Kuvailevaa menetelmää käytetään kaikissa yhteiskuntahistoriallisissa ja luonnontieteissä, ja se on ehkä ensimmäisellä sijalla sovelluksen laajuudessa. Tämä menetelmä, kuten muutkin, edellyttää useiden vaatimusten noudattamista: valitun opiskeluaineen selkeää ymmärrystä (antroponyymien järjestelmä, toponyymit jne.), kuvausjärjestystä, systematisointia, ryhmittelyä tai luokittelua, opiskelun ominaisuudet. aineisto (laadullinen, määrällinen) määrätyn tutkimustehtävän mukaisesti.

Monissa muissa menetelmissä kuvaileva on ensimmäinen menetelmä. Se määrää suurelta osin työskentelyn onnistumisen muilla menetelmillä, jotka yleensä "näkevät" samaa materiaalia uudella tavalla.

Aineiston "kuvauksen" alkuvaihe on sen kerääminen, luettelointi, järkevä systematisointi, jonka avulla näkee sen eri osat (lajit, tyypit), yleisimmät niiden väliset suhteet sekä niiden tärkeimmät ominaisuudet. Esimerkki ensisijaisesta kuvauksesta, esimerkiksi toponyyminen (hydronyyminen) materiaali, voi olla jokiluettelot, siirtokuntien luettelot ja antroponyymitutkimuksessa - antroponyymien (sukunimet, nimet, pseudonyymit) korttihakemistot. Näiden aineistojen pohjalta luodaan usein sanakirjoja (luetteloita, hakemistoja), joilla on vaihteleva ymmärrys niihin sisältyvästä aineistosta. Tällaisia ​​julkaisuja ovat P.L. Mashtakovin Dnepri-altaan jokien luettelo (1913), Ukrainan hydronyymien sanasto (1979), G. P. Smolitskajan E.S. Oka (1976), bulgarialaisten nimien ja sukunimien sanakirja ("Joki henkilö- ja sukunimistä bulgarialaisten nimien sukunimet, 1969), Stefan Ilchev, A. I. Rybakinin "Englanninkielisten henkilönimien sanakirja" (1973) jne.

Esimerkiksi "Pohjoisen Azovin alueen jokien luettelo" perustuu 1700-luvun käsinkirjoitettujen karttojen tietoihin, Venäjän sotilaalliseen topografiseen karttaan 1800-luvun puolivälissä, 30-40-luvun topografisiin karttoihin. 1900-luku, vuosien 1963-1972 dialektologisten ja toponyymien tutkimusretkien hydronyymien kenttätiedot, asukkaiden kyselytutkimuksen materiaalit sekä erilaisia ​​julkaisuja Donbassin ja Pohjanmeren historiasta, historiallisesta maantiedosta ja geologiasta. Azov. Kääntäjä määrittää ja näyttää jokiverkoston eri vesistöjen keskinäisen riippuvuuden luonteen - ensimmäisen, toisen, kolmannen jne. sarjan sivujoet. Nimiluetteloissa ei ole vain "oikeita", vaan myös selvästi vääristyneitä (murre jne.) muotoja, samoin kuin kaikki synkroniset (samanaikaiset) muunnelmat ja dupletit, lisäksi tyhjentävällä "bibliografialla" vesinimestä (sen maantieteellinen viittaus) , kronologiset merkit , merkinnät käytön laajuudesta ja laajuudesta, tiedot vesivoimaloiden luonnonmaantieteellisistä ominaisuuksista sekä historioitsijoita, geologeja jne. kiinnostavat tiedot niistä).

Näemme kuvauksen erilaisen luonteen A. V. Superanskajan artikkelissa "Tyypit ja rakenne maantieteelliset nimet”, joka tarjoaa tietoa kahdesta suuresta toponyymien ryhmästä: a) liittyy luonnollis-fyysiseen (hydronyymia, oronyymi), b) poliittiseen ja hallinnolliseen maantieteeseen (osavaltiot, maakunnat, alueet, piirit, siirtokunnat, kadut jne.). Rakenteellisesti huomioidaan seuraavat:

A. Toponyymit-substantiivit

I. yksinkertainen: 1) pääte - kuten Pushkino, Volzhsk, Michurinsk, Krapivna, r. Berezina, Bashmakoeo, Abdulino, Baranovichi, Klintsy jne., 2) etuliite: Transbaikalia, Amurin alue, 3) ei-liite: Kalach, Izyum, Orel, Sister, samoin kuin nikkeli, asbesti jne., 4) genitiivinen ( yhdistelmä toponyymiä genitiivissä ja nimikkeistön termillä) - Lenin Peak, Dezhnev Cape, Academy Bay, Red Army Strait;

II. useiden alatyyppien monimutkaiset toponyymit: Krasnograd, Belgorod; kävellä-kenttä; Pyatigorsk, Mesopotamia; Volgograd, Solntsedar;

III. aineelliset yhdistelmät: Velikie Luki, Bald Mountains; Norsunluurannikko; Rostov-on-Don, Komsomolsk-on-Amur jne.

B. Toponyymit-adjektiivit

I. yksinkertainen: r. Valkoinen, Chora Pale, pos. Donskoy, Zaoblachny Peak,

II. kompleksi: kuiva vedetön ( sijainti), Georgian armeija (tie) jne.).

Kuvaus kaikista erisnimiluokista, eli koko nimistötilasta, on annettu edellä mainitussa V. N. Toporovin paalin (vanha intiaani) onomastiikasta käsittelevässä teoksessa - kylien (vähintään 350), kaupunkien (yli 200), joet (yli 80 nimeä ), sekä ihmisten (miesten, naisten), jumalien, demonien jne. nimet, ja kirjoittaja on kiinnostunut nimien rakenteellisesta ja morfologisesta tyypistä, niiden korrelaatiosta appellatiivin kanssa sanasto, määrällinen esitys jne.

Joskus yhden kuvauksen materiaali toimii pohjana kuvaukselle täysin eri näkökulmasta. Joten N. A. Petrovskyn "Venäläisten henkilönimien sanakirjan" (1966, toinen painos 1980) mukaan nykyaikaisista venäläisistä nimistä voidaan antaa foneettinen ja morfolog-kieliopillinen kuvaus (tähän on tallennettu noin 2580 nimeä - 1720 miestä ja 860 naista ).

Esimerkkinä tällaisesta analyysistä esittelemme miesten ja naisten nimien foneettisten ominaisuuksien tulokset, joissa huomioidaan: a) tavumäärä, b) lopputavun rakenne, c) nimien paikka. korostaa henkilönimessä.

a) Miesten nimet alkuperäisessä muodossa (nimetty yksiköiden mukaan) niillä on 1 (Lev, Pietari) - 6 tavua (Exakustodian), Suurin osa on kuitenkin kolmitavuisia: Aleksanteri, Aleksei (niitä on 47%) ja kaksitavuisia: Victor, Oleg (37 %) ovat nimiä. Yksitavuiset nimet - 6% (Vlas, Zhdan), nelitavuiset nimet - 9% (Athanasius, Agricola), viisitavuiset nimet - 0,7%, kuusitavuiset - 0,05%.

Ja naisten nimissä näemme 1-6 tavua, mutta eri tavukuvioiden osuus on erilainen: 38% kukin on kolmitavuisia (Agniya, Nadezhda) ja nelitavuisia (Valeria, Valentina jne.), 16% ovat kaksitavuisia (Anna, Vera), 7% viisitavuisia (Leocadia, Olympias), 0,7% kuusitavuisia (Apollinaria) ja vain 0,1% yksitavuisia (Ruth).

Yleisesti ottaen miesten ja naisten nimien tavurakenteen väliset erot muodossa im. p. yksikköä tuntia on noin 35 %. Jos otamme huomioon, että nimet, joissa on konsonantti (Ivan, -a, -u ...) vinoissa tapauksissa, lisätään yksi tavu, niin ero miesten ja naisten välillä on tavurakenne laskee 10 prosenttiin.

b) Yli 96 % miesten nimistä päättyy suljettuun tavuun (August, Igor, Nikolai) ja vain 4 % avoimeen tavuun (Kuzma, Foka) ja lähes 99 % naisten nimistä päättyy avoimeen tavuun -a , ja myös (harvoin) -i, - o (Galina, Izolda, Gali, Nelly, Moiko) ja vain 1% osuu nimiin kuten Love, Judith, Mariam. Näin ollen tärkein erottaja miesten ja naisten viralliset (passi) nimet niissä. p. yksikköä tuntia foneettista linjaa pitkin (useimpien miesten ja naisten nimien eri perusteiden lisäksi) venäjäksi on viimeisen tavun luonne.

c) Nimien painoarvo voi olla 1.-4. tavulla sanan lopusta alkaen, sitä ei esiinny 5. ja 6. tavulla. Alkuperäisessä muodossa tyypillisin on painotus toiseksi viimeisessä (48%) ja viimeisessä (45%) tavussa. Painotus sanan lopussa on melkein aina miesten nimissä ja kolmannella tavvulla lopusta - naisten nimissä. Hylätyt, miehen ja naisen nimet konsonanttiksi saavat lisätavun vokaalin taivoituksen vuoksi, joten henkilönimien tavanomaisella painopisteen liikkumattomuudella tavu "siirtyy" yhdellä sanan alkuun. Osoittautuu, että yleensä yli 70 prosentilla miesten ja naisten nimistä nykyaikaisessa rusekin kielessä on paradigmat, joissa on toiseksi viimeinen painotettu tavu. Yleisten substantiivien joukossa suuren ryhmän muodostavat substantiivit, joilla on liikkuva painotus ja usein pääte.

Kuvauksen luonne, sen erityiset tekniikat sekä aineiston organisointi ja esittäminen määräytyvät yleensä tutkimuksen tavoiteasetuksen mukaan. Niinpä O. N. Trubatšovin kirjassa "The Names of the Rivers of the Right-Bank Ukraine" (1968), joka on omistettu systemaattiselle iranilaisen, turkkilaisen, illyrialaisen, traakialaisen, balttilaisen ja slaavilaisen väestön sanamuodon, etymologian ja jälkien tutkimukselle. Pripjatin ja Desnan eteläpuolella, kääntöpuolella hydronyymien sanakirja (joet Baba, Vorozhba, Skiba, Strymba jne.), sitten sanamuodostuskommentti tälle "puolivalmiille tuotteelle", sitten erityinen etymologinen kommentti (aakkosjärjestyksessä). järjestys: Adzhamaka, Alta, Atakrak, Arel jne.), ja hydronyymien etnolingvistisen kuvauksen ja tulkinnan tulokset näkyvät kartoissa.

Kuvausmenetelmä, kuten muutkin tutkimusmenetelmät, on historiallisesti vaihteleva. Se laajentaa soveltamisensa rajoja, joukko tutkimustekniikoita ja menettelyjä, riippuen yleisen kielellisen (ja yleisen tieteellisen) teorian ja käytännön kehityksestä.

Bondaletov V. L. Venäjän nimistötiede - M., 1983

"Teema 15. Kuvailevat menetelmät kvantitatiivisten tietojen analyysi 15.1. Yleiset ehdot ja lähestymistavat. Kuvaavia menetelmiä kaikille mittaustasoille...”

Aihe 15. Kuvaavia menetelmiä kvantitatiivisen tiedon analysointiin

15.1. Yleiset ehdot ja lähestymistavat. Kuvaavia menetelmiä kaikille tasoille

mitat

15.2. Osuudet, prosentit, suhteet

15.3 Mittausvälin ja suhteellisen tason tietojen analyysi

15.4 Useiden kuvailevien mittojen yksinkertaistettu esitys

15.1.Yleiset ehdot ja lähestymistavat. Kuvaavat menetelmät kaikille mittaustasoille

Kun dataa kerätään, aloitetaan analyysi, ts. tietojen järjestäminen,

tilastollisten kriteerien tutkiminen ja soveltaminen.

Edellisissä luvuissa käsiteltiin neljää mittaustasoa: nimellinen, järjestysluku, intervalli ja suhde.

Mittaustasot ja niitä vastaavat tilastolliset menetelmät Taulukko 9.

Mittaustasot Kuvaava menetelmä Ana- Nimellinen järjestysväli Tietojen lyysisuhteet Taajuusjakauma + + + + Suhde + + + + Prosentti + + + + Suhde + + + + Tila + + + + Mediaani + + + Keskiarvo + +

merkintä:

Taulukossa 1 on yhteenveto kutakin mittaustasoa vastaavat kuvaavat tilastot.

Tämä taulukko havainnollistaa kahta kriittistä näkökohtaa mittaustason ja data-analyysin välisestä suhteesta:

Alemmille mittaustasoille käytetään vähemmän data-analyysimenetelmiä.

Korkeammilla mittaustasoilla oleviin tietoihin sovelletaan kaikkia alemmilla mittaustasoilla käytettyjä menetelmiä.

Lisäksi tämän aiheen puitteissa tarkastellaan kuvailevan (kuvaavan) data-analyysin menetelmiä: 1) menetelmiä kaikentyyppisille tiedoille; 2) menetelmät, jotka soveltuvat vain intervalliasteikon ja suhdeasteikon tason tietoihin.

Kuvaavat menetelmät kaikille mittaustasoille

Millä tahansa mittaustasolla olevat tiedot voidaan kuvata seuraavasti:

1) taajuusjakauma, 2) osakkeet, 3) prosenttiosuudet ja 4) suhteet.

