Цифровой этикет: нормативные представления о различных форматах межличностной коммуникации в мессенджерах
Коммуникация в сети через мобильные устройства. Потребности, удовлетворяемые межличностной коммуникацией в мессенджерах. Сравнение средних оценок форматов в разных сценариях. Выбор кластерной модели для оценок пользователя. Суть четырехкластерной модели.
| Рубрика | Маркетинг, реклама и торговля |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 17.07.2020 |
| Размер файла | 2,2 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Исследования нормативных представлений о форматах коммуникации, как и исследования о формирующемся цифровом этикете, еще не проводились ни в России, ни за рубежом. Описав классификацию пользователей на основе их оценок, мы сделали вклад в академическую разработку темы.
Результаты данного исследования применимы на практике: во-первых, они могут быть использованы в коммерческих чат-ботах, ведущих коммуникацию с клиентами: корректно запрограммированный бот сможет вести более успешную коммуникацию с пользователями разных категорий. Во-вторых, они также могут быть использованы при мобильной коммуникации с клиентами онлайн: неправильно подобранный формат или параметр может стоить компании клиента. В-третьих, результаты также могут стать основой внутренних коммуникационных гайдлайнов для сотрудников крупных компаний: корректно выстроенная коммуникация позволит улучшить условия и качество работы, а также будет способствовать развитию горизонтальных связей между сотрудниками. Более того, гайдлайны могут быть не только внутренними, но и внешними: гайдлайны о том, как стоит вести коммуникацию от имени компании, могут положительно сказаться на эффективности коммуникации с клиентами.
Ограничениями данного исследования стали выборка (доступная целевая), формат построения опроса (анализ только 9 сценариев) и изменчивость поведения пользователей.
В качестве направлений дальнейшей разработки темы мы выделили проведение исследования на репрезентативной для всей РФ выборке; проведение качественного исследования для подтверждения результатов данного исследования, а также для исследования мотивов использования тех или иных форматов; расширение количества ситуаций, контекстов, форматов и параметров для наиболее точного описания нормативных представлений пользователей о форматах межличностной коммуникации в мессенджерах.
Список литературы и источников
1. Ильяхов М., Сарычева Л. Новые правила деловой переписки. М.: Альпина Паблишер, 2018. 256 с.
2. Карепина А. Переписка 2.0. Как решать вопросы в чатах, соцсетях и письмах. М.: Сила Ума-Паблишер, 2019. 320 с.
3. Лукинова О. Цифровой этикет. Как не бесить друг друга в интернете. М: БОМБОРА, 2020. 240 с.
4. Agosto D.E., Abbas J., Naughton R. Relationships and social rules: Teens' social networks and other ICT selection practices // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2012. Vol. 63(6). P. 1108-1124.
5. Ang C.-S. Internet habit strength and online communication: Exploring gender differences // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 66. P. 1-6.
6. Bakhtin, M. M. The dialogic imagination: Four essays by M. M. Bakhtin. Austin: University of Texas Press, 1981. 434 p.
7. Bardi C.A., Brady M.F. Why shy people use instant messaging: loneliness and other motives // Computers in Human Behavior. 2010. Vol. 26(6) P. 1722-1726.
8. Bonetti L., Campbell M.A., Gilmore L. The relationship of loneliness and social anxiety with children's and adolescents' online communication // CyberPsychology and Behavior. 2010. Vol.13(3). P. 279-285.
9. Brandtzaeg P.B. Social Networking Sites: Their Users and Social Implications -- A Longitudinal Study // Journal of Computer-Mediated Communication. 2012. Vol. 17(4). P. 467-488.
10. Briton N.J., Hall J.A. Beliefs about female and male nonverbal communication // Sex Roles: A Journal of Research. 1995. Vol. 32. P. 79-90.
11. Buber M. I and Thou. New York: Scribner, 1958.
12. Choi M., Toma C.L. Social sharing through interpersonal media: Patterns and effects on emotional well-being // Computers in Human Behavior. 2014. Vol. 36. P. 530-541.
13. Christofides E., Islam T., Desmarais S. Gender stereotyping over instant messenger: The effects of gender and context // Computers in Human Behavior. 2009. Vol. 25. P. 897-901.
14. Craig R.T. Communication theory as a field // Communication theory. 1999. Vol.9, №.2. P. 119-161.
15. Daft R.L., Lengel R.H. Organizational information requirements, media richness and structural design // Management Science. 1986. № 32(5). P. 554-571.
16. Davis K. Young people's digital lives: The impact of interpersonal relationships and digital media use on adolescents' sense of identity // Computers in Human Behavior. 2013. Vol.29. P. 2281-2293.
17. Dolev-Cohen M., Barak A. Adolescents' use of Instant Messaging as a means of emotional relief // Computers in Human Behavior. 2013. Vol. 29(1) P. 58-63.
18. Eakins B.W., Eakins R.G. Sex differences in human communication. 1978. Boston: Houghton Mifflin.
19. Foss K.A. Encyclopedia of communication theory (Vols. 1-2) / Stephen W. Littlejohn, Karen A. Foss, editors. Thousand Oaks: SAGE Publications, Inc., 2009. 1105 p.
20. Gao W., Liu Z., Guo Q., Li X. The dark side of ubiquitous connectivity in smartphone-based SNS // Computers in Human Behavior. 2018. Vol. 84. P. 185-193.
21. Goffman E. Interaction ritual: Essays on face-to-face behavior. 1967. New York: Pantheon Books.
22. Grellhesl M., Punyanunt-Carter N.M. Using the uses and gratifications theory to understand gratifications sought through text messaging practices of male and female undergraduate students // Computers in Human Behavior. 2012. Vol. 28(6). P. 2175-2181.
23. Hall D.E., Feister M.K., Tikkanen S. A mixed-method analysis of the role of online communication attitudes in the relationship between self-monitoring and emerging adult text intensity // Computers in Human Behavior. 2018. Vol. 89. P. 269-278.
24. Helles R. Mobile communication and intermediality // Mobile Media & Communication. 2013. Vol.1. P. 14-19.
25. Holtzman S., DeClerck D., Turcotte K, Lisi D., Woodworth M. Emotional support during times of stress: Can text messaging compete with in-person interactions? // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 71. P. 130-139.
26. Hwang Y. Is communication competence still good for interpersonal media? Mobile phone and instant messenger // Computers in Human Behavior. 2011. Vol. 27. P. 924-934.
27. Jackson L.A., Ervin K.S., Gardner P.D., Schmitt N. Gender and the internet: women communicating and men searching // Sex Roles: A Journal of Research. 2001. Vol.44 (5-6). P. 363-378.
28. Jin B., Park N. In-person contact begets calling and texting: interpersonal motives for cell phone use, face-to-face interactions, and loneliness // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2010. Vol.13(6). P. 611-618.
29. Kardos P., Unoka Z., Plйh C., Soltйsz C. Your mobile phone indeed means your social network: Priming mobile phone activates relationship related concepts // Computers in Human Behavior. 2018. Vol. 88. P. 84-88.
30. Kim M.S. Culture-based conversational constraints theory: Individual- and culture-level analyses // Theorizing about intercultural communication. 2004. Thousand Oaks: SAGE Publications, Inc. P. 93-117.
31. Kim M.S., Lee D.J. The role of digital fatigue and flow in SNS usage // The E-Business Studies. 2012. Vol. 13(1). P. 67-87.
32. Kimbrough A.M., Guadagno R.E., Muscanell N.L., Dil J. Gender differences in mediated communication: Women connect more than do men // Computers in Human Behavior. 2013. Vol. 29(3). P. 896-900.
33. Kneidinger-Mьller B. When the smartphone goes offline: A factorial survey of smartphone users' experiences of mobile unavailability // Computers in Human Behavior. 2019. Vol. 98. P. 1-10.
34. Konok V., Gigler D., Bereczky M.B., Miklosi A. Humans' attachment to their mobile phones and its relationship with interpersonal attachment style // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 61. P. 537-547.
35. LaFrance M., Henley N.M. On oppressing hypotheses: Or differences in nonverbal sensitivity // Power/gender: Social relationships in theory and practice. 1994. P. 287-311.
36. Ledbetter A. M. Measuring online communication attitude: Instrument development and validation // Communication Monographs. 2009. Vol. 76. P. 463-486.
37. Lee A.R., Park Y.W., Park Y. The impact of functional and emotional factors on user satisfaction and commitment toward mobile messenger service: Investigating the mediating effects of intimacy and fatigue // Journal of Society for E-Business Studies. 2016. Vol. 21(1). P. 33-63.
38. Lee A.R., Son S.M., Kim K.K. Information and communication technology overload and social networking service fatigue: A stress perspective // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 55. P. 51-61
39. Lee J. A study on college students' use and daily experience of mobile instant messenger // Media, Gender and Culture. 2014. Vol. 29(1). P. 37-70.
40. Lundy B.L., Drouin M. From social anxiety to interpersonal connectedness: Relationship building within face-to-face, phone and instant messaging mediums // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 54 P. 271-277.
41. Maier C., Laumer S., Weinert C., Eckhardt A. Giving too much social support: Social overload on social networking sites // European Journal of Information Systems. 2015. Vol. 24(5). P. 447-464.
42. Maier C., Laumer S., Weinert C., Weitzel T. The effects of technostress and switching stress on discontinued use of social networking services: A study of Facebook use // Information Systems Journal. 2015. Vol. 25(3). P. 275-308.
43. Manago A.M., Taylor T., Greenfield P.M. Me and My 400 Friends: The Anatomy of College Students' Facebook Networks, Their Communication Patterns, and Well-Being // Developmental Psychology. 2012. Vol. 48, № 2. P. 369 -380.
44. Mary S., Lowry P.B., Warkentin M., Yanyun Y., Hollister J.M. Gender deception in asynchronous online communication: A path analysis // Information Processing & Management. 2017. Vol. 53(1). P. 21-41.
