We could, for example, develop the

We could, for example, develop the following hypothesis H1: The higher the seawater temperature (Y1), the lower the number of incidents (e.g., swimmers needing to be rescued) (Y3). The logic of this simple cause-effect relationship is shown in Exhibit 7.15: Cold water exhausts swimmers more quickly; therefore, they are more likely to misjudge their chances of swimming out to sea and returning safely. Many coastal cities have daily empirical data on the seawater temperature and the number of swimming incidents over many years readily available. However, when estimating the relationship (i.e., the correlation between the seawater temperature and the number of incidents), we obtain either a nonsignificant or a significantly positive result for the hypothesized relationship. Since we had good reason to expect a negative relationship, there must be something missing in the model. In this example, the number of swimmers at the selected shoreline {Y2) would make sense. Hence, hypothesis H2 would posit that the higher the seawater temperature, the more swimmers there will be at the specific beach. Moreover, hypothesis H3 would posit that the more swimmers there are in the water, the higher the likelihood of incidents occurring (e.g., swimmers needing to be rescued), both of which would make sense. Exhibit 7.16 illustrates this more complex cause-effect relationship.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi có thể, ví dụ, phát triển các giả thuyết sau H1: cao hơn nước biển nhiệt độ (Y1), thấp hơn số lượng các sự cố (ví dụ như bơi lội cần phải được cứu thoát) (Y3). Logic của mối quan hệ gây ra hiệu ứng đơn giản này được thể hiện trong triển lãm 7.15: nước lạnh lỏng bơi lội nhanh hơn; Vì vậy, họ có nhiều khả năng xét đoán sai của họ rất có thể bơi ra biển và trở lại một cách an toàn. Nhiều thành phố ven biển có dữ liệu thực nghiệm hàng ngày về nhiệt độ nước biển và một số sự cố bơi trong nhiều năm qua luôn sẵn sàng. Tuy nhiên, khi ước tính các mối quan hệ (ví dụ, sự tương quan giữa nhiệt độ nước biển và một số sự cố), chúng tôi có được một nonsignificant hoặc một kết quả đáng kể tích cực cho mối quan hệ gan giả thuyết. Kể từ khi chúng tôi đã có lý do tốt để mong đợi một mối quan hệ tiêu cực, có phải là một cái gì đó thiếu trong các mô hình. Trong ví dụ này, một số bơi lội tại shoreline được chọn {Y2) sẽ làm cho tinh thần. Do đó, giả thuyết H2 nào posit rằng cao hơn là nhiệt độ nước biển, bơi lội nhiều có sẽ ở bãi biển cụ thể. Hơn nữa, giả thuyết H3 nào posit rằng bơi lội nhiều hơn có trong nước, cao hơn khả năng các sự cố xảy ra (ví dụ như bơi lội cần phải được cứu thoát), cả hai đều sẽ làm cho tinh thần. Triển lãm 7.16 minh họa mối quan hệ gây ra-có hiệu lực này phức tạp hơn.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi có thể, ví dụ, phát triển các giả thuyết H1 sau: nhiệt độ nước biển cao hơn (Y1), thấp hơn số lượng các sự cố (ví dụ, những người bơi cần phải được giải cứu) (Y3). Logic của mối quan hệ nhân quả đơn giản này được thể hiện trong hình 7.15: Nước lạnh làm cạn kiệt những người bơi nhanh hơn; do đó, họ có nhiều khả năng để đánh giá sai khả năng của họ bơi ra biển và trở về an toàn. Nhiều thành phố ven biển có dữ liệu hàng ngày thực nghiệm về nhiệt độ nước biển và số lượng các sự cố bơi qua nhiều năm có sẵn. Tuy nhiên, khi ước lượng các mối quan hệ (tức là, mối tương quan giữa nhiệt độ nước biển và số lượng các sự cố), chúng ta có được hoặc là một không có ý nghĩa hoặc một kết quả tích cực đáng kể đối với các mối quan hệ giả thuyết. Kể từ khi chúng tôi có lý do để mong đợi một mối quan hệ tiêu cực, phải có cái gì đó thiếu trong mô hình. Trong ví dụ này, số lượng người bơi ở bờ biển chọn {Y2) sẽ có ý nghĩa. Do đó, giả thuyết H2 sẽ thừa nhận rằng các cao hơn nhiệt độ nước biển, bơi lội hơn sẽ có tại bãi biển cụ thể. Hơn nữa, giả thuyết H3 sẽ thừa nhận rằng các VĐV có nhiều hơn trong nước, cao hơn các khả năng xảy ra sự cố (ví dụ, những người bơi cần phải được giải cứu), cả hai đều sẽ có ý nghĩa. Triển lãm 7.16 minh họa mối quan hệ nhân quả phức tạp hơn này.