, podeu estimar un paràmetre de discriminació que siga igual per a tots els elements, o esmenar-ho a 1 per a tots els elements.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Start values")
en: By default start values for the parameters are computed automatically. Alternatively, you can force the use of random start values, or give a list of values to be used. For detailed information on the specific layout of that list please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/gpcm">gpcm()</link> function.
ca@valencia: De manera predeterminada els valors d'inici dels paràmetres es calculen automàticament. De manera alternativa, podeu forçar l'ús de valors d'inici a l'atzar, o donar una llista de valors que s'utilitzaran. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta llista vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/gpcm">gpcm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Numerical derivative algorithm to approximate Hessian matrix:")
en: Options are forward difference approximation (the default) and central difference approximation.
ca@valencia: Les opcions són una aproximació de diferència avançada (la predeterminada) i una aproximació de diferència central.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Step-length for approximation")
en: Step size to be used in the numerical derivative. Default is 1e-06. If you use central difference approximation, change this to a larger value, e.g., 1e-03 or 1e-04.
ca@valencia: Mida del pas que s'utilitzarà a les derivades numèriques. La predeterminada és 1e-06. Si utilitzeu una aproximació de diferència central, canvieu a un valor més gran, p. ex., 1e-03 o 1e-04.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Generalized partial credit model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model de crèdit parcial generalitzat

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Manifest variables"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="
en: Item selection
ca@valencia: Selecció d'element

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Manifest variables"> <frame label="Item selection"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha">
en: Select a subset of items
ca@valencia: Selecciona un subconjunt d'elements

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Manifest variables"> <frame label="Item selection"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> 
en: List of items:
ca@valencia: Llista d'elements:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Options"> <radio label="...">
en: Should parameters be fixed (constrained)?
ca@valencia: Caldria fixar els paràmetres (restringits)?

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Options"> <radio label="Should parameters be fixed (constrained)?"> <option label="...">
en: Each item has its one discrimination parameter
ca@valencia: Cada element té el seu paràmetre de discriminació

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Options"> <radio label="Should parameters be fixed (constrained)?"> <option label="...">
en: Equal discrimination parameter across items
ca@valencia: Paràmetre de discriminació igual entre els elements

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Options"> <radio label="Should parameters be fixed (constrained)?"> <option label="...">
en: Discrimination parameter fixed at 1 across items
ca@valencia: Paràmetre de discriminació fixat a 1 entre els elements

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="IRT parameter estimation: Graded response model"> <tab label="Options"> <radio label="Start values"> <option label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter
en: Use own list of start values
ca@valencia: Utilitza una llista pròpia de valors inicials

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="IRT parameter estimation: Graded response model"> <tab label="Options"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized par
en: List of start values:
ca@valencia: Llista de valors inicials:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Advanced control"> <dropdown label="...">
en: Numerical derivative algorithm to approximate Hessian matrix:
ca@valencia: Algorisme de derivació numèric per a aproximar la matriu Hessiana:

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Advanced control"> <dropdown label="Numerical derivative algorithm to approximate Hessian matrix:"> <option label="...">
en: Forward difference approximation
ca@valencia: Aproximació de diferència avançada

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Generalized partial credit model) <dialog label="IRT parameter estimation: Generalized partial credit model"> <tab label="Advanced control"> <dropdown label="Numerical derivative algorithm to approximate Hessian matrix:"> <option label="...">
en: Central difference approximation
ca@valencia: Aproximació de diferència central