45. Matos P.M. Assuncao R. Adolescents' profiles of problematic Facebook use and associations with developmental variables // Computers in Human Behavior. 2017. Vol. 75. P. 396-403.
46. McCulloch G. Because Internet: Understanding the New Rules of Language. New York: Riverhead Books. 2019. 336 p.
47. McKenna K.Y.A., Green A.S., Gleason M.E.J. Relationship formation on the Internet: What's the big attraction? // Journal of Social Issues. 2002. Vol.58(1). P. 9-31.
48. McQuail D. McQuail's Mass Communication Theory. Thousand Oaks: SAGE Publications Inc., 2005. 616 p.
49. Nabi R.L., Krcmar M. Conceptualizing media enjoyment as attitude: Implications for mass media effects research // Communication Theory. 2004. Vol.14. P. 288-310.
50. Namkee P., Seungyoon L., Chung E.J. Uses of cellphone texting: An integration of motivations, usage patterns, and psychological outcomes // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 62. P. 712-719.
51. Newman M.L., Groom C.J., Handelman L.D., Pennebaker J.W.. Gender differences in language use: an analysis of 14,000 text samples // Discourse Processes. 2008. Vol. 45. P. 211-236.
52. Park Y.W. Lee A.R. The moderating role of communication contexts: How do media synchronicity and behavioral characteristics of mobile messenger applications affect social intimacy and fatigue? // Computers in Human Behavior. 2019. Vol. 97. P. 179-192.
53. Pettigrew J. Text messaging and connectedness within close interpersonal relationships // Marriage & Family Review. 2009. Vol. 45. P. 697-716.
54. Ragu-Nathan T.S., Tarafdar M., Ragu-Nathan B.S., Tu Q. The consequences of technostress for end users in organizations: Conceptual development and empirical validation // Information Systems Research. 2008. Vol. 19(4). P. 417-433.
55. Reid D.J., Reid F.J.M. Text or talk? Social anxiety, loneliness, and divergent preferences for cell phone use // CyberPsychology & Behavior. 2007. Vol. 10(3). P. 424-435.
56. Ridgeway C. Gender, interaction, and equality. 1992. New York: Springer-Verlag New York Inc.
57. Sacks H., Schegloff E.A., Jefferson, G. A simplest systematics for the organization of turn taking for conversation // Language. 1974. Vol. 50. P. 696-735.
58. Sitkin S.B., Sutcliffe K.M., Barrios-Choplin J.R. A dual-capacity model of communication media choice in organizations // Human Communication Research. 1992. Vol.18. P. 563-598.
59. Tannen D. Gender differences in topical coherence: Creating involvement in best friends' talk // Discourse Processes. 1990. Vol. 13(1). P. 73-90.
60. Taylor S.H., Ledbetter A.M., Mazer J.P. Initial specification and empirical test of media enjoyment theory // Communication Research. 2017.
61. Thelwall M., Wilkinson D., Uppal S. Data mining emotion in social network communication: gender differences in MySpace // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2010. Vol. 61(1). P. 190-199.
62. Tokunaga R.S. Relational transgressions on social networking sites: Individual, interpersonal, and contextual explanations for dyadic strain and communication rules change // Computers in Human Behavior. 2014. Vol. 39. P. 287-295.
63. Valkenburg P.M., Peter J. Social consequences of the internet for adolescents: a decade of research // Current Directions in Psychological Science. 2009. Vol. 18. P. 1-5.
64. Vermeulen A., Vandebosch H., Heirman W. #Smiling, #venting, or both? Adolescents' social sharing of emotions on social media // Computers in Human Behavior. 2018. Vol. 84. P. 211-219.
65. Zhang S., Zhao L., Lu Y., Yang J. Do you get tired of socializing? An empirical explanation of discontinuous usage behaviour in social network services // Information & Management/ 2016. Vol. 53 (7). P. 904-914.
Приложение
Текст опроса
Пользуетесь ли вы мессенджерами?
Отметьте, пожалуйста, все мессенджеры, которыми вы часто пользуетесь
В следующих разделах вам нужно будет оценить 9 ситуаций по шкале от 1 до 5. Расскажите, что вы считаете допустимым, а что -- точно нет.
Ситуация 1.
У вас в чате сообщение от собеседника вашего возраста.
Ему срочно что-то от вас нужно. Как вы поступите?
Отправлю ответ текстовым сообщением
Отправлю ответ аудиосообщением
Отправлю ответ видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и сообщу ответ
Сделаю видео-звонок и сообщу ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать ответ, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего ответа опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего ответа использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым отвечать в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: у вас в чате сообщение от собеседника вашего возраста. Ему срочно что-то от вас нужно. Как вы оцените его возможные действия? Собеседник записал вам просьбу в текстовом сообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам просьбу в аудиосообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам просьбу в видеосообщении. Оцените его действия.
Собеседник не стал ждать и позвонил вам по аудиосвязи. Оцените его действия.
Собеседник не стал ждать и позвонил вам по видеосвязи. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Собеседник отправил вам несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Вам нужно срочно узнать что-то у собеседника вашего возраста.
Как вы поступите?
Отправлю вопрос текстовым сообщением
Отправлю вопрос аудиосообщением
Отправлю вопрос видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и задам вопрос
Сделаю видео-звонок и задам вопрос
Считаю допустимым в этой ситуации написать вопрос, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего сообщения опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего сообщения использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым задавать вопрос в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: вам нужно срочно узнать что-то у собеседника вашего возраста. Вы написали ему в чат. Как вы оцените его возможные действия?
Собеседник записал вам ответ в текстовом сообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в аудиосообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в видеосообщении. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по аудиосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по видеосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 3.
Вы нашли самый смешной мем в интернете и хотите поделиться им с собеседником вашего возраста. Как вы поступите?
Отправлю мем с текстовым пояснением
Отправлю мем и скажу все, что хочу сказать, аудиосообщением
Отправлю мем и скажу все, что хочу сказать, видеосообщением
Отправлю мем и позвоню по аудиосвязи, чтобы получить ответ
Отправлю мем и позвоню по видеосвязи, чтобы получить ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать сообщение, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего сообщения опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего сообщения использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым в этой ситуации написать пояснение в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: вы нашли самый смешной мем в интернете и поделись им с собеседником вашего возраста. Как вы оцените возможные действия собеседника?
Собеседник записал вам ответ в текстовом сообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в аудиосообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в видеосообщении. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по аудиосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по видеосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 4.
У вас в чате сообщение от близкого друга. На него нужно ответить. Как вы поступите?
Отправлю ответ текстовым сообщением
Отправлю ответ аудиосообщением
Отправлю ответ видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и сообщу ответ
Сделаю видео-звонок и сообщу ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать ответ, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего ответа опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего ответа использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым отвечать в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: у вас в чате сообщение от близкого друга. Как вы оцените его возможные действия?
Близкий друг написал вам текстовое сообщение. Оцените его действия.
Близкий друг записал вам аудиосообщение. Оцените его действия.
Близкий друг записал вам видеосообщение. Оцените его действия.
Близкий друг позвонил вам по аудиосвязи. Оцените его действия.
Близкий друг позвонил вам по видеосвязи. Оцените его действия.
Близкий друг отправил вам сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Близкий друг отправил вам сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Близкий друг отправил вам сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Близкий друг отправил вам несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 5.
У вас в чате сообщение от коллеги по работе. Как вы поступите?
Отправлю ответ текстовым сообщением
Отправлю ответ аудиосообщением
Отправлю ответ видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и сообщу ответ
Сделаю видео-звонок и сообщу ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать ответ, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего ответа опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего ответа использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым отвечать в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: у вас в чате сообщение от коллеги по работе. Как вы оцените его возможные действия?
Коллега написал вам текстовое сообщение. Оцените его действия.
Коллега записал вам аудиосообщение. Оцените его действия.
Коллега записал вам видеосообщение. Оцените его действия.
Коллега позвонил вам по аудиосвязи. Оцените его действия.
Коллега позвонил вам по видеосвязи. Оцените его действия.
Коллега отправил вам сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Коллега отправил вам сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Коллега отправил вам сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Коллега отправил вам несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 6.
У вас в чате сообщение от человека, которого вы знаете. Например, это ваш старый знакомый. Как вы поступите?
Отправлю ответ текстовым сообщением
Отправлю ответ аудиосообщением
Отправлю ответ видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и сообщу ответ
Сделаю видео-звонок и сообщу ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать ответ, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего ответа опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего ответа использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым отвечать в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: у вас в чате сообщение от человека, которого вы знаете. Например, это ваш старый знакомый. Как вы оцените его возможные действия? Знакомый собеседник написал вам в текстовое сообщение. Оцените его действия.
Знакомый собеседник записал вам аудиосообщение. Оцените его действия.
Знакомый собеседник записал вам видеосообщение. Оцените его действия.
Знакомый собеседник не стал ждать и позвонил вам по аудиосвязи. Оцените его действия.
Знакомый собеседник не стал ждать и позвонил вам по видеосвязи. Оцените его действия.
Знакомый собеседник отправил вам сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Знакомый собеседник отправил вам сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Знакомый собеседник отправил вам сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Знакомый собеседник отправил вам несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 7.
У вас в чате сообщение от человека, которого вы не знаете. Вам необходимо ответить. Как вы поступите?
Отправлю ответ текстовым сообщением
Отправлю ответ аудиосообщением
Отправлю ответ видеосообщением
Сделаю аудио-звонок и сообщу ответ
Сделаю видео-звонок и сообщу ответ
Считаю допустимым в этой ситуации написать ответ, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего ответа опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего ответа использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым отвечать в нескольких сообщениях, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: у вас в чате сообщение от человека, которого вы не знаете. Как вы оцените его возможные действия?
