译员考核差错率统计分析.doc

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1、译员考核差错率统计分析1引言不论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。差错率指的是“一份文件的翻译或校对差错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:“根据翻译服务的特点，译文综合差错率不超过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，既可以对单个译员的能力同行业标准进行比对，也可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，但差错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

2、文和译员进行分析，而且评价模式也过于单一。为探寻更为全面和科学的差错率统计与分析方法，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、个体和对比的评价模式。2差错率的统计与分析模式设计单一方式观察差错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，进而影响教师或管理阶层的判断，故设定不同的差错率统计和分析模式就显得尤为重要。本研究综合参考“外语教学与研究出版差错率计算规范”和“诺贝笔（NoblePen）差错率计算方法”，设定一种翻译差错统计范式，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

3、（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差错数。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，因而要综合使用。经过研究，笔者设计出总体评估、个体评估和对比评估三种模式，以期形成一个从个体到团体的评价体系。33不同模式下的操作及分

4、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说明，只讨论该研究所涉及的操作步骤。总体评估模式下，主要展现差错率数值的整体分布和曲线走势，从而分析单次考核中，班级或团队的整体水平；在个体评估模式下，更多地针对单独译员或差错类型进行分析；对比评估模式下，则注重对同类数据进行比较以得出结论。3.1总体评估。若将差错率总体布局通过可视的图形表现出来，最好使用R的绘图功能。虽然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，能够满足操作者个性化的需求，比如在图形之上增加曲线。以15名译员（闫一、郭七、李十一，等）差错率的数据为例，可绘制直方图并加入密度曲线。

5、实验数据中这些译员的差错率分布可用图展示，蓝线为密度曲线。假定差错率低于0.020为优秀，依图可见这些译员的3差错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。如果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，观察考核结果是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，可以更为直观地、可靠地观察数据的正态分布性。具体操作步骤是：a.正态分布

6、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。以上操作过程中，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，红色虚线为差错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（-1.055837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，故差错率服从正态分布。再次观察步骤a中绘制的两

7、条曲线，发现问题在于横坐标的间距较大，而数值差很小，因此影响了视觉判断。因此，翻译教学者应综合计算数值，再下定结论。另一方面，差错率服从正态分布，说明本次考核结果与译员的实际水平一致，可以为今后的考核提供借鉴意义。差错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。按照一定标准对差错率进行等级划分，如本例划分为“R4结语差错率作为一项经过简单运算后