NON-PROBABILITY SAMPLES Meaning in Arabic - translations and usage examples

• العينات غير الاحتمالية
• عينات غير الاحتمالية

Examples of using Non-probability samples in English and their translations into Arabic

Bit By Bit- Asking questions- 3.4.2 Non-probability samples: weighting.
Bit By Bit- طرح الأسئلة- 3.4.2 العينات غير الاحتمالية: الترجيح

With non-probability samples, weights can undo distortions caused by the assumed sampling process.
مع العينات غير الاحتمالية، يمكن الأوزان التراجع عن التشوهات الناجمة عن عملية أخذ العينات المفترضة

Now, I will show how that same idea can be applied to non-probability samples.
الآن، سوف تظهر كيف أن نفس الفكرة يمكن تطبيقها على عينات غير الاحتمالية

First, unadjusted non-probability samples can lead to bad estimates;
أولا، يمكن أن العينات غير الاحتمالية غير المعدلة يؤدي إلى تقديرات سيئة

In the same way that researchers weight responses from probability samples, they can also weight responses from non-probability samples.
وبنفس الطريقة أن الوزن الباحثون ردود من العينات الاحتمالية، كما أنها يمكن أن الوزن ردود من العينات غير الاحتمالية

Bit By Bit- Asking questions- 3.4.3 Non-probability samples: sample matching.
Bit By Bit- طرح الأسئلة- 3.4.3 العينات غير الاحتمالية: عينة مطابقة

First, unadjusted non-probability samples can lead to bad estimates; this is a lesson that many researchers have heard before.
أولاً، يمكن أن تؤدي العينات غير الاحتمالية غير المعدلة إلى تقديرات سيئة؛ هذا درس استمع إليه العديد من الباحثين من قبل

Although“Dewey Defeats Truman” happened in 1948, it is still among the reason that some researchers are skeptical about estimates from non-probability samples. Source.
على الرغم من أن"ديوي هزائم ترومان" حدث في عام 1948، فإنه لا يزال من بين الأسباب التي تجعل بعض الباحثين يشككون في تقديرات من العينات غير الاحتمالية

Unfortunately, when working with non-probability samples, we don't know how the sample was selected.
للأسف، عند التعامل مع العينات غير الاحتمالية، ونحن لا نعرف كيف تم اختيار العينة

It is worth learning a bit more about their approach because it builds intuition about post-stratification, and the particular version Wang and colleagues used is one of the most exciting approaches to weighting non-probability samples.
ومن الجدير تعلم أكثر قليلا عن نهجها لأنه يبني حدس حول ما بعد التقسيم الطبقي، ونسخة خاصة وانغ وزملاؤه المستخدمة هي واحدة من الطرق الأكثر إثارة للعينات غير الاحتمالية الترجيح

However, the second lesson is that non-probability samples, when weighted properly, can actually produce quite good estimates.
ومع ذلك، فإن الدرس الثاني هو أن العينات غير الاحتمالية، عندما المرجحة بشكل صحيح، يمكن أن تنتج في الواقع تقديرات جيدة جدا

At this point, we lack solid theory and empirical experience to know when weighting adjustments to non-probability samples will produce sufficiently accurate estimates.
عند هذه النقطة، أننا نفتقر إلى نظرية متينة والتجربة العملية لمعرفة متى الترجيح تعديلات على عينات غير الاحتمالية سينتج تقديرات دقيقة بما فيه الكفاية

Probability samples and non-probability samples are not that different in practice; in both cases, it's all about the weights.
العينات الاحتمالية والعينات غير الاحتمالية هي لا تختلف كثيرا في الممارسة؛ في كلتا الحالتين، انها كل شيء عن الأوزان

These techniques using auxiliary information are particularly important because, as I will show later, auxiliary information is critical for making estimates from probability samples with nonresponse and from non-probability samples.
تعتبر هذه التقنيات التي تستخدم المعلومات المساعدة مهمة بشكل خاص، لأنني سأبين لاحقًا أن المعلومات الإضافية ضرورية لتقدير التقديرات من عينات احتمالية مع عدم الاستجابة ومن عينات غير محتملة

One thing that is clear, however, is if you are forced to work with non-probability samples, then there is strong reason to believe that adjusted estimates will be better than non-adjusted estimates.
شيء واحد واضح، ولكن، إذا كنت اضطر للعمل مع العينات غير الاحتمالية، ثم هناك سبب قوي للاعتقاد بأن التقديرات المعدلة سيكون أفضل من تقديرات غير المعدلة

The second lesson, however, is that non-probability samples, when analyzed properly, can actually produce good estimates; non-probability samples need not automatically lead to something like the Literary Digest fiasco.
ومع ذلك، فإن الدرس الثاني هو أن العينات غير الاحتمالية، عند تحليلها بشكل صحيح، يمكن أن تنتج بالفعل تقديرات جيدة؛ لا تحتاج العيّنات غير الاحتمالية إلى شيء ما مثل فشل الدليل الأدبي

