Contoh Mengartikan Bahasa Inggris Yang Salah
Contoh Mengartikan Bahasa Inggris Yang Salah - Sering kali, terutama dalam lingkungan bisnis, orang menggunakan kata-kata yang mereka pikir mereka benar-benar tahu dan benar , tetapi sebenarnya tidak selau seperti itu. Meskipun mereka melakukan ini dalam upaya untuk terdengar cerdas dan canggih, itu bisa menjadi bumerang buruk, karena bahkan satu kesalahan kecil dapat menyebabkan audiens hanya fokus pada kesalahan itu, bukan ide pembicara. Tetapi jika kamu membuat kesalahan semacam itu, kamu akan dihadapkan pada pertanyaan "apakah kamu benar-benar pintar?"
Pikirkan itu tidak bisa terjadi pada kamu? Kami telah mendengar cerita horor: orang-orang tertawa di belakang CEO terkemuka karena dia tidak memahami penggunaan istilah bisnis yang benar; seorang pengacara perusahaan mengatakan "penyewa" bukan "prinsip" (kepercayaan); seorang karyawan memuji atasannya sebagai pemimpin "kedua dari belakang" (yang tidak berarti "terakhir" tetapi sebaliknya berarti "selanjutnya dari yang terakhir"). Beberapa itu adalah contoh kosakata bahasa Inggris yang salah, kamu bisa mengetahui lebih banyak lagi disini.
Contoh Translate Bahasa Inggris yang Salah
Maka dari itu, dalam menerjemahkan bahasa Inggris kita juga harus fokus dan ikut belajar dari kesalahan. Pahami betul isi kalimatnya dari awal sampai akhir, karena jika kamu tidak fokus dan mengabaikan hal tersebut akan banyak terjemahan bahasa Inggris salah. Berikut adalah contoh-contohnya :
statistically significant“Facebook is ‘a positive, significant predictor of divorce rate….’ [T]he study’s authors feel they’re noticing something that’s genuinely statistically significant.”
Kamu melihatnya sepanjang waktu saat ini pasti sebagai berikut:
Sebuah penelitian telah menunjukkan sesuatu yang mengkhawatirkan! Temuan ini signifikan secara statistik! Uh oh! Tetapi signifikan secara statistik tidak berarti bahwa hasilnya signifikan dalam arti "Wow!" Itu hanya berarti bahwa mereka menandakan bahwa apa pun yang diamati hanya memiliki kemungkinan rendah karena kebetulan. Masalahnya, dalam penggunaan nonstatistik, signifikan berarti sesuatu yang patut diperhatikan atau penting. Jadi tipe nonstatistik melihat "signifikan secara statistik" dan berpikir itu merujuk pada sesuatu yang besar. Tetapi sebenarnya sebuah penelitian dapat menemukan sesuatu yang signifikan secara statistik yang hanya memiliki efek kecil. Misalnya, Facebook dapat meningkatkan risiko perceraian sebesar 1% yang signifikan secara statistik. Masalah besar.
Dapatkah kamu melihat kesalahannya? Kamu masih bisa belajar lebih banyak lagi dari kesalahan lainnya disini.
