De invloed van geslacht, leeftijd en opleidingsniveau op

De invloed van geslacht, leeftijd en opleidingsniveau op verschillende
kwantitatieve maten binnen een spontane taalsample
MA-thesis
Scriptiebegeleider: dr. R.Jonkers
Fennetta van der Scheer
Studentnummer 1729314
MA Speech and Language Pathology
Rijksuniversiteit Groningen
30 juni 2009
Inhoudsopgave
1. Inleiding
2
1.1 Spontane taal
3
1.2 Beoordelingsschalen
4
1.2.1
BDAE
4
1.2.2
WAB
5
1.2.3
SAN-test
6
1.2.4
AAT
6
2. Methode
10
2.1 Proefpersonen
10
2.2 Materiaal
11
2.3 Procedure
12
2.4 Analyse middels de ASTA
14
2.4.1
Morfosyntactische maten
14
Finietheidsindex
14
Modalen en Koppelwerkwoorden
14
Uitingslengte
15
2.4.2 Lexicale maten
17
Zelfstandige naamwoorden
17
Lexicale werkwoorden
18
2.5 Betrouwbaarheid
19
3. Statistische analyse
19
4. Resultaten
20
4.1 Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid en Multivariate test
24
4.2 Geslacht
25
4.3 Leeftijd
26
4.4 Opleiding
27
4.5 Geslacht en Leeftijd
28
4.6 Geslacht en opleiding
28
4.7 Opleiding en Leeftijd
29
4.8 Geslacht, Opleiding en Leeftijd
29
5. Conclusie
30
6. Discussie en Aanbevelingen
31
6.1 Toepassing normgegevens
31
6.2 Discussie en aanbevelingen
32
6.3 Toekomstbeeld ASTA
35
7. Literatuurlijst
36
8. Bijlagen
39
8.1 Afnameprotocol ASTA
39
8.2 Gegevens onderzoeksgroep
46
8.3 Overzicht Uitkomsten
48
8.4 Uitkomsten analyses verschillende beoordelaars
50
1. Inleiding
Vandaag de dag bestaat een deel van het onderzoek binnen de diagnostiek en de
behandeling van taalstoornissen bij volwassenen met hersenletsel uit de spontane
taalanalyse. Dit is positief, want verstoring van de spontane taal is vaak de meest opvallende
manifestatie van afasie. Bovendien heeft analyse van de spontane taal als voordeel dat het
kijkt naar de communicatie in levensechte situaties. Daarnaast kan de analyse goede
aanknopingspunten geven voor therapie, aangezien zowel de sterke als zwakke punten
aangetoond worden en derhalve kunnen er zo aangepaste strategieën aangeboden worden
ten behoeve van de communicatie. De spontane taalanalyse kan zich zowel richten op
kwaliteit als op kwantiteit.
De ontwikkeling van deze functionele beoordelingen in de jaren tachtig was een
poging om niet alleen een beoordeling te leveren die gericht is op de stoornis, maar tevens
de communicatie mogelijkheden in het dagelijks leven in te sluiten. De prestatie die op de
test geleverd wordt heeft immers weinig relatie met deze communicatieve vaardigheden die
de spreker in het echte leven nodig heeft.
De eerste functionele manieren om de missende dimensie binnen de beoordeling van
de taalmodaliteiten te vervullen werd gevonden in onder andere de CADL; communicative
abilities in daily living (Holland, 1980). Deze test is ontworpen om de functionele
communicatie van afasiepatiënten te beoordelen. De CADL bevat vijftig testitems welke
informatie geven over zeven communicatiegebieden, te weten: lezen / schrijven / het gebruik
van nummers, sociale interactie,divergente communicatie, contextuele communicatie, nonverbale communicatie, sequentiële relaties en humor/ metaforen gebruik. Al deze gebieden
zijn verweven in gesimuleerde communicatieve activiteiten.
Daarna volgde de Edinburgh Functional communicative profile (EFCP; Skinner et al.
1984) welke meer gedegen het patroon binnen het gebruik van de communicatieve functies
en modaliteiten door de spreker beoordeelt. Echter die profiel omvatte niet de interactie
tussen communicatiepartners. De beoordeling van communicatie door spontane taal te
analyseren welke gericht is op het omschrijven van plaatjes of het navertellen van een
verhaal gebruikt ook onnatuurlijke en niet-interactieve data. Conversatie-analyse op zich
doorbreekt dit probleem en heeft het voordeel dat het de communicatie in levensechte
situaties onder de loep legt.