Taajuuden jako

Tässä on esimerkki yksinkertaisesta demografisesta kysymyksestä:

Syötä nykyinen siviilisääty (LUE KAIKKI KOHTEET) Sinkku (ei naimisissa) eikä koskaan ollut (a) naimisissa (naimisissa) _______ (1) Laillisesti naimisissa (naimisissa), eivät asu yhdessä _______ (2) Sinkku (ei naimisissa) , eronnut (a) _______(3) Sinkku (naikku), leski (leski) _______(4) Naimisissa (naimisissa) _______(5) Ensimmäinen askel jakauman rakentamisessa on usein

–  –  –

Huomautus: Kuten tämä taulukko osoittaa, alkuperäinen esiintymistiheysjakauma edustaa tietoja sellaisena kuin se kerättiin kyselylomakkeen kysymyksellä.

Tämän jakelun avulla voit sitten yhdistää luokat niin, ettei niillä ole suoraa vastaavuutta alkuperäisten luokkien kanssa. Tässä tapauksessa alkuperäiset vastausluokat ryhmitellään loogisesti ja niiden taajuudet lasketaan yhteen.

Kysymys aiheesta Siviilisääty jakaa "naimaton (naimaton)"

tällä hetkellä on neljä vastaajaluokkaa: ne, jotka eivät ole koskaan olleet naimisissa (naimisissa); virallisesti naimisissa, mutta ei asu yhdessä, eronnut ja leskiä. Voit ryhmitellä kaikki otokseen "naimattomat (naimattomat)" osallistujat saadaksesi selville naimisissa olevien ja naimattomien lukumäärän. Tässä tapauksessa taajuusjakauma näyttää tältä:

Nykyinen siviilisääty Vastausten määrä Naimisissa 22 Sinkku 28 YHTEENSÄ 50

–  –  –

Huomautus: tällainen tietojen uudelleenryhmittely mahdollistaa vastaajien väestön siviilisäädyn tarkastelun eri näkökulmista.

15.2. Murtoluvut, prosentit, suhteet Kun olet piirtänyt taajuusjakauman, sinun on valittava kolmesta analyysityypistä, jotka auttavat sinua ymmärtämään paremmin keräämiesi tietojen ominaisuuksia. Nämä kolme analyysityyppiä ovat: suhteet, prosenttiosuudet ja suhteet.

–  –  –

Mutta on huomattava, että osuudet ovat tehokas, mutta ei kovin yleinen tapa esittää ryhmien suhteellista kokoa.

Kiinnostuksen kohde. Yleisempi tapa yleistää tietoja on prosenttijakauma. Se lasketaan jakamalla kunkin luokan vastausten määrä vastausten kokonaismäärällä ja kertomalla osamäärä 100:lla (se on sama kuin kertomalla suhde 100:lla).

Siten naimisissa olevien (naimisissa olevien) vastaajien prosenttiosuus otoksesta on 56%, ja se lasketaan seuraavasti:

Naimisissa olevien (naimisissa olevien) prosenttiosuus = [naimisissa olevien (naimisissa)] = [otoksen osallistujien kokonaismäärä] * 100 = naimisissa olevien (naimisissa) prosenttiosuus = 28 / 50 * 100 = 56 %

–  –  –

Prosenttiosuuksien laskeminen datalle nimellis-, intervalli- ja suhteellisella mittaustasolla on hyvin yksinkertaista.

Prosenttiluku edustaa tietyn luokan esiintymistiheyttä jaettuna kaikkien luokkien frekvenssien summalla. Tämä prosenttiosuuksien laskentatapa eroaa jonkin verran järjestystiedoista. Laskettaessa prosenttiosuuksia tiedoille järjestysmittaustasolla, jokaista kohdetta käsitellään itsenäisenä yksikkönä. Järjestysasteikot, kuten rankingkysymykset, pyytävät vastaajaa luokittelemaan useita esineitä tai ominaisuuksia tietyn kriteerin mukaan.

Alla oleva esimerkki on tyypillinen sijoituskysymys:

Näit juuri kolme mainosta. Jokaiselle videolle annettiin otsikko ennen kuin katsoit ne. Videot on lueteltu alla siinä järjestyksessä, jossa näit ne. Arvioi jokainen mainos ja kerro, kuinka paljon luotat niiden sisältöön. Laita "1" sen videon nimen viereen, joka vaikutti mielestäsi uskottavimmalta, "2" vähemmän uskottavalta videolta ja lisää "3" sen videon viereen, joka vaikutti sinusta vähiten uskottavalta. Jokainen arvosana "1" - "3" annetaan vain kerran. Toistukset eivät ole sallittuja.

"Uuden vuosisadan tiedemies" __________ "Uuden vuosisadan äiti" __________ " Ympäristö uudella vuosisadalla" __________

–  –  –

Järjestystietojen prosenttijakauma voidaan lukea myös rivi riviltä. Edellisen taulukon ensimmäisen rivin tiedot osoittavat, että "Scientist" -mainos sai eniten arvosanaa "1" (76 %), mikä ylitti selvästi "äidin" saamien "1"-arvojen määrän (20 %). ja "Ympäristö" -mainokset. " (neljä %).

Yleisesti ottaen osakkeiden ja prosenttiosuuksien jakautumista koskevien taulukoiden ja kaavioiden laskenta- ja esittämisprosessi on melko yksinkertainen. Mutta samaan aikaan on noudatettava kahta perussääntöä:

Merkitse aina ensin taulukkoon ja kaavioon havaintojen kokonaismäärä. Näin tarjoat yleisöllesi mahdollisuuden arvioida otoskoko, jolle jakelu on rakennettu;

toiseksi, vältä osuuksien ja prosenttiosuuksien laskemista, jos havaintojen kokonaismäärä on alle 50. Jos otoskoko on paljon pienempi kuin tämä luku, tiedoissa olevat satunnaiset poikkeamat voivat aiheuttaa merkittäviä muutoksia tietyn vastausluokan raportoinnissa ja prosenteissa.

Mittasuhteet. Kolmas tapa tehdä yhteenveto tiedoista kaikilla mittaustasoilla on käyttää suhteellisuutta. Yhden luvun X suhde toiseen numeroon Y määritellään X jaettuna Y:llä.

Suhteessa olevat sanat ovat tärkeä osa tätä määritelmää. Lukua edeltävä luku (tässä tapauksessa luku X) laitetaan murtoluvun osoittajaan, kun taas sanan jälkeinen luku suhteessa kohtaan sijoitetaan murtoluvun nimittäjään.

Tästä matemaattisesta kaavasta seuraavien suhteiden avulla on mahdollista nähdä selkeästi kyselylomakkeessa käytettyjen kahden luokan suhteellisen koon välinen suhde.

Siviilisäätytietojen osalta näemme, että naimattomien suhde naimisissa on 22/28 tai 22:28. Suhdesuhde on kuitenkin helpompi ymmärtää, jos osuuden pienin jäsen on yhtä suuri kuin yksi. Tässä tapauksessa suhde edustaa kahta lukua X ja Y jaettuna niistä pienimmällä. Siten naimattomien ja naimisissa olevien vastaajien suhde voidaan ilmaista myös 1:1,27:nä. (Huomaa, kuinka suhteellisuuden käyttö tekee näiden ryhmien suhteellisen koon heti selväksi.)

15.3. Intervalli- ja mittaustason tietojen analysointi Intervalleilla ja suhteellisilla asteikoilla on kaikki ominaispiirteet, joka on ominaista nimellis- ja järjestysasteikolle, sekä erityisominaisuudet, jotka eivät ole ominaisia ​​näille ei niin tehokkaille mittaustasoille.

Siksi kaikkia kvantitatiivisia ja graafisia menetelmiä, joita käytetään nimellis- ja järjestystietojen kuvaamiseen ja esittämiseen, voidaan soveltaa intervalli- ja suhteellisten tietojen kuvaamiseen ja esittämiseen. Mutta intervallin ja suhteellisen tason datan vahvuus mahdollistaa lisäanalyysin, joka on mahdotonta nimellis- ja järjestystasolla. Ennen näiden lisäanalyysimenetelmien soveltamista suoritettavien vaiheiden luonne ja lukumäärä riippuu siitä, ovatko saadut tiedot erillisiä vai jatkuvia.

Diskreetti data Harkitse seuraavaa arviointikysymystä.

Arvioi juuri näkemäsi mainos. Käytä alla olevaa asteikkoa ilmaistaksesi hyväksyväsi tai erimielisyytesi väittämän kanssa "Tämä mainos on tarkoitettu minun kaltaisilleni".

Täysin samaa mieltä _______________(1) Mieluummin samaa kuin eri mieltä ___________ (2) En osaa sanoa varmasti ___________ (3) Pikemminkin eri mieltä ___________ (4) Täysin eri mieltä _______________ (5) Tämän kysymyksen tuottamat tiedot ovat erillisiä.

Diskreetti data sisältää vastaukset, jotka on rajoitettu tiettyyn kokonaislukujoukkoon, jotka on erotettu toisistaan ​​yhtäläisin välein. Tämä kysymys mahdollistaa erillisen tiedon keräämisen, koska vastaajan on valittava yksi vastausvaihtoehdoista (rajoitettu joukko), jota edustavat koodit "1", "2" jne. (kiinteä ja tasainen askel vastaustasojen välillä).

Kuvailevien menetelmien soveltamiseksi diskreetin tiedon analysointiin on mahdollista olla tekemättä mitään välivaiheita.

Jatkuva data Jatkuva data tarjoaa mahdollisuuden vastata, missä arvot voivat ainakin teoriassa olla numeerisella asteikolla niin lähellä toisiaan kuin halutaan. Esimerkiksi kysymyksellä "Kuinka vanha olet?" kerätään jatkuvasti tietoja. Vastaaja voi vastata, että hän on 40, 40 ja 1/2, 41, 42 ja 1/3 jne. Koska jatkuvan tiedonkeruun kysymyksillä ei ole ennalta määritettyjä ja ennalta koodattuja luokkia, tiedot on järjestettävä jollakin tavalla ennen kuin prosenttijakaumia voidaan laskea ja pylväs- tai ympyräkaavioita voidaan luoda. Jatkuvan datan järjestämistä kutsutaan ryhmittämiseksi (tai organisaatioksi). Ryhmittelyprosessi suoritetaan tietyssä järjestyksessä.

Tiedot lajitellaan.

Luokkavälien lukumäärä ja leveys määritetään.

Taajuusjakauma on rakennettu.

Tietojen järjestys. Kuvittele, että 100 kyselyyn osallistunutta vastasi edelliseen ikää koskevaan kysymykseen. Ensimmäinen vaihe jatkuvan tiedon ryhmittelyssä on tietojen järjestäminen. Järjestyksen tulosta kutsutaan ryhmittämättömäksi riviksi, ja sitä voidaan verrata oppilaiden järjestämiseen luokkaan pituuden tai oliivien koon mukaan. Alla on 100 ryhmittämätön vastaussarja ikää koskeviin kysymyksiin (katso taulukko 10.) Ryhmittelemätön sarja vastauksia kysymykseen "Kuinka vanha olet?"

Taulukko 10 Intervallien ja luokkien lukumäärän ja leveyden määrittäminen. Seuraava vaihe sisältää luokkavälien lukumäärän ja leveyden määrittämisen. Se riippuu siitä, miten tiedot on ryhmitelty. Millä kriteereillä ikätiedot ryhmitellään ja kuinka moni niistä - 5 vai 25?

Ei ole olemassa tiukkoja ja nopeita sääntöjä kategorioiden välisen rajan vetämiseen.

Mutta määritettäessä luokkien välisten välien ja rajojen leveyttä on silti pidettävä mielessä, että:

ryhmittelyn tulee kuvastaa tietojen luonnetta. Jos datan alue (eli ero suurimman ja pienimmät arvot) on suuri, silloin luokkavälien leveys on todennäköisesti myös suuri. Tiedot, jotka vaihtelevat kapeamman alueen sisällä, voidaan tiivistää paremmin käyttämällä suhteellisen pienempiä luokkia;

–  –  –

Kuvailevat tilastot Vaihtelevuuden keskiarvo ja mitta. Keskiarvo ja aritmeettinen keskiarvo ovat ehkä yleisin konvoluutiotilasto intervalli- ja suhteellisten tietojen populaatiolle. GPA-käsite on meille jo tuttu, koska usein laskemme tämän arvon itse, esimerkiksi laskettaessa kolmen kokeen keskiarvoa testin muodossa tai määritettäessä todistuksen keskiarvoa. Näissä ja vastaavissa tapauksissa laskemme keskiarvon laskemalla yhteen kaikki numeroiden arvot ja jakamalla sitten saatu summa niiden kokonaismäärällä. Esimerkiksi lukujen 2,3,7,8, 10 keskiarvo on numero 6 (30:5).

–  –  –

Jos vastausten määrä on pieni tai tietoja ei ole ryhmitelty, keskiarvo voidaan helposti laskea lisäämällä raakapisteet ja jakamalla kokonaispisteet kokonaispisteillä. Suuret tietojoukot ja ryhmitellyt tiedot vaativat erilaisen menetelmän keskimääräisten tietosarjojen laskemiseen. Tässä tapauksessa lähestymistapa olisi sama, mutta matematiikka olisi erilainen.

Keskimääräisiä ryhmiteltyjä tietosarjoja laskettaessa oletetaan, että kaikki yhden kategorian vastaukset ovat keskittyneet intervallin keskelle.