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model)
en: GRM parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre GRM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <usage>
en: To fit the graded response model with default settings, just the matrix of manifest variables (polytomous item responses) must be selected. Further options are described in the sections below.
ca@valencia: Per a ajustar el model de resposta gradual amb valors predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes politòmiques d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Should parameters be fixed (constraints)?")
en: If checked it is assumed that discrimination parameters are equal for all items.
ca@valencia: Si està activada, s'assumix que els paràmetres de discriminació són iguals per a tots els elements.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Start values")
en: By default start values for the parameters are computed automatically. Alternatively, you can force the use of random start values, or give a list of values to be used. For detailed information on the specific layout of that list please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/grm">grm()</link> function.
ca@valencia: De manera predeterminada els valors d'inici dels paràmetres es calculen automàticament. De manera alternativa, podeu forçar l'ús de valors d'inici a l'atzar, o donar una llista de valors que s'utilitzaran. Per a informació detallada quan a la disposició específica d'esta llista vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/grm">grm()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Compute Hessian matrix")
en: If checked the Hessian matrix is computed.
ca@valencia: Si està activada, es calcularà la matriu Hessiana.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting title="..."> (refers to element labelled "Number of digits to abbreviate item names:")
en: Number of digits to abbreviate item names
ca@valencia: Nombre de dígits per a abreviar els noms dels elements

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Graded response model) <settings> <setting title="Number of digits to abbreviate item names"> (refers to element labelled "Number of digits to abbreviate item names:")
en: Specifies how many digits are used in abbreviating item names. Defaults to 6.
ca@valencia: Especifica quants dígits s'utilitzen a les abreviatures de noms d'elements. El valor predeterminat és 6.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Graded response model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model de resposta gradual

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="IRT parameter estimation: Graded response model"> <tab label="Options"> <frame label="Should parameters be fixed (constraints)?"> <checkbox label="...">
en: Assume equal discrimination parameters across items
ca@valencia: Assumix els paràmetres de discriminació iguals entre els elements

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="IRT parameter estimation: Graded response model"> <tab label="Options"> <frame label="Misc options"> <checkbox label="...">
en: Compute Hessian matrix
ca@valencia: Calcula la matriu Hessiana

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Graded response model) <dialog label="IRT parameter estimation: Graded response model"> <tab label="Advanced control"> <spinbox label="...">
en: Number of digits to abbreviate item names:
ca@valencia: Nombre de dígits per a abreviar els noms dels elements:

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear partial credit model)
en: LPCM  parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre LPCM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear partial credit model) <usage>
en: To fit the linear partial credit model with default settings, just the matrix of manifest variables (item responses) must be selected. Further options are described in the sections below. For detailed information on the expected layout of matrices and vectors please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/LPCM">LPCM()</link> function.
ca@valencia: Per a ajustar el model de crèdit parcial lineal amb els paràmetres predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall. Per a informació detallada de la disposició esperada de les matrius i vectors, vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/LPCM">LPCM()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <settings> <setting title="Matrix of manifest variables"> (refers to element labelled "Matrix of manifest variables:") i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) <settings> <setting title="Matrix of 
en: Select the matrix of item responses from the objects shown on the left.
ca@valencia: Seleccioneu la matriu de respostes d'element dels objectes mostrats a l'esquerra.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Design matrix")
en: By default the design matrix for the LPCM will be computed automatically. Alternatively, you may specify your own design matrix here.
ca@valencia: La matriu de disseny per al LPCM es calcularà automàticament de manera predeterminada. De manera alternativa, ací podeu especificar la vostra pròpia matriu de disseny.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear partial credit model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Linear partial credit model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model de crèdit parcial lineal

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model)
en: LRSM  parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre LRSM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <usage>
en: To fit the linear rating scale model with default settings, just the matrix of manifest variables (item responses) must be selected. Further options are described in the sections below. For detailed information on the expected layout of matrices and vectors please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/LRSM">LRSM()</link> function.
ca@valencia: Per a ajustar el model d'escala de valoració lineal amb els paràmetres predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall. Per a informació detallada de la disposició esperada de les matrius i vectors, vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/LRSM">LRSM()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Design matrix")
en: By default the design matrix for the LRSM will be computed automatically. Alternatively, you may specify your own design matrix here.
ca@valencia: La matriu de disseny per al LRSM es calcularà automàticament de manera predeterminada. De manera alternativa, ací podeu especificar la vostra pròpia matriu de disseny.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Linear rating scale model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Linear rating scale model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model d'escala de valoració lineal

