아래와 같은 문제에 대한 답변을 간단하게 처리했습니다.


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안녕하세요?

저는 언어학과 음성학 석사 논문을 쓰고 있는 학생입니다.

 제 논문은 '목소리 호감도'에 관한 연구로서 어떤 음성 변수가 목소리 호감도를 예측하는데 가장 효과적인지 알아보는 것입니다. 즉 호감도가 높은 목소리일 수록 어떤 음성 변수의 특징을 갖는지에 관한 것인데,

 약 60명의 제보자들의 목소리를 녹음하여 각각의 목소리의 8가지 음성 변수 값을 측정하였구요

이 8가지 음성 변수는 다음과 같습니다.

1. duration (발성 지속 시간)

2. H1H2c(스펙트럼 기울기)

3. CPP(Cepstral Peak Prominence): 주기성의 강도

4. Energy

5. HNR(Harmonics to Noise Ratio):쉰 목소리 혹은 거친 목소리(hoarseness)의 주요 척도

6. formant dispersion

7. vowel space: 모음들 사이의 면적

8. f0(pitch):목소리의 높낮이

그리고 이 60명의 제보자 목소리를 다른 평가 그룹(rater)에게 들려주고 이 목소리에 얼마나 호감이 가는지 1~7 중 점수를 매기게 하였습니다.

이 점수의 평균 값(score)에 어떤 음성 변수가 가장 영향을 미쳤는지 알아보기 위해 일단 제가 R을 이용하여 다중회귀분석을 실시하였습니다. 제보자 그룹을 남녀로 나눠 두 개의 다중 회귀 분석을 실시하였는데요 이 부분에서 r-square와 p-value 등의 결과 분석에 관해서 상담을 받고 싶구요.
 


다중 공선성을 구하지 못하였는데 이 부분을 상담 받고 싶고, 변수들 사이의 값의 차이가 크면 normalize를 할 수 있다고 들었는데 normalize를 하면 결과가 더 유의하게 나올 수 있는지 알고 싶습니다.

= 가능합니다.

혹여 제가 통계를 잘못 하였다면 통계 돌리는 것 또한 상담 받고 싶습니다. 사실 제보자를 남녀로 나누지 않고 다중회귀분석을 돌리면 유의하지 않게 나오더라구요....그래서 제보자를 남녀로 나눠서 보고해야 될 것 같은데 이 부분 또한 상담받고 싶습니다. 혹시 제보자 몇 명을 제외하면 유의한 결과가 나올 수 있는지요...

= 데이터를 충분히 봐야 알 수 있을 것 같습니다. 남여로 나누어 분석하는 것은 comment가 올 것 같습니다.

그리고 평가자가 남자 일 때와 여자 일 때의 차이점을 알아보기 위해 남자 평가자와 여자 평가자의 반응 점수를 correlation하였고 독립t-test를 실시하였는데 논문에 적용할 때 이 통계 결과 해석에 대해서도 상담 받고 싶습니다.

= 평가자간에 차별이 있는지 확인하는 작업도 필요합니다.

그리고 6개의 음성 변수들 간의 intercorrelation을 구하였는데 이것의 결과를 해석하는 것에 관해서 상담을 받고 싶습니다.

=가능합니다

그리고 추가로 논문이나 논문 발표 때 있으면 유용한 산포도나 도표 등을 구현할 수 있다면 이 부분 또한 상담 받고 싶습니다.

= 가능합니다

감사합니다!