When we rush to complete our work, we make needless errors.
あせって仕事を仕上げようとすれば、無用な間違いを犯す。
You seem to have mistaken me for my elder brother.
あなたは私を兄と間違えておられたようですね。
I made a big mistake in choosing my wife.
僕は妻を選ぶのに大変な間違いをした。
His composition is free from mistakes.
彼の作文には間違いがない。
You're on the right track.
君のやっていることは間違っていないよ。
"Let's see, you're ... er, um ... M-" "You're wrong from the first letter!!"
「あなたはたしか・・・えーと、えーと・・・も」「頭文字から間違っとるわい!!」
It is careless of me to take the wrong bus.
バスを乗り間違えるなんて私はどうかしている。
He told her that she was right.
彼は彼女に君は間違っていないと言った。
If you think this is wrong, you must speak out.
もしこれが間違っていると思ったら遠慮なく言いなさい。
Don't make the same mistake again.
おなじ間違いを繰り返すな。
I came to regret my mistake.
私は自分の間違いを後悔するようになった。
She accused me of making a mistake.
彼女は私の間違いを責めた。
I convinced him that he was wrong.
私は彼が間違っていることを彼に悟らせた。
It is careless of her to make such a mistake.
彼女がそんな間違いをするとは不注意なことだ。
He said he would give us his decision for sure by Friday.
金曜日までには間違いなく自分の決定を私たちに伝えてくれると彼は言った。
Is it right that you and I should fight?
君と僕がけんかするなんて間違っていないか。
Did you mistake the margarine for butter?
きみはマーガリンとバターを間違えたのか。
No one had the heart to say he was wrong.
だれも彼の間違いを指摘するだけの勇気がなかった。
I pointed out that he was mistaken about the matter.
その件では彼は間違っている、と私は指摘した。
I must bring home the fact that he is wrong in this case.
彼がこの件では間違っているという事実をはっきり悟らせねばならない。
I got off at the wrong station.
私は駅を間違えて下車しました。
I must have made a mistake.
間違ったに違いない。
Grammatically there is nothing wrong with this sentence, but I think it would never actually be used.
この文は文法的には何の間違いもありませんが、実際には使われない文だと私は思います。
By mistake I boarded a train going in the opposite direction.
間違って反対方向の電車に乗った。
You don't need to be afraid of making mistakes.
あなたがたは間違えることを怖がる必要はありません。
I got on the wrong bus.
バスに乗り間違えた。
I'm not saying that your answers are always wrong.
あなたの答えが必ずしも間違っているとは言わない。
It's so easy to write good example sentences, that even if we accidentally delete a few good sentences in the process of getting rid of a whole lot of bad ones, I think we could drastically improve the quality of this corpus by doing a lot of deleting.