In de jaren tachtig werd kortom een nieuwe benadering geïntroduceerd in de
afasiologie. De aandacht van studenten en therapeuten was niet langer alleen gefocust op
de taalstoornis die afasiepatiënten hadden, maar meer op de communicatieve problemen die
in het dagelijks leven voorkwamen ten gevolge van de linguïstische tekorten. De reden voor
deze omslag is te vinden in de ontwikkeling van nieuwe theorieën binnen de pragmatiek,
zoals de Speech Act Theory of Searle (1975) en de algemene conversatieprincipes van
Grice (1975). Deze pragmatische theorieën leken een duidelijk kader te scheppen voor
zowel onderzoek als behandeling van de communicatieve stoornissen bij afasiepatiënten.
Bovendien bleek de traditionele vorm van therapie, die zich destijds richtte op de verbetering
van het gebruik van taalvormen, zoals fonemen, woorden en zinnen, niet echt succesvol.
Door spontane taal te gebruiken kan er juist wel succesvol vorm gegeven worden aan
de therapie. Echter de definitie van spontane wordt nogal verschillend opgevat. In deze
sectie wordt eerst ingegaan op de criteria voor spontane taal, vervolgens wordt ingegaan op
de bestaande beoordelingsschalen en een gedeelte historie van deze schalen, daarna wordt
er afgesloten met de aanleiding en de onderzoeksvraag van het onderhavige onderzoek.
1.1 Spontane taal
Binnen de literatuur over afasie wordt de term spontane taal
op verschillende
manieren gebruikt. Sommige onderzoekers geven aan dat spontane taal refereert aan het
navertellen van een sprookje of het omschrijven van een scène van een aantal plaatjes,
terwijl anderen spontane taal beperken tot taal die spontaan is geproduceerd. In het
onderhavige onderzoek wordt de keuze gemaakt om spontane taal als volgt te definiëren:
Taal in een conversatie of dialoog, meestal tussen patiënt en zijn/haar echtgenoot,
logopedist of iemand anders die de patiënt goed kent. Daarnaast kan spontane taal ook
worden uitgelokt in een interview met open vragen, waarbij de interviewer op een normale,
informele manier de vragen stelt en de patiënt de mogelijkheid geeft om zo veel mogelijk te
praten zonder onderbroken te worden. Deze omschrijving is in overeenstemming met een
deel van de onderverdeling van Bastiaanse en Prins (2004).
Wanneer deze spontane taal wordt geanalyseerd ontstaat een procedure om de interactie te
onderzoeken. Er bestaan twee belangrijke methoden om de spontane taal te analyseren:
1. Aspecten
van
het
taalgebruik
worden
ingedeeld
in
een
beperkt
aantal
beoordelingsschalen (bijvoorbeeld fraselengte, grammaticale vorm en parafasieën)
2. Kwantificeren van linguïstische variabelen ( bijvoorbeeld mean length of utterances /
MLU, ratio van lexicale woorden of functiewoorden en het percentage verbale
parafasieën )
1.2 Beoordelingsschalen
De
meeste
beoordelingsschalen
voor
spontane
taal maken
deel uit
van
gestandaardiseerde testbatterijen voor afasie. Internationaal gezien geniet de Boston
Diagnostic Aphasia Examination (BDAE) (Goodglass en Kaplan, 1972) de meeste
bekendheid. Daarna volgt de Western Aphasia Battery (WAB) (Kertesz, 1982, Kertesz en
Poole, 1974). In Nederland zijn er twee andere testen die vooral worden gebruikt: de SANtest (ontwikkeld door de Stichting Afasie Nederland; Deelman, Koning-Haanstra, Liebrand en
van den Brug, 1987) en de Akense Afasie Test (AAT) (Graetz et al. 1992). De AAT is
overigens een bewerking en vertaling van de Duitse Aachener Aphasie Test (AAT: Huber et
al. 1983).
