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美国亲属称谓语的认知层面

作者：Eric Widmer、A. Kimball Romney、John Boyd

资料来源：美国人类学家，第101卷，第2期（Jun.，1999），pp.74-78.

出版：威利代表美国人类学协会

稳定的URL：HTTP://www. jStur.Org/Stabel/63677

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参考文献

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研究报告

埃里克·威德默

金伯罗姆尼

约翰·博伊德

人类学系

尔湾加利福尼亚大学

尔湾，CA 92697

美国亲属称谓语的认知研究在IIS系统中，我们对判断相似性的研究进行了扩展。从血亲到分项的亲属称谓。基于大学生的样本，我们提出了美国亲属称谓的欧几里德表示，表明了血缘条款和阶段条款是至关重要的。这个表示与成分分析范式的预测相匹配，并由不同种族的两性受访者分享。以及第一语言。拉美裔亲属关系、继亲属、对应分析、血亲关系。

美国亲属关系的语义分析术语揭示了高度结构化的模式。亲属关系（为审查见DANDRAD 1995）。STEP术语，虽然在免费上市任务（Romney和DANDRAD 1964）中被举报人提及，但还没有。包括在实证测试至今。这里我们扩展以前步长与血缘关系的确定分析术语在结构上是相关的。由于对离婚的增加，将语义分析扩展到阶段术语是特别及时的。在过去的几十年里，今天有许多阿曼人有亲属关系。虽然对继子女的研究大多集中在人际关系上，

一些学者强调缺乏足够的语言来处理阶跃关系和否定关系。

英语“步南语”的内涵（1970）谢林1978；科尔曼和赣农1987；赣农等。1990）。有人建议继父的角色。不完全制度化（切林1978；Cherlin）和FurStistar 1994）以及其中的一些问题后继家庭由于缺乏共识而面临困境。这些关系的术语因为它们直接关系到血缘和血缘关系，所以也有特殊意义。血亲已被假定为主要特征。美国亲属制度（施奈德1968）。因为阶项指的是非血缘亲属，它是预测他们将被认为是分开的血亲项

术语子集

在成分范式中，预测是派生的。假设一个术语的组成部分构成了该术语对于个人的意义（Nakao和罗姆尼1984；Romney和DDand 1964）。因此，两个术语的共同成分越多

更相似的是LHI距离越小将它们分开进行实证检验。美国血统识别的成分包括性别（NeLoor和Burton）1972）共用和绝对代际距离（Romney和DANDRAD 1964）和代号代际

距离（华勒斯和阿特金斯1960）。这里我们介绍一个新成分，血缘关系

我们专注于所有亲属关系的职权范围，可以适当地复合修改器步骤。这些名词是父亲，母亲（穆村），儿子（SO），女儿（DA），兄弟（BR）和姐妹（SI）（Goo够1965）。添加改良剂后，我们获得继父（SFA）、继母（SMO）、继子（SSO）、继女（SDA）、继兄（SBR）和继姐妹（SSI）。评估影响血缘关系我们包括两个其他的术语，Hulf兄弟（HBR）和Hulf姐妹（HSI）。这份名单包括七名女性术语和七个男性术语。以上几代人以下自我包括四个术语。自我生成六项。我这里有六个术语，表示全血关系和六个不是血缘关系的术语，而两个术语。有中间位置（HBR和HS）

表1，从Romney和DANDRAD的成分分析（1964）改编，显示了这些术语可以是怎样的。

逻辑分类。因为经验证明，世代1和1都被认为是相似的。彼此（亲属关系的互惠成分），他们在桌子旁边。

本研究的受试者为尔湾加利福尼亚大学，89名，来自不同功效的本科生。语言背景。我们收集判断相似性。14个亲属称谓的数据。对于91对中的每一个要求（14次13除以2）告密者将它们的相似性按比例从1（非常相似）到7（极其不同），仅用标记极端。然后每个科目的数据都是在14-14对称矩阵中得分，由列项标记的行和列。为了分析的目的，分数颠倒，7表示极为相似，1是非常不同的。代表主体同样的空间，来自所有受试者的数据被叠加在一个单矩阵。堆叠的Matnx包含1246（14）。术语89个主题）行和14列。然后在该矩阵上进行对应分析，并且加权最优分数乘以行得分由奇异值的平方根组成。这些技术在罗姆尼等人进一步详细介绍。（1996）Romney等。（1997）和Romney等人。（1998）。