Незнакомый собеседник написал вам в текстовое сообщение. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник записал вам аудиосообщение. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник записал вам видеосообщение. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник не стал ждать и позвонил вам по аудиосвязи. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник не стал ждать и позвонил вам по видеосвязи. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник отправил вам сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник отправил вам сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Незнакомый собеседник отправил вам сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Незнакомый собеседник отправил вам несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 8.
Вы должны написать сообщение собеседнику вашего возраста. От того, как вы его напишете, зависит все ваше дальнейшее общение. Как вы поступите?
Отправлю текстовое сообщение
Отправлю аудиосообщение
Отправлю видеосообщение
Я позвоню по аудиосвязи
Я позвоню по видеосвязи
Считаю допустимым в этой ситуации написать сообщение, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего сообщения опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего сообщения использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым написать несколько сообщений, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: вы написали сообщение собеседнику вашего возраста. От того, как вы его написали, зависит все ваше дальнейшее общение. Как вы оцените возможные действия собеседника?
Собеседник записал вам ответ в текстовом сообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в аудиосообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в видеосообщении. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по аудиосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по видеосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Ситуация 9.
Вы должны написать сообщение собеседнику вашего возраста. Вы знаете, что это сообщение никак не повлияет на ваше дальнейшее общение. Как вы поступите?
Отправлю текстовое сообщение
Отправлю аудиосообщение
Отправлю видеосообщение
Я позвоню по аудиосвязи
Я позвоню по видеосвязи
Считаю допустимым в этой ситуации написать сообщение, используя КАПС
Считаю допустимыми в тексте моего сообщения опечатки или ошибки
Считаю допустимым в тексте моего сообщения использовать эмоджи (смайлики)
Считаю допустимым написать несколько сообщений, отправляя по одному слову в каждом
Теперь оцените своего собеседника
Напомним ситуацию: вы написали сообщение собеседнику вашего возраста. Вы знаете, что это сообщение никак не повлияет на ваше дальнейшее общение. Как вы оцените возможные действия собеседника?
Собеседник записал вам ответ в текстовом сообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в аудиосообщении. Оцените его действия.
Собеседник записал вам ответ в видеосообщении. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по аудиосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник позвонил вам по видеосвязи, чтобы дать ответ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное КАПСОМ. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, написанное с ошибками и опечатками. Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ сообщение, используя эмоджи (смайлики). Оцените его действия.
Собеседник отправил вам в ответ несколько сообщений, используя по одному слову в каждом. Оцените его действия.
Укажите ваш пол
Укажите ваш возраст
В каком городе вы живете?
Если можете, напишите название целиком. Например: Москва, Санкт-Петербург
Таблицы SPSS.
Таблица 40. Пол
|
Frequency |
Percent |
Valid Percent |
Cumulative Percent |
|||
|
Valid |
Женщина |
436 |
89,5 |
89,5 |
89,5 |
|
|
Мужчина |
44 |
9,0 |
9,0 |
98,6 |
||
|
Небинарный человек |
7 |
1,4 |
1,4 |
100,0 |
||
|
Total |
487 |
100,0 |
100,0 |
Таблица 41.
|
Возраст |
||||||
|
Frequency |
Percent |
Valid Percent |
Cumulative Percent |
|||
|
Valid |
11,0 |
1 |
,2 |
,2 |
,2 |
|
|
12,0 |
2 |
,4 |
,4 |
,6 |
||
|
13,0 |
5 |
1,0 |
1,0 |
1,6 |
||
|
14,0 |
21 |
4,3 |
4,3 |
6,0 |
||
|
15,0 |
39 |
8,0 |
8,0 |
14,0 |
||
|
16,0 |
55 |
11,3 |
11,3 |
25,3 |
||
|
17,0 |
55 |
11,3 |
11,3 |
36,6 |
||
|
18,0 |
68 |
14,0 |
14,0 |
50,5 |
||
|
19,0 |
42 |
8,6 |
8,6 |
59,1 |
||
|
20,0 |
32 |
6,6 |
6,6 |
65,7 |
||
|
21,0 |
36 |
7,4 |
7,4 |
73,1 |
||
|
22,0 |
22 |
4,5 |
4,5 |
77,6 |
||
|
23,0 |
12 |
2,5 |
2,5 |
80,1 |
||
|
24,0 |
12 |
2,5 |
2,5 |
82,5 |
||
|
25,0 |
15 |
3,1 |
3,1 |
85,6 |
||
|
26,0 |
15 |
3,1 |
3,1 |
88,7 |
||
|
27,0 |
9 |
1,8 |
1,8 |
90,6 |
||
|
28,0 |
13 |
2,7 |
2,7 |
93,2 |
||
|
29,0 |
10 |
2,1 |
2,1 |
95,3 |
||
|
30,0 |
3 |
,6 |
,6 |
95,9 |
||
|
31,0 |
5 |
1,0 |
1,0 |
96,9 |
||
|
32,0 |
3 |
,6 |
,6 |
97,5 |
||
|
33,0 |
2 |
,4 |
,4 |
97,9 |
||
|
34,0 |
1 |
,2 |
,2 |
98,2 |
||
|
35,0 |
2 |
,4 |
,4 |
98,6 |
||
|
36,0 |
1 |
,2 |
,2 |
98,8 |
||
|
39,0 |
1 |
,2 |
,2 |
99,0 |
||
|
42,0 |
1 |
,2 |
,2 |
99,2 |
||
|
44,0 |
1 |
,2 |
,2 |
99,4 |
||
|
46,0 |
1 |
,2 |
,2 |
99,6 |
||
|
47,0 |
1 |
,2 |
,2 |
99,8 |
||
|
50,0 |
1 |
,2 |
,2 |
100,0 |
||
|
Total |
487 |
100,0 |
100,0 |
Таблица 42.
|
ANOVA для двухкластерной модели |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
,261 |
1 |
,404 |
485 |
,645 |
,422 |
|
|
s1_audio |
47,275 |
1 |
1,254 |
485 |
37,713 |
,000 |
|
|
s1_video |
8,340 |
1 |
,325 |
485 |
25,646 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
,282 |
1 |
1,044 |
485 |
,270 |
,604 |
|
|
s1_vidcall |
,538 |
1 |
,245 |
485 |
2,198 |
,139 |
|
|
s1_CAPS |
150,078 |
1 |
1,302 |
485 |
115,260 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
203,602 |
1 |
1,491 |
485 |
136,551 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
110,430 |
1 |
1,537 |
485 |
71,827 |
,000 |
|
|
s1_divide |
235,682 |
1 |
1,306 |
485 |
180,399 |
,000 |
|
|
s2_text |
,004 |
1 |
,115 |
485 |
,038 |
,846 |
|
|
s2_audio |
76,943 |
1 |
1,632 |
485 |
47,160 |
,000 |
|
|
s2_video |
8,409 |
1 |
,404 |
485 |
20,812 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
9,127 |
1 |
1,644 |
485 |
5,552 |
,019 |
|
|
s2_vidcall |
2,579 |
1 |
,278 |
485 |
9,274 |
,002 |
|
|
s2_CAPS |
241,968 |
1 |
1,417 |
485 |
170,802 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
214,680 |
1 |
1,320 |
485 |
162,664 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
121,986 |
1 |
1,394 |
485 |
87,495 |
,000 |
|
|
s2_divide |
235,568 |
1 |
1,226 |
485 |
192,183 |
,000 |
|
|
s3_text |
1,902 |
1 |
1,273 |
485 |
1,494 |
,222 |
|
|
s3_audio |
84,038 |
1 |
1,780 |
485 |
47,214 |
,000 |
|
|
s3_video |
12,975 |
1 |
,600 |
485 |
21,635 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
3,672 |
1 |
,263 |
485 |
13,946 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
1,437 |
1 |
,101 |
485 |
14,234 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
112,964 |
1 |
1,573 |
485 |
71,814 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
171,063 |
1 |
1,636 |
485 |
104,537 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
29,020 |
1 |
1,052 |
485 |
27,598 |
,000 |
|
|
s3_divide |
260,008 |
1 |
1,713 |
485 |
151,760 |
,000 |
|
|
s4_text |
,276 |
1 |
,110 |
485 |
2,511 |
,114 |
|
|
s4_audio |
76,197 |
1 |
1,764 |
485 |
43,199 |
,000 |
|
|
s4_video |
71,701 |
1 |
1,585 |
485 |
45,243 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
29,530 |
1 |
1,692 |
485 |
17,457 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
18,280 |
1 |
,915 |
485 |
19,982 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
237,584 |
1 |
1,517 |
485 |
156,621 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
297,929 |
1 |
1,326 |
485 |
224,677 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
88,767 |
1 |
1,094 |
485 |
81,103 |
,000 |
|
|
s4_divide |
381,280 |
1 |
1,497 |
485 |
254,738 |
,000 |
|
|
s5_text |
,008 |
1 |
,030 |
485 |
,252 |
,616 |
|
|
s5_audio |
55,416 |
1 |
1,083 |
485 |
51,152 |
,000 |
|
|
s5_video |
1,795 |
1 |
,176 |
485 |
10,190 |
,002 |
|
|
s5_audcall |
4,404 |
1 |
1,568 |
485 |
2,808 |
,094 |
|
|
s5_vidcall |
1,795 |
1 |
,193 |
485 |
9,318 |
,002 |
|
|
s5_CAPS |
26,479 |
1 |
,464 |
485 |
57,079 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
28,205 |
1 |
,601 |
485 |
46,945 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
39,684 |
1 |
1,205 |
485 |
32,931 |
,000 |
|
|
s5_divide |
37,547 |
1 |
,548 |
485 |
68,550 |
,000 |
|
|
s6_text |
,006 |
1 |
,112 |
485 |
,050 |
,824 |
|
|
s6_audio |
67,876 |
1 |
1,472 |
485 |
46,119 |
,000 |
|
|
s6_video |
10,017 |
1 |
,382 |
485 |
26,219 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
5,255 |
1 |
,670 |
485 |
7,842 |
,005 |
|
|
s6_vidcall |
1,725 |
1 |
,217 |
485 |
7,941 |
,005 |
|
|
s6_CAPS |
72,164 |
1 |
1,103 |
485 |
65,435 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
97,664 |
1 |
1,171 |
485 |
83,425 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
83,331 |
1 |
1,430 |
485 |
58,275 |
,000 |
|
|
s6_divide |
129,308 |
1 |
1,021 |
485 |
126,651 |
,000 |
|
|
s7_text |
,077 |
1 |
,354 |
485 |
,218 |
,641 |
|
|
s7_audio |
11,638 |
1 |
,450 |
485 |
25,859 |
,000 |
|
|
s7_video |
,378 |
1 |
,051 |
485 |
7,341 |
,007 |
|
|
s7_audcall |
1,402 |
1 |
,231 |
485 |
6,080 |
,014 |
|
|
s7_vidcall |
,097 |
1 |
,032 |
485 |
2,991 |
,084 |
|
|
s7_CAPS |
26,209 |
1 |
,599 |
485 |
43,754 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
41,604 |
1 |
,826 |
485 |
50,356 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
59,285 |
1 |
1,448 |
485 |
40,950 |
,000 |
|
|
s7_divide |
76,668 |
1 |
,703 |
485 |
109,017 |
,000 |
|
|
s8_text |
,118 |
1 |
,058 |
485 |
2,031 |
,155 |
|
|
s8_audio |
49,234 |
1 |
1,222 |
485 |
40,282 |
,000 |
|
|
s8_video |
3,897 |
1 |
,293 |
485 |
13,291 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
2,762 |
1 |
,983 |
485 |
2,808 |
,094 |
|
|
s8_vidcall |
,458 |
1 |
,220 |
485 |
2,083 |
,150 |
|
|
s8_CAPS |
55,675 |
1 |
,706 |
485 |
78,870 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
48,454 |
1 |
,671 |
485 |
72,222 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
44,428 |
1 |
1,389 |
485 |
31,978 |
,000 |
|
|
s8_divide |
30,244 |
1 |
,564 |
485 |
53,614 |
,000 |
|
|
s9_text |
,122 |
1 |
,068 |
485 |
1,791 |
,181 |
|
|
s9_audio |
130,193 |
1 |
2,062 |
485 |
63,153 |
,000 |
|
|
s9_video |
39,405 |
1 |
,961 |
485 |
40,987 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
25,885 |
1 |
1,290 |
485 |
20,069 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
12,459 |
1 |
,570 |
485 |
21,859 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
214,571 |
1 |
1,436 |
485 |
149,388 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
202,474 |
1 |
1,339 |
485 |
151,168 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
116,589 |
1 |
1,324 |
485 |
88,087 |
,000 |
|
|
s9_divide |
244,900 |
1 |
1,374 |
485 |
178,203 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
Таблица 43.