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model)
en: PCM  parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre PCM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) <usage>
en: To fit the partial credit model with default settings, just the matrix of manifest variables (item responses) must be selected. Further options are described in the sections below. For detailed information on the expected layout of matrices and vectors please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/PCM">PCM()</link> function.
ca@valencia: Per a ajustar el model de crèdit parcial amb els paràmetres predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall. Per a informació detallada de la disposició esperada de les matrius i vectors, vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/PCM">PCM()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Partial credit model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Design matrix")
en: By default the design matrix for the PCM will be computed automatically. Alternatively, you may specify your own design matrix here.
ca@valencia: La matriu de disseny per al PCM es calcularà automàticament de manera predeterminada. De manera alternativa, ací podeu especificar la vostra pròpia matriu de disseny.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Partial credit model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Partial credit model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model de crèdit parcial

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model)
en: RSM  parameter estimation
ca@valencia: Estimació del paràmetre RSM

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <usage>
en: To fit the rating scale model with default settings, just the matrix of manifest variables (item responses) must be selected. Further options are described in the sections below. For detailed information on the expected layout of matrices and vectors please refer to the manual for the <link href="rkward://rhelp/RSM">RSM()</link> function.
ca@valencia: Per a ajustar el model d'escala de valoració amb els paràmetres predeterminats, només cal seleccionar la matriu de les variables «manifest» (respostes d'element). Les opcions addicionals es descriuen a les seccions de davall. Per a informació detallada de la disposició esperada de les matrius i vectors, vegeu el manual de la funció <link href="rkward://rhelp/RSM">RSM()</link>.

note: i18n: ectx: (Loaded from IRT parameter estimation: Rating scale model) <settings> <setting> (refers to element labelled "Design matrix")
en: By default the design matrix for the RSM will be computed automatically. Alternatively, you may specify your own design matrix here.
ca@valencia: La matriu de disseny per al RSM es calcularà automàticament de manera predeterminada. De manera alternativa, ací podeu especificar la vostra pròpia matriu de disseny.

note: i18n: ectx: (IRT parameter estimation: Rating scale model) <dialog label="...">
en: IRT parameter estimation: Rating scale model
ca@valencia: Estimació del paràmetre IRT: Model d'escala de valoració

note: i18n: ectx: (Loaded from Wald test)
en: Wald test (%1)
ca@valencia: Prova de Wald (%1)

note: i18n: ectx: (Loaded from Wald test)
en: Wald test on item level (z-values):
ca@valencia: Prova de Wald a nivell d'element (valors de «z»):

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="...">
en: Wald test
ca@valencia: Prova de Wald

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="..."> i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="Goodness of Fit (Rasch model)"> <tab label="..."> i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="Unidimensionality check (Rasch, LTM, 
en: Data
ca@valencia: Dades

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Data"> <varslot label="...">
en: Choose fitted model to test:
ca@valencia: Tria el model ajustat que s'ha de provar:

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Data"> <text> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <text> i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="Plotting fitted rating scale model"> <tab label="Model"> <text> i18
en: Only objects of class Rm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «Rm»!

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <radio label="...">
en: Split criterion for subject raw scores
ca@valencia: Criteris de divisió per a la puntuació en brut dels subjectes

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option label="..."> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option lab
en: Median
ca@valencia: Mediana

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option label="..."> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option lab
en: Mean
ca@valencia: Mitjana

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option label="...">
en: Use dichotomous vector to define groups
ca@valencia: Utilitza un vector dicotòmic per a definir grups

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <varslot label="...">
en: Select grouping vector:
ca@valencia: Seleccioneu el vector d'agrupament:

note: i18n: ectx: (Wald test) <dialog label="Wald test"> <tab label="Options"> <frame label="...">
en: Optimizer
ca@valencia: Optimitzador

note: i18n: ectx: <components> <component label="..."> i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha) i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="...">
en: Cronbach's alpha
ca@valencia: Alfa de Cronbach

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: Dataset
ca@valencia: Conjunt de dades

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: Subset
ca@valencia: Subconjunt

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: Items:
ca@valencia: Elements:

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: <br />Sample units:
ca@valencia: <br />Unitats de la mostra:

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: Effects on alpha if items are removed:
ca@valencia: Efectes a l'alfa si s'eliminen elements:

note: i18n: ectx: (Loaded from Cronbach's alpha)
en: %1% Confidence interval:
ca@valencia: Interval de confiança a %1%:

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <varslot label="...">
en: Item responses:
ca@valencia: Respostes d'element:

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <text>
en: Must be a matrix or data.frame, including the items as columns.
ca@valencia: Cal que siga una matriu o un «data.frame», incloent-hi els elements com a columnes.

