5.2.4. Statisztikai elemzések

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az adatokat itt is lineáris kevert modellekkel elemeztünk a 3. fejezetben leírt módon, az ott említett szoftverek és csomagok segítségével. A modellekben random hatásként (interceptként/metszéspontként, illetve meredekségként) felvettük a beszélőt, de csak akkor, ha ez szignifikánsan növelt a modell prediktív erején (az anova függvény és az AIC információs kritérium alapján). A két kérdéses faktor vizsgálatára, az egyes mérőszámokra a beszéd megfelelő vetületeiben külön-külön illesztettünk modellt, így összesen nyolc modellt állítottunk fel, melyekben fix hatásként a magánhangzó-minőség (/i/ vagy /u/) változót használtuk, továbbá a rezisztenciát elemző esetekben a cél hangsúlyossága (hangsúlyos vagy hangsúlytalan), az agressziót elemző modellekben pedig a trigger hangsúlyossága (hangsúlyos vagy hangsúlytalan) prediktorokat. A post hoc összevetéseket szintén a 3. fejezetben bemutatott módon végeztük el, és az adatok ábrázolásában is az ott leírtak szerint jártunk el.
Tartalomjegyzék navigate_next
Keresés a kiadványban navigate_next

A kereséshez, kérjük, lépj be!
Könyvjelzőim navigate_next
A könyvjelzők használatához
be kell jelentkezned.
Jegyzeteim navigate_next
Jegyzetek létrehozásához
be kell jelentkezned.
    Kiemeléseim navigate_next
    Mutasd a szövegben:
    Szűrés:

    Kiemelések létrehozásához
    MeRSZ+ előfizetés szükséges.
      Útmutató elindítása
      delete
      Kivonat
      fullscreenclose
      printsave