(Huomaa, että tämän oletuksen tulos on, että ryhmitellyistä tiedoista laskettu keskiarvo eroaa ryhmittämättömistä alkuperäisistä sarjoista lasketusta keskiarvosta. Tämän oletuksen perusteella ryhmiteltyjen tietojen keskiarvoa laskettaessa tulee noudattaa seuraavia neljää vaihetta (ks. taulukko .yksitoista):

–  –  –

tämä jakelu kuvaa tärkein näkökohta keskiarvo: keskiarvo tulee vähemmän edustavaksi jakaumaan, josta se on laskettu, mitä enemmän jakauma poikkeaa normaalikäyrästä.

Vaikka kaikkien kolmen mainoksen keskimääräinen ostoaike on 3,0, tämä arvo edustaa paremmin mainoksen 3 reaktioiden jakautumista kuin mainoksiin 1 ja 2. Ei voida sanoa, että keskimääräinen vastaus mainoksen 2 katsomisen jälkeen on 3,0 tai määritellä sen neutraaliksi, koska itse asiassa kukaan vastaajista ei antanut sille tällaista arviota.

Jos siis lasket keskiarvoa, on tärkeää määrittää, kuinka hyvin keskiarvo edustaa vastausten jakautumista, josta se on laskettu. Tämä voidaan tehdä tarkastelemalla visuaalisesti pisteiden jakautumista ja tekemällä subjektiivinen arvio pisteiden edustavuudesta. tai käyttämällä tilastoja kuvaamaan tätä vaihteluväliä. Jälkimmäisessä tapauksessa lasket ja tutkit varianssia ja keskihajontaa, jotka voidaan laskea sekä ryhmitetylle että ryhmittämättömälle tiedolle, ovat laskettuja mittareita pistearvojen hajoamisesta keskiarvoon.

Varianssi (merkitty symbolilla s2) lasketaan seuraavasti: lasketaan kunkin havainnon (Xi) neliöityjen poikkeamien summa keskiarvosta (X), joka jaetaan sitten havaintojen kokonaismäärällä miinus yksi (N - 1).

Matemaattisesti tämä ilmaistaan ​​kaavalla:

m X)2 (Xi S2 = i1 N1 mittaus, ei alkuperäisissä yksiköissä. Esimerkiksi taulukon 5 tietojen varianssi on estimaattien neliöt. Siksi varianssin numeerista arvoa on vaikea korreloida numeerinen arvo keskiverto.

Tämä ongelma ratkaistaan ​​käyttämällä keskihajontaa. Keskihajonta on yhtä suuri kuin varianssin neliöjuuri ja se lasketaan kaavalla:

m X)2 (Xi S= i1 N1 Siten keskihajonnan as Neliöjuuri varianssista ilmaistaan ​​samoissa yksiköissä kuin alkuperäisen mittauksen tulokset. Tämän seurauksena on helppo korreloida keskihajonnan arvoa keskiarvoon.

Pelkästään intuition ohjaamana käy selväksi, että mitä suurempi datasarjan hajonta on, sitä suurempi on varianssi ja keskihajonta.

Jos hajotusta ei ole ja jokainen arvo on yhtä suuri kuin keskiarvo, kaikki poikkeamat ovat nollia, ja siksi varianssi (perustuen näiden poikkeamien neliöiden summaan) ja keskihajonta ovat myös nolla. (Voit todistaa tämän itse. Laske varianssi ja keskihajonta kymmenen identtisen pisteen sarjalle. Pisteiden arvolla ei ole väliä). Kun tietosarjan sironta kasvaa, myös poikkeamat otoskeskiarvosta pyrkivät kasvamaan, samoin kuin näiden poikkeamien neliöiden summa. Jos siis kaksi vastaajaotosta vastaa samaan kysymykseen, suurempi varianssiarvo osoittaa suurempaa pisteiden hajoamista.

–  –  –

15 1 -2,48 6,15 92,25 45 2 -1,48 2,19 98,55 40 3 -0,4 0,23 9,20 30 4 +0,52 0,27 8,10 70 5 +1,52 2,30 Yhteensä = 1,52 2,31

–  –  –

Kuudes vaihe: keskihajonta = varianssi = 2,0 = 1,42 Mediaani. Keskiarvo on yleisesti käytetty tietosarjan keskeisen trendin mitta. Varianssi ja keskihajonta osoittavat arvojen hajoamista keskiarvon ympärillä, minkä avulla voit päätellä, kuinka hyvin keskiarvo kuvaa tietojoukkoa. Keskiarvon lisäksi on kaksi muutakin keskeisen suuntauksen mittaa: mediaani ja moodi. (Lisäksi on huomattava, että keskiarvon, mediaanin ja moodin käyttö riippuu datan mittaustasosta. Keskiarvo lasketaan vain intervalli- ja suhteellisille tiedoille, mediaani on järjestys-, intervalli- ja suhteellisille tiedoille. -tilaa käytetään tietojen yhdistämiseen kaikilla mittaustasoilla).

Mediaani on arvo, joka on järjestetyn tietosarjan keskellä. Mediaani jakaa tietosarjan kahtia siten, että 50 % arvoista on pienempiä kuin mediaani. Parittoman määrän arvoja varten mediaani määritellään jakauman keskellä sijaitsevaksi variantiksi.

Mediaani on tässä tapauksessa helppo määrittää visuaalisesti kaavalla:

Mediaanisijainti = populaatioyksiköiden kokonaismäärä + 1 Jos sarja sisältää parillisen määrän arvoja, mediaani määritellään kahden sijoitetun sarjan keskeisen arvon keskiarvona.

Pitäisikö minun käyttää keskiarvoa vai mediaania? Arvosarjan keskiarvon ja mediaanin määrittäminen on tärkeää ja hyödyllistä dataominaisuuksien syvemmälle ymmärtämiselle. Yleensä keskiarvo on suositeltava mitta sen matemaattisten ominaisuuksien ja kyvyn vuoksi paremmin arvioida populaation keskiarvo otoksen keskiarvosta. On kuitenkin kaksi tilannetta, joissa mediaania tulisi suosia.

Ensimmäinen tilanne on, kun tietosarja sisältää yhden tai useamman ääriarvon (ns. "outliers" - epätavallisen pienet tai suuret arvot). Mediaanin määrittäminen tällaisissa tapauksissa on suositeltavaa, koska keskiarvon arvo on erittäin herkkä poikkeamien esiintymiselle, kun taas mediaani ei ole. Jos on olemassa ääriarvoja, keskiarvo voi antaa hyvin vino kuvan.

Oletetaan esimerkiksi, että haluat kuvata uuden tuotteen kohdeyleisön kohdeyleisön tulotasoa. Esität uuden tuotekonseptin edustavalle otokselle ja huomioit tuotteen ostamisesta vahvasti tai kohtalaisesti kiinnostuneiden tulotason.

Oletetaan, että vahvasti ja kohtalaisesti kiinnostuneiden tulotaso oli:

Tulotaajuus Uudesta tuotteesta kiinnostuneen otoksen osan keskitulot ovat $35 314. Tämä keskiarvo ei heijasta todellista kuvaa koko väestöstä. Se on keinotekoisen korkea, koska sarja sisältää yhden ääriarvon, joka voi johtaa väärään päätökseen.

Mediaani, joka tässä tapauksessa on 12 000 dollaria, kuvaa tätä populaatiota paljon paremmin.

Toinen tilanne, jossa mediaania tulisi suosia, on silloin, kun dataryhmittelyssä on avoimia luokkia. Aiemmin tässä luvussa kuvattu ikäryhmä koostuu täysin suljetuista ryhmistä. Tämä tarkoittaa, että jokaisella ikäluokalla on ylä- ja alaraja.

Jotkut ryhmät käyttävät kuitenkin avoimia luokkia.

Esimerkiksi yksi tulotietojen ryhmittelyluokka voi olla "yli 100 000 dollaria". Tämän ryhmän keskipistettä ei voida määrittää, koska ylärajaa ei ole asetettu. Siksi tässä tilanteessa on käytettävä mediaania, koska ilman keskipistettä ei ole mahdollista laskea ryhmiteltyjen tietojen keskiarvoa.

Muoti. Toinen keskeisen suuntauksen mittari on muoti. Se määritellään tietosarjan useimmin esiintyväksi arvoksi. Yllä kuvatuilla vaa'oilla, jotka heijastavat ostoaikeutta, on erilaisia ​​toimintatapoja.

Jakauma kaupalliseen 1:een nimeltä "Ultra" on multimodaalinen, koska esiintyy enemmän kuin kaksi arvoa, joita esiintyy useimmin. "Power"-nimisen tietomainoksen jakelu on bimodaalinen, koska kaksi arvoa esiintyy useammin kuin muut. "Lapset" -nimisen mainoksen jakelussa yksi tila on kolme, koska tämä arvo esiintyy useammin kuin muut.

Keskiarvon, moodin ja mediaanin suhde. Keskiarvo, tila ja mediaani antavat erilaisen näkemyksen sarjan ominaisuuksista. Jakauma on symmetrinen, jos keskiarvo, mediaani ja moodi ovat samat. (Katso kuva 9 alla.)

–  –  –

Tällaisissa tapauksissa keskiarvon, mediaanin tai moodin oikealla puolella oleva jakauma on peilikuva näiden arvojen vasemmalla puolella olevasta jakaumasta, ja useimmat havainnot tapahtuvat jakauman keskellä. Tässä tilanteessa keskiarvo toimii tarkana ja suositeltuna jakauman keskeisen taipumuksen mittarina.

Monet jakaumat eivät ole symmetrisiä. Jakauma, jossa moodi on pienempi kuin mediaani ja mediaani puolestaan ​​pienempi kuin keskiarvo, on vinossa vasemmalle. Tällä jakaumalla on useita arvoja, joiden yläosassa on alhainen taajuus. (Katso kuvassa.

Tilan mediaani keskim.

–  –  –

Jakauma, jossa moodi on suurempi kuin mediaani ja mediaani suurempi kuin keskiarvo, on vinossa oikealle. (Katso kuva 11 alla).

Jakauman vinoudesta ja arvojen vaihteluvälistä riippuen, joko mediaani tai moodi valitaan keskeisen trendin mittaamiseksi.

–  –  –

15.4 Useiden kuvailevien mittojen yksinkertaistettu esitys Kuvausmitat tiivistävät tiedon taustalla olevat suuntaukset. On kuitenkin tapauksia, joissa lukuisia kuvailevia toimenpiteitä ei tarjota tutkimustulosten loppukäyttäjille. Tällöin tehdyn tutkimuksen arvo laskee merkittävästi, koska loppukäyttäjä ei näe kokonaiskuvaa saaduista tutkimustuloksista, eikä näin ollen pysty selvittämään niiden merkitystä tarvittavien päätösten tekemisessä.

Tällaista tilannetta tulee välttää kaikin keinoin. Useiden mittareiden esittämisen yksinkertaistamiseksi käytetään useita erilaisia ​​analyyttisiä tekniikoita. Lähestymistavan valinta riippuu mittaustietojen tasosta.

Tietojen nimellinen taso: edustuksen järjestäminen ja "kumulatiivisen" prosenttiosuuden laskeminen.

Harkitse seuraavaa kysymysvalikkoa:

Katsoit juuri mainoksen. Valitse lausunnon vieressä oleva valintaruutu, jos uskot sen heijastavan tarkasti sitä, miltä sinusta tuntui katsoessasi mainosta. Voit tarkistaa niin monta väitettä kuin haluat (tai ei ollenkaan) riippuen siitä, miltä sinusta tuntui mainoksen katsomisesta Oli kyllästynyt _______ Opin jotain mainoksen katsomisesta _______

–  –  –

Vastausmallia tähän kysymykseen voidaan selventää seuraavasti:

Ensin määritetään, mitä tiedoissa sanotaan, ts. määritä, mitä haluat saada - positiivisen tai negatiivisen palautteen kokonaiskuvan tai reaktion videon suorituskykyyn verrattuna reaktioon mainosviestiin. (Tässä esimerkissä keskitymme positiivisiin ja negatiivisiin reaktioihin.)

Toiseksi, ryhmittele väitteet tietojen esittämisen tarkoituksen mukaan. Tavoitteen perusteella kaikki myönteiset lausunnot ryhmitellään erikseen ja kielteiset lausunnot ryhmitellään erikseen.

Kolmanneksi, anna kunkin ryhmän nimi. Meidän tapauksessamme yhtä ryhmittelyä kutsutaan "positiivisiksi reaktioksi" ja toiseksi "negatiivisiksi reaktioksi".

Neljänneksi laske kunkin tuomioryhmän kumulatiivinen prosenttiosuus. Tämä prosenttiosuus kuvaa niiden vastaajien osuutta, jotka valitsivat vähintään yhden ryhmittelykohteen. *Seuraava

–  –  –

Intervalli ja suhteellinen data: toisiinsa liittyvien asteikkojen liitto. Hyvin usein joukkoa koulun kysymyksiä käytetään arvioimaan yksilöllisiä asenteita ja käyttäytymistä. Vaakasarjan käyttö antaa yleensä kattavan käsityksen kiinnostavasta alueesta. Esimerkiksi mainostaja, joka sijoittaa tuotteen uudelleen korostaakseen sen terveyshyötyjä, voi ensin arvioida kohdeyleisön mielipiteen terveyshyötymainoksista ja suhtautumistaan ​​tällaisia ​​mainoksia rahoittaviin yrityksiin.

Tätä tarkoitusta varten voidaan käyttää seuraavia lausuntoja:

6. Yritykset, jotka vaativat ihmisten terveyteen vaikuttavien hyödykkeiden kuluttamista, yrittävät vain ansaita enemmän rahaa.