缩放的图形显示

图1显示了对应分析的前两个维度，其中椭圆表示每个术语的平均分数的95％置信限。 提供了一个显着的亲属关系空间的照片。 五术语集从图中出现。 从左上角开始是第一组词，包括父亲，母亲，女儿和儿子，以及他们的血缘关系世代-1和 1。 对称地，在另一端维度1是等效的步长：继父，继母，继母和继子。 在维度2上更低的是O型术语，同样具有着的意义血缘关系和阶段关系之间的对称性半姐妹和hulf兄弟恰好在维度1的中心。

维度1，占总数的15.4％方差，在血缘方面明确界定，图1.亲属关系术语和对应分析，维度1和2。中间的半兄弟姐妹，左边的血缘关系，和右边的分步术语。 维度2，占1 l.9有差异的区分，区分代-1和 1从第0代开始，并证实了罗姆尼的发现和德安德拉德（DAndrade，1964）那绝对的世代距离从自我解释超过签署的世代距离。对于阶梯项而言，椭圆不大于血缘项的椭圆，这表明受试者并不确定关于他们的立场。

我们现在转向维度3和4（分别占10％和9.9％的差异）。 因为条款被安排在对角线的两条线上关于这两个轴，我们进行了一个刚性旋转-39？ 在这些维度的标准化行分数上，最大限度地减少了同性别术语之间的差异这种刚性旋转使轴更易于解释保持术语之间的中间点距离与之相同在未旋转的表示中。 旋转后的解决方案如图2所示。

维度3处理世代距离，但在a从维度2不同的方式，从世代排列 1到0到-1（有符号世代距离）。 它再现了华莱士提出的组合分析阿特金斯（1960年）。 维度4处理术语的性别，所有女性术语都高于0，所有男性术语低于0.同样有趣的是，stepterms的椭圆并不比其他的多。

从对应分析我们得到四个高度可解释的维度。 维度1主要涉及血缘关系，维度2涉及绝对世代与自我的距离，维度3与有符号世代的距离距离和维度4与性别。

测量血缘关系的影响，

世代和性别

尽管维度的有序排列给出了其重要性的第一个近似值，它不允许精确测量它们的影响，因为尺寸是有些混合，他们的相对贡献达不到100%。为了衡量各个组成部分血缘关系，性别和世代 ，对整体分类的贡献，更具体地说，为了找出有多少方差被血缘关系计算，我们计算了我们设计所隐含的91对平均分（表2）。

从表2中我们画出了91行（每个比较一个）和一列的向量。然后，我们创造了三个变量，一个是性别，一个是一代，另一个是血液 关联性，并为91例中的每一例分配值，如果一对包含两个男性术语或两个女性术语（例如，继父或继母），则将性别变量赋予0分。性别变量被赋予0分。如果一对男性包括一个男性和一个女性（例如，父亲 - 母亲），性别变量得分为1。编码世代距离使用相同的逻辑从自我;生成变量得到O分当这两个词属于同一代时，1当一个词属于-1代，另一个属于一代 1和二代，当一个词属于-1代或 1代时，另一代代表0.3代血缘被第三个变量测量，得到一个分数当两个术语暗示相同程度的血液相关性时（例如fiather-mother或stepbrother-stepon），1当一个术语与修饰语一半，另一个则是一个血缘关系或一个（如在同父异母的情况下，女儿）和2当一个是一个血缘关系术语，另一个是一个阶段性的（例如，父亲 - 继母）。然后我们使用了91对比较的平均得分和三个编码变量的方差分析。各方面所占的差异比例这三个组件如图3所示。

血缘关系占总数的超过SOTO差异，而发电量约占四分之一的方差和性别低于lOKo。 这些结果很好地适应通信轴的顺序分析（第一轴为血缘关系，第二轴）第三轴生成，第四轴为性别），并确认血液相关性的重要性美国亲属称谓语的特征。 他们也表明在判断相似性方面，性别对三个组成部分的差异最小。