1.2.1 BDAE
De BDAE heeft een aantal edities. In de eerste editie bestaat er een
beoordelingsschaal en een ‘profiel’ voor de spontane taal. Aan de hand van deze
beoordelingsschaal, de Aphasia Severity Rating Scale (ASRS) wordt middels een vijfpuntsschaal een score toegekend, waarbij vooral wordt gekeken naar de gevolgen van de
afasie voor de communicatiemogelijkheden van de patiënt en de bijdrage van de patiënt aan
de conversatie. Het profiel, de Rating Scale Profile of Speech Characteristics (RSPSC)
bestaat uit zeven aparte schalen met een score tussen één en zeven: prosodie, lengte van
de frases, articulatievaardigheid, grammaticale structuur, parafasieën, woordvinding en
auditief begrip. De eerste zes schalen worden gescoord aan de hand van een spontanetaalinterview en een beschrijving van een afbeelding. De schaal voor het auditief begrip is
gebaseerd op een viertal testjes voor auditief begrip en staat los van het interview. Op basis
van de scores op de ASRS en het profiel op de RSPSC kan de patiënt ingedeeld worden in
één van de drie afasietypen. In de tweede editie van de BDAE is een achtste schaal
toegevoegd: Herhaling en in de derde editie is deze schaal aangepast tot zinsherhaling. De
derde editie biedt ook de mogelijkheid om tijdens de afname te kiezen voor een uitgebreidere
versie van bepaalde onderdelen, waaronder een analyse van het spontane-taalinterview en
de beschrijving van de afbeelding. De analyse die uitgevoerd kan worden voorziet in een
indeling in uitingen en is vooral gericht op de complexiteit van de uiting. Daarnaast wordt het
aantal agrammatische weglatingen geteld. Uiteindelijk moeten de analyses leiden tot een
algemene indruk van de complexiteit met name op het gebied van de syntaxis
(complexiteitsindex) en van de mate waarin de patiënt agrammatische taal produceert
(agrammatisme index).
De BDAE heeft echter wel een aantal nadelen. Ten eerste legt de BDAE een
belangrijke nadruk op de klassieke afasietypologie. Inmiddels is echter gebleken dat de
indeling in de drie klassieke afasietypen niet altijd opgaat. Prins et al. (1978) beschrijft zelfs
dat ongeveer zeventig procent niet goed volgens deze typologie kan worden ingedeeld.
Bovendien kan het syndroom dat in de acute fase het best passend lijkt evolueren naar een
ander.
Ten tweede is er geen aparte analyse volgens het RSPSC-profiel voor de spontane
taal.
In
het
profiel
worden
spontane-
en
semi-spontane
taal
en
testresultaten
samengenomen.
Ten derde zijn de schalen moeilijk te gebruiken voor het kwantificeren van het
herstelverloop. Er worden verschillende meeteenheden en kwalificaties gebruikt op de
verschillende schalen, maar zelfs binnen elke schaal afzonderlijk zijn de kwalificaties soms
moeilijk vergelijkbaar. Een voorbeeld is de schaal fraselengte. Hierbij loopt de kwalificering
van ‘één woord’ via ‘vier woorden’ naar ‘zeven woorden’. Dit is nogal een groot verschil en
bovendien mist er een beoordeling voor frases met een lengte van bijvoorbeeld vijf woorden.
Daarnaast is een verschil van twee punten op de ene schaal niet vergelijkbaar met een
verschil van twee punten op een andere schaal.
De toegevoegde mogelijkheid tot een analyse voor de (semi) spontane taal is positief,
maar het aantal aspecten die hierbij wordt bekeken blijft beperkt tot uitingscomplexiteit en
agrammatisme en is bijna uitsluitend zinvol voor patiënten met een niet-vloeiende afasie.
1.2.2. WAB
De WAB (Kertesz en Poole: 1974,
Kertesz:1982) maakt gebruik van twee elf-
puntsschalen om de spontane taal van patiënten te beoordelen, één schaal bekijkt de
vloeiendheid (Fluency) en één kijkt naar de hoeveelheid overgedragen informatie
(Information content) . De onderverdeling in schalen lijkt op de opzet van de Amsterdam
Nijmegen Test voor Alledaagse Taalvaardigheden (ANTAT). De vloeiendheidsschaal is
binnen de WAB de enige schaal die de spontane taal beoordeeld en ondanks dat dit per punt
zeer uitgebreid is omschreven is dit om verscheidene redenen niet goed bruikbaar. Allereerst
is de ernst van de afasie ongelijk verdeeld over de schaal. De scores 0-4 zijn alle van
toepassing op zeer ernstig afatische patiënten, score 5 en 6 op niet-vloeiend sprekende
patiënten, score 7 en 8 op patiënten met fonologisch respectievelijk semantisch jargon, score
9 op patiënten met een lichte of een restafasie en score 10 op patiënten zonder problemen.
Herstelverloop is op deze schaal niet of nauwelijks weer te geven. Het toekennen van een
hoger punt geeft niet aan dat de spontane taal van betere kwaliteit is, maar geeft andere
kenmerken van de spontane taal aan. Wat verder een punt van kritiek is, is het gegeven dat
er bij elk punt een aantal symptomen wordt genoemd en de vloeiendheidsschaal valt
hiermee uiteen in 11 ‘typen’ patiënten. Problematisch wordt het wanneer een patiënt
symptomen vertoont die bij verschillende punten staan genoemd.
