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

• অ সম্ভাব্যতা নমুনা
• অ প্রবণতা নমুনা
• অ সম্ভাব্যতা নমুনার

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

Not all non-probability samples are the same.
সব অ সম্ভাব্যতা নমুনা একই।

Bit By Bit- Asking questions- 3.4.2 Non-probability samples: weighting.
Bit By Bit- জিজ্ঞাসা প্রশ্ন- 3. 4. 2 অ সম্ভাব্যতা নমুনা: তৌল।

Further, non-probability samples are substantially cheaper.
উপরন্তু, অ সম্ভাব্যতা নমুনা যথেষ্ট সস্তা।

Now, I will show how that same idea can be applied to non-probability samples.
এখন, আমি কিভাবে যে একই ধারণা অ সম্ভাব্যতা নমুনা প্রয়োগ করা যেতে পারেদেখাব।

First, unadjusted non-probability samples can lead to bad estimates;
প্রথমত, অপ্রয়োজনীয় অ প্রবণতা নমুনার খারাপ অনুমান হতে পারে;

Second, there have been many developments in the collection and analysis of non-probability samples.
দ্বিতীয়ত, সেখানে সংগ্রহ এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনার বিশ্লেষণ অনেক উন্নয়ন হয়েছে।

First, unadjusted non-probability samples can lead to bad estimates;
প্রথমত, অনিয়ন্ত্রিত অ সম্ভাব্যতা নমুনা খারাপ অনুমান হতে পারে;

In the same way that researchers weight responses from probability samples, they can also weight responses from non-probability samples.
একই ভাবে যে গবেষকরা সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে প্রতিক্রিয়া ওজন, তারাও অ সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে প্রতিক্রিয়া ওজন পারেন।

Probability samples and non-probability samples are not that different in practice;
সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা বাস্তবে ভিন্ন নয়;

When there are high rates of non-response(as there are in real surveys now), the actual probability of inclusions for respondents are not known, and thus, probability samples and non-probability samples are not as different as many researchers believe.
যখন সেখানে এইভাবে অ প্রতিক্রিয়া উচ্চহারে( সেখানে যেমন এখন বাস্তব সার্ভে আছে), বিবাদীদের ইনক্লুশান প্রকৃত সম্ভাবনা পরিচিত না হয়, এবং, সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা হিসেবে বিভিন্ন অনেক গবেষক বিশ্বাস করে নাহয়।

Non-probability samples need not automatically lead to something like the Literary Digest fiasco.
অ প্রবণতা নমুনা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সাহিত্য ডাইজেস্ট ফ্যাসজ্যাক মত কিছু হতে হবে না।

Bit By Bit- Asking questions- 3.4.3 Non-probability samples: sample matching.
Bit By Bit- জিজ্ঞাসা প্রশ্ন- 3. 4. 3 অ সম্ভাব্যতা নমুনা: নমুনা ম্যাচিং।

With non-probability samples, weights can undo distortions caused by the assumed sampling process.
অ সম্ভাব্যতা নমুনার সঙ্গে, ওজন ধারণ স্যাম্পলিং প্রক্রিয়া দ্বারা সৃষ্ট বিকৃতি পূর্বাবস্থা করতে পারেন।

One possible reason for these differences is that non-probability samples have improved over time.
এই পার্থক্যের জন্য একটি সম্ভাব্য কারণ যে অ সম্ভাব্যতা নমুনা সময়ের উন্নত হয়েছে।

On the other hand, weighting non-probability samples will only produce unbiased estimates for all traits if the response propensities are the same for everyone in each group.
অপরপক্ষে, তৌল অ সম্ভাব্যতা নমুনা শুধুমাত্র যদি প্রতিক্রিয়া propensities প্রতি গ্রুপে সবার জন্য সমান হয় সব বৈশিষ্ট্যের পক্ষপাতিত্বহীন অনুমান উত্পাদন করা হবে।

Looking forward, I expect that estimates from well-done non-probability samples will become cheaper and better.
উন্মুখ, আমি আশা করব, সুকৃত অ সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে অনুমান সস্তা এবং ভাল হয়ে যাবে।

As I said earlier, non-probability samples are viewed with great skepticism by social scientists, in part because of their role in some of the most embarrassing failures in the early days of survey research.
আগেই বলেছি, অ সম্ভাব্যতা নমুনার মহান সংশয়বাদ সঙ্গে সমাজবিজ্ঞানীরা, জরিপ গবেষণার প্রথম দিন সবচেয়ে লজ্জাজনক ব্যর্থতা কিছু তাদের ভূমিকা কারণ দেখা হয় অংশে।

Again, this is another example of the dangers of raw, unadjusted non-probability samples and is reminiscent of the Literary Digest fiasco.
আবার, এই কাঁচা, অনিয়ন্ত্রিত অ সম্ভাব্যতা নমুনা বিপদ আরেকটি উদাহরণ এবং লিটারারি ডাইজেস্ট ভরাডুবি কথা স্মরণ করিয়েদেয়।

