遲曉旭

摘 要： 近年來(lái)，SPSS統(tǒng)計(jì)軟件逐步應(yīng)用于語(yǔ)言學(xué)及應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)各個(gè)領(lǐng)域，并取得了豐碩的研究成果，但在理論語(yǔ)言學(xué)方向卻較少涉及。本文收集了“動(dòng)物類(lèi)”表人詞語(yǔ)共416例，利用SPSS對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)該軟件在理論語(yǔ)言學(xué)方向的應(yīng)用進(jìn)行了初步的探索。

關(guān)鍵詞： SPSS 理論語(yǔ)言學(xué) 軟件應(yīng)用 實(shí)證研究

一、概述

SPSS（Statistical Package for the Social Science）全名為社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包，是一種利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)處理的工具性軟件。憑借其成熟的統(tǒng)計(jì)理論、強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能以及友好的操作界面，一經(jīng)問(wèn)世，就受到科研工作者們的青睞，迅速應(yīng)用于科研、醫(yī)療、通訊等多個(gè)領(lǐng)域。

20世紀(jì)以來(lái)，語(yǔ)言學(xué)的發(fā)展呈現(xiàn)出百花齊放百家爭(zhēng)鳴的態(tài)勢(shì)，理論的極大豐富凸顯了實(shí)證研究的緊迫性，這種以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的定量研究方法逐漸成為一股潮流，逐步應(yīng)用于語(yǔ)言學(xué)及應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)研究的各個(gè)領(lǐng)域。這為語(yǔ)言學(xué)的研究開(kāi)拓了一條新路，國(guó)內(nèi)研究人員也利用該軟件在語(yǔ)言研究的各個(gè)方面進(jìn)行了嘗試。

章柏成（2008）利用SPSS對(duì)學(xué)生的成績(jī)、智商、策略運(yùn)用等方面進(jìn)行了相關(guān)性考察。倪傳斌（2009）利用獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)考察了不同性別的外語(yǔ)磨蝕程度。王佳琳、侯煜冠（2012）對(duì)哈爾濱方言合口呼零聲母各音節(jié)的v型發(fā)音進(jìn)行了卡方檢驗(yàn)，以探尋音節(jié)結(jié)構(gòu)間的差異性。謝展飛、吳佩娜（2015）應(yīng)用雙因素方差分析探討了人工耳蝸的植入對(duì)受試者聽(tīng)力的影響。項(xiàng)夢(mèng)冰（2015）利用聚類(lèi)分析對(duì)方言間的相似度進(jìn)行了考察。

根據(jù)前人的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)：SPSS軟件工具已經(jīng)開(kāi)始同語(yǔ)言學(xué)各方向進(jìn)行結(jié)合，但主要應(yīng)用于方言學(xué)、心理語(yǔ)言學(xué)、社會(huì)語(yǔ)言學(xué)、第一語(yǔ)言與第二語(yǔ)言習(xí)得等方向。而在理論語(yǔ)言學(xué)方向上，這種真正意義的定量分析卻運(yùn)用得很少，少數(shù)一些應(yīng)用，也多是利用標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的方法。本文收集了一些真實(shí)語(yǔ)料，利用SPSS軟件及其統(tǒng)計(jì)原理，對(duì)該語(yǔ)料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)理論語(yǔ)言學(xué)方向的應(yīng)用做初步探索。

二、理論語(yǔ)言學(xué)應(yīng)用初探

在新興的網(wǎng)絡(luò)新詞語(yǔ)中，有一類(lèi)包含動(dòng)物語(yǔ)素用以表人的名詞或動(dòng)詞，如：大蝦、菜鳥(niǎo)等?，F(xiàn)從《漢語(yǔ)新詞語(yǔ)詞典》（2005-2010）、《新華新詞語(yǔ)詞典》（2003）、《新詞語(yǔ)大詞典》（1978-2002）、《漢語(yǔ)新詞語(yǔ)》系列書(shū)籍（2007-2013）等四部詞典中抽取該類(lèi)新詞語(yǔ)，除去存疑和重復(fù)，共計(jì)159例，通過(guò)人工標(biāo)注，對(duì)其語(yǔ)義褒貶傾向進(jìn)行初步判斷。另有從《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典（第六版）》中收集的同類(lèi)新詞語(yǔ)227例，通過(guò)相同的方式對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行處理，作為其對(duì)比語(yǔ)料。將全部416個(gè)詞語(yǔ)導(dǎo)入SPSS軟件中，并對(duì)其意象、褒貶傾向、來(lái)源三個(gè)部分進(jìn)行賦值，具體賦值結(jié)果如下：

