| 반복 생성 시험지 세트 수 2포인트/10문장,1반복 | 1 |
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| # | 영어 문장 | 한국어 해석 |
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| 문장 1 |
Many forms of research lead naturally to quantitative data.
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많은 형태의 연구는 자연스럽게 정량적 데이터로 이어집니다.
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| 문장 2 |
A study of happiness might measure the number of times someone smiles during an interaction, and a study of memory might measure the number of items an individual can recall after one, five, and ten minutes.
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행복에 대한 연구는 상호작용 중에 누군가가 웃는 횟수를 측정할 수 있으며, 기억에 대한 연구는 개인이 1분, 5분, 10분 후에 기억할 수 있는 항목의 수를 측정할 수 있습니다.
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| 문장 3 |
Asking people how many times in a year they are sad will also yield quantitative data, but it might not be reliable.
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사람들에게 1년에 몇 번이나 슬픈지를 묻는 것도 정량적 데이터를 제공하지만 신뢰할 수는 없습니다.
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| 문장 4 |
Respondents' recollections may be inaccurate, and their definitions of ‘sad' could vary widely.
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응답자들의 기억은 부정확할 수 있으며, '슬픈'에 대한 정의는 매우 다양할 수 있습니다.
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| 문장 5 |
But asking "How many times in the past year were you sad enough to call in sick to work?" prompts a concrete answer.
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하지만 "지난 1년 동안 아파서 회사에 전화할 만큼 슬펐던 적이 몇 번이나 있었나요?"라고 묻습니다. 구체적인 답변을 요구합니다.
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| 문장 6 |
Similarly, instead of asking people to rate how bad a procrastinator they are, ask, "How many of your utility bills are you currently late in paying, even though you can afford to pay them?"
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마찬가지로, 사람들에게 자신이 얼마나 미루는 사람인지 평가하라고 요청하는 대신 "지불할 여유가 있음에도 불구하고 현재 공공요금을 얼마나 늦게 지불하고 있습니까?"라고 물어보십시오.
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| 문장 7 |
Questions that seek concrete responses help make abstract concepts clearer and ensure consistency from one study to the next.
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구체적인 답변을 구하는 질문은 추상적인 개념을 더욱 명확하게 하고 한 연구에서 다음 연구로의 일관성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
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| 문장 8 |
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