1.2.3. SAN-test
De Stichting Afasie Nederland (SAN) test (Deelman et al. , 1987) verscheen voor het
eerst in 1981 en is vanaf 1976 ontwikkeld vanwege de behoefte aan een objectief scoorbare
Nederlandstalige testbatterij voor afatici. De spontane taal wordt hierin op twee manieren
geanalyseerd. Ten eerste door het berekenen van het spreektempo om de mate van
vloeiendheid te bepalen en ten tweede door een beoordeling op een zevenpuntsschaal om
de ernst van de afasie vast te stellen. In de test wordt dit het ‘communicatief vermogen’ van
de patiënt genoemd. Deze zevenpuntsschaal geeft minder problemen dan de elfpuntsschaal
van de WAB. Het blijft echter wel problematisch om een vooruitgang van bijvoorbeeld één
punt op waarde te schatten.
1.2.4. AAT
De Akense Afasie Test (AAT) ( Huber et al., 1983; Nederlandse versie Graetz et al. ,
1992) is tegenwoordig de meest gangbare klinische testbatterij voor het onderzoeken van
afatische patiënten in Nederland. De spontane taalproductie wordt hierin beoordeeld aan de
hand van zespunts-beoordelingsschalen waarbij er een score toegekend kan worden van nul
tot vijf op zes verschillende niveaus: Communicatief gedrag, articulatie en prosodie,
geautomatiseerde taal, semantische structuur, fonematische structuur en syntactische
structuur. Bij sommige punten op deze schalen staan twee of drie mogelijke (combinaties
van) symptomen vermeld, die dan met A,B en C worden onderscheiden. De resultaten van
deze schalen worden vervolgens meegenomen in de berekening van het uiteindelijke profiel,
waarbij de klassieke afasietypologie als richtlijn wordt gebuikt. Het is mogelijk om het profiel
van de patiënt middels computersoftware te matchen met verschillende afasietypen
De beoordelingsschalen van de AAT zijn qua opzet vergelijkbaar met de schalen van
de BDAE. Echter de schalen van de AAT hebben een uitgebreidere omschrijving, wat de
klinische bruikbaarheid verhoogt. Aan de andere kant worden hierdoor ook enkele nadelen
van deze beoordelingsschalen zichtbaar. Ten eerste is de schaal communicatief gedrag een
overkoepelende schaal voor de ernst van de afasie, welke niet los te zien is van de scores
op de andere schalen. Ten tweede is de schaal voor syntactische structuur geen continue
schaal: er zit een plotselinge overgang tussen het ‘niet-vloeiende’ syntactische patroon
(score 1 en 2) en het ‘vloeiende’ patroon (score 3 en 4). Zo kan het voorkomen dat bij een
toekenning van score 2 de patiënt wordt toegekend tot het afasietype ‘Broca’, maar bij een
toekenning van een score 3 ineens een ander type voldoet. Bovendien kan een patiënt met
een score van 2 (korte syntactisch meestal niet volledige zinnen) alleen vooruit gaan naar
score 5 (geen syntactische stoornis) want een vooruitgang naar score 3 (lange complexe
zinnen met bijvoorbeeld veel foutieve flexievormen) is niet erg waarschijnlijk. De schaal is
derhalve niet zeer geschikt als ernstschaal, maar meer als klinische uitspraak over het type
syntactische problemen. Ten derde is de schaal geautomatiseerde taal een schaal welke als
enige geen linguïstisch niveau beschrijft. Wellicht past de score voor dit taalgebruik meer in
de schaal semantische structuur. Wederom geldt dat binnen deze beoordelingsschalen het
problematisch is de vooruitgang of de toekenning van een hogere score op waarde te
schatten.
Deze beoordelingsschalen voor spontane taal uit gestandaardiseerde testbatterijen
voor afasie hebben onder andere volgens Niewold (2006), die de beoordelingsschalen ook
beschrijft in zijn proefschrift, een belangrijke bijdrage geleverd in de ontwikkeling van de
analyse van spontane taal van afasiepatiënten. Het toekennen van scores op een puntschaal
is echter lastig op waarde te schatten wanneer er geen duidelijke omschrijving is van de
wijze waarop punten toegekend moeten worden. Bovendien is het zoals eerder beschreven
problematisch om aan te geven of een hogere score ook een daadwerkelijke verbetering is.
