《浅析译员考核中过失率统计方法.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《浅析译员考核中过失率统计方法.docx（7页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、浅析译员考核中过失率统计方法摘要：过失率作为考核译员译文质量的重要指标，其数据的单一性让结论片面，缺乏统计学的意义。因而，有必要综合利用数据统计和绘图工具RStudio和EXCEL2007，设计出在三种不同形式下对过失率进行统计和分析的方法，以实现数据的合理和可靠。关键词：过失率RStudio和EXCEL2007统计和分析方法不管是在高校内的培养阶段，还是在企业、机构内的深化培训阶段，考核译员或译者翻译能力最直接的方法就是评析译文质量。过失率指的是“一份文件的翻译或校对过失数占该文件总字数的比率王林燕、何晓智，2014：84,是现行于翻译行业的主要译文评价标准。我国（翻译服务译文质量要求）提出
2、:“根据翻译服务的特点，译文综合过失率不超过1.5。运用这一统计方式，能够获得翻译失误方面的直观数据，既能够对单个译员的能力同行业标准进行比对，可以以用于优化翻译团队的管理。尽管这种量化考核结果的方法有着统计学的意义，但过失率作为单项数据只能提供宏观的译文衡量尺度，不但无法在微观层面对译文和译员进行分析，而且评价形式也过于单一。为探寻更为全面和科学的过失率统计与分析方法，本研究利用主流统计和绘图工具RStudio和EXCEL2007，对自建实验数据进行操作，构建出总体、个体和比照的评价形式。2过失率的统计与分析形式设计单一方式观察过失率很难实现全面评估译员或翻译团队，导致产生片面的评价结果，进
3、而影响老师或管理阶层的判定，故设定不同的过失率统计和分析形式就显得尤为重要。本研究综合参考“外语教学与研究出版过失率计算规范和“诺贝笔NoblePen过失率计算方法，设定一种翻译过失统计范式，主要包括：误译2、漏译2、错别字或拼写错误1、用词不准1、搭配不当1、观点错误5、逻辑不通2和语言欧化2八种。其中括号内的数字指每次出现该类错误所需计入的过失数。RStudio和EXCEL2007下文简称R和EXCEL是两款有着强大的运算、统计和绘图功能的工具，也是该研究所用的主要软件。其中，R免费对外开放，“是专门为统计和数据分析开发的技术语言，还有着“弹性的、互动的环境来分析、可视及展示数据谭振江、朱
4、冰，2017:76,而EXCEL则是最常见的数据处理工具，操作相对简便、易接受，它们各有所长，因此要综合使用。经过研究，笔者设计出总体评估、个体评估和比照评估三种形式，以期构成一个从个体到团体的评价体系。3不同形式下的操作及分析R和EXCEL的优势之处无需赘言，本研究也不针对软件的基本操作进行讲明，只讨论该研究所涉及的操作步骤。总体评估形式下，主要展现过失率数值的整体分布和曲线走势，进而分析单次考核中，班级或团队的整体水平；在个体评估形式下，更多地针对单独译员或过失类型进行分析；比照评估形式下，则注重对同类数据进行比拟以得出结论。3.1总体评估若将过失率总体布局通过可视的图形表现出来，最好使用
5、R的绘图功能。固然EXCEL也能绘制出诸如直方图一类的图形，但R的优势在于功能更多样，能够知足操作者个性化的需求，比方在图形之上增加曲线。以15名译员闫一、郭七、李十一，等过失率的数据为例，可绘制直方图并参加密度曲线。实验数据中这些译员的过失率分布可用图展示，蓝线为密度曲线。假定过失率低于0.020为优秀，依图可见这些译员的过失率集中于小数值区域0.010到0.015之间，曲线由低数值到高数值呈走低的态势，表明他们在本次考核中，整体表现良好，展现出较高的水平。该图一方面让教学或培训人员直观地获取考核结果的分布数据和走势，另一方面还能够辅助他们结合更多外部条件，如文本类型，分析其背后的原因。假如
6、这些译员同处于一个翻译培训班级，通过绘制图形和计算相关数据，观察考核结果能否呈正态分布就有着重要的意义。R环境下将图示法和运算法结合起来，能够更为直观地、可靠地观察数据的正态分布性。详细操作步骤是：a.正态分布图示法；b.峰度和偏度检验，峰度检验值-1.055837，偏度检验值0.5488924；c.Shapiro-Wilk检验法，俗称W检验，W=0.91615，P-Value=0.1682。以上操作经过中，步骤a属于图示法，而步骤b和步骤c为运算法。在步骤a中，红色虚线为过失率的理想正态分布曲线，蓝色实线为密度曲线。此次考核的结果并未呈现出正态分布，但通过观察步骤b所得的峰度值和偏度值-1.