第一、意象。這里的意象指狹義的意象，即詞語(yǔ)中表示人的動(dòng)物形象。如“菜鳥(niǎo)”的意象就是“鳥(niǎo)”。由于“動(dòng)物類(lèi)”表人詞語(yǔ)意象頗多，足有84個(gè)，而大部分的意象僅出現(xiàn)一次。因此，本文僅對(duì)出現(xiàn)頻次超過(guò)10的意象進(jìn)行賦值，其余意象統(tǒng)一歸為一類(lèi)。賦值結(jié)果為：“老虎=1”；“蟲(chóng)=2”；“狗=3”；“馬=4”；“牛=5”；“鳥(niǎo)=6”；“貓=7”；“老鼠=8”；“螞蟻=9”；“其他=0”。度量標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為“名義（N）”。

第二、褒貶。詞語(yǔ)的意義通常可分為概念義和色彩義。需要說(shuō)明的是，褒義、貶義作為感情色彩義本不應(yīng)當(dāng)進(jìn)行賦值及運(yùn)算操作，然而因?yàn)楦星樯示哂幸欢ǖ膶?duì)稱(chēng)性及偏向性，所以在此將其量化為可運(yùn)算數(shù)據(jù)。賦值結(jié)果為：“褒=1”；“中=0”；“貶=-1”。度量標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為“度量（S）”。

第三、來(lái)源。詞語(yǔ)的來(lái)源有二，其一為新詞語(yǔ)，主要是從四部新詞語(yǔ)詞典中收集而來(lái)；其二為《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典（第六版）》中的詞語(yǔ)?，F(xiàn)對(duì)其進(jìn)行賦值：“現(xiàn)代漢語(yǔ)=1”；“新詞語(yǔ)=2”。度量標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為“名義（N）”。

在進(jìn)行初步的語(yǔ)料處理后，本文將基于SPSS軟件，對(duì)這些語(yǔ)料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而探索SPSS在理論語(yǔ)言學(xué)方向的應(yīng)用。

（一）描述統(tǒng)計(jì)

描述統(tǒng)計(jì)是統(tǒng)計(jì)分析的第一步。利用抽樣或其他手段采集到數(shù)據(jù)后，僅憑肉眼觀察有時(shí)無(wú)法發(fā)現(xiàn)觀察對(duì)象的基本特征，而語(yǔ)言研究中，這種數(shù)據(jù)的無(wú)序性尤為明顯，因此，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，可利用描述統(tǒng)計(jì)的頻率表觀察現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分布狀況。

以動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)為例。本文對(duì)現(xiàn)有416個(gè)詞語(yǔ)進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，得到結(jié)果如下：

意象

褒貶

來(lái)源

根據(jù)以上圖表，可以明顯看出，虎、蟲(chóng)、狗等意象使用頻率較高，詞語(yǔ)的褒貶義也趨近于貶義，褒義較少。另外，也可以繪制餅圖更為直觀地觀察其分布比例。

（二）參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)是應(yīng)用的較為廣泛的一種科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法，其原理為：事先對(duì)總體的參數(shù)或分布進(jìn)行假設(shè)，再通過(guò)樣本信息判斷該假設(shè)是否合理。在目前語(yǔ)言學(xué)各方向的研究中，應(yīng)用得較多的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)是T檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)。利用該原理，我們可以通過(guò)樣本信息對(duì)某種語(yǔ)言現(xiàn)象進(jìn)行假設(shè)并驗(yàn)證，進(jìn)而得出結(jié)論。

1.T檢驗(yàn)