For a meta-analysis on the effect of weighting to reduce bias in non-probability samples, see Table 2.4 in Tourangeau, Conrad, and Couper(2013), which leads the authors to conclude“adjustments seem to be useful but fallible corrections…”.
لتحليل تلوي على تأثير الترجيح للحد من التحيز في عينات غير الاحتمالية، انظر الجدول 2.4 في Tourangeau, Conrad, and Couper(2013)، الأمر الذي يؤدي المؤلفين لإبرام"يبدو أن التعديلات أن تكون التصحيحات مفيدة ولكنها غير معصومة من الخطأ..

Sometimes, researchers have found that probability samples and non-probability samples yield estimates of similar quality(Ansolabehere and Schaffner 2014), but other comparisons have found that non-probability samples do worse(Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011).
في بعض الأحيان، وجد الباحثون أن عينات الاحتمال والعينات غير الاحتمالية تعطي تقديرات للجودة المماثلة(Ansolabehere and Schaffner 2014)، ولكن المقارنات الأخرى وجدت أن العينات غير الاحتمالية أسوأ(Malhotra and Krosnick2007; Yeager et al. 2011

Sometimes researchers have found that probability samples and non-probability samples yield estimates of similar quality(Ansolabehere and Schaffner 2014), but other comparisons have found that non-probability samples do worse(Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011).
في بعض الأحيان وقد وجد الباحثون أن العينات الاحتمالية والعينات غير الاحتمالية تسفر عن تقديرات نوعية مماثلة(Ansolabehere and Schaffner 2014) قد وجدت، ولكن مقارنات أخرى أن العينات غير الاحتمالية تفعل أسوأ(Malhotra and Krosnick2007; Yeager et al. 2011

Probability sampling versus non-probability sampling.
أخذ عينات احتمالية مقابل عينات غير احتمالية

Online panels can use either probability sampling or non-probability sampling.
يمكن استخدام اللوحات عبر الإنترنت إما لأخذ العينات المحتملة أو لأخذ العينات غير الاحتمالية

In evaluating the sentinel system, the national consultative committee raised concern about the non-probability sample selection methods and the rationale of inferring the sample results to the whole population.
وأثارت اللجنة الاستشارية الوطنية عند تقييمها لنظام الرصد القلق إزاء طرائق انتقاء العينات غير الاحتمالية والأساس المنطقي لتعميم نتائج العينات على السكان ككل

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).
باستخدام هذه الاستراتيجية التحليل، كان وانغ وزملاؤه قادرا على استخدام أجهزة إكس بوكس غير الاحتمالية عينة لتقدير عن كثب الدعم الشامل أن أوباما حصل في انتخابات عام 2012(الشكل 3.5

Non-probability sampling includes a huge variety of designs(Baker et al. 2013).
يتضمن أخذ العينات غير الاحتمالية مجموعة كبيرة من التصميمات(Baker et al. 2013

Because of the qualitative nature of the research, a non-probability sampling technique was devised.
ونظرا للطبيعة النوعية من البحوث، واستنبط تقنية أخذ العينات غير الاحتمالية

In general, there is a cost-error trade-off with non-probability sampling being lower cost but higher error.
بشكل عام، هناك من الأخطاء تكلفة مفاضلة مع أخذ العينات غير الاحتمالية كونها أقل تكلفة ولكن الخطأ العالي

Figure 3.6: Probability sampling in practice and non-probability sampling are both large, heterogeneous categories.
الشكل 3.6: أخذ العينات الاحتمالية في الممارسة وأخذ العينات غير الاحتمالية وكلاهما كبيرة، وفئات غير متجانسة

The digital age is making probability sampling in practice harder and is creating new opportunities for non-probability sampling.
العصر الرقمي يجعل أخذ العينات الاحتمالية في الممارسة أكثر صعوبة ويخلق فرصا جديدة لأخذ العينات غير الاحتمالية

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.
هذه الطرق الجديدة مختلفة بما فيه الكفاية عن الطرق التي تسببت في مشاكل في الماضي والتي أعتقد أنه من المنطقي أن نفكر فيها على أنها"أخذ العينات غير الاحتمالية 2.0". والسبب الثاني الذي ينبغي على الباحثين إعادة النظر في أخذ العينات غير الاحتمالية هو أن أخذ العينات في أصبحت ممارسة صعبة على نحو متزايد

However, well-done non-probability sampling can produce better estimates than poorly-done probability sampling..
ومع ذلك، يمكن القيام به بشكل جيد أخذ العينات غير الاحتمالية تنتج تقديرات أفضل من أخذ العينات احتمال القيام سيئة