Ten slotte blijft het toekennen van een bepaalde score toch vaak enigszins subjectief, zeker
wanneer er per punt meerdere symptomen worden beschreven en een patiënt symptomen
vertoont die bij meerdere punten worden beschreven.
Pas in de zestiger en zeventiger jaren van de vorige eeuw werd een begin gemaakt
met het ontwikkelen van objectieve kwantitatieve spontane-taalmaten. De eerste aanzet
hiervoor werd gegeven door wetenschappers van de zogeheten ‘Bostonse school’ waartoe
wetenschappers als Geschwind, Goodklass en Kaplan behoren. In 1964 schrijven Howes en
Geschwind over het gebruik van het spreektempo (aantal woorden per minuut) , het aantal
onmiddelijke herhalingen, de frequentie van functiewoorden (voegwoorden, preposities,
lidwoorden, hulpwerkwoorden en dergelijke) en de distributie van de woordfrequentie om
twee typen afasie te kunnen onderscheiden. Zij legden de resultaten van de afasiepatiënten
naast de resultaten van gezonde proefpersonen om zo tot onderscheiding te komen tussen
twee typen afasie. Goodglass, Quadfasel en Timberlake publiceren in hetzelfde jaar over het
gebruik van de ‘phrase length ratio’ (zinslengteratio) die werd berekend door het aantal
woordgroepen van meer dan vijf woorden te delen door het aantal woordgroepen van een of
twee woorden; woordgroepen werden onderscheiden door te tellen hoeveel woorden achter
elkaar werden uitgesproken, zonder aarzeling of pauze. Ook op deze manier wordt gesteld
onderscheid te kunnen maken tussen twee typen afasie (respectievelijk vloeiend en nietvloeiend). Lastig is bij deze methode dat de woordgroepen van drie of vier woorden compleet
genegeerd worden. Hoewel beide methoden naar het oordeel van Prins (1987) niet geschikt
leken hebben deze onderzoeken wel enige invloed gehad de ontwikkeling van de selectie
van geschikte taalmaten. In de zeventiger jaren werd in Nederland een spontane-taalanalyse
ontwikkeld met 30 objectieve spontane-taalmaten (Wagenaar, Snow en Prins, 1975) Vier van
deze spontane-taalmaten waren in feite scores op een zevenpuntsbeoordelingsschaal die
gebaseerd was op Goodglass en Kaplan (1972). De spontane-taalmaten die gebruikt werden
konden aan de hand van een factoranalyse verdeeld worden in een zestal clusters. Deze
factoranalyse is vervolgens nog verfijnd in Vermeulen, Bastiaanse en Wageningen (1989),
op basis van 16 spontane-taalmaten en met een combinatie van een beoordelingsschaal
voor articulatie en een benoemtest.
In slechts een aantal publicaties over objectieve spontane-taalmaten staan ook de
gemiddelde en standaarddeviaties op elke taalmaat van de onderzochte groepen vermeld.
Wagenaar et al. (1975) melden deze gegevens voor niet-vloeiende, vloeiende en
‘gemengde’ afatische patiënten. In Prins et al. (1978) zijn ook de gegevens van een
controlegroep opgenomen (tien niet afatische CVA-patiënten en acht familieleden van CVApatiënten).
ranges
Vermeulen en Bastiaanse (1984) geven gemiddelden, standaarddeviaties en
weer
voor
een
controlegroep
van
zestien
gezonde
bewoners
van
een
bejaardentehuis en voor een onderzoeksgroep van 121 afatici. Van 38 van deze patiënten
zijn de gegevens ook per type geordend (elf patiënten met een afasie van Broca, veertien
patiënten met een afasie van Wernicke en dertien patiënten met een amnestische afasie).
