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二、实验一 实验一的目的是测试单语种被试命名图片的反应时间和对词汇的熟悉度。解答该问题有助于我们了解词汇是否存在认知上或语用上的层次差别。 实验一的被试是中央民族大学预科教育学院的维吾尔族和哈萨克族学生，汉语水平处于起步阶段，日常生活中主要用母语交际。这些被试归为北单组（北方单语组）。另外选择部分不会其他语言的汉族学生，归为汉单组（汉语单语组）。这两组人数均为20人，共40人，年龄在18～22岁左右，均为智商正常的大学生。 本实验从Swadesh第二次制定的100词表（陈保亚高阶词）中抽取部分词，配以图片，称为核心词。从第一次制定的词表减去第二次制定的词表剩余词（陈保亚低阶词）中抽取部分词，配以图片，作为次核心词。实验词汇所对应的图片主要来自中国常模图片库（舒华等，1989）。②操作上，我们把Swadesh词表与常模库配对，过滤掉不配对的，同时增加有图片但词表没有的词，这部分词作为实验参照组，称为非核心词。选择非核心词还采用了与Swadesh词项平衡配对的原则，例如家禽“鸡”对“狗”，数词“六、十、百”对“一、二、三”，颜色“蓝、灰、黄”对“黑、白、红”，自然现象“彩虹”对“雨”等，基本都是人们经验中常用性很高的词项。具体词表见附录。 实验软件是委托中科院软件所自行开发的。采用VC2008集成环境开发，调用Microsoft Speak标准差K处理以声控方式与被试交互。软件未命名。实验时，软件从预先设定的图库中随机地无重复地选择一幅图片展示给被试，考察被试的反应时间。从图片出现在屏幕上开始计时，在听到被试的声音时自动记录下被试对该图片的反应时间。如果因为种种原因（如被试走神或受到干扰等），对某幅图片未能记录下合适的反应时间，则可以将本次对图片的实验设置为“作废”，软件将重新随机选择一张图片继续本次实验。为了让被试熟悉实验过程，软件还提供了“练习”的功能。在图片熟悉度实验部分，所用软件开发环境、实验的练习、过程、数据的收集等各方面与图片命名反应时间的实验都是一致的，不同的是，图片下方给出熟悉度的评判标准供被试选择。 测试在实验室内完成。刺激呈现、反应时数据收集、熟悉度的选择均由计算机自动完成。整个实验分为两部分： 第一部分，测试图片命名的反应时间。首先在屏幕中央呈现注视点600ms，然后空屏300ms，接着图画出现在屏幕中间。被试的任务是在图画呈现后尽可能又正确又快地用母语大声说出图画名称，被试发声后图片消失，接着进入下一次测试，两次测试之间的间隔为2000ms。任务启动前，有5组图片作为预实验。计算机记录被试的反应时间，主试录音并记录被试说出的图画名称，以便后期命名概念一致性的统计。 第二部分，测图片的熟悉度。在屏幕上同时呈现图片和评判标准。被试做出判断后呈现下一幅。评判标准在5点量表上完成：（1）非常生疏，（2）比较生疏，（3）不确定，（4）比较熟悉，（5）非常熟悉。有5组图片作为预实验，再进入正式实验。计算机记录被试的反应时或评判结果，主试录音并记录被试说出的熟悉度级别，便于后期命名正确与否以及熟悉度的核对。 实验图片呈现的顺序是随机的。为了避免重复刺激给被试带来影响，我们把110幅图片平均分成A、B两组，每组都包括同等范畴和同等数量的图片。在测试被试对图片命名反应和熟悉度的实验时，我们要求一半被试用A组图片来测命名反应时间，用B组图片来测熟悉度；另一半被试用B组图片来测命名反应时间，用A组图片来测熟悉度。每个被试要完成A、B两组图片的相应任务，每组任务完成后休息5分钟，整个实验需要25～30分钟左右。 本实验删除反应时间错误数据的标准是：第一，图片命名的名称可能有多种词形，只要命名所反映的概念相近，我们就算是正确的命名，例如“鸡”“小鸡”“公鸡”“母鸡”等。第二，如果被试的命名错误率高于25%，该被试的数据就被删除。本次实验部分没有删除被试。第三，多数被试不认识或是命名混淆的图片，如将“痒”的图片命名为“挠背”“搓背”“抓背”等，就删除这幅图片。本次实验A、B两组各删除了4幅图片。第四，统计反应时的结果，删除了一些极端数值点。实验一删除极端数据标准是：反应时在（500，5000）之外的，Z值在（-3，3）之外的数值。根据以上四点，实验一删除了反应时错误的数据所占的比率是8.43%，极端值被删除的比率2.9%，总共删除数据所占的比率11.37%。因为熟悉度不存在错误值和极端值的问题，所以不需要删除数据。 图片命名反应时间的结果见图1。从图1可知，用母语命名图片时，北单组表现为2级的反应时间最大，与最稳定的1级和常用的3级之间的差异并不大。同样，汉单组也是2级的反应时间最大，不同的是，2级与3级之间的反应时差异比较大。 以上测量涉及多个内部交叉相关性数据，单纯利用方差等一般线性模型不易准确评估，为此，我们采用心理学界常用的混合线性模型对数据进行分析。本研究利用混合线性模型时，把反应时作为固定效应项操控，同时也能把被试差异和项目造成的变异作为随机效应纳入模型，使数据结果真正体现出操控变量的效应。表1数据是利用R混合线性模型（Linear Mixed Model）统计软件获取的，t值是运算数据，p表示显著度。 (责任编辑：admin) |