|
ANOVA для двухкластерной модели со значимыми переменными |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_audio |
31,949 |
1 |
1,285 |
485 |
24,859 |
,000 |
|
|
s1_video |
6,337 |
1 |
,329 |
485 |
19,244 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
123,361 |
1 |
1,357 |
485 |
90,895 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
217,019 |
1 |
1,463 |
485 |
148,300 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
107,004 |
1 |
1,545 |
485 |
69,280 |
,000 |
|
|
s1_divide |
269,390 |
1 |
1,237 |
485 |
217,786 |
,000 |
|
|
s2_audio |
55,170 |
1 |
1,676 |
485 |
32,910 |
,000 |
|
|
s2_video |
5,625 |
1 |
,410 |
485 |
13,726 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
7,090 |
1 |
1,648 |
485 |
4,302 |
,039 |
|
|
s2_vidcall |
2,650 |
1 |
,278 |
485 |
9,535 |
,002 |
|
|
s2_CAPS |
218,585 |
1 |
1,465 |
485 |
149,218 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
232,361 |
1 |
1,283 |
485 |
181,062 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
127,311 |
1 |
1,383 |
485 |
92,039 |
,000 |
|
|
s2_divide |
239,588 |
1 |
1,217 |
485 |
196,794 |
,000 |
|
|
s3_audio |
48,815 |
1 |
1,853 |
485 |
26,350 |
,000 |
|
|
s3_video |
8,655 |
1 |
,609 |
485 |
14,221 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
2,680 |
1 |
,265 |
485 |
10,101 |
,002 |
|
|
s3_vidcall |
1,144 |
1 |
,102 |
485 |
11,263 |
,001 |
|
|
s3_CAPS |
123,845 |
1 |
1,551 |
485 |
79,870 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
192,089 |
1 |
1,593 |
485 |
120,581 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
36,808 |
1 |
1,035 |
485 |
35,547 |
,000 |
|
|
s3_divide |
295,124 |
1 |
1,641 |
485 |
179,857 |
,000 |
|
|
s4_audio |
54,720 |
1 |
1,808 |
485 |
30,263 |
,000 |
|
|
s4_video |
66,410 |
1 |
1,596 |
485 |
41,618 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
24,890 |
1 |
1,701 |
485 |
14,632 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
14,812 |
1 |
,922 |
485 |
16,066 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
260,484 |
1 |
1,470 |
485 |
177,234 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
367,576 |
1 |
1,182 |
485 |
310,864 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
104,714 |
1 |
1,062 |
485 |
98,636 |
,000 |
|
|
s4_divide |
430,098 |
1 |
1,396 |
485 |
308,072 |
,000 |
|
|
s5_audio |
47,392 |
1 |
1,100 |
485 |
43,087 |
,000 |
|
|
s5_video |
1,207 |
1 |
,177 |
485 |
6,803 |
,009 |
|
|
s5_vidcall |
1,878 |
1 |
,192 |
485 |
9,756 |
,002 |
|
|
s5_CAPS |
26,417 |
1 |
,464 |
485 |
56,930 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
30,380 |
1 |
,596 |
485 |
50,944 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
52,295 |
1 |
1,179 |
485 |
44,352 |
,000 |
|
|
s5_divide |
34,876 |
1 |
,553 |
485 |
63,041 |
,000 |
|
|
s6_audio |
48,459 |
1 |
1,512 |
485 |
32,054 |
,000 |
|
|
s6_video |
7,483 |
1 |
,387 |
485 |
19,322 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
6,071 |
1 |
,668 |
485 |
9,083 |
,003 |
|
|
s6_vidcall |
1,747 |
1 |
,217 |
485 |
8,044 |
,005 |
|
|
s6_CAPS |
65,473 |
1 |
1,117 |
485 |
58,635 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
104,828 |
1 |
1,156 |
485 |
90,688 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
89,584 |
1 |
1,417 |
485 |
63,218 |
,000 |
|
|
s6_divide |
136,184 |
1 |
1,007 |
485 |
135,263 |
,000 |
|
|
s7_audio |
8,227 |
1 |
,457 |
485 |
17,997 |
,000 |
|
|
s7_video |
,283 |
1 |
,052 |
485 |
5,481 |
,020 |
|
|
s7_audcall |
,933 |
1 |
,232 |
485 |
4,027 |
,045 |
|
|
s7_CAPS |
23,225 |
1 |
,605 |
485 |
38,379 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
43,038 |
1 |
,823 |
485 |
52,280 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
55,187 |
1 |
1,456 |
485 |
37,897 |
,000 |
|
|
s7_divide |
66,908 |
1 |
,723 |
485 |
92,494 |
,000 |
|
|
s8_audio |
35,048 |
1 |
1,251 |
485 |
28,005 |
,000 |
|
|
s8_video |
3,082 |
1 |
,295 |
485 |
10,450 |
,001 |
|
|
s8_CAPS |
49,911 |
1 |
,718 |
485 |
69,533 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
50,021 |
1 |
,668 |
485 |
74,919 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
56,329 |
1 |
1,365 |
485 |
41,274 |
,000 |
|
|
s8_divide |
33,617 |
1 |
,557 |
485 |
60,337 |
,000 |
|
|
s9_audio |
85,097 |
1 |
2,155 |
485 |
39,496 |
,000 |
|
|
s9_video |
27,913 |
1 |
,985 |
485 |
28,335 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
16,662 |
1 |
1,309 |
485 |
12,731 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
9,501 |
1 |
,576 |
485 |
16,494 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
174,801 |
1 |
1,518 |
485 |
115,127 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
197,486 |
1 |
1,350 |
485 |
146,321 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
122,128 |
1 |
1,312 |
485 |
93,075 |
,000 |
|
|
s9_divide |
257,274 |
1 |
1,349 |
485 |
190,749 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
Таблица 44.