7. Monet yritykset liioittelevat tarkoituksella tuotteidensa ominaisuuksia ja esittävät niillä olevan myönteinen vaikutus ihmisten terveyteen.

Tämän sarjan väitteissä 1, 2, 4 ja 5 arvioidaan kuluttajien suhtautumista ihmisten terveyteen suotuisasti vaikuttavien tuotteiden mainontaan.

–  –  –

–  –  –

Tärkeät tulokset esitetään parhaiten järjestämällä väitteet ensin taulukon 16 mukaisesti (katso edellä) ja suorittamalla sitten lisälaskelmia. Ensin, kuten valikon kysymysten tapauksessa, loogisesti liittyvät kohteet ryhmitellään ja ryhmälle annetaan nimi. Seuraavaksi lasketaan kunkin asteikkoryhmän keskiarvo. Nämä yhteenvetotiedot, kun ne lisätään alkuperäiseen taulukkoon (katso seuraava taulukko 17, "Ryhmitetty asennelauseke" alla), tekevät selväksi ja näkyväksi alaryhmien väliset erot mainonnan ja ihmisten terveydelle hyödyllisinä esitettyjen tavaroiden valmistajien välillä.

–  –  –

Tämä on väitteen keskeinen ajatus. Joidenkin väitteiden asteikot on käännetty käänteisesti, jotta varmistetaan merkitysten yhtenäinen tulkinta. Suuremmat arvot osoittavat suurempaa yhteisymmärrystä ja negatiivisempaa asennetta.

–  –  –

Lisäksi on pidettävä mielessä, että loogisesti toisiinsa liittyvien asteikkojen vastausten keskiarvo on intuitiivisesti perusteltu menetelmä tiedon yleistämiseksi. Jotta keskiarvon laskeminen olisi mielekästä operaatiota, on kuitenkin ensin varmistettava, että asteikot liittyvät mielekkäästi toisiinsa. Sitten sinun tulee laskea kerroin alfa, joka heijastaa sisäistä

–  –  –

Tietojen analysointi ja tietokoneet Tässä opetusohjelman osiossa käsitellyt kuvailevien tilastojen menetelmät on helppo laskea - voit tehdä sen tavallisella laskimella. Mutta on myös matemaattisia ja tilastollisia päättelymenetelmiä, jotka vaativat paljon monimutkaisempia laskelmia.

Henkilökohtaisia ​​tietokoneita varten kehitetyt tilastoohjelmat vähentävät (ja usein poistavat) manuaalisen laskennan tarvetta.

Minitabin ja SPSS:n kaltaisten ohjelmien avulla voit tutkia ja analysoida tietoja nopeasti ja tehokkaasti. Näitä ohjelmia ja menetelmiä ei käsitellä tässä opetusohjelmassa.

Yhteenveto

Data-analyysi auttaa tutkijaa havaitsemaan malleja ja trendejä kyselyn vastauksissa. Tietylle kysymykselle sopivin analyysityyppi määräytyy kysymyksen ulottuvuuden tason mukaan.

Kaikkia tietoja mittaustasosta riippumatta voidaan analysoida frekvenssien, osuuksien, prosenttiosuuksien ja suhteiden avulla. Nämä yhteenvetotiedot voidaan esittää sekä taulukoiden että kaavioiden muodossa.

Intervalli- ja suhdeasteikoilla mitatuille tiedoille voidaan käyttää lisätilastollisia päätelmiä.

Keskiarvo tai aritmeettinen keskiarvo, mediaani, moodi, varianssi ja keskihajonta lasketaan intervalli- ja suhteelliselle tasolle.

Keskiarvo kuvaa lukujakauman tyypillisintä arvoa.

Varianssi ja keskihajonta ovat jakauman hajonta-asteen mittareita ja auttavat määrittämään, kuinka hyvin keskiarvo edustaa jakaumaa.

Mediaanin (jakauman keskellä oleva arvo) ja moodin (usein esiintyvä arvo) määrittäminen antaa syvemmän ymmärryksen jakauman piirteistä sen määrittämiseksi, kuinka hyvin keskiarvo edustaa jakaumaa.

Kysymyksiä aiheeseen

1. Mikä on vastausten määrä?

2. Mikä on taajuusjakauma?

3. Mikä on laskennan ja taajuusjakauman välinen suhde?

4. Mikä on osake? Miten se lasketaan?

5. Mikä on taajuusjakauman, osuuksien ja prosenttiosuuksien välinen suhde?

6. Mikä on helpommin ymmärrettävissä tietojen esittämisessä: osuus vai prosenttiosuus? Miten tämä voidaan selittää?

7. Mikä on parasta määrittää pienellä otoskoolla: frekvenssien, osuuksien vai prosenttiosuuksien jakautuminen?

8. Mikä on osuus? Miten se lasketaan?

9. Mikä on rankingdatan tiheysjakauma? Miten se on samankaltainen ja miten se eroaa nimellisdatataajuusjakaumasta?

10. Mikä on tietojen sijoituksen prosenttijakauma? Miten se on samankaltainen ja miten se eroaa nimellisdatataajuusjakaumasta?

11. Mitä diskreetti data on? Miten ne eroavat jatkuvasta datasta?

12. Mitä ryhmittely on ja milloin sitä tulisi käyttää?

13. Nimeä kolme tietojen ryhmittelyvaihetta. Antaa Lyhyt kuvaus jokainen askel.

14. Mitä pääsääntöjä on noudatettava luotaessa jatkuvan tiedon luokkia?

15. Mikä on keskiarvo tai keskiarvo aritmeettinen sarja numerot?

16. Mitkä olosuhteet määräävät sen keskimääräisen tiedon edustavuuden, jonka perusteella se on laskettu?

17. Mikä on dispersio? Miten se lasketaan?

18. Mikä on varianssin ja keskihajonnan välinen suhde?

19. Mikä on mediaani? Miten se määritellään?

20. Missä olosuhteissa mediaani on parempi kuin keskiarvo tietojoukon kuvaavana mittana?

21. Mitä on muoti?

22. Mikä on kellonmuotoisen ja epäsymmetrisen jakauman keskiarvon, mediaanin ja moodin välinen suhde?

23. Mitä kolmea vaihetta on noudatettava nimellistietojen yksinkertaistetussa esittämisessä?

24. Mitä koronkorko on ja miten se lasketaan?

25. Mitkä ovat kolme vaihetta intervalli- ja suhteellisten tietojen esittämisen yksinkertaistamiseksi?

26. Mikä on alfa ja mitä se kertoo kysymysjoukosta?

27. Miten alfa lasketaan?

Workshop Dog Joy on luonut neljä uutta mainosta mainostaakseen maustettujen koirakeksivalikoimaansa. Ennen kuin valitsi yhden mainoksen tuotantoa varten, yritys suoritti tutkimuksen kohdeyleisön reaktioista kuhunkin mainokseen sekä reaktioihin kunkin mainoksen tuotetta koskeviin tiettyihin mainosväitteisiin.

Tiedonkeruu tehtiin kauppahallissa haastattelumenetelmällä.

Valintamenettelyn läpäisseet ja tutkimukseen suostuneet vierailijat kutsuttiin erityiseen huoneeseen haastatteluja ja mainosten katselua varten. Kaikkien kolmen videon katselun jälkeen ammattihaastattelija teki 20 minuutin haastattelun jokaiselle vastaajalle.

Haastattelu oli melko laaja. Tässä on joitain tärkeimmistä kysymyksistä, joita jokaiselle vastaajalle esitettiin:

Kysymys 1. Sukupuoli

KIRJOITA KYSYMÄTÄ

Mies ______ (1) Nainen _______(2) Kysymys 2. Ikä Anna täysi ikäsi _______________________

Kuuntele ystävällisesti jokainen lause, jonka luen sinulle nyt.

Merkitse jokaisen kuulemasi lauseen jälkeen tämän kortin asteikolla (KORTTILLE - VIISI PISTETTÄ:

OLE VAHVASTI YHTÄVÄKSI (1) JOHTAAN ERITTÄIN (5) kuinka paljon olet samaa tai eri mieltä kustakin kuulemastasi lauseesta.

a) Luulen, että koirani pitää näistä keksistä enemmän kuin niistä, jotka annan hänelle nyt.

b) Luulen, että koirani käyttäytyy paljon paremmin, jos hänelle annetaan nämä keksit palkinnoksi hyvästä käytöksestä.

Kysymys 9. Tuotteen edut.

Mainoksissa mainittiin useita Doggy Joyn koirakeksien etuja. Haluaisin sinun huomioivan näiden etujen suhteellisen merkityksen sinulle ja koirallesi antamalla jokaiselle tietyn määrän pisteitä. Sinulla on 100 pistettä jaettavaksi alla olevien neljän edun kesken. Voit antaa vähemmän tai enemmän pisteitä tai ei lainkaan pisteitä. Mitä enemmän pisteitä annat mille tahansa edulle, sitä tärkeämpää se on sinulle. Varmista, että kokonaispistemääräsi on 100. JAA KYSYMYSLOMAKE VASTAAJALLE. KERÄÄ KYSELYLOMAKE TÄYTETTYNÄ. VARMISTA, ETTÄ VASTAAJIEN YHTEENSÄ PISTEET ON 100.

Puhdistaa hampaat _________ Ehkäisee reikiintymistä __________ Raikastaa hengitystä __________ Lisäravintoa koirille __________ Yhteensä 100 Kysymys 13. Kaupallinen vetoomus Alla on neljän katsomasi mainoksen otsikot. Haluan pyytää sinua arvioimaan jokaista niistä. Laita "1" sen videon nimen viereen, josta pidit eniten, "2" - seuraava video, "3" - video, josta pidit vähemmän, ja "4" - video, josta pidit vähiten. Sinun tulee lähettää kukin arvio vain kerran. LÄHETÄ KYSELYLOMAKE VASTAAJALLE. TÄYTÖN JÄLKEEN

KERÄÄ KYSELYLOMAKEJA. VARMISTA, ETTÄ VASTAAJA TOIMITTAA JOKAINEN

ARVIOISTA VAIN KERRAN.

Loma koiralle _________ Viisi metriä _________

–  –  –

Viidenkymmenen vastaajan vastaukset on esitetty taulukossa (ks. alla).

Käytä näitä tietoja ja tietojasi mittaustason ja analyysityypin välisestä suhteesta vastataksesi seuraaviin kysymyksiin:

Kysymys 1. Sukupuoli Mitä mittaustasoa tämä kysymys koskee?

Miten otosta luonnehditaan sukupuolierojen suhteen? Mikä keskeisen taipumuksen mitta (keskiarvo, mediaani tai muoto) kuvaa parhaiten tämän ominaisuuden? Miksi tämä mitta on sopivin jakaumaan nähden? Pitäisikö tässä tapauksessa laskea varianssi ja keskihajonta? Miksi? Esitä analyysisi tulokset taulukon ja kaavion muodossa.

Kysymys 2. Ikä Mihin mittaustasoon tämä kysymys viittaa?

Ryhmittele tiedot otoksen luonnehtimiseksi iän perusteella. Mikä keskeisen taipumuksen mitta (keskiarvo, mediaani tai muoto) kuvaa parhaiten tämän ominaisuuden? Miksi tämä mitta on sopivin jakaumaan nähden? Pitäisikö tässä tapauksessa laskea varianssi ja keskihajonta? Miksi? Esitä analyysisi tulokset taulukon ja kaavion muodossa.

Kysymys 7. Tuotteen houkuttelevuus Mihin mittaustasoon tämä kysymys viittaa?

Määritä kysymyksen 7a vastausten avulla tuotteen houkuttelevuus kohdekategoriassa. Kuinka jokainen keskeisen taipumuksen mitta auttaa sinua ymmärtämään vastausjakauman ominaisuuksia? Mikä toimenpiteistä on sinun kannaltasi sopivin havainnollistamaan tuotteen houkuttelevuutta? Pitäisikö tässä tapauksessa laskea varianssi ja keskihajonta? Miksi Määritä kysymyksen 7b vastauksista, missä määrin kohdeyleisö uskoo, että keksit parantavat koiran käyttäytymistä. Mitä tulee kysymykseen 7a, määritä, kuinka kukin keskeisen suuntauksen mitta auttaa sinua ymmärtämään vastausjakauman ominaisuuksia.

Mikä mitta on mielestäsi sopivin havainnollistamaan kohdeyleisön uskoa siihen, että keksit saavat koiran käyttäytymään paremmin? Pitäisikö tässä tapauksessa laskea varianssi ja keskihajonta? Miksi?

UDC 159.9.072 Bulletin of St. Petersburg State University. Ser. 12. 2010. Numero. 2 M. G. Filippova, R. V. Chernov, S. A. Miroshnikov UHKAAN TIEDON KORVAAMINEN: TIEDOTTAMATON PELON MITTAUSMAHDOLLISUUDEN TUTKIMUS1 Ongelman nykytilan ominaisuudet...»

"Prakriti. Sinun Ayurvedic perustuslakisi Svoboda Robert Julkaistu: 2007 Kategoriat: Vinjetit: Ayurveda Robert Svoboda PRAKRUTI AYURVEDINEN PERUSTUSLAITTEESI Moskova SH 2007 UDC 613.86 BBC 53.59 C25 Huomautus: Tämä kirja on tarkoitettu koulutustarkoituksiin, eikä se voi korvata neuvontaa»

«Andrey Vitalievich Kryukov Kirjanpito tyhjästä Abstrakti Kirjanpitäjän ammatti on ollut ja on edelleen melko suosittu nykyään. Kaikki tietävät, että jokaisessa yrityksessä on oltava vähintään yksi kirjanpitäjä. Päätit myös ryhtyä kirjanpitäjäksi, mutta olet ensimmäistä kertaa yhteydessä kirjanpito, päätti, että tilien ja tapahtumien, rekisterien ja ... "

"Horoskooppi 14. kesäkuuta 1985, 13 tuntia 9 minuuttia, Krasnodar, aurinko. päivä, kuun päivä, tiistai Meillä on kaksi tehtävää: ensimmäinen on selvittää, millainen ihminen olet, ja toinen on, missä ja miten voit toteuttaa itsesi. Harkitaan...»