Both non-probability samples and probability samples vary in their quality, and currently it is likely the case that most estimates from probability samples are more trustworthy than estimates from non-probability samples.
উভয় অ সম্ভাব্যতা নমুনা এবং সম্ভাব্যতা নমুনা তাদের মানের তারতম্য, এবং বর্তমানে এটি সম্ভবত ক্ষেত্রে যে সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে অধিকাংশ অনুমান অ সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে অনুমান চেয়ে বেশি বিশ্বস্তহয়।

Unfortunately, when working with non-probability samples, we don't know how the sample was selected.
দুর্ভাগ্যবশত, যখন অ সম্ভাব্যতা নমুনার সঙ্গে কাজ, তা আমরা জানি না কিভাবে নমুনা নির্বাচন করা হয়েছিল।

Again, this is another example of the dangers of raw, unadjusted non-probability samples and is reminiscent of the Literary Digest fiasco.
আবার, এটি কাঁচা, অপ্রয়োজনীয় অ প্রবণতা নমুনার বিপদগুলির অন্য একটি উদাহরণ এবং সাহিত্য ডাইজেস্ট ফ্যাসেক্সের স্মারক হিসেবে।

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.
কিন্তু, এটা মানে যখন বাস্তবে সম্ভাব্যতা নমুনা অ সম্ভাব্যতা নমুনার তুলনা, আমরা মন যে উভয় অর্ডার অনুমান উত্পাদন করার জন্য ধারণাসমূহ এবং অক্জিলিয়ারী তথ্যের উপর নির্ভর করে রাখতে হবে।

This headline was based in part on estimates from non-probability samples(Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007).
এই শিরোনাম অ প্রবণতা নমুনা( Mosteller 1949; Bean 1950; Freedman, Pisani, and Purves 2007) থেকে অনুমানের অংশে ভিত্তি করে ছিল।

However, the second lesson is that non-probability samples, when weighted properly, can actually produce quite good estimates.
তবে দ্বিতীয় পাঠ যে অ সম্ভাব্যতা নমুনা, যখন সঠিকভাবে পরিমেয়, আসলে বেশ ভাল অনুমান উৎপাদন করতে পারে।

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).
এই কাঠামো নতুন পন্থা বুঝতে সমর্থ উপস্থাপনা- বিশেষ, অ সম্ভাব্যতা নমুনা( অনুচ্ছেদ 3. 4) পরিমাপ- উত্তরদাতাদের( অনুচ্ছেদ 3. 5) থেকে প্রশ্ন জিজ্ঞেস করার বিশেষ করে, নতুন উপায় নতুন পন্থা- এবং।

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…”.
তৌল অ সম্ভাব্যতা স্যাম্পেল পক্ষপাত কমাতে প্রভাব একটি মেটা- বিশ্লেষণের জন্য, সারণি 2. 4 দেখতে Tourangeau, Conrad, and Couper( 2013), যা লেখক বাড়ে" এই উপসংহারে আসা সমন্বয় দরকারী কিন্তু ভ্রমপ্রবণ সংশোধন হবে বলে মনে হচ্ছে…"।

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.
উপসংহার ইন, সমাজবিজ্ঞানী ও পরিসংখ্যানবিদ অংশে, এই অ সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে সারবস্তু অবিশ্বাস্যভাবে সন্দেহপ্রবণ কারণ তারা যেমন লিটারারি ডাইজেস্ট পোলের হিসাবে জরিপ গবেষণার কিছু বিব্রতকর ব্যর্থতার সাথে সংযুক্ত করাহয়।

But, even now, estimates from well-conducted non-probability samples are probably better than estimates from poorly-conducted probability samples..
কিন্তু, এমনকি এখন, সত্স্বভাব অ সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে অনুমান সম্ভবত দুর্বল- পরিচালিত সম্ভাব্যতা নমুনা থেকে অনুমান সবকিছুর চেয়ে উত্তম।

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.
এক জিনিস যে স্পষ্ট, তবে যদি আপনি অ সম্ভাব্যতা নমুনার সঙ্গে কাজ করতে বাধ্য করা হয়, তারপর সেখানে যে বিশ্বাস করতে সমন্বয়কৃত হিসাব অ সমন্বয়কৃত হিসাব চেয়ে ভাল হবে শক্তিশালী কারণ নেই।

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).
জীবনানন্দ গবেষক পাওয়া যায় যে সম্ভাব্যতা নমুনা এবং অ সম্ভাব্যতা নমুনা অনুরূপ মান অনুমান উত্পাদ( Ansolabehere and Schaffner 2014), কিন্তু অন্য তুলনা পাওয়া যায় যে অ সম্ভাব্যতা নমুনা পাপাচরণে প্রবৃত্ত( Malhotra and Krosnick 2007; Yeager et al. 2011)।