|
ANOVA для трехкластерной модели |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
,823 |
2 |
,402 |
484 |
2,047 |
,130 |
|
|
s1_audio |
37,949 |
2 |
1,197 |
484 |
31,703 |
,000 |
|
|
s1_video |
10,704 |
2 |
,299 |
484 |
35,815 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
17,525 |
2 |
,975 |
484 |
17,983 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
5,027 |
2 |
,226 |
484 |
22,259 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
54,164 |
2 |
1,391 |
484 |
38,938 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
117,040 |
2 |
1,431 |
484 |
81,781 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
73,271 |
2 |
1,466 |
484 |
49,980 |
,000 |
|
|
s1_divide |
110,919 |
2 |
1,338 |
484 |
82,915 |
,000 |
|
|
s2_text |
,572 |
2 |
,113 |
484 |
5,047 |
,007 |
|
|
s2_audio |
50,376 |
2 |
1,586 |
484 |
31,769 |
,000 |
|
|
s2_video |
14,864 |
2 |
,361 |
484 |
41,196 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
35,581 |
2 |
1,519 |
484 |
23,422 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
8,168 |
2 |
,250 |
484 |
32,643 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
93,848 |
2 |
1,532 |
484 |
61,270 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
142,029 |
2 |
1,179 |
484 |
120,449 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
83,173 |
2 |
1,305 |
484 |
63,713 |
,000 |
|
|
s2_divide |
102,189 |
2 |
1,293 |
484 |
79,049 |
,000 |
|
|
s3_text |
6,217 |
2 |
1,254 |
484 |
4,957 |
,007 |
|
|
s3_audio |
57,902 |
2 |
1,718 |
484 |
33,703 |
,000 |
|
|
s3_video |
27,582 |
2 |
,514 |
484 |
53,685 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
6,141 |
2 |
,246 |
484 |
24,960 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,771 |
2 |
,093 |
484 |
29,910 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
59,077 |
2 |
1,566 |
484 |
37,736 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
120,725 |
2 |
1,494 |
484 |
80,788 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
23,697 |
2 |
1,016 |
484 |
23,330 |
,000 |
|
|
s3_divide |
140,563 |
2 |
1,673 |
484 |
84,009 |
,000 |
|
|
s4_text |
,234 |
2 |
,110 |
484 |
2,132 |
,120 |
|
|
s4_audio |
50,270 |
2 |
1,717 |
484 |
29,275 |
,000 |
|
|
s4_video |
108,150 |
2 |
1,289 |
484 |
83,882 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
96,021 |
2 |
1,359 |
484 |
70,641 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
46,196 |
2 |
,764 |
484 |
60,500 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
140,852 |
2 |
1,429 |
484 |
98,573 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
200,697 |
2 |
1,115 |
484 |
179,996 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
62,537 |
2 |
1,022 |
484 |
61,207 |
,000 |
|
|
s4_divide |
209,970 |
2 |
1,420 |
484 |
147,870 |
,000 |
|
|
s5_text |
,018 |
2 |
,030 |
484 |
,592 |
,553 |
|
|
s5_audio |
40,891 |
2 |
1,031 |
484 |
39,657 |
,000 |
|
|
s5_video |
3,054 |
2 |
,168 |
484 |
18,219 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
41,384 |
2 |
1,410 |
484 |
29,359 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
3,224 |
2 |
,183 |
484 |
17,574 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
9,984 |
2 |
,478 |
484 |
20,874 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
15,180 |
2 |
,598 |
484 |
25,401 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
29,187 |
2 |
1,169 |
484 |
24,969 |
,000 |
|
|
s5_divide |
15,625 |
2 |
,562 |
484 |
27,810 |
,000 |
|
|
s6_text |
,040 |
2 |
,112 |
484 |
,352 |
,703 |
|
|
s6_audio |
54,877 |
2 |
1,388 |
484 |
39,529 |
,000 |
|
|
s6_video |
12,123 |
2 |
,353 |
484 |
34,301 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
23,755 |
2 |
,584 |
484 |
40,667 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
5,541 |
2 |
,198 |
484 |
27,935 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
34,726 |
2 |
1,111 |
484 |
31,265 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
60,697 |
2 |
1,124 |
484 |
53,997 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
45,449 |
2 |
1,417 |
484 |
32,068 |
,000 |
|
|
s6_divide |
60,591 |
2 |
1,040 |
484 |
58,267 |
,000 |
|
|
s7_text |
,132 |
2 |
,355 |
484 |
,371 |
,690 |
|
|
s7_audio |
12,656 |
2 |
,423 |
484 |
29,937 |
,000 |
|
|
s7_video |
,796 |
2 |
,049 |
484 |
16,227 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
3,878 |
2 |
,218 |
484 |
17,789 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,297 |
2 |
,031 |
484 |
9,465 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
13,140 |
2 |
,600 |
484 |
21,897 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
23,371 |
2 |
,817 |
484 |
28,596 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
32,881 |
2 |
1,437 |
484 |
22,876 |
,000 |
|
|
s7_divide |
29,453 |
2 |
,741 |
484 |
39,726 |
,000 |
|
|
s8_text |
,182 |
2 |
,058 |
484 |
3,134 |
,044 |
|
|
s8_audio |
58,772 |
2 |
1,084 |
484 |
54,235 |
,000 |
|
|
s8_video |
11,778 |
2 |
,253 |
484 |
46,517 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
25,126 |
2 |
,887 |
484 |
28,315 |
,000 |
|
|
s8_vidcall |
3,864 |
2 |
,205 |
484 |
18,820 |
,000 |
|
|
s8_CAPS |
19,967 |
2 |
,740 |
484 |
26,986 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
24,094 |
2 |
,673 |
484 |
35,810 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
28,887 |
2 |
1,365 |
484 |
21,169 |
,000 |
|
|
s8_divide |
12,984 |
2 |
,574 |
484 |
22,615 |
,000 |
|
|
s9_text |
,049 |
2 |
,068 |
484 |
,718 |
,488 |
|
|
s9_audio |
151,282 |
2 |
1,710 |
484 |
88,485 |
,000 |
|
|
s9_video |
121,804 |
2 |
,541 |
484 |
224,944 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
109,849 |
2 |
,892 |
484 |
123,151 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
39,780 |
2 |
,433 |
484 |
91,975 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
99,046 |
2 |
1,473 |
484 |
67,225 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
97,263 |
2 |
1,359 |
484 |
71,592 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
64,071 |
2 |
1,302 |
484 |
49,193 |
,000 |
|
|
s9_divide |
106,065 |
2 |
1,445 |
484 |
73,411 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
Таблица 45.
|
ANOVA для трехкластерной модели со значимыми переменными |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_audio |
37,559 |
2 |
1,199 |
484 |
31,335 |
,000 |
|
|
s1_video |
10,722 |
2 |
,299 |
484 |
35,887 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
16,535 |
2 |
,979 |
484 |
16,897 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
4,699 |
2 |
,227 |
484 |
20,682 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
55,883 |
2 |
1,384 |
484 |
40,380 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
116,479 |
2 |
1,433 |
484 |
81,257 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
73,259 |
2 |
1,466 |
484 |
49,970 |
,000 |
|
|
s1_divide |
110,595 |
2 |
1,339 |
484 |
82,590 |
,000 |
|
|
s2_text |
,564 |
2 |
,113 |
484 |
4,976 |
,007 |
|
|
s2_audio |
51,565 |
2 |
1,581 |
484 |
32,620 |
,000 |
|
|
s2_video |
14,254 |
2 |
,363 |
484 |
39,230 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
33,965 |
2 |
1,526 |
484 |
22,261 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
7,723 |
2 |
,252 |
484 |
30,638 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
96,171 |
2 |
1,522 |
484 |
63,183 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
143,637 |
2 |
1,173 |
484 |
122,504 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
82,029 |
2 |
1,310 |
484 |
62,609 |
,000 |
|
|
s2_divide |
101,010 |
2 |
1,298 |
484 |
77,845 |
,000 |
|
|
s3_text |
5,627 |
2 |
1,257 |
484 |
4,478 |
,012 |
|
|
s3_audio |
59,465 |
2 |
1,712 |
484 |
34,744 |
,000 |
|
|
s3_video |
26,755 |
2 |
,517 |
484 |
51,732 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
5,358 |
2 |
,249 |
484 |
21,497 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,514 |
2 |
,094 |
484 |
26,824 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
61,049 |
2 |
1,557 |
484 |
39,200 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
120,873 |
2 |
1,494 |
484 |
80,920 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
23,487 |
2 |
1,017 |
484 |
23,103 |
,000 |
|
|
s3_divide |
138,583 |
2 |
1,681 |
484 |
82,423 |
,000 |
|
|
s4_audio |
53,885 |
2 |
1,702 |
484 |
31,655 |
,000 |
|
|
s4_video |
111,060 |
2 |
1,277 |
484 |
86,950 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
102,447 |
2 |
1,333 |
484 |
76,871 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
46,167 |
2 |
,764 |
484 |
60,452 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
144,062 |
2 |
1,416 |
484 |
101,764 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
199,924 |
2 |
1,118 |
484 |
178,791 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
63,075 |
2 |
1,020 |
484 |
61,868 |
,000 |
|
|
s4_divide |
205,444 |
2 |
1,439 |
484 |
142,801 |
,000 |
|
|
s5_audio |
38,101 |
2 |
1,043 |
484 |
36,542 |
,000 |
|
|
s5_video |
2,506 |
2 |
,170 |
484 |
14,754 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
36,826 |
2 |
1,428 |
484 |