"BROILERIT Broilerien hallintaopas Aviagenin tuotemerkkiopas Tämän oppaan tarkoituksena on auttaa Aviagen-asiakkaita saavuttamaan optimaalinen broilerin suorituskyky. Emme pyri tarjoamaan kattavaa tietoa jokaisesta tuotantovaiheesta. Johto maksaa…”

"Mittauskompleksi ilmakehän pintakerroksen sähkön tutkimiseen Petrov A.I., Petrova G.G., Panchishkina I.N., Kudrinskaya T.V., Petrov N.A. Johdanto Säännölliset ilmakehän ja sähköisten ominaisuuksien mittaukset ovat perusta sekä kokeellisille että ... "taisteluille, mutta sydämellään, syvemmällä kuin muut, hän koki ihmisten tilan sodassa. Mutta on olemassa myös kolmannen tyyppinen sotilaallinen säe...”, poistamme sen 1-2 työpäivän sisällä.

Kuvaileva tutkimusmenetelmä on tieteellinen menetelmä, jossa havainnoidaan ja kuvataan osallistujan käyttäytymistä siihen millään tavalla vaikuttamatta.

Monet tieteenalat, mukaan lukien sosiologia ja psykologia, käyttävät tätä menetelmää saadakseen yleinen arvostelu opiskeluaihe.

Joitakin esineitä ei voi havaita millään muulla tavalla. Esimerkiksi yksittäisen kohteen tietyn tapauksen sosiaalinen tutkimus on kuvaava menetelmä, joka mahdollistaa havainnoinnin vaikuttamatta normaaliin käyttäytymiseen.

Se on hyödyllinen myös silloin, kun ei ole mahdollista testata ja mitata useimpiin kvantitatiivisiin kokeisiin vaadittavaa suurta määrää näytteitä.

Antropologit, psykologit ja sosiologit käyttävät usein kuvailevia kokeita havaitakseen luonnollista käyttäytymistä ilman pienintäkään vaikutusta. Kuvailevaa menetelmää käyttävät myös markkinoijat arvioidakseen asiakkaiden tottumuksia tai yritykset arvioidakseen henkilöstön moraalia.

Kuvausmenetelmän tuloksia ei voida käyttää hypoteesin kategorisena vahvistuksena tai kumoamisena, mutta jos rajoitukset ymmärretään, deskriptiivinen menetelmä voi olla hyödyllinen työkalu monilla tieteellisen tutkimuksen osa-alueilla.

Kuvailevan tutkimusmenetelmän edut

Kohdetta havainnoidaan täysin luonnollisessa ja muuttumattomassa ympäristössä. Hyvä esimerkki- antropologi, joka tutkii heimoa ilman pienintäkään vaikutusta sen jäsenten käyttäytymiseen. Todelliset kokeet, vaikka ne tarjoavat analysoitavaa tietoa, vaikuttavat usein haitallisesti kohteen normaaliin käyttäytymiseen.

Kuvailevaa tutkimusta käytetään usein kvantitatiivisen menetelmän, yleisen, edelläkävijänä lyhyt arvostelu, joka tarjoaa arvokkaita merkkejä siitä, kannattaako muuttujia testata kvantitatiivisesti. Kvantitatiiviset kokeet ovat usein kalliita ja aikaa vieviä, joten on parasta tietää tarkalleen, mikä hypoteesi testataan joka kerta.

Kuvailevan tutkimusmenetelmän haitat

Koska kontrolloituja muuttujia ei ole, tuloksia ei ole mahdollista analysoida tilastollisesti. Monet tiedemiehet pitävät tällaista tutkimusta erittäin epäluotettavana ja epätieteellisenä.

Lisäksi kuvailevien tutkimusten tuloksia ei voida toistaa, joten kokeen toistamisesta ja tulosten uudelleen analysoinnista ei voi olla kysymys.

Yhteenveto

Kuvaileva tutkimusmenetelmä on tehokas menetelmä tiettyjen aiheiden tutkimiseen ja useimpien kvantitatiivisten menetelmien edelläkävijä. Vaikka tilastollisessa pätevyydessä on joitain ongelmia, niin kauan kuin tiedemiehet ymmärtävät rajoitukset, tämäntyyppinen tutkimus on korvaamaton tieteellinen työkalu.

Kuvausmenetelmät antavat tutkijalle nimensä mukaisesti tarkkailijan roolin. Hän ei koskaan puutu havaittuun ilmiöön, vaan rajoittuu kuvaamaan sitä mahdollisimman objektiivisesti.

Havainto luonnollisissa olosuhteissa

Havainnointi luonnollisissa olosuhteissa on yksinkertaisin, mutta myös tylsin tapa. Tarkkailijan on pysyttävä erillään, jotta häntä ei huomattaisi, tai sulauduttava niin hyvin ryhmään, ettei hän kiinnitä huomiota itseensä. Samalla hänen tulee huomata ja arvioida kaikki kuvattavaan ilmiöön liittyvät tapahtumat.

Suurin vaikeus on siinä, että olennainen voidaan helposti sekoittaa toissijaiseen tai joitain tapahtumia voidaan tulkita sillä perusteella, mitä tarkkailija odottaa näkevänsä, ei sen perusteella, mitä todella tapahtuu. Yksi tapa välttää tämä on varustaa itsesi nauhurilla, kameralla tai videokameralla, jonka avulla voit tallentaa käyttäytymistä ja tarvittaessa näyttää tallenteita toistuvasti eri tarkkailijoille.

Systemaattinen havainto

Systemaattisessa havainnointissa huomio tulisi keskittyä yhteen tiettyyn käyttäytymisen osa-alueeseen, jotta voidaan mahdollisimman tarkasti kuvata juuri ne sen ominaispiirteet, jotka ovat tämän tutkimuksen kohteena.

Tätä varten he käyttävät usein kyselylomakkeita tai havaintokortit, jotka sisältävät erilaisia ​​huomiota vaativia elementtejä: tämän käyttäytymismuodon esiintymistiheys (kuinka monta kertaa se esiintyy tietyn ajan kuluessa), sen intensiteetti (ottaen huomioon olosuhteet, joissa se ilmenee), miten se syntyy ja miten se katoaa jne. tyyppiset havainnot antavat tutkijalle mahdollisuuden keskittyä oleellisiin kohtiin häiritsemättä häntä vähäisiin yksityiskohtiin.

Kyselyt ja testit

Jäsennellympi tapa ratkaista jokin tietty ongelma on käyttää mahdollisuuksien mukaan tutkittavan ilmiön mukaan valittuja keinoja.

Kyselylomakkeet mahdollistaa tiedon saaminen suurista ihmisryhmistä haastattelemalla joitain näistä edustavan (edustavan) otoksen muodostavia henkilöitä. Tietenkin kyselylomakkeet antavat luotettavia tuloksia vain, jos ehdotetut kysymykset on suunniteltu huolellisesti ja edellyttäen, että otos kuvastaa tarkasti populaatiota kokonaisuutena. Suuret yritykset, jotka harjoittavat tervettä yleistä mielipidettä, saavat yleensä tuloksia, jotka poikkeavat koko väestön tutkimuksen tuloksista enintään 3-4 % molempiin suuntiin (ks. asiakirja 3.4).

Mitä tulee testejä, se on standardoitu menetelmä, jota käytetään mittaamaan havainnointikohteina toimivien yksilöiden erilaisia ​​ominaisuuksia. Oletetaan, että niiden avulla voit arvioida älyllisiä tai havainnointikykyjä, motorisia toimintoja tai persoonallisuuden ominaisuuksia, ahdistuneisuuden tai ärsytyksen kynnystä tietyssä tilanteessa tai kiinnostusta tiettyyn toimintaan.

Kuitenkin, kuten näemme luvussa 9, testien käytössä on monia ongelmia. Yksi niistä, ja tärkeä, liittyy tapaan normalisointi testata. Tietysti yhdeltä koehenkilöltä tai yhdeltä populaatiolta saatuja tuloksia voidaan tulkita vain, kun niitä verrataan samoilla testeillä testatun otoksen tuloksiin, jotka edustavat riittävästi tätä yksilöä tai populaatiota. Näemme kuitenkin (katso asiakirja 9.3 ja asiakirja 9.1), että tämä vaatimus ei aina täyty. Testimenetelmää, toisinaan erittäin tehokasta, käytetäänkin usein vahvistamaan ajatuksia, jotka kuuluvat enemmän politiikan kuin tieteen alaan.

Korrelaatioanalyysi

Yllä kuvattujen menetelmien käyttö mahdollistaa tietojen syvemmän analyysin, jos on mahdollista verrata kahden tai useamman havaitun ominaisuuden tuloksia keskenään. Tämä vastaa kysymyksiin, kuten "Ovatko 13-14-vuotiaat tytöt seurallisempia kuin samanikäiset pojat?" tai "Ovatko erittäin älykkäitä ihmisiä, joilla on suuria luovuus?»

Näihin kysymyksiin vastaamiseksi riittää, että selvitetään havainnoinnin tai kyselylomakkeen tuloksena saatujen erilaisten tietojen välinen suhde tai testataan koehenkilöt. Ensimmäisessä tapauksessa on tarpeen verrata esimerkiksi tyttöjen sosiaalisuuspisteitä vastaaviin poikien pisteisiin; toisessa - verrata älykkyystesteissä saatuja pisteitä luovien kykyjen pisteisiin.

Tällaisia ​​riippuvuuksia arvioidaan pääasiassa tilastollisten menetelmien avulla. Useimmiten korrelaatiokerroin lasketaan (katso liite B).

Edut korrelaatioanalyysi ilmeinen: sen avulla voit saada hyvin lyhyt aika paljon dataa merkittävälle määrälle aiheita. Lisäksi tätä menetelmää voidaan soveltaa useissa erikoistapauksissa, joissa kokeellinen lähestymistapa on vaikeaa tai jopa mahdotonta (pääasiassa eettisistä syistä); esimerkkejä ovat itsemurhia, huumeiden väärinkäyttöä tai epäsuotuisaa vanhemmuutta koskevien tietojen kerääminen. Lopuksi korrelaatioanalyysi tarjoaa tietoa, joka perustuu monipuolisempiin näytteisiin ja lähempänä yhteiskunnan todellisuutta - toisin kuin laboratoriossa tehtyjen kokeiden tuloksista, joissa usein käytetään samaa opiskelijapopulaatiota.

Tämä menetelmä ei kuitenkaan ratkaise yhtä ongelmaa, joka liittyy muuttujien välisen riippuvuuden mahdolliseen tulkintaan. Esimerkiksi lasten aggressiivisuutta koskevassa tutkimuksessa (katso lisätietoja aineistosta 6.1) kävi ilmi, että väkivaltaiset lapset katsovat muita todennäköisemmin televisioelokuvia, joissa on väkivaltaisia ​​kohtauksia. Tarkoittaako tämä, että tällainen spektaakkeli synnyttää heissä aggressiivisuutta, vai päinvastoin, julmat silmälasit houkuttelevat aggressiivisimpia lapsia? Kuinka määrittää, mikä näistä kahdesta muuttujasta on syy ja mikä seuraus? Korrelaatioanalyysi ei vastaa tällaisiin kysymyksiin.

On myös mahdollista, että kaksi tekijää vaihtelevat samalla tavalla, vaikka niiden välillä ei olisi kausaalista yhteyttä, ja niiden vaihtelut riippuvat jostain kolmannesta muuttujasta. Harkitse esimerkiksi väitettä, että enemmän ihmisiä kuluttaa marihuanaa, sitä todennäköisemmin hän on alkoholisti. On kuitenkin mahdollista, että todellisuudessa näiden kahden parametrin välillä ei ole syy-yhteyttä - on yksinkertaisesti suhde huumeiden käytön yleensä ja joidenkin nuorten persoonallisuuden välillä, jotka turvautuvat huumeisiin unohtaakseen ongelmansa.

Kahden muuttujan välisen suhteen tulkinta riippuu hyvin usein myös käytettyjen termien merkityksestä. Tämä pätee varmasti "mielen" käsitteeseen. Voidaanko esimerkiksi väittää, että "mitä älykkäämpi opiskelija on, sitä suuremmat mahdollisuudet hänellä on saavuttaa loistava menestys oppimisessa"? Tämä pitää paikkansa vain, jos "älykkyys" viittaa koulun vaatimiin ominaisuuksiin, joissa kurinalaisuus on erityisen tärkeää (katso asiakirja 9.2). Einstein, joka kamppaili sopeutuakseen koulujärjestelmään teini-iässä, on täydellinen esimerkki ristiriitaisuudesta tämän väitteen kanssa.

Joissakin klassisissa tutkimuksissa, kuten Tryonin tutkimuksissa (ks. dokumentti 3.5), edellä kuvatun tyyppisiä menetelmiä on jo käytetty selvittämään perinnöllisyyden, älykkyyden ja uusien taitojen tai tietojen hankkimisen välistä suhdetta.

