NON-EXPERIMENTAL Meaning in Malay - translations and usage examples

• bukan eksperimen
• bukan percubaan

Examples of using Non-experimental in English and their translations into Malay

Matching is a powerful strategy for finding fair comparisons in non-experimental data.
Pemadanan adalah strategi yang kuat untuk mencari perbandingan yang adil dalam data tidak eksperimen.

(2014) or earlier non-experimental research by Kramer(2012)(in fact these are activities at the end of this chapter).
( 2014) atau penyelidikan bukan eksperimen awal oleh Kramer( 2012)( sebenarnya ini adalah aktiviti pada akhir bab ini).

They are an important strategy for discovering fair comparisons in non-experimental data.
Mereka adalah satu strategi yang penting untuk menemui perbandingan adil dalam data bukan eksperimen.

Earlier non-experimental studies of actual elections suggest that voters are not able to accurately assess the performance of incumbent politicians.
Kajian bukan eksperimen awal pilihan raya sebenar menunjukkan bahawa pengundi tidak dapat menilai dengan tepat prestasi ahli-ahli politik yang sedia ada.

In conclusion, naive approaches to estimating causal effects from non-experimental data are dangerous.
Kesimpulannya, pendekatan naif untuk menganggarkan kesan sebab dan akibat daripada data bukan eksperimen adalah berbahaya.

Further, non-experimental approaches can be helpful if you want to take advantage of data that already exist in order to design a randomized controlled experiment.
Lebih jauh, pendekatan yang tidak eksperimen dapat membantu jika anda ingin memanfaatkan data yang sudah ada untuk merancang percubaan terkawal secara rawak.

In these settings, we can carefully construct comparisons within non-experimental data in an attempt to approximate an experiment.
Dalam tetapan ini, kita berhati-hati boleh membina perbandingan dalam data bukan eksperimen dalam usaha untuk lebih kurang satu eksperimen..

I will devote all of chapter 4 to experiments, so here I'm going to focus on two strategies that can be used with non-experimental data.
Saya akan menumpukan semua bab 4 kepada eksperimen, jadi di sini saya akan memberi tumpuan kepada dua strategi yang boleh digunakan dengan data bukan eksperimen.

It is certainly true that it is difficult to reliably make causal estimates from non-experimental data, but I don't think that means that we should never try.
Sudah tentu benar bahawa sukar untuk membuat estimasi kausal daripada data bukan percubaan, tetapi saya tidak fikir ia bermakna kita tidak boleh cuba.

Earlier non-experimental studies of actual elections suggested that voters are not able to accurately assess the performance of incumbent politicians.
Sebelum kajian tidak eksperimen mengenai pilihanraya yang sebenar mencadangkan bahawa pengundi tidak dapat menilai dengan tepat prestasi ahli politik yang hadir.

In this appendix, I will summarize some ideas about making causal inference from non-experimental data in a slightly more mathematical form.
Dalam lampiran ini, saya akan merumuskan beberapa idea tentang membuat kesimpulan kausal daripada data bukan eksperimen dalam bentuk sedikit lebih matematik.

In matching, the researcher looks through non-experimental data to create pairs of people who are similar except that one has received the treatment and one has not.
Dalam padanan, penyelidik melihat melalui data bukan percubaan untuk mencipta pasang orang yang serupa kecuali orang yang telah menerima rawatan dan tidak ada.

This protection against the unknown is very powerful, and it is an important way that experiments are different from the non-experimental techniques described in chapter 2.
Perlindungan ini terhadap yang tidak diketahui adalah sangat berkuasa, dan ia adalah cara yang penting bahawa eksperimen adalah berbeza daripada teknik bukan percubaan yang diterangkan dalam bab 2.

In matching, the researcher looks through non-experimental data to create pairs of people that are similar except that one has received the treatment and one has not.
Dalam hampir sama, penyelidik kelihatan melalui data bukan eksperimen untuk membuat pasangan orang yang sama kecuali satu yang telah menerima rawatan dan seseorang tidak mempunyai.

However, strategies for making causal estimates lying along a continuum from strongest to weakest, and researchers can discover fair comparisons within non-experimental data.
Walau bagaimanapun, strategi untuk membuat anggaran sebab dan akibat yang terletak di sepanjang kontinum dari kuat untuk paling lemah, dan penyelidik boleh menemui perbandingan yang adil dalam data bukan eksperimen.

Make your experiment more humane by replacing experiments with non-experimental studies, refining the treatments, and reducing the number of participants.
Membuat percubaan lebih berperikemanusiaan dengan menggantikan eksperimen dengan kajian bukan eksperimen, penapisan rawatan, dan mengurangkan bilangan peserta.

In particular, non-experimental approaches can be helpful if logistical constraint prevent you from conducting an experiment or if ethical constraints mean that you do not want to run an experiment.
Secara khususnya, pendekatan yang tidak eksperimen boleh membantu jika kekangan logistik menghalang anda daripada menjalankan eksperimen atau jika kekangan etika bermakna anda tidak mahu menjalankan percubaan.

