语体变异模式的多维度分析(5)
http://www.newdu.com 2024/07/20 01:07:13 《当代修辞学》 道格拉斯·比伯 苏 参加讨论
 表3中F、p和  的数据，说明了在对语体差异的分析中，以上四个维度都是重要的、有意义的预测因子。F值和p值显示的是方差分析的结果，表明上述语体的平均维度分值在统计学上是否具有显著的差异。如果P值小于0.001，就说明我们观察到的语体差异几乎不可能是偶然发生的（不到千分之一）。 值表示语体差异的强度和重要性，它测量的是维度分值中方差的百分比，而维度分值是可以通过语体类别来预测的。例如，维度1的 值说明90.7%的变异都可以通过每个语篇的语体类别来解释。这个数据表明维度1对语体差异的研究是有意义的，它是一个极其重要的预测因子。多维度分析的最后一步是从功能的角度来解释每个维度。与单个的语言特征相类似，语言特征的共现模式也是功能性的。也就是说，语篇中共现的语言特征与它们所共有的交际功能相对应。我们主要根据以下两点来解释维度：一是共现的语言特征所共有的交际功能，二是该维度下语体的异同。表2已列出本项研究中四个维度的功能标记： 维度1：口头话语与书面话语 维度2：程式化的话语与以内容为中心的话语 维度3：对事件的重构 维度4：以教师为中心的立场 下面我们将对语体变异模式进行多维度描写，讨论每个维度内共现的语言特征集合以及美国高校校园语体的分布，并进一步考察这些特征在特定语篇中的功能。这些语体分别是：①服务接待时的会话；②办公时间的会话；③实验室中的会话；④学习小组讨论话语；⑤课堂教学管理话语；⑥课堂教学话语；⑦课程管理话语；⑧教科书；⑨课程资料；⑩机构话语。根据维度1，①-⑥为口语体，⑦-⑩为书面语体，表4同时呈现了它们在四个维度中的平均分值： 
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