AT Perinteisissä (substantiaalisissa) tutkimuksissa tulkkaus katsotaan pakolliseksi osaksi kielen kuvailevan analyysin kolmannessa vaiheessa, koska kieliyksiköiden valintaan liittyy niiden arviointi, mikä vaikuttaa analyysiprosessiin, sen yksiköiden, tekniikoiden ja menetelmien valintaan. . Kielellinen tulkinta on tunnustettu merkittävimmäksi, koska se määrää kielitieteen riippumattomuuden. Tällaisen kuvailevan kielen oppimisen tehtävien ymmärtämisen perusteella kaikki kielellisen kuvailevan menetelmän tekniikat ja tekniikat voidaan jakaa kahteen päätyyppiin - ulkoisiin tekniikoihin ja sisäisen tulkinnan menetelmiin.

Ulkoisen tulkinnan tekniikat.

Kieliyksiköiden tarkoituksen tutkiminen tuottaa tekniikoita niiden toiminnalliseen tulkintaan. Suhteessa itse kielellisten yksiköiden rakenteeseen tällainen tulkinta on ulkoinen. Ulkoisen, kulttuurisen ja historiallisen tulkinnan menetelmiä pidettiin pitkään pääasiallisina.

Ulkoisen tulkinnan tekniikat jaetaan kahteen tyyppiin:

1. Kieliyksiköiden tulkinta niiden yhteyksien puolelta ei
kielelliset ilmiöt; Tämä sisältää sosiologiset menetelmät,
loogis-psykologinen ja artikulaatio-akustinen;

2. Kieliyksiköiden tulkinta niiden suhteen muiden yksiköiden kanssa
kielen jouset; tähän ryhmään kuuluvat ennen kaikkea menetelmät
tason tulkinta ja jakelutekniikka.

Harkitse ulkoisen tulkinnan menetelmiä.

A) sosiologiset tekniikat

Nämä tekniikat soveltuvat paremmin kielen normatiiviseen - tyylilliseen ja historialliseen tutkimukseen, mutta niitä käytetään myös deskriptiivisissä tutkimuksissa, erityisesti kielen sanaston tutkimuksessa.

1. "sanojen ja asioiden" hyväksyminen ehdottivat G. Schuhardt ja P. Me-
soittoääni. Se koostuu siitä, että sanan merkitystä tutkitaan tarkasti
yhteys todellisuuteen, jonka sana nimeää ja merkitsee. Merkitys
sana paljastuu kuvauksen kautta todellisuuksista, joiden ominaisuudet ovat noin
löydetty tai havainnollistettu esimerkeillä annetun
uusi sana. Tämän tekniikan käytön päätuotteet
sanakirjoja.

2. Teemaryhmien vastaanotto onko se sen perusteella
valitaan joku yhdestä aihe-teemaattisesta suhteesta
joukko sanoja, joita tutkitaan erityisellä tavalla.
Teemaryhmien avulla ensinnäkin ala
statiivinen sanasto (lintujen, kasvien, juomien jne. nimet) sekä
terminologinen sanasto.

3. Kielimaantieteen vastaanotto on opiskella frotee
yksittäisten sanojen tai niiden ryhmien toriaalinen jakautuminen sinussa
murre- ja kielivyöhykkeiden ilmiö. Nämä toimet suoritetaan
stvlyayutsya käyttämällä leksikografista kuvausta ja kokoamista
sanastokortit.

4. Normatiivisten ja tyylillisten ominaisuuksien hyväksyminen käytetty
kootaessa selittäviä sanakirjoja ja tyylillinen luonne
erillisen taideteoksen sanakirjasta tai
kirjoittaja.

B) Loogis-psykologiset tekniikat

Loogiset lait ja loogisten toimintojen säännöt ovat olennainen osa mitä tahansa tutkimustekniikkaa. Kielellisen analyysin loogisia menetelmiä ei kuitenkaan kutsuta kielellisten menetelmien loogisiksi perusteiksi, vaan sellaisiksi kielellisen analyysin menetelmiksi, jotka tutkivat kielellisten yksiköiden sisällön ja kategorioiden välistä suhdetta ajattelun yksiköihin ja kategorioihin. Kielellisen analyysin loogisista menetelmistä erotetaan invariantti-metalingvistiset ja variantti-lingvistiset menetelmät; kielitieteen historiassa nämä kahdenlaiset laitteet tunnustettiin loogisiksi ja psykologisiksi kielianalyysin menetelmiksi.

1. muuttumaton-minä sulaminen kielellinen loogiset kielen analyysimenetelmät perustuvat painokkaasti deduktiiviseen kognitiiviseen polkuun, jossa 242

Suurimmaksi osaksi kielen tiettyjä yksiköitä pidetään abstraktin kielen mallin toteutuksena, joten metakielen tutkiminen, joka korreloi ensisijaisesti kielen abstraktin mallin kanssa, eri abstraktiotasojen määrittelyä ja niiden määrittelyä. rakenteellinen ja systeeminen kuvaus on loogisen kielen tuntemuksen päätehtävä. Tämä tehtävä määrittää myös lingvistisen analyysin metodologian. Tutkimuskohteena on kielen kerrostusrakenne, puheaktion looginen rakenne ja kontekstin loogis-teemaattinen rakenne.

Kielellisen analyysin invarianttiloogiset menetelmät muotoiltiin ensin Port-Royalin kielioppiin, ja nyt ne ovat yleisiä rakenne- ja loogis-matemaattisessa lingvistiikassa.

2. Varianttikieli loogisen analyysin menetelmät lähtevät kielen yksiköiden ja kielten itsensä monimuotoisuuden tunnistamisesta siten, että niiden yleiset loogiset ominaisuudet ilmenevät hyvin omituisella ja ristiriitaisella tavalla, joten analyysin kohteena ovat kielen tietyt yksiköt, niiden toiminta ja yhteydet paitsi loogisiin ajattelumuotoihin, myös muihin merkityksellisiin yksiköihin ja kategorioihin. Kielessä kokonaisuudessaan muunnelma-lingvistisiä loogisia välineitä käytetään puhuttaessa kielellisestä suhteellisuudesta, erityyppisistä kielellisistä merkityksistä, niiden kategorioista ja yhteyksistä kontekstiin. Esimerkiksi lauseen sisältörakennetta tutkittaessa käytetään laajalti lauseen loogis-morfologisen ja tosiasiallisen-syntagmaattisen jaon menetelmiä. Looginen ajatusmuoto korostaa lauseen subjekti-predikaattipohjaa, jota edustavat lauseen pääjäsenet, ja sen loogista jakautumista ilmaistuna alaikäiset jäsenet ehdotukset.

C) Artikulaatio-akustiset tekniikat

Puheäänet voivat saada fyysisiä ja biologisia ominaisuuksia; samaan aikaan ne ovat ihmisen korkeamman hermostotoiminnan tuloksena henkinen ilmiö. Äänen artikulaatio on siis lihasponnistusta, johon ei liity pelkästään puheelinten liikettä, vaan myös artikulaatioiden hallintaa ja hallintaa, artikulaatiotaitojen kehittämistä ja fonologisen kuulon kehittämistä.

Puheen äänten fysikaalisia ja fysiologisia ominaisuuksia tutkitaan käyttämällä suoraa havainnointia ja erilaisia ​​kokeellisen foneettisen menetelmän tekniikoita. Puheen äänten artikulaatiopsykologisia ja akustis-psykologisia piirteitä tutkitaan äänten artikulaatiota ja artikulaatiota koskevalla menetelmäluokittelulla ja komponenttianalyysillä. Artikulaatiokomponentit kuvataan vokaalille ja konsonanteille erikseen kehitetyillä artikulaatiotaulukoilla. Artikulaatioominaisuuksien joukko on erilainen eri kielillä. Siten venäjän ja ukrainan kielten konsonanttiäänien artikulaatioominaisuus sisältää 4 pakollista eroa, jotka osoittavat artikulaattorin (aktiivinen puheelin), artikulaatiopaikan, äänihuulten osallistumisen ja lisäliikkeen olemassaolon. palatalisaatiota synnyttävästä artikulaattorista (esimerkiksi konsonantti [d "] on luonnehdittu anterioriseksi linguaaliksi, hammastukseksi, soinniksi, pehmeäksi). Puolassa tai ranskassa on pakollista ilmoittaa nenäresonaattorin osallistuminen, ja saksaksi tai Jakut - vokaalin artikuloinnin kestoon.

D) Tasojen välisen tulkinnan tekniikat

Näitä tekniikoita, joilla ei ole yksiselitteistä nimeä, käytetään laajasti käytännössä. kielellinen tutkimus. Niiden merkitys on, että kielianalyysin yksikköinä käytetään viereisen tason yksiköitä tai saman tason pienempiä yksiköitä. Tasojenvälisessä analyysissä tutkittavan ilmiön ominaisuuksia tarkastellaan viereisen tason näkökulmasta, mikä avaa uusia piirteitä tutkittavista ilmiöistä ja auttaa luomaan tasojen välisiä yhteyksiä. Yleisimmät tekniikat ovat morfologinen syntaksi ja morfeminen morfologia.

Syntaktiset yksiköt tunnistetaan yleensä lauseiksi ja lauseiksi; niiden kokoonpano sisältää sanamuotoja ja puheenosia menettämättä erityisyyttään. Vastaanotto morfologinen syntaksi on, että syntaktista rakennetta tutkitaan sen morfologisen ilmaisun (esimerkiksi pääjäsenen) näkökulmasta nimeävä lause voidaan ilmaista substantiivilla, pronominilla, numerolla, substantiivilla

sana, semanttisesti ja syntaktisesti jakamaton lause).

Morfeemisen morfologian tekniikka on, että morfeemia pidetään morfologian ja morfologisen analyysin perusyksikkönä. Tällä lähestymistavalla kieliopillinen rakenne morfemisen segmentoinnin ja morfemisen rakenteen tekniikka työntää syrjään kaikki muut morfologisen tason yksiköiden ja kategorioiden aspektit ja kielellinen rakenne kokonaisuudessaan.

E) Jakelutekniikka

Tekstin kielelliset yksiköt ovat vierekkäin, rajoittavat yksiköt liittyvät toisiinsa osana kielen monimutkaisempia yksiköitä. Yhteensopivuuden tutkimisen tekniikoista erotetaan sijainti- ja jakautumismenetelmät.

Asemointitekniikat perustuvat kieliyksiköiden sijaintirakenteen tunnistamiseen (esim. N-V mallin mukaan muodostuu monia lauseita: Juna tulee. Opiskelija nukkuu. Lintu lentää jne.); distributiivisia tekniikoita käyttäen tutkitaan kieliyksiköiden ympäristöä, kontekstia (esim. deskriptiivisen lingvistiikan mukainen salauksenpurkuanalyysi).

Sisäisen tulkinnan tekniikat

Kieliyksiköillä on oma rakenne. Sen tutkimiseen liittyy omaa tai sisäistä tulkintaa. V. I. Kodukhov nimeää kolme sisäistä tulkintatyyppiä.

1. Luokittelu- ja systematisointimenetelmät suunnattu sinulle
eri ryhmien, luokkien, kieliyksiköiden luokkien jako ja
sekä tietyille kielen yksiköille ominaisia ​​luokkia.

2. Valittujen yksiköiden, kategorioiden ja rakenteen avaamisen tekniikat
heidän näytteensä. Tähän ryhmään kuuluvat: a) paradigmaattinen
heemit, mukaan lukien oppositiivinen ja semanttinen kenttävastaanotto;
b) syntagmaattiset välineet, mukaan lukien sijaintivälineet; c) temppuja
muunnokset, mukaan lukien muunnosmenetelmät.

A) Luokituksen ja systematiikan vastaanotto

Luokittelu käsitteen tilavuuden jakamisen loogisena operaationa koostuu siitä, että koko tutkittujen tekniikoiden tai ilmiöiden joukko jaetaan erillisiin ryhmiin, luokkiin samankaltaisten pohjalta.

tai erilaisia ​​merkkejä. Esimerkkejä kielellisestä luokittelusta ovat sanojen luokittelu puheenosien mukaan, yksinkertaisia ​​lauseita(kaksiosainen - yksiosainen jne.).

B) Paradigmien tekniikat ja paradigmaattinen tekniikka

Paradigmaattinen tekniikka on yksi tavoista mallintaa kieltä. Paradigma ymmärretään malliksi, joka on poimittu puhemateriaalista, mutta yksikään paradigma ei ole täysin toteutunut puheessa (ks. substantiivien deklinaatioparadigma, verbien konjugaatio jne.). Kielen ymmärtäminen paradigmaattisena on johtanut paradigmaattisen tekniikan laajaan käyttöön. Syntaktiset ja leksikosemanttiset paradigmat alkoivat erottua, fonologisia paradigmoja yritettiin tunnistaa (niiden menetelmä ilmestyi ekstrapoloituna morfologisten paradigmien vastaanottomenetelmästä).

B) opposition vastaanotto

Oppositio (lat. Oppositio - oppositio, oppositio) on mikä tahansa vastakkainen kieliyksiköiden pari: antonyymit, vokaalit - konsonantit, täydellinen - epätäydellinen muoto. Oppositioiden vastaanottamisen tekniikan kehittivät Prahan kielikoulun edustajat: N. S. Trubetskoy käytti sitä ensimmäisenä fonologiassa, R. O. Yakobson tutkiessaan morfologisia luokkia oppositioina semanttisina rakenteina.

