4.2.3.5. Statisztikai elemzések
Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!
Hivatkozások
Válaszd ki a számodra megfelelő hivatkozásformátumot:
Harvard
Juhász Kornélia (2025): A mandarin beszédhangok produkciója kínaiul tanuló magyar anyanyelvűek ejtésében. : Akadémiai Kiadó.
https://doi.org/10.1556/9789636641467Letöltve: https://mersz.hu/hivatkozas/m1313amandny_393/#m1313amandny_393 (2025. 12. 25.)
Chicago
Juhász Kornélia. 2025. A mandarin beszédhangok produkciója kínaiul tanuló magyar anyanyelvűek ejtésében. : Akadémiai Kiadó.
https://doi.org/10.1556/9789636641467
(Letöltve: 2025. 12. 25.https://mersz.hu/hivatkozas/m1313amandny_393/#m1313amandny_393)
APA
Juhász K. (2025). A mandarin beszédhangok produkciója kínaiul tanuló magyar anyanyelvűek ejtésében. Akadémiai Kiadó.
https://doi.org/10.1556/9789636641467.
(Letöltve: 2025. 12. 25.https://mersz.hu/hivatkozas/m1313amandny_393/#m1313amandny_393)
Az adatok statisztikai elemzését lineáris kevert modellekkel (GLMM) (Kuznetsova et al. 2017) végeztem az R programban (R Core Team 2019). A függő változót, azaz az aspiráció értékét a szegmentum (ami egyszerre kódolja a nyelvet és a képzési helyet), a beszélői csoport (kezdő/haladó), illetve a kísérlet (I. (nem facilitáló) / II. (facilitáló)) független változók interakciójában elemeztem, kiegészítve egy random változóval (random intercept), a beszélő személyével (modellaspiráció = lmer(aspiráció ~ beszélői csoport * szegmentum * kísérlet + (1|beszélő)). A változók szintjeit páronként post hoc teszttel vetettem össze (Lenth, 2020) (modellpost hoc = lsmeans(modellaspiráció, list(pairwise ~ szegmentum * csoport * kísérlet), adjust = ”tukey”). Az adatokat a ggplot2 csomag segítségével ábrázoltam (Wickham, 2016).
Letöltés
A letöltés befejezése után azonnal olvashatod a kiadványt.
A letöltéshez MeRSZ+ előfizetés szükséges.
Mappáim
Még nem hoztál létre mappát.
gomb segítségével választhatsz, hogy fejezetről fejezetre lapozva vagy inkább folyamatosan görgetve olvasnád-e a könyvet.