25,781 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
2,383 |
2 |
,187 |
484 |
12,751 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
10,369 |
2 |
,477 |
484 |
21,751 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
14,509 |
2 |
,600 |
484 |
24,167 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
28,832 |
2 |
1,170 |
484 |
24,634 |
,000 |
|
|
s5_divide |
14,610 |
2 |
,566 |
484 |
25,811 |
,000 |
|
|
s6_audio |
52,699 |
2 |
1,397 |
484 |
37,715 |
,000 |
|
|
s6_video |
11,009 |
2 |
,358 |
484 |
30,747 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
20,887 |
2 |
,596 |
484 |
35,047 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
5,171 |
2 |
,200 |
484 |
25,871 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
34,506 |
2 |
1,112 |
484 |
31,041 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
61,776 |
2 |
1,120 |
484 |
55,175 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
45,435 |
2 |
1,417 |
484 |
32,056 |
,000 |
|
|
s6_divide |
59,190 |
2 |
1,046 |
484 |
56,605 |
,000 |
|
|
s7_audio |
12,700 |
2 |
,423 |
484 |
30,054 |
,000 |
|
|
s7_video |
,796 |
2 |
,049 |
484 |
16,233 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
3,583 |
2 |
,219 |
484 |
16,345 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,297 |
2 |
,031 |
484 |
9,466 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
12,797 |
2 |
,602 |
484 |
21,275 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
22,382 |
2 |
,821 |
484 |
27,250 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
33,575 |
2 |
1,435 |
484 |
23,405 |
,000 |
|
|
s7_divide |
27,853 |
2 |
,748 |
484 |
37,235 |
,000 |
|
|
s8_text |
,179 |
2 |
,058 |
484 |
3,095 |
,046 |
|
|
s8_audio |
58,622 |
2 |
1,084 |
484 |
54,067 |
,000 |
|
|
s8_video |
11,240 |
2 |
,255 |
484 |
44,008 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
23,123 |
2 |
,896 |
484 |
25,817 |
,000 |
|
|
s8_vidcall |
3,571 |
2 |
,207 |
484 |
17,294 |
,000 |
|
|
s8_CAPS |
20,664 |
2 |
,737 |
484 |
28,037 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
24,565 |
2 |
,671 |
484 |
36,615 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
27,974 |
2 |
1,368 |
484 |
20,443 |
,000 |
|
|
s8_divide |
12,763 |
2 |
,575 |
484 |
22,196 |
,000 |
|
|
s9_audio |
154,360 |
2 |
1,697 |
484 |
90,962 |
,000 |
|
|
s9_video |
125,335 |
2 |
,527 |
484 |
237,875 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
108,750 |
2 |
,897 |
484 |
121,301 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
40,793 |
2 |
,428 |
484 |
95,237 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
105,354 |
2 |
1,447 |
484 |
72,794 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
98,775 |
2 |
1,352 |
484 |
73,040 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
65,625 |
2 |
1,296 |
484 |
50,637 |
,000 |
|
|
s9_divide |
104,987 |
2 |
1,449 |
484 |
72,441 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
|||||||
|
Таблица 46. ANOVA для четырехкластерной модели |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
1,612 |
3 |
,397 |
483 |
4,066 |
,007 |
|
|
s1_audio |
45,500 |
3 |
1,074 |
483 |
42,363 |
,000 |
|
|
s1_video |
5,540 |
3 |
,309 |
483 |
17,908 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
23,772 |
3 |
,901 |
483 |
26,371 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
6,846 |
3 |
,205 |
483 |
33,461 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
43,263 |
3 |
1,349 |
483 |
32,059 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
95,280 |
3 |
1,327 |
483 |
71,803 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
53,760 |
3 |
1,439 |
483 |
37,371 |
,000 |
|
|
s1_divide |
75,899 |
3 |
1,328 |
483 |
57,136 |
,000 |
|
|
s2_text |
,368 |
3 |
,114 |
483 |
3,241 |
,022 |
|
|
s2_audio |
58,875 |
3 |
1,432 |
483 |
41,117 |
,000 |
|
|
s2_video |
7,504 |
3 |
,377 |
483 |
19,931 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
35,814 |
3 |
1,447 |
483 |
24,749 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
10,694 |
3 |
,218 |
483 |
49,019 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
65,081 |
3 |
1,519 |
483 |
42,837 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
100,106 |
3 |
1,148 |
483 |
87,205 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
52,347 |
3 |
1,327 |
483 |
39,436 |
,000 |
|
|
s2_divide |
67,387 |
3 |
1,300 |
483 |
51,837 |
,000 |
|
|
s3_text |
1,789 |
3 |
1,271 |
483 |
1,407 |
,240 |
|
|
s3_audio |
77,949 |
3 |
1,477 |
483 |
52,770 |
,000 |
|
|
s3_video |
12,158 |
3 |
,554 |
483 |
21,966 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
6,782 |
3 |
,230 |
483 |
29,506 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,943 |
3 |
,086 |
483 |
34,207 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
45,680 |
3 |
1,530 |
483 |
29,862 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
92,037 |
3 |
1,426 |
483 |
64,557 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
16,424 |
3 |
1,014 |
483 |
16,197 |
,000 |
|
|
s3_divide |
87,746 |
3 |
1,714 |
483 |
51,203 |
,000 |
|
|
s4_text |
,200 |
3 |
,110 |
483 |
1,828 |
,141 |
|
|
s4_audio |
63,453 |
3 |
1,535 |
483 |
41,342 |
,000 |
|
|
s4_video |
65,839 |
3 |
1,331 |
483 |
49,470 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
57,777 |
3 |
1,401 |
483 |
41,245 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
36,510 |
3 |
,730 |
483 |
50,035 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
93,623 |
3 |
1,434 |
483 |
65,306 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
135,837 |
3 |
1,105 |
483 |
122,969 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
40,992 |
3 |
1,028 |
483 |
39,868 |
,000 |
|
|
s4_divide |
130,903 |
3 |
1,479 |
483 |
88,491 |
,000 |
|
|
s5_text |
,019 |
3 |
,030 |
483 |
,618 |
,603 |
|
|
s5_audio |
37,451 |
3 |
,970 |
483 |
38,610 |
,000 |
|
|
s5_video |
2,025 |
3 |
,168 |
483 |
12,049 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
43,893 |
3 |
1,311 |
483 |
33,475 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
3,262 |
3 |
,177 |
483 |
18,436 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
8,468 |
3 |
,468 |
483 |
18,092 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
15,369 |
3 |
,566 |
483 |
27,142 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
26,806 |
3 |
1,126 |
483 |
23,812 |
,000 |
|
|
s5_divide |
14,886 |
3 |
,535 |
483 |
27,811 |
,000 |
|
|
s6_text |
,127 |
3 |
,112 |
483 |
1,136 |
,334 |
|
|
s6_audio |
63,211 |
3 |
1,226 |
483 |
51,568 |
,000 |
|
|
s6_video |
7,909 |
3 |
,355 |
483 |
22,264 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
31,836 |
3 |
,486 |
483 |
65,508 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
7,592 |
3 |
,175 |
483 |
43,492 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
26,874 |
3 |
1,090 |
483 |
24,658 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
44,500 |
3 |
1,101 |
483 |
40,405 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
32,239 |
3 |
1,408 |
483 |
22,894 |
,000 |
|
|
s6_divide |
41,300 |
3 |
1,036 |
483 |
39,849 |
,000 |
|
|
s7_text |
,362 |
3 |
,354 |
483 |
1,024 |
,382 |
|
|
s7_audio |
10,202 |
3 |
,413 |
483 |
24,723 |
,000 |
|
|
s7_video |
,876 |
3 |
,047 |
483 |
18,626 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
7,756 |
3 |
,186 |
483 |
41,626 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,583 |
3 |
,029 |
483 |
20,057 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
8,977 |
3 |
,600 |
483 |
14,963 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
17,053 |
3 |
,810 |
483 |
21,057 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
24,505 |
3 |
1,424 |
483 |
17,205 |
,000 |
|
|
s7_divide |
20,368 |
3 |
,738 |
483 |
27,584 |
,000 |
|
|
s8_text |
,074 |
3 |
,058 |
483 |
1,269 |
,284 |
|
|
s8_audio |
39,901 |
3 |
1,081 |
483 |
36,897 |
,000 |
|
|
s8_video |
6,197 |
3 |
,264 |
483 |
23,472 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
29,883 |
3 |
,808 |
483 |
36,999 |
,000 |
|
|
s8_vidcall |
4,036 |
3 |
,197 |
483 |
20,522 |
,000 |
|
|
s8_CAPS |
14,685 |
3 |
,733 |
483 |
20,037 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
18,616 |
3 |
,658 |
483 |
28,277 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
19,837 |
3 |
1,364 |
483 |
14,545 |
,000 |
|
|
s8_divide |
8,606 |
3 |
,576 |
483 |
14,950 |
,000 |
|
|
s9_text |
,030 |
3 |
,069 |
483 |
,437 |
,726 |
|
|
s9_audio |
119,618 |
3 |
1,597 |
483 |
74,917 |
,000 |
|
|
s9_video |
55,208 |
3 |
,704 |
483 |
78,412 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
83,933 |
3 |
,827 |
483 |
101,444 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
42,331 |
3 |
,335 |
483 |
126,286 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
59,627 |
3 |
1,516 |
483 |
39,328 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
67,022 |
3 |
1,348 |
483 |
49,725 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
43,830 |
3 |
1,298 |
483 |
33,762 |
,000 |
|
|
s9_divide |
81,955 |
3 |
1,378 |
483 |
59,476 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