Opposition vastaanotto perustuu kahteen pääperiaatteeseen: 1) kielen (paradigman) ja puheen (konteksti) vastakohta; 2) opposition jäsenten eriarvoisuuden tunnustaminen. Kielen kategoriat ymmärretään yleisinä merkityksinä, jotka muodostuvat joukosta erilaisia ​​ominaisuuksia. Jälkimmäiset muodostavat foneemin fonologisen sisällön ja sanamuodon kieliopillisen sisällön, joten oppositioanalyysiä edeltää komponenttianalyysi.

Oppositioanalyysitekniikan ensimmäinen sääntö on määrittää differentiaaliset piirteet (venäläisille ja ukrainalaisille vokaalille - sarja, nousu, labialisointi). Toinen sääntö on opposition jäsenten epätasaisuuden määrittäminen. R. O. Jacobson, joka luonnehtii merkittyä jäsentä A:ksi ja merkitsemätöntä ei-A:ta,

oli muutama sana hieho - vasikka. Hieho, joka on merkittynä opposition jäsenenä, tarkoittaa aina naaraspuolista, vasikka voi viitata sekä miehiin että naisiin. Oppositiojäsenen (vasikan) merkityksellisen piirteen ilmaisun puute tekee sen riippuvaiseksi kontekstista, synnyttää sen erityismerkityksiä ja toissijaisia ​​toimintoja. Esimerkiksi käytettäessä imperfektiivisen muodon todellisia historiallisia verbejä voidaan osoittaa yksittäinen toiminta, joka yleensä ilmaistaan ​​täydellisessä muodossa: Tässä mukana opiskelija yleisössä. Siten oppositiotekniikka alkaa komponenttianalyysillä ja päättyy kontekstuaaliseen analyysiin. Oikein sijoitetut ovat säännöt differentiaalisten ominaisuuksien valinnalle ja niiden epätasa-arvoiselle tulkinnalle.

D) Semanttisen kentän tekniikat

Kieliyksiköiden semanttisia piirteitä voidaan ilmaista eriasteisesti vaihtelevassa määrin toistensa läheisyyttä. Tämä tekniikka sisältää mallin rakentamisen "keskus - periferia" -periaatteen mukaisesti ja tunnistaa asteittaisten siirtymien olemassaolon, semanttisten piirteiden käyttöönoton jatkuvuuden. Käsitteellisen kentän (Begriffsfeld) eli J. Trierin kentän menetelmä on se, että semanttisen kentän keskellä on semanttinen dominantti, joka edustaa tietyn käsitteen, yleiskäsitteen tai aiheen semanttisten piirteiden joukkoa (subjektiyhteydet). ). Monisiemenkomponentin läsnäolo keskellä mahdollistaa sen sijoittamisen siten, että ominaisuudet vähenevät ja analysoitava yksikkö poistetaan keskustasta. Äärimmäisen perifeeriset elementit ovat eriasteisia etäisyyksiä semanttisen dominantin piirteiden joukosta ja saavat siten semanttisen varmuutensa, jota voidaan luonnehtia semanttisen painovoiman ja semanttisen etäisyyden asteena.

E) Sanan semanttisen valenssin vastaanotto(Bedeutungsfeld) W. Portziga tutkii sanan semanttista yhteensopivuutta: annettu substantiivi kaikkien verbien tai adjektiivien jne. kanssa.

E) Transformaatiotekniikat ja muunnosmenetelmät.

Transformaatiotekniikat perustuvat kielen ymmärtämiseen prosessina, dynaamisena rakenteena, jonka yksittäiset yksiköt

Parvet ovat yhteydessä toisiinsa. Transformaatiotekniikat syntyivät toisaalta vertailevassa historiallisessa kielitieteessä ja toisaalta loogisessa lingvistiikassa ja kirjallisen tekstin tyylianalyysissä. Muunnostekniikkaa käytettiin korvaamaan todellinen liikevaihto passiivisella, samalla kun monimutkaista lausetta pienennettiin ja yksinkertaista laajennettiin. Joten F. I. Buslaev käytti laajalti alalauseiden lyhenteiden menetelmää: syyllinen on syyllinen; Ajattelen menoa - ajattelen menoa jne.

Perinteinen muunnostekniikka (muunnosmenetelmä) koostuu muunnossääntöjen määrittämisestä, muunnosprosessin suunnan määrittämisestä ja saatujen muunnosten tai keskenään muunnettavissa olevien yksiköiden (synonyymien tai derivaattojen) vertailusta. Transformaatiometodologia lähtee kieliyksiköiden suhteen, affiniteetin, tunnistamisesta. Sitä käytetään laajalti syntaktisten ominaisuuksien tutkimiseen, ja sitä käytetään myös kielen muiden tasojen yksiköiden analysointiin. Perinteistä muunnostekniikkaa käytettäessä oli mahdollista muodostaa yhteyksiä, jotka antoivat tietoa todellisesta kielestä ja sen luokista. Loogista menettelyä pidettiin muodollisen logiikan sääntönä, joten se jäi lingvistisen analyysin ulkopuolelle. Päinvastoin, rakenteellis-matemaattisella analyysillä looginen analyysiprosessi ilmaantuu selkeästi ja muodostaa sen olennaisen osan.

Siten nykyaikainen deskriptiivinen menetelmä rikastuu jatkuvasti muiden kielellisten menetelmien kanssa kehitetyillä analyysimenetelmillä ja -tekniikoilla.

Luento #21

Vertaileva menetelmä

1. Vertaileva historiallinen menetelmä.

2. Historiallis-vertaileva menetelmä ja sen tekniikat.

Kielellisen tutkimuksen erityismenetelmien kokonaisuudessa vertailumenetelmällä on suuri rooli. Kielitieteilijä tarvitsee historiallista tietoa esitelläkseen selkeämmin kielen tai sukulaiskieliryhmän kehitystä. Kielten vertaileva-historiallinen tutkimus perustuu kielikomponenttien esiintymiseen eri aikoina, mikä johtaa siihen, että kielissä on samanaikaisesti kerroksia, jotka kuuluvat eri kronologisiin siivuihin. Viestintävälineen erityispiirteensä vuoksi kieli ei voi muuttua samanaikaisesti kaikissa elementeissään. Kielenmuutoksen eri syyt eivät myöskään voi toimia samanaikaisesti. Kaikki tämä mahdollistaa vertailevan historiallisen menetelmän avulla palauttaa kuvan kielten asteittaisesta kehityksestä ja muutoksesta sen jälkeen, kun ne on erotettu jommankumman äidinkielestä. kieliperhe.

Vertaileva historiallinen menetelmä perustuu kielten vertailuun. Kielen tilan vertaaminen eri aikakausina auttaa luomaan kielen historiaa. Vertailun materiaalina ovat sen vakaimmat elementit: morfologian alalla - johdannais- ja taivutusformantit, sanaston alalla - etymologisesti luotettavat sanat (sukulaisuustermit, elintärkeitä käsitteitä ja luonnonilmiöitä ilmaisevat sanat, numerot, pronominit ja muut vakaat leksikaalit elementit).

Vertaileva-historiallinen kielitiede, jonka juuret ovat F. Bopp, A. Kh. Vostokov, minä Grimm, R. Raek, aloittaa analyysin sillä, että hän hahmottaa typologista tietoa lainaten kielen ympyrän

kov, joka voi palata yhteiseen lähteeseen, eli oletettavasti sukua olevien kielten piiriin. Typologinen samankaltaisuus ei kuitenkaan todista kielten välistä yhteyttä. Esimerkiksi turkkilaisilla ja mongolilaisilla kielillä on huomattava typologinen samankaltaisuus, mutta ne kuuluvat eri perheisiin.

Ennen vertailevan historiallisen tutkimuksen aloittamista hypoteesia kieliryhmän suhteesta tukee myös tietty määrä sanoja, joilla on samanlainen ääni ja merkitys. Sanaston samankaltaisuutta ei kuitenkaan pidetä todisteena kielten suhteesta, se voi johtua kulttuurisista vaikutuksista. Esimerkiksi japanissa jopa 70% sanoista on kiinalaista alkuperää, mutta nämä kielet eivät ole sukua. Sanaston samankaltaisuus on kuitenkin erittäin tärkeä hypoteettinen merkki kielten suhteesta.

Kun vertailupohja on muodostettu hypoteesin avulla kielten suhteesta, siirrytään hypoteesin varmentamiseen, mikä on vertailevan historiallisen tutkimuksen ydin. Vertailevan historiallisen menetelmän perusta on täydellinen induktio. Johtopäätös tehdään kielellisten tosiasioiden kokonaisuuden perusteella. Oletettavasti sukua olevien kielten vertailu alkaa sanaston vertailulla. Morfologiset ja foneettiset erot voidaan tiivistää. Tätä tarkoitusta varten kootaan listat toisiinsa liittyvistä sanojen osista: juuret ja liitteet. Lisävertailua ei voida suorittaa sanoilla, vaan juurilla ja liitteillä. Sanojen osien vertailu laajentaa merkittävästi vertailupohjaa. Sukukielissä on paljon enemmän yhteisiä sanoja kuin yleisiä sanoja. Tämä on yksi kielten suhteen merkeistä: jos sanojen yhteisten osien määrä ylittää yhteisten sanojen määrän, kielet ovat sukua, mutta jos yhteisten sanojen määrä ylittää sanojen yhteisten osien määrän , ne eivät liity toisiinsa tai ovat etäisiä.

Jos verrattujen kielten historiallinen jatkuvuus todetaan, niin yhteisten sanojen, juurien ja liitteiden vastaavuuksia historiallisesti peräkkäisissä sukulaiskielissä kutsutaan ns. foneettinen(tai ääni) lait. Foneettinen laki määritetään vertaamalla ääniä niiden sijainnin mukaan sanoissa ja morfeemeissa. Esimerkiksi gootti. widuwo - n. hänessä. wituwa

"leski". Säännöllinen äänisarjan muutos ei ulotu vain homogeenisen merkityksen omaaviin sanoihin, vaan myös muihin alkuperäisiin sanoihin ja paljastaa puheäänien kehityksen suhteellisen riippumattomuuden. Foneettiset lait selittävät kielten historiallisen jatkuvuuden. Saatavuus foneettiset lait, joka yhdistää merkitykseltään samanlaisia ​​ja erilaisia ​​sanoja, osoittaa puheaineiston historiallisen jatkuvuuden ja historiallisen vaihtelevuuden ja on tärkeä vertailevan historiallisen kielitieteen metodologinen saavutus. Kielten kehityksen jäljitetty jatkuvuus on tärkein todiste niiden suhteesta. Kaikki hypoteettisesti sukulaisiksi valitut kielet tunnustetaan sukulaisiksi vain, kun niiden äänten ja morfeemisen koostumuksen kehityksen jatkuvuus nykyiseen tilaan on todistettu ja eropiste on esitetty jatkuvuusviivalla. Todistus evoluution jatkuvuudesta täydentää vertailevan historiallisen menetelmän analyyttiset menettelyt.

Analyysin avulla voimme tarkastella kielten välisten suhteiden jatkuvuutta ja siten todistaa yhden perheen kaikkien kielten alkuperän yhteisestä peruskielestä. Synteesin tehtävään kuuluu kielten välisten historiallisten suhteiden järjestäminen, äänten luokittelu perheen sisällä niiden historiallisten suhteiden mukaan ja kaikkien evoluution jatkuvuuden tosiasioiden systematisointi niiden suhteessa vieraaseen (suhteessa evoluution jatkuvuuteen). ) vaikuttaa.

Synteesi suoritetaan rakentamalla rekonstruktioita, luokituksia ja johtamalla etymologia. Nämä menetelmät liittyvät toisiinsa, jokainen niistä ja kaikki yhdessä edustavat hypoteeseja historiallisesta prosessista. Nämä hypoteesit vahvistetaan sekä suorilla kielellisillä faktoilla että epäsuorasti eri historiallisista lähteistä peräisin olevilla todisteilla, aineellisen kulttuurin historian tiedoilla, asiakirjoista saaduilla todisteilla ja kirjallisten monumenttien tulkinnalla.

Vertaileva historiallinen menetelmä on suunnattu moderneille kielille: mitä enemmän kielen kohtaloa jäljitetään historiaan, sitä perusteellisemmin ja laajemmin sitä käsitellään. uusinta tekniikkaa. Nykykielen historiallinen tulkinta (single

kumartunut ja järjestelmä) on sen etymologia. Etymologia sanan laajassa merkityksessä on vertailevan historiallisen menetelmän soveltamisen yleinen tulos. Se edustaa historiallista perustetta modernin kielen sisäiselle muodolle. Kielen sisäinen muoto, eli tietyn kielen erityinen tapa välittää merkitystä äänten avulla, paljastuu vertailevalla historiallisella menetelmällä suhteessa koko äänen ja sanojen merkityksen välisiin yhteyksiin: yleisiin tapojen suhteisiin. sanan leksikaalisten ja kieliopillisten merkityksien ilmaiseminen, puheäänien historia, sananmuodostuksen muotojen ja taivutushistoria. Etymologiaa sanan laajassa merkityksessä käytetään erityisten kielellisten tieteenalojen rakentamisessa, kuten kielen historiassa, kielen historiassa. kirjallinen kieli, dialektologia jne.

