Of course ME also has several impor

Of course ME also has several important limitations. First, since
all judgments are made relative to one another and subjects can
choose their own numbers, there is no provision for anchoring
the judgments of individual subjects to a common ruler, i.e., there
is no certainty that a rating of ‘9’ means the same to all subjects
(but see Zwislocki & Goodman, 1980). Therefore, direct comparisons
of rated values between subjects are meaningless. Second,
the absence of semantic information (e.g., ‘‘like very much’’) prevents
researchers from translating ratio differences into useful
comparisons of differences in product perception of liking. Most
importantly, as mentioned above the numerical nature of the task,
which involves using numbers to estimate ratios, can be very diffi-
cult for naïve subjects. This means that the quality of the data obtained
with ME often depends on the level of experience or training
with the method that subjects have. For example, some loss of sensitivity
was found in using ME with untrained heterogeneous samples
of consumers, while this was not the case with untrained
college students (Lawless & Malone, 1986a,b). Finally, the complexity
of analyzing the data can be another hurdle: it requires normalization
and standardization even before starting statistical
analyses (see Moskowitz, 1977). Magnitude estimation is therefore
more cumbersome to use than other scaling methods and requires
detailed instructions and practice that is not possible to provide in
some experimental situations, especially those involving consumers.
For these reasons, ME has never been widely adopted in applied
sensory research.

Kết quả (Việt) 1:

Tất nhiên, TÔI cũng có một số hạn chế quan trọng. Đầu tiên, kể từTất cả các bản án được thực hiện tương đối với nhau và đối tượng có thểchọn số điện thoại riêng của họ, không cung cấp cho thả neobản án của cá nhân đối tượng để một người cai trị phổ biến, nghĩa là cókhông chắc chắn mà điểm '9' có nghĩa là cùng với tất cả các môn(nhưng xem Zwislocki & Goodman, 1980). Do đó, trực tiếp so sánhXếp hạng giá trị giữa các đối tượng là vô nghĩa. Thứ hai,ngăn ngừa sự vắng mặt của các thông tin ngữ nghĩa (ví dụ: '' như rất nhiều '')Các nhà nghiên cứu từ dịch tỷ lệ khác biệt thành hữu íchso sánh sự khác biệt trong nhận thức sản phẩm theo ý thích. Hầu hếtquan trọng, như đã đề cập ở trên số bản chất của nhiệm vụ,mà liên quan đến việc sử dụng con số ước tính tỷ lệ, có thể rất khó-tôn giáo cho các đối tượng ngây thơ. Điều này có nghĩa là chất lượng của các dữ liệu thu đượcTôi thường phụ thuộc vào mức độ kinh nghiệm hoặc đào tạovới phương pháp môn có. Ví dụ, một số mất nhạy cảmđã được tìm thấy trong việc sử dụng TÔI chưa thạo mẫu không đồng nhấtcủa người tiêu dùng, trong khi điều này là không trường hợp chưa thạosinh viên đại học (Lawless & Malone, 1986a, b). Cuối cùng, sự phức tạpphân tích các dữ liệu có thể là một trở ngại: nó đòi hỏi phải bình thường hóavà các tiêu chuẩn ngay cả trước khi bắt đầu thống kêphân tích (xem Moskowitz, 1977). Cường độ tính toán là do đóThêm rườm rà để sử dụng hơn so với các phương pháp khác rộng và yêu cầuhướng dẫn chi tiết và thực tế là không thể để cung cấpmột số trường hợp thử nghiệm, đặc biệt là những người tiêu dùng liên quan đến.Đối với những lý do này, TÔI không bao giờ đã rộng rãi được thông qua trong ứng dụngnghiên cứu cảm giác.