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="Options"> <spinbox label="...">
en: Number of Bootstrap samples:
ca@valencia: Nombre de mostres «Bootstrap»:

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="Options"> <checkbox label="...">
en: Compute standardized Cronbach's alpha
ca@valencia: Calcula l'alfa de Cronbach estandarditzada

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="Options"> <checkbox label="...">
en: Ignore missing values
ca@valencia: Ignora els valors que falten

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="Options"> <checkbox label="...">
en: Compute Bootstrap confidence interval (CI)
ca@valencia: Calcula l'interval de confiança «Bootstrap» (CI)

note: i18n: ectx: (Cronbach's alpha) <dialog label="Cronbach's alpha"> <tab label="Data"> <frame label="Options"> <spinbox label="...">
en: Confidence interval:
ca@valencia: Interval de confiança:

note: i18n: ectx: (Loaded from Goodness of Fit (Rasch model))
en: Goodness of Fit for Rasch Models (%1)
ca@valencia: Bondat de l'ajust per als models de Rasch (%1)

note: i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="...">
en: Goodness of Fit (Rasch model)
ca@valencia: Bondat de l'ajust (model de Rasch)

note: i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="Goodness of Fit (Rasch model)"> <tab label="Data"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <varslot label="..."> i18n: ectx
en: Choose fitted model to examine:
ca@valencia: Tria el model ajustat a examinar:

note: i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="Goodness of Fit (Rasch model)"> <tab label="Data"> <text> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Model"> <text>
en: Only objects of class rasch are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «rasch»!

note: i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="Goodness of Fit (Rasch model)"> <tab label="Data"> <frame label="...">
en: Bootstrap options
ca@valencia: Opcions de «Bootstrap»

note: i18n: ectx: (Goodness of Fit (Rasch model)) <dialog label="Goodness of Fit (Rasch model)"> <tab label="Data"> <frame label="Bootstrap options"> <spinbox label="...">
en: Number of samples
ca@valencia: Nombre de mostres

note: i18n: ectx: (Loaded from Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Item-fit statistics (%1)
ca@valencia: Estadístiques ajustades a element (%1)

note: i18n: ectx: (Loaded from Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Alternative: Items do not fit the model
ca@valencia: Alternativa: Els elements no s'ajusten al model

note: i18n: ectx: (Loaded from Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Ability Categories:
ca@valencia: Categories de capacitats:

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) i18n: ectx: (Loaded from Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Monte Carlo samples:
ca@valencia: Mostres de Monte Carlo:

note: i18n: ectx: (Loaded from Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Item-Fit Statistics and P-values:
ca@valencia: Estadístiques ajustades a element i valors P:

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="...">
en: Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM
ca@valencia: Estadístiques ajustades a element per al Rasch, LTM i 3PM

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <text> i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <text>
en: Only objects of class ltm, rasch and tpm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «ltm», «rasch» i «tpm»!

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <frame label="...">
en: Grouping of sample units
ca@valencia: Agrupament d'unitats de la mostra

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <frame label="Grouping of sample units"> <spinbox label="...">
en: Number of categories
ca@valencia: Nombre de categories

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <frame label="Grouping of sample units"> <dropdown label="...">
en: Summarize the ability estimates by
ca@valencia: Sumaritza les estimacions de capacitat per a

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> [...] <dropdown label="Summarize the ability estimates by"> <option label="...">
en: Median of each group
ca@valencia: Mediana de cada grup

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> [...] <dropdown label="Summarize the ability estimates by"> <option label="...">
en: Mean of each group
ca@valencia: Mitjana de cada grup

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"
en: p value assumptions
ca@valencia: Assumix el valor p