T檢驗(yàn)是對(duì)均值差異性的檢驗(yàn)，其最大的優(yōu)點(diǎn)在于可以使用樣本標(biāo)準(zhǔn)差代替總體標(biāo)準(zhǔn)差，從而解決了實(shí)際問(wèn)題中總體標(biāo)準(zhǔn)差多數(shù)不可知的問(wèn)題。SPSS中的T檢驗(yàn)主要有三類(lèi)，其中，單樣本T檢驗(yàn)和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)由于其檢驗(yàn)要求較高，并不適用于理論語(yǔ)言學(xué)方向，因此，本文只討論獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)在理論語(yǔ)言學(xué)方向的應(yīng)用。

獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)旨在比較兩樣本均數(shù)的差別。現(xiàn)將動(dòng)物類(lèi)表人新詞語(yǔ)159例作為樣本一；《現(xiàn)漢》收錄的同類(lèi)詞語(yǔ)227例作為樣本二。由于獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)要求兩樣本具有完全的獨(dú)立性，而兩樣本有所交叉，因此本文對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，將《現(xiàn)代漢語(yǔ)詞典（第六版）》中的語(yǔ)料進(jìn)行刪減處理，只保留1919年前的熟語(yǔ)部分。修正后的樣本二收錄詞語(yǔ)共128例。

利用現(xiàn)有的兩樣本，對(duì)動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)的褒貶義做對(duì)比考察。其中檢驗(yàn)變量為詞義的褒貶，分組變量為詞語(yǔ)的來(lái)源，組別分為兩組，一組是新詞語(yǔ)，一組為現(xiàn)代漢語(yǔ)。通過(guò)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，得到結(jié)果如下：

獨(dú)立樣本檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果：新詞語(yǔ)褒貶均值為-0.26，熟語(yǔ)部分褒貶均值為-0.43。二者方差不齊，因此P=0.035<0.05，實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為顯著，說(shuō)明二者確實(shí)存在一定的歷時(shí)差異。即：動(dòng)物類(lèi)表人新詞語(yǔ)的語(yǔ)義偏向從偏貶義而逐漸趨于中性。

雖然修正后的樣本獨(dú)立性得到相對(duì)保證，但是仍存在一些問(wèn)題：其一，刪減后的詞語(yǔ)主要保留1919年之前的熟語(yǔ)，無(wú)法概括當(dāng)時(shí)詞語(yǔ)的全貌；其二，影響褒貶偏向的重要因素不止有時(shí)間上的差異，更重要的是意象的差別。因此將所有意象共同考察顯然并不合適。對(duì)于第二個(gè)問(wèn)題，將在稍后的方差分析部分進(jìn)行完善。

通過(guò)以上研究可以發(fā)現(xiàn)，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)在語(yǔ)言學(xué)上的實(shí)用性相對(duì)較高，尤其對(duì)于關(guān)鍵因素不同的兩樣本來(lái)說(shuō)，獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)是十分適用的檢驗(yàn)方式。

2.卡方檢驗(yàn)

卡方檢驗(yàn)是對(duì)無(wú)序分類(lèi)變量的統(tǒng)計(jì)推斷，其優(yōu)點(diǎn)在于，可以對(duì)兩個(gè)或多個(gè)分類(lèi)變量進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，其應(yīng)用的廣泛程度可以和T檢驗(yàn)相媲美?？ǚ綑z驗(yàn)共有五種功能，但是，除了兩樣本卡方檢驗(yàn)外，其他檢驗(yàn)方式，對(duì)樣本的要求較高，多數(shù)情況并不適用于理論語(yǔ)言學(xué)的研究。因此，本文只討論兩樣本卡方檢驗(yàn)的具體應(yīng)用。

兩樣本卡方檢驗(yàn)是單樣本卡方檢驗(yàn)的擴(kuò)展，用于比較兩個(gè)或多個(gè)樣本所在總體的另一個(gè)分類(lèi)變量的發(fā)生率/構(gòu)成比是否相同?，F(xiàn)有修正后的動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)，共計(jì)287例，其來(lái)源包括1978年以來(lái)的新詞語(yǔ)以及1919年前的熟語(yǔ)?，F(xiàn)希望考察不同時(shí)間來(lái)源的詞語(yǔ)，其褒貶偏向的分布率是否相同。經(jīng)過(guò)兩樣本卡方檢驗(yàn)后，得到關(guān)于來(lái)源情況與褒貶取向的交叉制表如下：