Zoals Niewold (2006) verder omschrijft is er nog een andere manier om de spontane
taal te onderzoeken. Namelijk door naar teksteenheden (Text Units of TU’s) te kijken. In een
aantal publicaties (waaronder Edwards en Garman, 1989; Edwards en Knott, 1994;
Bastiaanse, Edwards en Kiss, 1996) wordt onderzoek gedaan naar de verdeling van
verschillende soorten TU’s. Deze teksteenheden worden gedefinieerd als: unclear, minor,
lexical, phrasal en clausal TU’s. Een aantal van honderd TU’s komt ongeveer overeen met
300-400 woorden en de grammaticale analyse kan vrij gedetailleerd plaatsvinden. In
Bastiaanse et al. (1996) wordt er gekeken naar de verdeling van hoofd- en bijzinnen, de
verdeling van lexicale bijwoorden en bijwoorden die uit meerdere elementen bestaan, de
verdeling van lexicale werkwoorden en koppelwerkwoorden, de verdeling van werkwoorden
met verschillende aantallen argumenten en de type-tokenratio (TTR). Met name voor
vloeiende patiënten kan een analyse aan de hand van teksteenheden uitkomst bieden. Doch
voor niet-vloeiende patiënten is het lastig om zeker in de acute fase tot een aantal van 100
TU’s te komen. Bovendien is het onderscheiden van wat wel en wat niet een teksteenheid is
een complexe procedure en wordt er vooral syntactische informatie ingewonnen en weinig
lexicale of andere linguïstische informatie. Daarnaast missen er in de analyse van de
teksteenheden goede normen, waardoor het problematisch is uitspraken te doen over
wanneer iets afwijkt van normaal.
In dit hoofdstuk zijn allereerst de verschillende bestaande beoordelingsschalen uit
veelal gestandaardiseerde tests besproken. Deze beoordelingsschalen zijn ieder afzonderlijk
besproken en de nadelen zijn belicht. Wat voornamelijk terugkomt is het gemis aan goede
normen om de patiëntengroep tegen af te zetten en daarmee te kunnen bepalen of een
bepaalde score afwijkend is. Daarnaast is het herstel moeilijk te meten, want een hoger
scoretoekenning betekent niet altijd een beter taalgebruik. Na de bespreking van de
bestaande beoordelingsschalen is ingegaan op de ontwikkeling van objectieve kwantitatieve
spontane-taalmaten, deze ontwikkeling staat nog redelijk in de kinderschoenen. Er wordt nog
gezocht naar de meest uitgebreide, maar ook werkbare methode om de spontane taal te
onderzoeken en wat te kunnen zeggen over het herstelverloop.
In 2007 hebben Boxum en Zwaga een vernieuwde versie van de Analyse voor
Spontane Taal bij Afasie (ASTA) uitgebracht. Deze standaard voor de kwantitatieve analyse
van de spontane taal van afasiepatiënten, waarvan de eerste versie in 2005 is
geïntroduceerd, is hier nog niet eerder besproken, terwijl deze standaard in het onderhavige
onderzoek een belangrijke rol speelt. De standaard is tot stand gekomen binnen de
Vereniging van Klinische Linguïstiek en is in grote lijnen gebaseerd op eerder onderzoek van
Vermeulen en Bastiaanse (1984). Deze standaard geeft richtlijnen op welke manier een
spontane taalanalyse uitgevoerd dient te worden en biedt de mogelijkheid een groot aantal
linguïstische maten te meten en te vergelijken met normgegevens. Echter de normgegevens
die de richtlijn bevat zijn niet erg uitgebreid. Zij zijn voor het grootste gedeelte afkomstig uit
het eerder genoemde onderzoek van Vermeulen en Bastiaanse (1984), waarbij zestien
bewoners uit een bejaardentehuis de populatie vormen. Deze populatie had een gemiddelde
leeftijd van 76,4 jaar, een leeftijd die voor de huidige populatie afasiepatiënten wat aan de
hoge kant ligt.
Om een vergelijking te maken tussen een willekeurige patiënt en de controlegroep
wordt in de ASTA het gemiddelde en de range genoemd. Deze range heeft bij sommige
maten, waaronder het aantal zelfstandige naamwoorden, een zeer wijd bereik. De vraag rijst
in hoeverre deze gegevens betrouwbaar zijn en op welke manier het mogelijk is om
herstelverloop in kaart te brengen.
Het afnameprotocol van de ASTA inclusief de
normgegevens zijn terug te vinden in bijlage 1.
Om kortom aan de hand van spontane-taalmaten de taalsamples van individuele patiënten
vanaf de acute fase te kunnen beoordelen, is de beschikbaarheid van groepsgegevens zoals
gemiddelden en standaarddeviaties een noodzakelijke voorwaarde. Daarenboven dienen
deze taalmaten bruikbaar zijn bij alle afatische patiënten. In het onderhavige onderzoek
wordt derhalve een groep gezonde personen onderzocht, waarbij er rekening wordt
gehouden met factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau.
De vraag die in het
onderhavige onderzoek centraal staat luidt dan ook: In hoeverre hebben factoren als
geslacht, leeftijd en opleidingsniveau invloed op de scores op verschillende kwantitatieve
maten binnen een spontane taalsample?