决定共享的程度

语义结构

我们已经展示了亲属术语可以如何表示二维空间，我们表示的比例两个术语之间的差异可以用解释血液，世代和性别。我们在这里解决学位问题分享亲属称谓的语义结构调查受访者的性别，初级口语，种族，家庭类型和父母教育的影响。主题之间的欧几里德距离可以从行上的分数坐标计算出来对应分析的前四个维度。遵循先前出版物中概述的程序（罗姆尼等人1998年;罗姆尼等人1997年），我们转变欧几里得距离的向量转化为相似性度量通过从向量中的最大值中减去向量的每个单独分量来适合于主成分分析。结果是一个89行的矩阵（每个人一个）和91列（每个一个比较）。我们将这个矩阵转换成相似度矩阵89行89列，其中细胞是受访者之间的Pearson相关性7,832相关性（89次88）为0.30（SD = 0.20）平方根为0.55，近似相关系数为0.55具有共享模型的平均主题来源于89个科目。

这个矩阵的主成分分析结果代表主体之间相似性的最佳分数就其配置的形状而言。 比较异性主体的配置不同母语（英语/非英语），种族（高加索人/非高加索人），家庭类型（离婚家庭）或完整的家庭），和教育背景（水平的父亲的教育），前两者的方差分析进行主成分分析的尺寸，并且结果（表3）支持若干结论。

首先，家庭类型的受访者没有一个对任何一个维度都有显着的影响;gende种族也对差异没有贡献。A1-尽管语言背景有很大的不同当它被包含在模型中时，其效果消失当时还包括教育背景。 唯一的显着的变量原来是教育背景以受教育程度衡量的受访者的理由的父亲（有24名受访者的父亲是一名教育工作者少于大学的专业背景和65个有一个大专以上学历）。 然而，进一步的分析（这里没有报道）显示了教育背景主要影响有符号世代距离（维度3图2）并且对血缘性没有显着影响。

讨论

主体之间最重要的区别在于血缘关系术语和阶段术语之间。 这种区别出现在对应分析的第一轴上并占解释方差总量的56％- 91个比较对的平均分数。 因此我们的研究表明血缘关系造成巨大的差异在美国的亲属关系。 同时，达成共识关于步骤条款与其他条款的条款比较亲属关系术语（Romney等，1996）。 事实上，椭圆对于阶段条款来说不会比同类条款更大也指出了这样一个事实，即阶段的含义不变比其他人更多。 换句话说，我们找到了证据表明血缘和步骤之间存在对立，但没有任何证据支持缺乏共识关于哪些步骤。

在这个样本中，这些表示不依赖于家庭类型，种族，口语或性别。它们在某种程度上有着不同的联系教育背景，但这些差异并不能解释很多差异，也不涉及同伴关系。

这项研究的主要目的是将亲属术语的定量和认知分析延伸到stepterms，从而提供文化而不是人际关系认为可能有助于改善的步骤关系了解新的家庭形式和血缘关系。

表3.前两种方差的混合分析结果主成分分析的相似度维数受访者之间的矩阵（n = 89）。

在美国的亲属关系。 我们发现，血缘关系术语被认为不太相似来自不同性别或来自不同世代的术语。

笔录

致谢。 在这个项目上工作时，第一个作者首先得到了瑞士的资助8210-4301的支持美国国家科学基金会和后来的梅隆基金会人类学人口学。

1.来自“简明英汉词典”信函可寄给：Eric Widmer atCETEL，日内瓦大学，102 bd Carl Vogt，1211日内瓦4，瑞士。

2.旋转角度的公式

其中Y3和Y4是维3上的分数男性用语以及X3和X4用于男性用语

1. 有符号和绝对属的区别因为他们的编码，这里没有提到这个距离因为这组术语是线性相关的，因此也是合适的不包括在同一个Anova中。 我们选择绝对编码世代距离，但签署的世代距离产生完全相同的结果。
2. 我们得到这个关联矩阵的主题之间的关联他们的91列的响应向量。

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