來(lái)源*褒貶交叉制表

樣本數(shù)據(jù)的差異很明顯，源自現(xiàn)代漢語(yǔ)熟語(yǔ)部分的詞語(yǔ)貶義取向約占58%，而新詞語(yǔ)中的褒貶取向則偏向于中性，約占61%。而后，對(duì)該差異是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證，得到卡方檢驗(yàn)結(jié)果表如下：

卡方檢驗(yàn)

a.0單元格（0.0%）的期望計(jì)數(shù)少于5。最小期望計(jì)數(shù)為12.88。

通過(guò)以上檢驗(yàn)，幾種卡方量P值均小于0.05，因此該差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即：詞語(yǔ)的褒貶向分布確實(shí)存在歷時(shí)差異，同先前獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)的結(jié)果存在一致性，當(dāng)然，在差異的顯著性上，兩檢驗(yàn)結(jié)果存在差別。通過(guò)該例，我們可以明顯看出，雙樣本卡方檢驗(yàn)在語(yǔ)言學(xué)研究中也具有一定的實(shí)用性。

（三）方差分析

T檢驗(yàn)可以解決單樣本、兩樣本的均數(shù)比較問(wèn)題，而方差分析則是用于解決多個(gè)樣本的均數(shù)比較問(wèn)題。面對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜情況，方差分析顯然有其獨(dú)到的作用。SPSS中的方差分析共有三類(lèi)。其中，多元方差分析的前提是假定幾個(gè)因變量同等重要，在面對(duì)復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象時(shí)，這種方法顯然不可取。因此，本文僅討論單因素方差分析、多因素方差分析在理論語(yǔ)言學(xué)方向的應(yīng)用。

1.單因素方差分析

現(xiàn)有未修正的動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)，共計(jì)416例，其中，常見(jiàn)意象共有9種，其感情色彩義分別為褒、貶、中三類(lèi)?，F(xiàn)希望考察意象對(duì)于詞語(yǔ)的感情色彩義的影響。通過(guò)單因素方差分析，得到結(jié)果如下：

單因素方差分析

褒貶

經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，P=0.000<0.05，這說(shuō)明意象對(duì)于感情色彩義的影響極為顯著。

雖然在方差分析前的Levene方差齊性檢驗(yàn)中，結(jié)果顯示P=0.000<0.05，方差不齊，且輸出的Welch統(tǒng)計(jì)量顯示，該統(tǒng)計(jì)量接近于F分布。但是，根據(jù)前人的研究，方差分析對(duì)于正態(tài)性和方差齊性的要求是穩(wěn)健的，即：當(dāng)正態(tài)性得不到滿(mǎn)足或存在輕微的方差不齊時(shí)，只會(huì)對(duì)結(jié)果造成輕微的影響。因此，雖然該例并不典型，但結(jié)果依然具有可參考性。

另外，單因素方差分析，還可以進(jìn)行均數(shù)間的兩兩比較，以確定究竟是哪些組之間存在差異。但本次的實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料對(duì)于這種方法并不適用，在此不過(guò)多贅述。

2.多因素方差分析

多因素方差分析模型多用于考察多個(gè)因素對(duì)因變量的影響，在面對(duì)復(fù)雜多變的現(xiàn)實(shí)情況時(shí)，該模型具有獨(dú)到之處。

現(xiàn)有修正后的動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)詞表，共計(jì)287例?，F(xiàn)希望考察詞語(yǔ)意象及來(lái)源時(shí)間兩者對(duì)詞語(yǔ)褒貶偏向的影響。通過(guò)初步擬合模型，得到結(jié)果如下：

主體間效應(yīng)的檢驗(yàn)

因變量：褒貶

a.R方=.257（調(diào)整R方=.204）

經(jīng)檢驗(yàn)，校正模型P=0.000<0.05，說(shuō)明在所有影響因素中，至少有一種對(duì)詞語(yǔ)的褒貶偏向造成影響。而其后的數(shù)據(jù)顯示，詞語(yǔ)的來(lái)源時(shí)間對(duì)詞語(yǔ)的褒貶并沒(méi)有顯著影響，而意象對(duì)于詞語(yǔ)的褒貶偏向有顯著影響，并且，二者的交互作用對(duì)詞義的褒貶傾向也有顯著影響。