Daarnaast wordt er een vergelijking getrokken met de bestaande normgegevens die
geformuleerd staat in de ASTA en mogelijk worden er aanbevelingen geformuleerd.
2. Methode
In dit hoofdstuk zal eerst worden ingegaan op de proefpersonen in het onderzoek.
Vervolgens wordt de testprocedure en de maten die onderzocht zijn uitvoeriger behandeld.
2.1 Proefpersonen
Het onderhavige onderzoek bestaat uit spontane-taaldata van veertig gezonde
taalsprekers ( 18 mannen, 22 vrouwen) zonder neurologische geschiedenis. De gemiddelde
leeftijd van deze groep is 46 jaar, met een bereik van 18 tot 84 jaar. De groep is zo
evenwichtig mogelijk ingedeeld in drie opleidingsniveaus: laag, middelbaar en hoog. Het
eerste opleidingsniveau is gedefinieerd als alleen lager onderwijs, MAVO of lager
beroepsonderwijs. Hieronder valt ook een middelbare beroepsopleiding op niveau 1 of 2. Het
middelbare opleidingsniveau omvat HAVO/VWO of een middelbare beroepsopleiding niveau
3 of 4. Het hoge opleidingsniveau bestaat uit een hogere beroepsopleiding of
wetenschappelijk onderwijs. Om de leeftijd bruikbaar te maken voor verwerking zijn er
leeftijdsgroepen gecreëerd. Eerder is hierover gesproken tijdens een vergadering van de
Vereniging voor Klinisch Linguïstiek en is er een indeling gemaakt. De indeling die hieruit is
ontstaan is tevens gehanteerd in het onderhavige onderzoek. Dit betekent dat er in het
onderhavige onderzoek drie leeftijdsgroepen te categoriseren zijn: Leeftijdsgroep één bevat
de personen in de leeftijd van 18 tot en met 35 jaar, leeftijdsgroep twee 36 tot en met 52 jaar
en leeftijdsgroep drie 53 tot en met 69 jaar en leeftijdsgroep vier bevat de personen die 70
jaar of ouder zijn. Aangezien er in het onderhavige onderzoek slechts twee personen ouder
zijn dan 70 jaar, is besloten in totaal drie leeftijdsgroep te definiëren, waarbij de derde groep
alle personen bevat die 53 jaar of ouder zijn. In tabel 1 staan de gegevens van de
onderzoekspersonen overzichtelijk weergegeven.
Geslacht
Opleiding
Leeftijd
Mannen: 19
Laag: 5
18-35 jr: 2
Middelbaar: 6
36-52 jr: 9
Hoog: 8
>52 jr: 7
Laag: 8
18-35 jr: 6
Middelbaar: 7
36-52 jr: 6
Hoog: 7
>52 jr: 10
Laag: 13
18-35 jr: 8
Middelbaar: 13
36-52 jr: 15
Hoog: 15
>52 jr: 17
Vrouwen: 21
Samen: 40
Tabel 1: overzicht onderzoekspersonen
In bijlage 2 is een gedetailleerder overzicht te vinden van de gegevens van de groep
onderzoekspersonen.
2.2 Materiaal
De data omvatte samples van 300 woorden van een conversatie waarin de volgende
vragen centraal stonden:
-
Kunt u mij iets vertellen over de laatste keer dat u ziek was?
-
Wat voor beroep heeft u? Kunt u daar wat over vertellen?
-
Kunt u iets vertellen over uw familie?
-
Heeft u hobbies/ wat doet u graag in uw vrije tijd?
Deze vragen zijn afgeleid van de vragen die gesteld worden bij de opname van de Spontane
Taal voor de Akense Afasie Test (Graetz, de Bleser en Willmes, 1992)
Er zijn 27 samples door de auteur zelf verzameld. De data zijn aangevuld met
bestaande data, voor een deel afkomstig uit het promotie-onderzoek van Roel Jonkers
(1998). Hieruit waren vier samples bruikbaar. Negen samples komen uit het onderzoek naar
de vertaling en aanpassing aan het Fries van Nederlandstalig diagnostisch materiaal voor
volwassenen met taalstoornissen door Bastiaaanse, van den Bergh, Hurkmans en Jonkers
(2006). Deze laatste samples zijn ook gebruikt in het scriptieonderzoek van Iemkje de Vries
(2006)
De samples zijn beoordeeld op bruikbaarheid door de vragen te bekijken. De vragen
dienen vergelijkbaar te zijn om de analyses zou betrouwbaar en valide mogelijk te kunnen
analyseren.