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="p value assumptions"> <option label="...">
en: Assume chi-squared distribution
ca@valencia: Assumix la distribució khi quadrat

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="p value assumptions"> <option label="..."> i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasc
en: Use Monte Carlo procedure to approximate distribution
ca@valencia: Utilitza el procediment de Monte Carlo per a aproximar la distribució

note: i18n: ectx: (Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Item-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Option
en: Number of replications
ca@valencia: Nombre de replicacions

note: i18n: ectx: (Loaded from Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Person-fit statistics (%1)
ca@valencia: Estadístiques ajustades a persona (%1)

note: i18n: ectx: (Loaded from Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM)
en: Response patterns, person-fit statistics (L0, Lz) and probabilities for each response pattern (Pr):
ca@valencia: Patrons de resposta, estadístiques ajustades a persona (L0, Lz) i probabilitats per a cada patró de resposta (Pr):

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="...">
en: Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM
ca@valencia: Estadístiques ajustades a persona per al Rasch, LTM i 3PM

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <radio label="...">
en: Alternative hypothesis to test
ca@valencia: Hipòtesi alternativa que s'ha de provar

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <radio label="Alternative hypothesis to test"> <option label="...">
en: Inconsistent response pattern under the estimated model
ca@valencia: Patró de resposta incoherent davall el model estimat

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <radio label="Alternative hypothesis to test"> <option label="...">
en: More consistent response pattern than the model predicts
ca@valencia: Patró de resposta més coherent que el predit pel model

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Data"> <radio label="Alternative hypothesis to test"> <option label="...">
en: Two sided (test both of the above)
ca@valencia: Dos costats (prova els dos de més amunt)

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="...">
en: Response pattern
ca@valencia: Patró de resposta

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="Response pattern"> <option label="...">
en: Compute for observed response pattern
ca@valencia: Calcula pel patró de resposta observat

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="Response pattern"> <option label="...">
en: Compute for given response pattern
ca@valencia: Calcula pel patró de resposta indicat

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <varslot label="...">
en: Select matrix or data.frame with pattern to use:
ca@valencia: Seleccioneu la matriu o «data.frame» amb el patró que s'ha d'utilitzar:

note: i18n: ectx: (Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM) <dialog label="Person-fit statistics for Rasch, LTM and 3PM"> <tab label="Options"> <radio label="p value assumptions"> <option label="...">
en: Assume standard normal distribution
ca@valencia: Assumix la distribució normal estàndard

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Unidimensionality check (%1)
ca@valencia: Verificació d'unidimensionalitat (%1)

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Matrix of tetrachoric correlations:
ca@valencia: Matriu de correlacions tetracòriques:

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Unidimensionality Check using Modified Parallel Analysis:
ca@valencia: Verificació d'unidimensionalitat utilitzant l'anàlisi paral·lel modificat:

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Alternative hypothesis: <em>The second eigenvalue of the observed data is substantially larger than the second eigenvalue of data under the assumed IRT model</em>
ca@valencia: Hipòtesi alternativa: <em>El segon valor propi de les dades observades és substancialment més gran que el segon valor propi de les dades davall el model IRT assumit</em>

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Second eigenvalue in the observed data:
ca@valencia: Segon valor propi de les dades observades:

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: Average of second eigenvalues in Monte Carlo samples:
ca@valencia: Mitjana dels segons valors propis a les mostres de Monte Carlo:

note: i18n: ectx: (Loaded from Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM))
en: p-value:
ca@valencia: Valor p:

note: i18n: ectx: <components> <component label="..."> i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="...">
en: Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)
ca@valencia: Verificació d'unidimensionalitat (Rasch, LTM, 3PM)

note: i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)"> <tab label="Data"> <varslot label="...">
en: Choose fitted model to check:
ca@valencia: Tria el model ajustat a verificar:

note: i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)"> <tab label="Data"> <text>
en: Only objects of class rasch, ltm or tpm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «rasch», «ltm» o «tpm»!