Nykyaikaisessa vertailevassa historiallisessa tutkimuksessa on yhä enemmän leviämässä näkökulma, jonka mukaan proto-lingvistisen hypoteesin tieteellinen ja kognitiivinen merkitys vahvistetaan. Indoeurooppalaisen protokielipohjan palauttaminen ei ole nyt vertailevan tutkimuksen perimmäinen tavoite. Venäläisten kielitieteilijöiden teoksissa korostetaan toistuvasti, että proto-kielijärjestelmän rekonstruointia tulisi pitää lähtökohdan luomisena kielten historian tutkimuksessa. Tämä on minkä tahansa kieliperheen peruskielen rekonstruoinnin tieteellinen ja metodologinen merkitys, sillä tietyllä kronologisella tasolla lähtökohtana rekonstruoitu protokielikaavio mahdollistaa selkeämmän kehityksen historian esittämisen. tietystä kieliryhmästä tai erillisestä kielestä.

Kuten toistuvasti on korostettu, vertaileva-historiallinen menetelmä perustuu useiden sukulaisten kielten vertailuun. Historiallinen vertaileva menetelmä- Tämä on järjestelmä tekniikoita ja analyysimenetelmiä, joita käytetään tietyn kielen historiallisen kehityksen tutkimuksessa sen sisäisten ja ulkoisten mallien tunnistamiseksi.

Historiallis-vertailevan menetelmän periaate on historiallisen identiteetin ja erilaisten kielten muotojen ja äänien vahvistaminen. Historiallis-vertailevan menetelmän tärkeimmät menetelmät: sisäiset menetelmät

rekonstruktio ja kronologia, murre, kulttuurinen ja historiallinen tulkinta, tekstikritiikki.

1) Sisäisen jälleenrakennuksen vastaanotto onko se enemmän
muinainen muoto palautetaan vertaamalla sen erilaisia
heijastuksia samalla kielellä; liittyvät tosiasiat
kieliä ei käytetä tai käytetä ohjaukseen. Esimerkiksi
mittaa, sananmuodostuksessa ja taivutusmuodossa venäjän kielessä noin
vaihto a \ im \ fi \ in (poista - ammu, nimi -
nimet, muisti - muista jne.). Jotkut näistä lomakkeista ovat lainattuja
vanhasta slaavilaisesta kielestä, jotkut ovat alkuperäisiä itäslaavilaisia.
Todennäköisesti enemmänkin varhainen ajanjakso itäslaaviksi
murteissa oli nenän etuvokaalimuodostelma. Sledova
Näin ollen nenävokaalit olivat ominaisia ​​paitsi tavallisille slaaveille
venäjää, mutta myös erillisiä slaavilaisia ​​kieliä.

2) Kronologisointitekniikka kielelliset ilmiöt ovat sitä
kielelliset tosiasiat saavat absoluuttisen ja suhteellisen päivämäärän.

MUTTA) Absoluuttinen kronologia vahvistetaan tunnistamalla tämän tosiasian ensimmäinen fiksaatio mistä tahansa lähteestä: kirjallisesta muistomerkistä, nykyaikaisesta todistuksesta jne. Näin ollen vanhan kirjailijan muistelmista saamme tietää, että vuonna 1910 he puhuivat ja kirjoittivat lentolehtinen, lentolehtinen. pilotti, vaikka lainattu sana oli yleisempi lentäjä- näin sanojen käyttö on päivätty lentäjä ja lentäjä. Jos vertaamme näitä lukemia nykyaikaisten sanakirjojen tietoihin, voimme nähdä, että nyt sana on yleisempi lentäjä, jolla on synonyymi - arkaainen lentäjä ja erityistä lentäjä, sana lentolehtinen tuli puhekieleksi ja muutti merkitystä, sanaa lentolehtinen kadonnut.

B) Suhteellisen kronologian vastaanotto Se koostuu toistensa suhteen tapahtuvista treffiilmiöistä. Joten V. A. Bogoroditsky selittää I-labalisoinnin puuttumisen sanoissa isoisä, isä ja paen olemassaolon sanassaan sillä, että siirtymä [e] kohtaan ["o] tapahtui myöhemmin kuin katoaminen Kommersant(vertaa Venäjä. isoisä ja ukrainalainen teki) ja kovetus c (isä). Näin ollen näillä ilmiöillä on erilainen kronologia suhteessa toisiinsa.

Kielellisten ilmiöiden kronologisointimenetelmä, mukaan lukien arkaismien ja neologismien tunnistamismenetelmä, on erittäin tärkeä.

ei vain historiallis-vertailulla, vaan myös deskriptiivisen menetelmän käytöllä, koska mikään täydellinen synkroninen kielen kuvaus ei E. Kurilovichin rehellisen huomautuksen mukaan voi tulla toimeen ilman arkaismin ja innovaation käsitteitä.

3) Dialektografiset tekniikat käytetty kokoelmassa
murremateriaalin työ ja tulkinta. Ne peittävät
dialektologiset, kielimaantieteelliset ja alueelliset menetelmät
tutkimusta. Mutta jos lingvogeografi käyttää arealia
häviölliset) menetelmät, sitten dialektologi - kenttä anke -menetelmällä
sitominen.

4) Kulttuurihistoriallisen tulkinnan hyväksyminen perustettu
kielellisten ilmiöiden läheisistä yhteyksistä etnografian ja dekon tietoihin
mogografia.

Etnografinen tulkinta on kielten ja kielellisten ilmiöiden, erityisesti murresanaston, etnografinen ryhmittely sekä "etnografismien" tunnistaminen ja karakterisointi.

Esimerkki kulttuurihistoriallisesta tulkinnasta on venäjän kirjakielen historian sosiologinen periodisointi sekä kirjallisen ja kirjoitetun kielen historian sekä liikekirjoituksen historian ja kaunokirjallisuuden kielen välisen yhteyden luominen. Yksittäisten sanojen historian metodologia liittyy kulttuurihistorialliseen tulkintaan. Tämä tekniikka koostuu siitä, että minkä tahansa modernin kielen sanan merkityshistoria voidaan jäljittää sen osoittamien realiteettien historian ja kielen sanaston historian yhteydessä. Esimerkiksi vanhalla venäjällä punainen- "kaunis, iloinen", XVII vuosisadan toisella puoliskolla. adjektiivi "kaunis" ilmestyi ja sana punainen se alkoi nimetä vain väriä, pysyen pysyvänä epiteetinä; 1700-luvun lopulla - 1800-luvun alussa. Ranskan porvarillisen vallankumouksen vaikutuksesta tästä väristä ja sen mukana sanasta tuli vallankumouksellisen taistelun symboli.

5) Tekstologia on tekniikan historian tutkimiseen tarkoitettujen tekniikoiden summa
sata (kirjallisuuden muistomerkki tai historiallinen asiakirja), meille
päätekstin ja sen muunnelmien muodostaminen (luettelot, painokset),
kirjoittaja ja kirjoitusaika, tekstin valmistelu sen mukaisesti
julkaisutyypin kanssa. Tekstikritiikin alkualueet kuuluvat aleksandrialaiseen

mikä aikakausi, jolloin Aleksandriasta peräisin olevat kielioppimiehet yrittivät palauttaa Odysseian ja Iliaksen tekstit. Venäläinen tekstikritiikki on saanut alkunsa vuonna 1800 julkaistun "The Tale of Igor's Campaign" "pimeiden paikkojen" tulkinnasta. Huomaa, että tekstikritiikki on moderni termi, uusi arvo).

Tekstologisessa tutkimuksessa käytetään vertailevaa historiallista menetelmää saman tekstin luetteloiden ja painosten, harvemmin liittyvien tekstien ("Tarina Igorin kampanjasta" - "Zadonshchina") tutkimiseen. Tärkeimmät tekstologiset tekniikat ovat seuraavat: kritiikki (arvostelu), tekstien attribuutio ja tulkinta (käsikirjoitukset, julkaisut). Tekstiopinnot edellyttävät historiallisen, kirjallisen ja kielellisen tiedon integroitua käyttöä. Tekstologisen tutkimuksen käytännön tulos on monumenttien julkaiseminen. Tekstologisessa analyysissä kielelliset piirteet jäävät varjoon, tähän liittyen oli tarvetta kehittää kielellinen lähdetutkimus.

6) Kielellisen lähdetutkimuksen aiheena on lähteiden tunnistaminen, merkitseminen ja systematisointi niiden kielellisen sisällön, tietosisällön sekä niiden jäljentämisen periaatteiden kehittäminen.

Näin ollen A. A. Reformatskyn jälkeen painotamme: "Vaikka ne (vertailu- ja vertailevat menetelmät - L. I.) voivat yhtyä samaan tekniikkaan, vertailevan ja vertailevan analyysin "tulokset" ovat erilaisia: ensimmäinen keskittyy samankaltaisten havaitsemiseen, toinen - löytää erilainen.

Luento #22

vertaileva menetelmä

Kielten vertailevassa tutkimuksessa historiallisella näkökulmalla ei ole mitään merkitystä: sekä sukulaisia ​​että ei-sukulaisia ​​kieliä voidaan verrata. Vertaileva menetelmä on kielen tutkiminen ja kuvaaminen vertaamalla sitä systemaattisesti toiseen kieleen sen spesifisyyden selventämiseksi. Se on erityisen tehokas sukulaiskielissä, koska niiden vastakkaiset piirteet näkyvät selkeimmin samankaltaisten ominaisuuksien taustalla. Ajatuksen vertailevasta menetelmästä perusteli teoreettisesti I. A. Baudouin de Courtenay, vertailuelementtejä löytyi myös 1700-1800-luvun kieliopeista, mutta tiettyjen periaatteiden mukaisena kielellisenä menetelmänä se alkoi muotoutua 30-luvulla. 1900-luvun 40-luku. Maassamme E. D. Polivanov, L. V. Shcherba ja S. I. Bernshtein antoivat näinä vuosina merkittävän panoksen vertailevan menetelmän teoriaan ja käytäntöön. Tämän menetelmän klassinen sovellus oli E. D. Polivanovin (1933), S. Ballin (1935) teokset. Vertailevan menetelmän merkitys kasvaa, koska kiinnostus vieraiden kielten opetuksen kielellisiä perusteita kohtaan kasvaa.

V. G. Gakin mukaan vertailevan typologisen kielten tutkimuksen käytännön tavoite on:

a) tunnistaa yhtäläisyyksiä ja eroja kielenkäytössä
tulostusmediaa eri kielillä. Tällä on tärkeä metodologia
merkitys, koska erojen tunteminen antaa sinun voittaa kielen
häiriö: yhden (äidin) kielen vaikutus käytössä
toisella kielellä, lisäksi se antaa kielellisen
käännöslakien perusta;

b) molempien kielten erityispiirteiden tutkiminen. Vertailukelpoinen
joskus mahdollistaa joidenkin vieraan kielen ominaisuuksien tunnistamisen
ja äidinkielet, jotka pakenevat "sisäisen" tutkimuksensa aikana;

c) eri kielille sisältyvien yleisten mallien ja tosiasioiden vahvistaminen, kielellisten universaalien tunnistaminen ja niiden toteuttamismahdollisuudet tietyillä kielillä. Tämän lähestymistavan avulla voimme erottaa tutkittavassa kielessä universaalin erityisestä, ymmärtää paremmin ihmiskielen rakennetta kokonaisuutena, ihmisen kielen toiminnan malleja, jolla on suuri filosofinen ja yleinen kasvatuksellinen merkitys.

Sukulaisten ja ei-sukulaisten kielten vertaileva tutkimus.

Kielten vertaileva typologinen tutkimus mahdollistaa eri kielten rakenteellisten piirteiden paljastamisen. Vertailevan menetelmän avulla tutkitaan kielen vaikutuksen astetta ja luonnetta toiseen kielen historiallisten ja alueellisten kontaktien seurauksena. Yksittäisten kielellisten ilmiöiden vertaileva tutkimus auttaa tunnistamaan niiden olennaiset piirteet sekä kaikkien vertailukielien että kunkin kielen kannalta erikseen. Vertailumenetelmä on laajalle levinnyt soveltavassa kielitieteessä - kaksikielisten sanakirjojen ja käännösten kokoamisen teoriassa ja käytännössä, toisen kielen opetuksen metodologiassa.

V. I. Kodukhovin määritelmän mukaan vertaileva menetelmä on järjestelmä tekniikoita ja analyysimenetelmiä, joita käytetään vertailtavien kielten yleisen (yleisen) ja erikoisen tunnistamiseen. Vertaileva analyysi riippuu siitä, mitä tavoitteita tutkija asettaa itselleen, kuinka monta kieltä hän käyttää vertailussa ja minkä kuvaustavan hän valitsee.

Eri kielten tosiasioiden vertailu on asettanut kielitieteen edelle tehtäväksi laatia tällaisen vertailun periaatteet, koska vertailu voidaan suorittaa väärin eikä se anna oikeaa tulosta. Esimerkiksi jos verrataan venäläisen välilauseen konsonanssia hyvin\ ja kiinalainen sana hyvin"orja", niin tällainen vertailu on merkityksetön, vaikka se voi aiheuttaa väärän venäläis-kiinalaisen etymologian: "orja on se, jota kehotetaan." Joten, V. K. Trediakovsky, yhdistäen venäjän sanan karjaa ja skottien heimonimi Scott, väitti, että tämän kansan nimi tuli sanasta karjaa"eläimet". Siksi kokonaisia ​​järjestelmiä tulisi verrata keskenään, vasta sen jälkeen

järjestelmien osia tai jopa yksittäisiä elementtejä voidaan verrata, mutta vain jos on osoitettu, että osajärjestelmä tai yksittäiset elementit ovat samankaltaisia ​​kokonaisissa järjestelmissä.

©2015-2019 sivusto
Kaikki oikeudet kuuluvat niiden tekijöille. Tämä sivusto ei vaadi tekijää, mutta tarjoaa ilmaisen käytön.
Sivun luomispäivämäärä: 2016-04-11