|||||||
|
Таблица 47. ANOVA для четырехкластерной модели со значимыми переменными |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
2,291 |
3 |
,392 |
483 |
5,840 |
,001 |
|
|
s1_audio |
56,252 |
3 |
1,007 |
483 |
55,847 |
,000 |
|
|
s1_video |
7,594 |
3 |
,297 |
483 |
25,601 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
22,674 |
3 |
,908 |
483 |
24,963 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
6,296 |
3 |
,208 |
483 |
30,265 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
35,371 |
3 |
1,399 |
483 |
25,292 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
93,912 |
3 |
1,335 |
483 |
70,323 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
50,882 |
3 |
1,456 |
483 |
34,936 |
,000 |
|
|
s1_divide |
77,128 |
3 |
1,321 |
483 |
58,397 |
,000 |
|
|
s2_text |
,405 |
3 |
,113 |
483 |
3,570 |
,014 |
|
|
s2_audio |
75,934 |
3 |
1,326 |
483 |
57,269 |
,000 |
|
|
s2_video |
10,098 |
3 |
,360 |
483 |
28,017 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
37,224 |
3 |
1,438 |
483 |
25,879 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
10,684 |
3 |
,218 |
483 |
48,959 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
62,318 |
3 |
1,536 |
483 |
40,561 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
96,012 |
3 |
1,173 |
483 |
81,826 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
52,390 |
3 |
1,327 |
483 |
39,476 |
,000 |
|
|
s2_divide |
72,228 |
3 |
1,270 |
483 |
56,876 |
,000 |
|
|
s3_audio |
71,989 |
3 |
1,514 |
483 |
47,544 |
,000 |
|
|
s3_video |
12,723 |
3 |
,550 |
483 |
23,131 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
4,480 |
3 |
,244 |
483 |
18,349 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,223 |
3 |
,091 |
483 |
24,557 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
46,060 |
3 |
1,527 |
483 |
30,157 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
92,276 |
3 |
1,424 |
483 |
64,792 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
16,365 |
3 |
1,014 |
483 |
16,134 |
,000 |
|
|
s3_divide |
90,034 |
3 |
1,699 |
483 |
52,978 |
,000 |
|
|
s4_audio |
75,360 |
3 |
1,461 |
483 |
51,586 |
,000 |
|
|
s4_video |
60,877 |
3 |
1,362 |
483 |
44,707 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
65,610 |
3 |
1,352 |
483 |
48,522 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
36,979 |
3 |
,727 |
483 |
50,881 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
83,178 |
3 |
1,498 |
483 |
55,509 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
126,698 |
3 |
1,161 |
483 |
109,090 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
36,206 |
3 |
1,058 |
483 |
34,223 |
,000 |
|
|
s4_divide |
122,677 |
3 |
1,530 |
483 |
80,162 |
,000 |
|
|
s5_audio |
41,227 |
3 |
,947 |
483 |
43,557 |
,000 |
|
|
s5_video |
1,757 |
3 |
,170 |
483 |
10,355 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
35,585 |
3 |
1,363 |
483 |
26,111 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
2,403 |
3 |
,182 |
483 |
13,188 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
7,612 |
3 |
,473 |
483 |
16,080 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
15,156 |
3 |
,568 |
483 |
26,703 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
26,713 |
3 |
1,126 |
483 |
23,717 |
,000 |
|
|
s5_divide |
13,041 |
3 |
,547 |
483 |
23,852 |
,000 |
|
|
s6_audio |
63,568 |
3 |
1,224 |
483 |
51,953 |
,000 |
|
|
s6_video |
7,892 |
3 |
,355 |
483 |
22,209 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
23,076 |
3 |
,540 |
483 |
42,703 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
5,576 |
3 |
,187 |
483 |
29,804 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
26,079 |
3 |
1,095 |
483 |
23,820 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
46,150 |
3 |
1,091 |
483 |
42,297 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
28,036 |
3 |
1,434 |
483 |
19,547 |
,000 |
|
|
s6_divide |
39,680 |
3 |
1,046 |
483 |
37,918 |
,000 |
|
|
s7_audio |
8,871 |
3 |
,421 |
483 |
21,075 |
,000 |
|
|
s7_video |
,698 |
3 |
,048 |
483 |
14,497 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
4,513 |
3 |
,206 |
483 |
21,855 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,325 |
3 |
,031 |
483 |
10,579 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
8,089 |
3 |
,605 |
483 |
13,359 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
19,056 |
3 |
,797 |
483 |
23,898 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
30,605 |
3 |
1,386 |
483 |
22,075 |
,000 |
|
|
s7_divide |
19,889 |
3 |
,741 |
483 |
26,827 |
,000 |
|
|
s8_audio |
51,197 |
3 |
1,011 |
483 |
50,627 |
,000 |
|
|
s8_video |
9,400 |
3 |
,244 |
483 |
38,511 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
29,237 |
3 |
,812 |
483 |
36,021 |
,000 |
|
|
s8_vidcall |
3,485 |
3 |
,200 |
483 |
17,417 |
,000 |
|
|
s8_CAPS |
14,600 |
3 |
,733 |
483 |
19,907 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
19,411 |
3 |
,653 |
483 |
29,707 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
22,142 |
3 |
1,350 |
483 |
16,407 |
,000 |
|
|
s8_divide |
8,957 |
3 |
,573 |
483 |
15,620 |
,000 |
|
|
s9_audio |
139,580 |
3 |
1,473 |
483 |
94,779 |
,000 |
|
|
s9_video |
60,164 |
3 |
,673 |
483 |
89,358 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
77,935 |
3 |
,865 |
483 |
90,136 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
33,270 |
3 |
,391 |
483 |
84,986 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
73,761 |
3 |
1,428 |
483 |
51,639 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
81,562 |
3 |
1,258 |
483 |
64,858 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
54,778 |
3 |
1,230 |
483 |
44,528 |
,000 |
|
|
s9_divide |
82,646 |
3 |
1,374 |
483 |
60,164 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
|||||||
|
Таблица 48. ANOVA для пятикластерной модели |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
1,577 |
4 |
,394 |
482 |
3,999 |
,003 |
|
|
s1_audio |
43,287 |
4 |
1,000 |
482 |
43,277 |
,000 |
|
|
s1_video |
3,065 |
4 |
,319 |
482 |
9,607 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
16,468 |
4 |
,915 |
482 |
18,006 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
4,965 |
4 |
,206 |
482 |
24,053 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
41,819 |
4 |
1,275 |
482 |
32,812 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
75,316 |
4 |
1,298 |
482 |
58,038 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
48,879 |
4 |
1,370 |
482 |
35,665 |
,000 |
|
|
s1_divide |
73,388 |
4 |
1,195 |
482 |
61,437 |
,000 |
|
|
s2_text |
,303 |
4 |
,114 |
482 |
2,669 |
,032 |
|
|
s2_audio |
77,339 |
4 |
1,159 |
482 |
66,702 |
,000 |
|
|
s2_video |
6,696 |
4 |
,368 |
482 |
18,175 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
28,543 |
4 |
1,436 |
482 |
19,874 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
8,938 |
4 |
,211 |
482 |
42,362 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
73,768 |
4 |
1,315 |
482 |
56,085 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
75,220 |
4 |
1,149 |
482 |
65,457 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
51,637 |
4 |
1,227 |
482 |
42,069 |
,000 |
|
|
s2_divide |
71,997 |
4 |
1,125 |
482 |
64,019 |
,000 |
|
|
s3_text |
2,388 |
4 |
1,265 |
482 |
1,887 |
,111 |
|
|
s3_audio |
71,543 |
4 |
1,372 |
482 |
52,158 |
,000 |
|
|
s3_video |
8,335 |
4 |
,561 |
482 |
14,852 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
4,115 |
4 |
,238 |
482 |
17,260 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,107 |
4 |
,087 |
482 |
24,199 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
44,293 |
4 |
1,450 |
482 |
30,555 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
72,475 |
4 |
1,400 |
482 |
51,767 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
15,083 |
4 |
,993 |
482 |
15,187 |
,000 |
|
|
s3_divide |
80,225 |
4 |
1,598 |
482 |
50,215 |
,000 |
|
|
s4_text |
,091 |
4 |
,110 |
482 |
,827 |
,508 |
|
|
s4_audio |
85,433 |
4 |
1,224 |
482 |
69,802 |
,000 |
|
|
s4_video |
40,880 |
4 |
1,404 |
482 |
29,113 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
43,809 |
4 |
1,400 |
482 |
31,297 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
27,948 |
4 |
,726 |
482 |
38,470 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
82,707 |
4 |
1,333 |
482 |
62,050 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
106,545 |
4 |
1,068 |
482 |
99,742 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
37,601 |
4 |
,973 |
482 |
38,628 |
,000 |
|
|
s4_divide |
108,952 |
4 |
1,393 |
482 |
78,218 |
,000 |
|
|
s5_text |
,020 |
4 |
,030 |
482 |
,671 |
,613 |
|
|
s5_audio |
28,074 |
4 |
,972 |
482 |
28,879 |
,000 |
|
|
s5_video |
1,553 |
4 |
,168 |
482 |
9,239 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
27,579 |
4 |
1,358 |
482 |
20,305 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
2,335 |
4 |
,178 |
482 |
13,106 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
7,874 |
4 |
,456 |
482 |
17,252 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