Kết quả (Việt) 2:

Tất nhiên ME cũng có một số hạn chế quan trọng. Đầu tiên, kể từ khi
tất cả các bản án được thực hiện tương đối với nhau và đối tượng có thể
chọn số riêng của họ, không có quy định neo
bản án của các đối tượng cá nhân với một người cai trị thông thường, tức là, có
sự chắc chắn rằng một đánh giá của '9' có nghĩa là cùng với tất cả các đối tượng
(nhưng xem Zwislocki & Goodman, 1980). Do đó, so sánh trực tiếp
các giá trị giữa các đối tượng đánh giá là vô nghĩa. Thứ hai,
sự vắng mặt của thông tin ngữ nghĩa (ví dụ, '' giống như rất nhiều '') ngăn cản
các nhà nghiên cứu từ dịch khác biệt tỷ lệ thành hữu ích
so sánh sự khác biệt trong nhận thức sản phẩm của ý thích. Hầu hết các
quan trọng, như đã đề cập ở trên bản chất số của nhiệm vụ,
trong đó có việc sử dụng số để ước tính tỷ lệ, có thể rất khăn
sùng bái cho các đối tượng ngây thơ. Điều này có nghĩa rằng chất lượng của các dữ liệu thu được
với ME thường phụ thuộc vào mức độ kinh nghiệm hoặc đào tạo
với các phương pháp mà các đối tượng có. Ví dụ, một số mất cảm
đã được tìm thấy trong việc sử dụng ME với mẫu không đồng nhất không được đào tạo
của người tiêu dùng, trong khi đây không phải là trường hợp với chưa qua đào tạo
sinh viên đại học (Lawless & Malone, 1986a, b). Cuối cùng, sự phức tạp
của việc phân tích các dữ liệu có thể được một trở ngại khác: nó đòi hỏi bình thường hóa
và tiêu chuẩn hóa, ngay cả trước khi bắt đầu thống kê
phân tích (xem Moskowitz, 1977). Ước lượng độ lớn là do
cồng kềnh hơn để sử dụng hơn so với các phương pháp mở rộng quy mô khác và đòi hỏi phải có
hướng dẫn chi tiết và thực hành điều đó là không thể để cung cấp trong
một số trường hợp thử nghiệm, đặc biệt là những người có liên quan đến người tiêu dùng.
Đối với những lý do này, ME đã không bao giờ được chấp nhận rộng rãi trong ứng dụng
nghiên cứu cảm giác.

Kết quả (Việt) 3:

Tất nhiên là tôi cũng có một vài quan điểm hạn chế.Đầu tiên, doTất cả mọi đánh giá đều là tương đối, và bị thử có thểLựa chọn số của mình, không có quy định NeoTheo đánh giá của các đối tượng cá nhân, một người cai trị chung, tức là cóKhông chắc chắn "9" với tất cả các đối tượng đều được đánh giá là.(nhưng gặp zwislocki & Goodman, 1980).Vì vậy, trực tiếp hơn.Môn giữa giá trị đánh giá là không có ý nghĩa gì cả.Hai,Thông tin về ngữ nghĩa trong trường hợp (ví dụ, như nhiều ") để ngăn chặnCác nhà nghiên cứu từ dịch chuyển hóa thành tỷ lệ khác nhau.Sự khác biệt của sản phẩm hơn.Nhất.Điều quan trọng là, như trên đã thuật lại giá trị của các thuộc tính của nhiệm vụ.Đây là con số ước tính tỷ lệ sử dụng đến, có thể là rất khó khăn...- đối tượng yêu Chúa tôn thờ.Điều đó có nghĩa là đã đạt được chất lượng của dữ liệu.Và tôi ở bên nhau thường phụ thuộc vào cấp độ kinh nghiệm hay huấn luyệnDùng cách của chủ đề.Ví dụ, một sự mất mát của nhạyTôi chưa được huấn luyện và được tìm thấy trong các mẫu không đồng nhấtNgười tiêu dùng, và đó không phải là một vụ án và chưa được huấn luyệnSinh viên Đại học (Wrongfulness & Malón, 1986, B).Cuối cùng, sự phức tạpVới dữ liệu phân tích có thể là một trở ngại khác: nó cần bình thường hoáThậm chí trước khi bắt đầu thống kê trong tiêu chuẩn hoáPhân tích (Moskowitz, 1977).Do đó, độ lớn ước tínhCàng rắc rối hơn khác sử dụng phương pháp phóng, và yêu cầuMô tả chi tiết và tập luyện, không thể cung cấpMột số trường hợp các thí nghiệm, đặc biệt là những người liên quan đến người tiêu dùng.Bởi vì tất cả những lý do này, tôi chưa bao giờ được sử dụng trong nhiều ứng dụng.Nghiên cứu các giác quan.