為了進(jìn)一步考察影響因素對(duì)詞匯褒貶語(yǔ)義傾向的影響，本文在原有基礎(chǔ)上，對(duì)主體間效應(yīng)進(jìn)行兩兩比較，得到結(jié)果如下：

褒貶

Student-Newman-Keulsa，b，c

已顯示同類(lèi)子集中的組均值？莓

基于觀測(cè)到的均值？莓

誤差項(xiàng)為均值方（錯(cuò)誤）=.341

a.使用調(diào)和均值樣本大小=15.078

b.組大小不相等？莓將使用組大小的調(diào)

和均值？莓不保證Ⅰ型誤差級(jí)別？莓

c.Alpha=.05？莓

根據(jù)該圖表可以發(fā)現(xiàn)，兩種來(lái)源的動(dòng)物類(lèi)表人詞語(yǔ)，意象之間均存在差異性，這說(shuō)明，意象對(duì)于詞匯褒貶語(yǔ)義傾向確實(shí)存在顯著影響。另外，來(lái)源時(shí)間的兩個(gè)子集之間差異并不十分顯著，這說(shuō)明，來(lái)源時(shí)間對(duì)于詞語(yǔ)的褒貶意象不存在顯著影響，但是由于個(gè)別意象的影響，使得其來(lái)源時(shí)間與意象存在交互作用，這才對(duì)詞語(yǔ)的褒貶義產(chǎn)生了一定的影響。這也解釋了為什么在考察來(lái)源時(shí)間對(duì)詞匯褒貶語(yǔ)義偏向的影響時(shí)，方差分析同獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的結(jié)果存在差異。

三、小結(jié)

在理論語(yǔ)言學(xué)方向，SPSS最主要的應(yīng)用是：描述統(tǒng)計(jì)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、兩樣本卡方檢驗(yàn)、單因素方差分析及多因素方差分析。其他分析工具雖然存在一定的應(yīng)用價(jià)值，但其因?yàn)闄z驗(yàn)條件、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的限制，或是研究目的的要求，無(wú)法很好地應(yīng)用到語(yǔ)言研究中。

通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn)，這種將統(tǒng)計(jì)運(yùn)用到語(yǔ)言研究的方法，具有明顯的優(yōu)勢(shì)：其一，語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)方法可以將本不可量化的語(yǔ)言現(xiàn)象量化，并通過(guò)科學(xué)的方法進(jìn)行檢驗(yàn)，為理論研究提供較好的數(shù)據(jù)支持；其二，該方法能夠觀察到一些簡(jiǎn)單思辨觀察不到的現(xiàn)象，在樣本量不大的時(shí)候，也可以通過(guò)科學(xué)的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)并驗(yàn)證。

但這種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理的方法在進(jìn)行理論語(yǔ)言學(xué)分析時(shí)，也存在明顯的問(wèn)題：其一，幾種統(tǒng)計(jì)方法的先決條件均為正態(tài)性和連續(xù)變量，而很多數(shù)據(jù)并不符合這兩項(xiàng)先決條件，樣本量不夠大時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果或有偏頗；其二，理論語(yǔ)言學(xué)的實(shí)證研究多采用語(yǔ)料庫(kù)的方法，數(shù)據(jù)資料較少，在應(yīng)用統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，如何合理地量化數(shù)據(jù)，是一個(gè)應(yīng)用難點(diǎn)；其三，在進(jìn)行語(yǔ)料的收集與處理中，數(shù)據(jù)主觀性強(qiáng)且沒(méi)有合理的驗(yàn)證方式也是一個(gè)重要的問(wèn)題。

因此，在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，我們既應(yīng)該合理利用工具，用科學(xué)的方法對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行量化，以增強(qiáng)研究的科學(xué)性，又要考慮到數(shù)據(jù)的可用性，工具使用的合理性，切忌誤用、濫用統(tǒng)計(jì)工具，以求最大限度地科學(xué)化使用統(tǒng)計(jì)工具，保證研究的科學(xué)性。

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