12,607 |
4 |
,558 |
482 |
22,576 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
21,141 |
4 |
1,119 |
482 |
18,884 |
,000 |
|
|
s5_divide |
12,343 |
4 |
,527 |
482 |
23,438 |
,000 |
|
|
s6_text |
,040 |
4 |
,113 |
482 |
,354 |
,841 |
|
|
s6_audio |
47,523 |
4 |
1,227 |
482 |
38,720 |
,000 |
|
|
s6_video |
5,908 |
4 |
,356 |
482 |
16,588 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
20,975 |
4 |
,511 |
482 |
41,043 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
5,386 |
4 |
,177 |
482 |
30,344 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
23,009 |
4 |
1,068 |
482 |
21,535 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
35,795 |
4 |
1,084 |
482 |
33,035 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
28,684 |
4 |
1,374 |
482 |
20,881 |
,000 |
|
|
s6_divide |
33,830 |
4 |
1,015 |
482 |
33,334 |
,000 |
|
|
s7_text |
,584 |
4 |
,352 |
482 |
1,659 |
,158 |
|
|
s7_audio |
6,228 |
4 |
,425 |
482 |
14,642 |
,000 |
|
|
s7_video |
,664 |
4 |
,047 |
482 |
14,120 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
4,096 |
4 |
,201 |
482 |
20,377 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,309 |
4 |
,030 |
482 |
10,224 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
7,506 |
4 |
,595 |
482 |
12,618 |
,000 |
|
|
s7_mistakes |
16,645 |
4 |
,780 |
482 |
21,353 |
,000 |
|
|
s7_emoj |
26,967 |
4 |
1,356 |
482 |
19,887 |
,000 |
|
|
s7_divide |
24,340 |
4 |
,665 |
482 |
36,617 |
,000 |
|
|
s8_text |
,079 |
4 |
,058 |
482 |
1,353 |
,249 |
|
|
s8_audio |
37,873 |
4 |
1,018 |
482 |
37,215 |
,000 |
|
|
s8_video |
5,839 |
4 |
,255 |
482 |
22,931 |
,000 |
|
|
s8_audcall |
21,918 |
4 |
,813 |
482 |
26,945 |
,000 |
|
|
s8_vidcall |
3,026 |
4 |
,197 |
482 |
15,352 |
,000 |
|
|
s8_CAPS |
14,713 |
4 |
,704 |
482 |
20,907 |
,000 |
|
|
s8_mistakes |
15,679 |
4 |
,645 |
482 |
24,291 |
,000 |
|
|
s8_emoj |
24,859 |
4 |
1,284 |
482 |
19,363 |
,000 |
|
|
s8_divide |
9,317 |
4 |
,553 |
482 |
16,847 |
,000 |
|
|
s9_text |
,045 |
4 |
,068 |
482 |
,656 |
,623 |
|
|
s9_audio |
117,147 |
4 |
1,372 |
482 |
85,364 |
,000 |
|
|
s9_video |
38,908 |
4 |
,726 |
482 |
53,573 |
,000 |
|
|
s9_audcall |
63,872 |
4 |
,821 |
482 |
77,757 |
,000 |
|
|
s9_vidcall |
29,483 |
4 |
,355 |
482 |
83,123 |
,000 |
|
|
s9_CAPS |
67,584 |
4 |
1,330 |
482 |
50,832 |
,000 |
|
|
s9_mistakes |
70,491 |
4 |
1,183 |
482 |
59,596 |
,000 |
|
|
s9_emoj |
50,708 |
4 |
1,153 |
482 |
43,984 |
,000 |
|
|
s9_divide |
75,895 |
4 |
1,261 |
482 |
60,182 |
,000 |
|
|
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal. |
|||||||
|
Таблица 49. ANOVA для пятикластерной модели со значимыми переменными |
|||||||
|
Cluster |
Error |
F |
Sig. |
||||
|
Mean Square |
df |
Mean Square |
df |
||||
|
s1_text |
1,685 |
4 |
,393 |
482 |
4,285 |
,002 |
|
|
s1_audio |
42,790 |
4 |
1,004 |
482 |
42,605 |
,000 |
|
|
s1_video |
3,098 |
4 |
,319 |
482 |
9,718 |
,000 |
|
|
s1_audcall |
16,337 |
4 |
,916 |
482 |
17,841 |
,000 |
|
|
s1_vidcall |
4,955 |
4 |
,207 |
482 |
23,992 |
,000 |
|
|
s1_CAPS |
40,350 |
4 |
1,287 |
482 |
31,360 |
,000 |
|
|
s1_mistakes |
75,174 |
4 |
1,299 |
482 |
57,876 |
,000 |
|
|
s1_emoj |
48,292 |
4 |
1,375 |
482 |
35,112 |
,000 |
|
|
s1_divide |
74,250 |
4 |
1,187 |
482 |
62,534 |
,000 |
|
|
s2_text |
,357 |
4 |
,113 |
482 |
3,150 |
,014 |
|
|
s2_audio |
79,213 |
4 |
1,144 |
482 |
69,247 |
,000 |
|
|
s2_video |
6,654 |
4 |
,369 |
482 |
18,042 |
,000 |
|
|
s2_audcall |
28,085 |
4 |
1,440 |
482 |
19,504 |
,000 |
|
|
s2_vidcall |
8,953 |
4 |
,211 |
482 |
42,455 |
,000 |
|
|
s2_CAPS |
73,770 |
4 |
1,315 |
482 |
56,086 |
,000 |
|
|
s2_mistakes |
77,484 |
4 |
1,130 |
482 |
68,547 |
,000 |
|
|
s2_emoj |
52,777 |
4 |
1,218 |
482 |
43,332 |
,000 |
|
|
s2_divide |
73,386 |
4 |
1,113 |
482 |
65,931 |
,000 |
|
|
s3_audio |
70,957 |
4 |
1,377 |
482 |
51,548 |
,000 |
|
|
s3_video |
8,703 |
4 |
,558 |
482 |
15,593 |
,000 |
|
|
s3_audcall |
4,189 |
4 |
,238 |
482 |
17,617 |
,000 |
|
|
s3_vidcall |
2,104 |
4 |
,087 |
482 |
24,158 |
,000 |
|
|
s3_CAPS |
48,233 |
4 |
1,417 |
482 |
34,041 |
,000 |
|
|
s3_mistakes |
76,314 |
4 |
1,368 |
482 |
55,778 |
,000 |
|
|
s3_emoj |
14,343 |
4 |
,999 |
482 |
14,354 |
,000 |
|
|
s3_divide |
82,162 |
4 |
1,582 |
482 |
51,951 |
,000 |
|
|
s4_audio |
86,117 |
4 |
1,218 |
482 |
70,688 |
,000 |
|
|
s4_video |
40,585 |
4 |
1,407 |
482 |
28,853 |
,000 |
|
|
s4_audcall |
44,236 |
4 |
1,396 |
482 |
31,682 |
,000 |
|
|
s4_vidcall |
27,932 |
4 |
,727 |
482 |
38,441 |
,000 |
|
|
s4_CAPS |
85,709 |
4 |
1,308 |
482 |
65,526 |
,000 |
|
|
s4_mistakes |
108,653 |
4 |
1,051 |
482 |
103,409 |
,000 |
|
|
s4_emoj |
37,447 |
4 |
,975 |
482 |
38,418 |
,000 |
|
|
s4_divide |
111,656 |
4 |
1,370 |
482 |
81,472 |
,000 |
|
|
s5_audio |
26,738 |
4 |
,983 |
482 |
27,195 |
,000 |
|
|
s5_video |
1,621 |
4 |
,168 |
482 |
9,679 |
,000 |
|
|
s5_audcall |
27,822 |
4 |
1,356 |
482 |
20,513 |
,000 |
|
|
s5_vidcall |
2,338 |
4 |
,178 |
482 |
13,122 |
,000 |
|
|
s5_CAPS |
8,068 |
4 |
,455 |
482 |
17,742 |
,000 |
|
|
s5_mistakes |
13,392 |
4 |
,552 |
482 |
24,265 |
,000 |
|
|
s5_emoj |
21,609 |
4 |
1,116 |
482 |
19,370 |
,000 |
|
|
s5_divide |
12,331 |
4 |
,527 |
482 |
23,412 |
,000 |
|
|
s6_audio |
45,391 |
4 |
1,245 |
482 |
36,457 |
,000 |
|
|
s6_video |
5,792 |
4 |
,357 |
482 |
16,218 |
,000 |
|
|
s6_audcall |
21,027 |
4 |
,511 |
482 |
41,177 |
,000 |
|
|
s6_vidcall |
5,383 |
4 |
,178 |
482 |
30,323 |
,000 |
|
|
s6_CAPS |
22,894 |
4 |
1,069 |
482 |
21,408 |
,000 |
|
|
s6_mistakes |
36,140 |
4 |
1,081 |
482 |
33,442 |
,000 |
|
|
s6_emoj |
28,831 |
4 |
1,372 |
482 |
21,006 |
,000 |
|
|
s6_divide |
34,830 |
4 |
1,007 |
482 |
34,603 |
,000 |
|
|
s7_audio |
5,995 |
4 |
,427 |
482 |
14,031 |
,000 |
|
|
s7_video |
,663 |
4 |
,047 |
482 |
14,100 |
,000 |
|
|
s7_audcall |
4,082 |
4 |
,201 |
482 |
20,295 |
,000 |
|
|
s7_vidcall |
,309 |
4 |
,030 |
482 |
10,223 |
,000 |
|
|
s7_CAPS |
Подобные документы
Природа и классификация слухов, как специфического вида межличностной коммуникации. Предпосылки их возникновения и направления распространения. Позитивное и негативное влияние слухов на имидж организации. Профилактика слухов и технологии противодействия.
контрольная работа [43,4 K], добавлен 18.04.2012Трансформация традиционной модели коммуникации в виртуальной среде. Потребности потенциальных потребителей. Характеристики целевой аудитории, восприятие информации. Каким образом сайт поддерживает или ограничивает проявление реакции целевой аудитории.
контрольная работа [27,1 K], добавлен 23.05.2013Бизнес-коммуникации в маркетинговой стратегии фирмы. Анализ связей в социальных сетях как части виртуального сообщества. Взаимодействие субъектов коммуникации в интернете. Суть общения в Инстаграм с точки зрения потребителя и предпринимательства.
дипломная работа [259,6 K], добавлен 25.08.2017Сущность методов экспертных оценок и методов принятия решений в маркетинге и их программное обеспечение. Провести выбор и оценку поставщика с помощью экспертных методов для конкретного предприятия (рынка). Организация проведения экспертных оценок.
контрольная работа [80,0 K], добавлен 02.10.2010Семиотика как наука, ее основные понятия. Особенности развития представлений о знаках и языках. Семиотические модели коммуникации Р. Якобсона, М. Лотмана и У. Эко. Семиотические модели в рекламе. Семиотика в культурной сфере. Функции языка в культуре.
курсовая работа [958,3 K], добавлен 24.07.2014Коммуникация как объект и предмет исследования, ее функции, виды и формы. Специфика и модели коммуникативного процесса. Новые коммуникативные технологии в сфере производства и потребления информации. Анализ семиотического подхода к изучению коммуникации.
учебное пособие [952,1 K], добавлен 20.05.2011Обзор существующих каналов коммуникации, приемлемых для религиозных организаций. Изучение особенностей российского религиозного рынка, в частности, его потребителя и действующих игроков. Анализ ситуации с маркетингом и коммуникацией в сфере религии.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 30.09.2016Оценка посетителей торгового центра "Кольцо" со средним и высоким уровнем дохода, по сравнению с конкурентами. Сопоставление оценок по характеристикам торговых центров с индивидуальной для каждого респондента. Рейтинг торговых центров с учетом оценок.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 04.03.2011Подходы к сущности паблик рилейшнз. Принципы психографической модели выделения групп общественности. Использование в ПР-практике теории потребностей Маслоу. Функции имиджа в структуре массовой коммуникации. Работа ПР-специалиста в кризисной коммуникации.
контрольная работа [17,0 K], добавлен 16.10.2010Основные задачи и предназначение PR-специалиста в организации. Модели коммуникационных процессов по Грюнингу и Ханту, их отличительные особенности по целям и природе коммуникации. Коммуникационные модели Лассуэла, Лазарсфельда. Их использование в прессе.
контрольная работа [20,6 K], добавлен 23.12.2009
