Ano ang ibig sabihin ng NON-PROBABILITY sa Tagalog

• non-bagay na maaaring mangyari
• mga di-posibilidad

Mga halimbawa ng paggamit ng Non-probability sa Ingles at ang kanilang mga pagsasalin sa Tagalog

The alternative to probability sampling is non-probability sampling.
Ang mga alternatibo sa probabilidad sampling ay non-bagay na maaaring mangyari sampling.

Non-probability sampling includes a huge variety of designs(Baker et al. 2013).
Kabilang sa di-posibilidad na sampling ang isang malaking iba't ibang mga disenyo( Baker et al. 2013).

Seems to do a good job correcting the biases in non-probability data;
Tila sa gumawa ng isang magandang trabaho correcting ang biases sa mga di-posibilidad ng data;

Third era Non-probability sampling Computer-administered Surveys linked to big data sources.
Ikatlong panahon Sample na hindi probabilidad Computer-administered Mga survey na naka-link sa mga malalaking data source.

Online panels can use either probability sampling or non-probability sampling.
Ang mga online nga panel mahimo magamit ang sampling sa probabilidad o dili-probability sampling.

Third era 2000- present Non-probability sampling Computer-administered Surveys linked to other data.
Third era 2000- kasalukuyan Non-bagay na maaaring mangyari sampling Computer-pinangangasiwaan Surveys naka-link sa iba pang mga data.

Online panels can use either probability sampling or non-probability sampling.
Ang mga online na panel ay maaaring gumamit ng alinman sa posibilidad ng sampling o di-posibilidad na sampling.

Non-probability samples need not automatically lead to something like the Literary Digest fiasco.
Ang mga di-posibilidad na mga sample ay hindi kailangang awtomatikong humahantong sa isang bagay na tulad ng pagkasira ng Literary Digest.

Figure 3.6: Probability sampling in practice and non-probability sampling are both large, heterogeneous categories.
Figure 3. 6: Probability sampling sa pagsasanay at di-posibilidad sampling ay parehong malaki, magkakaiba mga kategorya.

But, non-probability sampling has a terrible reputation among social scientists and statisticians.
Ngunit, non-bagay na maaaring mangyari sampling ay may isang kahila-hilakbot na reputasyon sa mga sosyal na mga siyentipiko at statisticians.

In general, there is a cost-error trade-off with non-probability sampling being lower cost but higher error.
Sa pangkalahatan, mayroong isang cost-error trade-off sa mga di-posibilidad sampling pagiging mas mababang gastos ngunit mas mataas na error.

The digital age is making probability sampling in practice harder and is creating new opportunities for non-probability sampling.
Ang digital age ay gumagawa ng probability sampling sa pagsasanay mas mahirap at ang paglikha ng mga bagong pagkakataon para sa di-posibilidad sampling.

Thus, it appears that probability vs non-probability sampling offers a cost-quality trade-off(Figure 3.6).
Kaya, ito ay lilitaw na probabilidad vs non-bagay na maaaring mangyari sampling ay nagbibigay ng isang cost-kalidad trade-off( Figure 3. 6).

I will start by introducing probability sampling, then move to probability sampling with nonresponse, and finally, non-probability sampling.
Magsisimula ako sa pamamagitan ng pagpapasok ng posibilidad na sampling, pagkatapos ay lumipat sa posibilidad ng sampling na may hindi sagot, at sa wakas, di-posibilidad na sampling.

These online panels are non-probability methods because not everyone has a known, nonzero probability of inclusion.
Ang mga online na panel ay mga di-posibilidad na mga pamamaraan dahil hindi lahat ay may isang kilalang, nonzero posibilidad ng pagsasama.

Despite these debates, I think there are two reasons why the time is right for social researchers to reconsider non-probability sampling.
Sa kabila ng mga debate na ito, sa palagay ko may dalawang dahilan kung bakit tama ang oras para sa mga sosyal na mananaliksik upang muling isaalang-alang ang di-posibilidad na sampling.

However, well-done non-probability sampling can produce better estimates than poorly-done probability sampling.
Gayunpaman, well-tapos non-bagay na maaaring mangyari sampling maaaring makabuo ng mas mahusay kaysa sa mga pagtatantya hindi maganda-tapos probabilidad sampling.

At the same time that there has been growing difficulties for probability sampling methods, there has also been exciting developments in non-probability sampling methods.
Kasabay nito ay nagkaroon ng lumalaking mga problema para sa posibilidad ng mga paraan ng sampling, mayroon ding mga kapana-panabik na pag-unlad sa mga di-posibilidad na mga paraan ng sampling.

However, the second lesson is that non-probability samples, when weighted properly, can actually produce quite good estimates.
Gayunman, ang ikalawang aralin ay na non-bagay na maaaring mangyari samples, kapag tinimbang nang maayos, ay maaaring aktwal na gumawa ng lubos na mabuti estima.

Although non-probability online panels are already being used by social researchers(e.g., the CCES), there is still some debate about the quality of estimates that come from them(Callegaro et al. 2014).
Bagama't ginagamit na ng mga panlipunang mananaliksik ang mga di-posibilidad na mga panel ng online( hal., Ang CCES), mayroon pa ring debate tungkol sa kalidad ng mga pagtatantya na nagmumula sa kanila( Callegaro et al. 2014).