In addition to the ethical benefits, switching from experimental to non-experimental studies also enables researchers to study treatments that they are logistically unable to deploy.
Selain manfaat etika, beralih dari eksperimen kajian bukan eksperimen juga membolehkan penyelidik mengkaji rawatan yang mereka logistik tidak dapat menggunakan.

In terms of the first R(Replacement), comparing the Emotional Contagion experiment(Kramer, Guillory, and Hancock 2014) and the emotional contagion natural experiment(Coviello et al. 2014) offers some general lessons about the trade-offs involved with moving from experiments to natural experiments(and other approaches like matching that attempt to approximate experiments in non-experimental data, see Chapter 2).
Dari segi pertama R( penggantian), membandingkan Contagion eksperimen emosi( Kramer, Guillory, and Hancock 2014) dan penularan emosi eksperimen semula jadi( Coviello et al. 2014) beberapa ajaran yang umum mengenai keseimbangan terlibat dengan bergerak dari eksperimen untuk uji kaji semula jadi( dan pendekatan lain seperti yang sepadan cubaan lebih kurang eksperimen dalam data bukan eksperimen, lihat Bab 2).

One example of the power of matching strategies with massive non-experimental data sources comes from research on consumer behavior by Liran Einav and colleagues(2015).
Salah satu contoh kuasa strategi yang sepadan dengan sumber data bukan eksperimen secara besar-besaran berasal dari penyelidikan mengenai kelakuan pengguna oleh Liran Einav dan rakan sekerja( 2015).

In conclusion, estimating causal effects from non-experimental data is difficult, but approaches such as natural experiments and statistical adjustments(e.g., matching) can be used.
Kesimpulannya, menganggarkan kesan kausal dari data tidak eksperimen adalah sukar, tetapi pendekatan seperti eksperimen semula jadi dan penyesuaian statistik( contohnya, sepadan) boleh digunakan.

A beautiful example of the power of matching strategies with massive non-experimental data sources come from the research on consumer behavior by Liran Einav and colleagues(2015).
Satu contoh indah dari kuasa yang sepadan dengan strategi dengan sumber data bukan eksperimen besar datang dari penyelidikan ke atas tingkah laku pengguna oleh Liran Einav dan rakan-rakan( 2015).

One approach to making causal estimates from non-experimental data is to look for an event that has randomly assigned a treatment to some people and not to others.
Satu pendekatan untuk membuat anggaran kausal dari data bukan percubaan adalah untuk mencari peristiwa yang secara rawak memberikan rawatan kepada sesetengah orang dan bukan kepada orang lain.

The second strategy depends on statistically adjusting non-experimental data in an attempt to account for preexisting differences between those who did and did not receive the treatment.
Strategi kedua bergantung pada statistik menyesuaikan data bukan percubaan dalam percubaan untuk menjelaskan perbezaan sebelumnya antara mereka yang melakukan dan tidak menerima rawatan.

The second strategy I would like to tell you about for making causal estimates from non-experimental data depends on statistically adjusting non-experimental data in an attempt to account for preexisting differences between those who did and did not receive the treatment.
Strategi kedua yang saya ingin sampaikan kepada anda tentang membuat taksiran kausal dari data bukan percubaan bergantung kepada data penyelarasan statistik yang tidak eksperimental dalam percubaan untuk mengira perbezaan sebelumnya antara mereka yang melakukan dan tidak menerima rawatan.

If you are already aware of the problems that can arise when making causal estimates from non-experimental data, you might skip the naive approach and consider running a field experiment where you would sell a specific item- say, a golf club- with a fixed set of auction parameters- say, free shipping and auction open for two weeks- but with randomly assigned starting prices.
Sekiranya anda sudah mengetahui tentang masalah yang boleh timbul apabila membuat anggaran kausal dari data tidak eksperimen, anda mungkin melangkau pendekatan naif dan mempertimbangkan menjalankan eksperimen lapangan di mana anda akan menjual item tertentu-kata, sebuah kelab golf-dengan tetap set parameter lelongan-katakan, penghantaran dan lelongan percuma dibuka selama dua minggu-tetapi dengan harga permulaan yang ditetapkan secara rawak.

Roughly in descending order of quality, lower-quality evidence in medical research comes from individual RCTs; other controlled studies; quasi-experimental studies; non-experimental, prospective, observational studies, such as cohort studies and case control studies; cross-sectional studies(surveys), and other correlation studies such as ecological studies; retrospective analyses; and non-evidence-based expert opinion or clinical experience.
Secara kasar dalam urutan menurun kualiti, bukti yang lebih rendah dalam penelitian perubatan berasal dari RCT individu; kajian terkawal lain; kajian kuasi eksperimen; kajian yang tidak eksperimen, prospektif, pemerhatian, seperti kajian kohort dan kajian kawalan kes; kajian keratan rentas( kaji selidik), dan kajian korelasi lain seperti kajian ekologi; analisis retrospektif; dan pendapat pakar berasaskan bukan bukti atau pengalaman klinikal.