7、055837和0.05488924，发现数据接近正态分布。步骤C运用Shapiro-Wilk检验法，计算所得p-value值为0.1682，明显大于0.05，故过失率服从正态分布。再次观察步骤a中绘制的两条曲线，发现问题在于横坐标的间距较大，而数值差很小，因而影响了视觉判定。因而，翻译教学者应综合计算数值，再下定结论。另一方面，过失率服从正态分布，讲明本次考核结果与译员的实际水平一致，能够为今后的考核提供借鉴意义。过失率的高低体现着译员在本次考核中所展现的翻译能力，教学人员或管理者会据此进行水平区分，以观察团队的整体翻译水平。根据一定标准对过失率进行等级划分，如本例划分为“R0.020“0.0
8、20R0.025“0.025R0.030和“R0.030四个档次。再根据所划分的档次，利用EXCEL的“COUNTIF和“COUNTIFS函数，便可计算出相应的人数。最后运用其绘图功能，就能够得到直观的统计图形。根据统计数据和饼状图显示，过失率低于0.020的人数近半数，占据主导。假如将0.020设为优秀，则能够讲明本次考核中，该团队表现优异。团队的管理者可据此观察这些译员的水平能否出现两极分化，以便及时进行调整。3.2个体评估个体评估的形式并非只关注某个译员的过失率，而是每次运算或绘图的目的在于研究某个译员或者某类过失类型。首先，选取某位译员的考核结果为数据，以译员“李十一的成绩为例，利用R
9、绘制柱形，将译员的翻译过失类型和数量更直观地呈现。柱形图有助于更为全面地分析某位译员，而不是单纯地依靠过失率的数值进行判定。本次考核中李十一的主要翻译过失集中于用词不准、搭配不当和逻辑不同，但没有出现漏译和观点错误。在翻译教学方面，老师可根据这一结论帮助其进行提高；在团队管理方面，能够由此判定译员能否能够胜任某些文本的翻译任务。同时，对某种过失类型进行相关系数的计算和显著性检验，能够明确那种过失与过失率有着显著的相关。经过研究，运用R计算等级相关系数来进行显著性检验，较之于积差相关系数矩阵的显著性检验，不用考虑分界点的问题，效率更高。下面以误译和观点错位为例，检验误译和过失率的等级相关，结果显
10、示:误译等级相关系数0.2369242，观点错误等级相关系数0.6449018，误译与过失率的P值为0.3952，远高于0.01，讲明二者不存在相关性；观点错误和过失率的P值则为0.009436，低于0.01，讲明二者显著相关。等级相关系数虽操作更为冗杂，每条结论的得出都需要单独运算，但结果更为直接、简单。还能够用R将以上述等级相关的运算结果进行图形化，并以多图同框的形式呈现出来。通过散点图和曲线的结合，能够明显观察到观点错误与过失率有着显著的相关性，另外两类则不具备显著相关，同上述计算结果所得结论一致。由于过失类型的赋值存在差异，加之并非所有过失类型都与过失率相关，因此过失率的高低也不能直接
11、体现译员的水平。通过计算“标准分，可检验其能否与过失率的结果一致。标准分是一种用处广泛的统计量，指“以标准差为单位标定某一分数离开团体均数的距离，最常用的是Z分数。利用EXCEL能够轻松完成这一运算，以译员的相关数据为例进行运算，能够得出相应结果。在一般情况下，检验考核结果能否确实反响译员间的差距，主要选取几位成绩相近的人进行分析。在前面分析中，K列的数据为所有译员的考核标准分，假设挑选本次考核过失率最低的张六进行分析，发现其Z分数确实也是最低的，而且略低于成绩相近的郑十二和欧阳十。由此讲明，本次考核的过失率能够反映出译员间能力的差异。除了整体评估和个体评估的形式，比照评估形式也是必不可少的一
12、环。3.3比照评估比照评估形式下主要完成的是变量间的差异性检验，既能够进行针对全体译员的总体比照评价，可以以对某两个单独的个体进行比照评价，还能够通过图示将比照的结果图形化。利用EXCEL数据分析工具或R语言的均值检验t检验皆可完成比照评估的相关操作和数据统计，但受限于R的检验方式，如样本所在的总体必须是正态分布的总体，所以EXCEL工具更为简便。过失率作为一项经过简单运算后得出的数据，作为评价译员的根据既单一、片面，在很多时候也缺乏统计学的意义。本研究综合应用数据统计和绘图工具R和EXCEL，结合实验数据，创立出一套系统性的过失率统计和分析方法。在该系统内，操作者可根据译员的考核结果，在总体评估、个体评估和比照评估三种形式下根据本身需要整理数据，并根据统计结果全面地、具体地观察译员在考核中的表现，帮助本人调整教学计划或者团队管理决策。