Using this analysis strategy, Wang and colleagues were able to use the XBox non-probability sample to very closely estimate the overall support that Obama received in the 2012 election(Figure 3.5).
Gamit ang pag-aaral diskarte, Wang at kasamahan ay able sa gamitin ang XBox non-bagay na maaaring mangyari sample sa masyadong malapit matantya ang kabuuang suporta na Obama natanggap sa 2012 halalan( Figure 3. 5).

In fact, non-probability sampling is associated with some of the most dramatic failures of survey researchers, such as the Literary Digest fiasco(discussed earlier) and the incorrect prediction about the US presidential elections of 1948(“Dewey Defeats Truman”)(Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007).
Sa katunayan, non-bagay na maaaring mangyari sampling ay nauugnay sa ilan sa mga pinaka dramatic pagkabigo ng survey mananaliksik, tulad ng Literary Digest fiasco( tinalakay nang mas maaga) at ang hindi tamang hula tungkol sa mga pampanguluhan halalan ng 1948(" Dewey Defeats Truman") US( Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007).

In conclusion, social scientists and statisticians are incredibly skeptical of inferences from these non-probability samples, in part because they are associated with some embarrassing failures of survey research such as the Literary Digest poll.
Sa wakas, social siyentipiko at statisticians ay incredibly pag-aalinlangan ng inferences mula sa mga non-bagay na maaaring mangyari samples, sa bahagi dahil ito ay nauugnay sa ilang mga nakakahiya pagkabigo ng survey pananaliksik tulad ng poll Literary Digest.

Non-probability sampling methods have a terrible reputation among social researchers and they are associated with some of the most dramatic failures of survey researchers, such as the Literary Digest fiasco(discussed earlier) and“Dewey Defeats Truman,” the incorrect prediction about the US presidential elections of 1948(figure 3.6).
Ang mga di-posibilidad na paraan ng sampling ay may kakila-kilabot na reputasyon sa mga mananaliksik na panlipunan at nauugnay sila sa ilan sa mga pinaka-dramatikong pagkabigo ng mga mananaliksik ng survey, tulad ng kasawiang Pampanitikan( tinalakay nang mas maaga) at" Dewey Defeats Truman," ang maling hula tungkol sa US pampanguluhan halalan ng 1948( tayahin 3. 6).

Although things are not yet settled, I expect that the third era of survey research will be characterized by non-probability sampling, computer-administered interviews, and the linkage of surveys to big data sources(table 3.1).
Kahit na ang mga bagay ay hindi pa napagkasunduan, inaasahan ko na ang ikatlong panahon ng pananaliksik sa pananaliksik ay makikilala sa pamamagitan ng di-posibilidad na sampling, mga panayam na pinangangasiwaan ng computer, at ang ugnayan ng mga survey sa mga malalaking data source( talahanayan 3. 1).

But, it does mean that when comparing non-probability samples to probability samples in practice, we must keep in mind that both depend on assumptions and auxiliary information in order to produce estimates.
Ngunit, ito ang ibig sabihin na kapag ang paghahambing ng non-bagay na maaaring mangyari samples sa probability samples sa pagsasagawa, dapat nating tandaan na ang parehong depende sa pagpapalagay at auxiliary na impormasyon upang makabuo ng mga pagtatantya.

This framework enables us to understand new approaches to representation- in particular, non-probability samples(section 3.4)- and new approaches to measurement- in particular, new ways of asking questions to respondents(section 3.5).
Balangkas na ito ay nagbibigay-daan sa amin upang maunawaan ang mga bagong pamamaraang sa representasyon-in partikular, non-bagay na maaaring mangyari samples( Section 3. 4)- and bagong pamamaraang sa pagsukat-sa partikular, ang mga bagong paraan ng pagtatanong sa respondents( Section 3. 5).

There are a variety of styles of non-probability sampling methods, but the one thing that they have in common is that they cannot easily fit in the mathematical framework of probability sampling(Baker et al. 2013).
Mayroong iba't ibang mga estilo ng mga di-posibilidad na sampling na mga pamamaraan, ngunit ang isang bagay na mayroon sila sa karaniwan ay hindi madali ang mga ito na magkasya sa matematika na balangkas ng probability sampling( Baker et al. 2013).

These newer methods are different enough from the methods that caused problems in the past that I think it makes sense to think of them as“non-probability sampling 2.0.” The second reason why researchers should reconsider non-probability sampling is because probability sampling in practice are become increasingly difficult.
Ang mga mas bagong pamamaraan na ito ay sapat na naiiba mula sa mga pamamaraan na nagdulot ng mga problema sa nakaraan na sa palagay ko ay makatuwiran na isipin ang mga ito bilang" di-posibilidad na sampling 2. 0." Ang ikalawang dahilan kung bakit ang mga mananaliksik ay dapat muling isaalang-alang ang di-posibilidad na sampling ay dahil sa probability sampling sa ang pagsasanay ay nagiging lalong mahirap.

In the future, I expect that non-probability sampling will get better and cheaper while probability sampling will get worse and more expensive.
Sa hinaharap, inaasahan ko na ang mga di-posibilidad sampling ay makakuha ng mas mahusay at mas mura habang probabilidad sampling ay makakakuha ng mas masahol at mas mahal.