note: i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)"> <tab label="Data"> <frame label="...">
en: Monte Carlo options
ca@valencia: Opcions de Monte Carlo

note: i18n: ectx: (Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)) <dialog label="Unidimensionality check (Rasch, LTM, 3PM)"> <tab label="Data"> <frame label="Monte Carlo options"> <spinbox label="...">
en: Number of samples:
ca@valencia: Nombre de mostres:

note: i18n: ectx: <about name="..."> i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Analysis"> <menu label="..."> i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Plots"> <menu label="...">
en: Item Response Theory
ca@valencia: Teoria de resposta d'element

note: i18n: ectx: <about shortinfo="...">
en: Item Response Theory Plugins. Part of the official RKWard distribution
ca@valencia: Connectors de teoria de resposta d'element. És part de la distribució oficial de RKWard

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Rasch model fit
ca@valencia: Ajust del model de Rasch

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Two parameter logistic model fit
ca@valencia: Ajust del model logístic de dos paràmetres

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Birnbaum three parameter model fit
ca@valencia: Ajust del model Birnbaum de tres paràmetres

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Linear logistic test model fit
ca@valencia: Ajust del model de prova logística lineal

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Graded response model fit
ca@valencia: Ajust del model de resposta gradual

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Rating scale model fit
ca@valencia: Ajust del model d'escala de valoració

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Partial credit model fit
ca@valencia: Ajust del model de crèdit parcial

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Generalized partial credit model fit
ca@valencia: Ajust del model de crèdit parcial generalitzat

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Linear rating scale model fit
ca@valencia: Ajust del model d'escala de valoració lineal

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Linear partial credit model fit
ca@valencia: Ajust del model de crèdit parcial lineal

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Goodness of Fit (Rasch)
ca@valencia: Bondat de l'ajust (Rasch)

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Item-fit statistics (Rasch, LTM, 3PM)
ca@valencia: Estadístiques ajustades a element (Rasch, LTM, 3PM)

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Person-fit statistics (Rasch, LTM, 3PM)
ca@valencia: Estadístiques ajustades a persona (Rasch, LTM, 3PM)

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Wald test (RSM, PCM)
ca@valencia: Prova de Wald (RSM, PCM)

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Andersen LR Plot (RSM, PCM)
ca@valencia: Diagrama LR d'Andersen (RSM, PCM)

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted Rasch model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model de Rasch

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted two parameter logistic model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model logístic de dos paràmetres

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted Birnbaum three parameter model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model Birnbaum de tres paràmetres

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted graded response model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model de resposta gradual

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted rating scale model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model d'escala de valoració

note: i18n: ectx: <components> <component label="...">
en: Plot fitted partial credit model
ca@valencia: Diagrama ajustat del model de crèdit parcial

note: i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="...">
en: Analysis
ca@valencia: Anàlisi

note: i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Analysis"> <menu label="Item Response Theory"> <menu label="..."> i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Plots"> <menu label="Item Response Theory"> <menu label="...">
en: Dichotomous data
ca@valencia: Dades dicotòmiques

note: i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Analysis"> <menu label="Item Response Theory"> <menu label="..."> i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Plots"> <menu label="Item Response Theory"> <menu label="...">
en: Polytomous data
ca@valencia: Dades politòmiques

note: i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="Analysis"> <menu label="Item Response Theory"> <menu label="...">
en: Tests
ca@valencia: Proves

note: i18n: ectx: <hierarchy> <menu label="...">
en: Plots
ca@valencia: Diagrames

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model)
en: Two parameter logistic model plot
ca@valencia: Diagrama del model logístic de dos paràmetres

[ctx: R code comment]
note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: two steps are needed to plot standard error curves
ca@valencia: calen dos passos per a dibuixar corbes d'error estàndard

[ctx: R code comment]
note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: first some values are generated...
ca@valencia: primer es generen diversos valors...

[ctx: R code comment]
note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: ... and then they're used to plot the curves:
ca@valencia: ... i després s'utilitzen per a dibuixar les corbes:

[ctx: Item response theory]
note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: Ability
ca@valencia: Capacitat

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: Standard Error
ca@valencia: Error estàndard

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 2PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model) i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: Standard Error of Measurement
ca@valencia: Error estàndard de mesura

note: i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted 2PL model
ca@valencia: Dibuixat del model ajustat 2PL

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Model"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Model"> <varslot label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <dialo
en: Choose fitted model to plot:
ca@valencia: Tria el model ajustat a dibuixar:

note: i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Model"> <text>
en: Only objects of class ltm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «ltm»!

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <dialog label="Plotting fitted 3PL model"> <tab label=
en: Plot type
ca@valencia: Tipus de diagrama

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <d
en: Type of plot
ca@valencia: Tipus del diagrama

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <op
en: Plot item(s)
ca@valencia: Elements del diagrama

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <op
en: Plot test information
ca@valencia: Dibuixa informació de la prova

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <op
en: Plot standard error
ca@valencia: Dibuixa l'error estàndard

note: i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of plot"> <option label="...">
en: Scatterplot of standardized loadings (2-factor model)
ca@valencia: Diagrama de dispersió de les càrregues estandarditzades (model de 2 factors)

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <d
en: Type of item plot
ca@valencia: tipus de diagrama d'element

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item plot"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item 
en: Item characteristic curve
ca@valencia: Corba característica d'element

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item plot"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item 
en: Item information curve
ca@valencia: Corba d'informació d'element

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Pl
en: Optional item selection
ca@valencia: Selecció d'element opcional

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Optional item selection"> <input label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Plot type"> <frame label="Optional item selection
en: List of items (plot all if empty)
ca@valencia: Llista d'elements (dibuixa'ls tots si està buida)

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <dialo
en: Range of latent variable values
ca@valencia: Interval de valors de variables latents

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Range of person parameters"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="Range of latent vari
en: From:
ca@valencia: Des de:

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Range of person parameters"> <spinbox label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <frame label="Range of latent vari
en: To:
ca@valencia: A:

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plot
en: Annotation
ca@valencia: Anotació

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option lab
en: Annotate plotted lines
ca@valencia: Anota les línies dibuixades

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option lab
en: Show legend
ca@valencia: Mostra la llegenda

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plotting fitted 2PL model"> <tab label="Options"> <radio label="Annotation"> <option lab
en: Plain lines, no annotation
ca@valencia: Línies normals, sense anotació

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <embed label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="Plotting fitted Rasch model"> <tab label="Options"> <embed label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted 2PL model) <dialog label="Plot
en: Generic plot options
ca@valencia: Opcions genèriques del diagrama

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted Rasch model)
en: Rasch model plot
ca@valencia: Diagrama del model de Rasch

note: i18n: ectx: (Plotting fitted Rasch model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted Rasch model
ca@valencia: Dibuixat del model Rasch ajustat

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted 3PL model)
en: Birnbaum three parameter model plot
ca@valencia: Diagrama del model Birnbaum de tres paràmetres

note: i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted 3PL model
ca@valencia: Dibuixat del model 3PL ajustat

note: i18n: ectx: (Plotting fitted 3PL model) <dialog label="Plotting fitted 3PL model"> <tab label="Model"> <text>
en: Only objects of class tpm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «tpm»!

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted graded response model)
en: Graded response model plot
ca@valencia: Diagrama del model de resposta gradual

note: i18n: ectx: (Plotting fitted graded response model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted graded response model
ca@valencia: Dibuixat del model de resposta gradual ajustat

note: i18n: ectx: (Plotting fitted graded response model) <dialog label="Plotting fitted graded response model"> <tab label="Model"> <text>
en: Only objects of class grm are valid!
ca@valencia: Només són vàlids els objectes de classe «grm»!

note: i18n: ectx: (Plotting fitted graded response model) <dialog label="Plotting fitted graded response model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item plot"> <option label="...">
en: Item operation characteristic curve
ca@valencia: Corba característica d'operació d'element

note: i18n: ectx: (Plotting fitted graded response model) <dialog label="Plotting fitted graded response model"> <tab label="Plot type"> <radio label="Type of item plot"> <option label="...">
en: Item operation characteristic curve (inverse)
ca@valencia: Corba característica d'operació d'element (inversa)

note: i18n: ectx: (Plotting fitted graded response model) <dialog label="Plotting fitted graded response model"> <tab label="Plot type"> <frame label="Optional item selection"> <spinbox label="...">
en: Category (plot all if set to 0)
ca@valencia: Categoria (dibuixa-ho tot si és 0)

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted partial credit model)
en: Partial credit model plot
ca@valencia: Diagrama del model de crèdit parcial

note: i18n: ectx: (Plotting fitted partial credit model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted partial credit model
ca@valencia: Dibuixat del model de crèdit parcial ajustat

note: i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="Plotting fitted rating scale model"> <tab label="Options"> <frame label="Optional item selection"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted partial credit model) <dialog label="Plotting fitted partial credit model"> <tab labe
en: Plot up to 4 items in one figure
ca@valencia: Dibuixa fins a 4 elements en una figura

note: i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="Plotting fitted rating scale model"> <tab label="Options"> <frame label="Optional item selection"> <checkbox label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted partial credit model) <dialog label="Plotting fitted partial credit model"> <tab labe
en: Ask before next figure is drawn
ca@valencia: Pregunta abans de dibuixar la figura següent

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="Plotting fitted rating scale model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted partial credit m
en: Range of person parameters
ca@valencia: Interval dels paràmetres de persona

note: i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="Plotting fitted rating scale model"> <tab label="Options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Plotting fitted partial credit model) <dialog label="Plotting fitted partial credit model"> <tab label="Options"> <frame label="...">
en: Range of probability to solve
ca@valencia: Interval de probabilitat a resoldre

note: i18n: ectx: (Loaded from Plotting fitted rating scale model)
en: Rating scale model plot
ca@valencia: Diagrama del model d'escala de valoració

note: i18n: ectx: (Plotting fitted rating scale model) <dialog label="...">
en: Plotting fitted rating scale model
ca@valencia: Dibuixat del model d'escala de valoració ajustat

note: i18n: ectx: (Loaded from Andersen LR-Test)
en: Andersen's LR test
ca@valencia: Prova LR d'Andersen

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="...">
en: Andersen LR-Test
ca@valencia: Prova LR d'Andersen

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <varslot label="...">
en: Choose fitted model to test (plot):
ca@valencia: Tria el model ajustat que s'ha de provar (diagrama):

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option label="...">
en: Full raw score split
ca@valencia: Divisió completa de la puntuació en brut

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <radio label="Split criterion for subject raw scores"> <option label="...">
en: Use vector to define groups
ca@valencia: Utilitza un vector per a definir grups

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Model"> <text>
en: Can be numeric, character or a factor
ca@valencia: Pot ser numèric, caràcter o un factor

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="...">
en: Plot options
ca@valencia: Opcions del diagrama

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="..."> i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Confidence intervals"> <checkbox label="...">
en: Confidence intervals
ca@valencia: Intervals de confiança

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Confidence intervals"> <checkbox label="...">
en: Compute standard errors
ca@valencia: Calcula els errors estàndard

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Confidence intervals"> <spinbox label="...">
en: Confidence level:
ca@valencia: Nivell de confiança:

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <frame label="Confidence intervals"> <checkbox label="...">
en: Confidence bands
ca@valencia: Bandes de confiança

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <radio label="Annotation"> <option label="...">
en: Annotate items (item names)
ca@valencia: Anota els elements (noms d'elements)

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <radio label="Annotation"> <option label="...">
en: Annotate items (rank number of betas)
ca@valencia: Anota els elements (amplitud del nombre de les betes)

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <radio label="Annotation"> <option label="...">
en: Plain dots, no annotation
ca@valencia: Punts normals, sense anotació

note: i18n: ectx: (Andersen LR-Test) <dialog label="Andersen LR-Test"> <tab label="Plot options"> <radio label="Annotation"> <option label="...">
en: Interactive labeling
ca@valencia: Etiquetatge interactiu

[ctx: Author name]
note: i18n: ectx: <snippets> <snippet> <author name="...">
en: RKWard Team
ca@valencia: Equip de RKWard