Om te komen tot een sample van 300 woorden is er telkens een conversatie
opgenomen met een duur van ongeveer vijf minuten. In de conversaties is zoveel mogelijk
geprobeerd om meerdere onderwerpen aan de orde te laten komen. Dit wordt ook als
voorwaarde in de richtlijnen van de ASTA beschreven. De samples zijn allemaal
uitgeschreven om ze vervolgens middels de ASTA te analyseren.
2.3 Procedure
Ten eerste werd een inventarisatie gemaakt van de benodigde samples om een zo divers
mogelijke populatie te onderzoeken. Er is gekozen om de groepen in opleidingsniveaus zo
vergelijkbaar mogelijk vorm te geven. Derhalve bestaan deze groep uit een vergelijkbaar
aantal proefpersonen met een redelijk groot bereik in leeftijd en een evenwichtige verdeling
qua geslacht.
Daarna zijn de spontane taalsamples verzameld. 27 samples zijn door de auteur zelf
verzameld en deze conversaties zijn opgenomen met een voicerecorder. Deze conversaties
zijn vervolgens uitgeschreven. Voor de overige samples was al een digitaal tekstbestand
beschikbaar. Zoals het protocol van de ASTA beschrijft kan er in principe vanaf de start van
de opname begonnen worden met het transciberen. Indien echter het begin beduidend
slechter is, kan het transcriberen na de vijftig eerste woorden beginnen. Dit laatste is slechts
eenmaal voorgekomen. Dit betrof een proefpersoon die moeite had met de omschakeling
vanuit het Fries naar het Nederlands.
Voor de analyses van deze spontane taal is zoals eerder al beschreven gebruik
gemaakt van de standaard Analyse van Spontane Taal bij Afasie (ASTA: Wijckmans en
Zwaga, 2005). Het afnameprotocol is zoals eerder genoemd terug te vinden in bijlage 1.
Deze standaard van de Vereniging van Klinische Linguïstiek (VKL) onderzoekt de spontane
taal op morfosyntactisch, lexicaal en fonologisch gebied. De onderverdeling van deze
gebieden en de bijbehorende maten wordt hieronder in tabel 1 schematisch weergegeven.
Morfosyntactische maten
-
Finietheidsindex
-
Modalen en
koppelwerkwoorden
-
Lexicale maten
-
Aantal zelfstandige
naamwoorden
-
Uitingslengte (MLU)
Diversiteit zelfstandige
naamwoorden (typetoken-ratio)
-
Aantal lexicale
werkwoorden
Fonologische maten
-
Aantal fonologische
parafasieën
-
Diversiteit van de lexicale
werkwoorden (typetoken-ratio)
-
Aantal semantische
parafasieën
Tabel 1: schematische weergave van de onderzoeksgebieden: onderdelen van de ASTA
Bovendien wordt er in de ASTA nog een aantal optionele maten geopperd om
eventueel te gebruiken bij de analyse. De optionele maten die in het onderhavige onderzoek
ook zijn onderzocht zijn, zijn het percentage correcte uitingen, het aantal bijzinnen en het
aantal neologismen.
Bij het tellen van de woorden in de samples is zoveel mogelijk vastgehouden aan het
protocol van de ASTA. De definitie van fillers bood echter niet altijd duidelijkheid over wat wel
en wat niet mee te tellen. Daarom is besloten om zeer korte woorden, lijkende op losse
klanken als oh, eh, hè, och, goh enzovoort niet mee te tellen. Tevens zijn herhalingen van
minimale responsen niet meegeteld. Mocht het zo zijn dat iemand antwoordde op een vraag
met een minimale respons en vervolgens op de volgende vraag weer startte met een
minimale respons dan werd dit niet als herhaling gezien. Vielen de herhalingen van minimale
responsen echter in dezelfde reactie van de proefpersoon, dan werd dit wel als één woord
geteld.
In spreektaal worden geregeld woorden in elkaar geschoven. Een proces genaamd
teloscopie. Een goed voorbeeld is tis een samentrekking van het en is. Binnen het
onderhavige onderzoek zijn deze samentrekkingen getranscribeerd als twee woorden en
daarmee ook geteld als twee woorden. Bij de analyse van sommige transcripten ontstond er
nog onduidelijk welke is kort gesloten met de auteurs van de ASTA. Zo wordt d’r uit
gerekend als eruit en gaat het hier om één woord. Ook worden tijdsuitdrukkingen als ’s
nachts, ’s morgens geteld als één woord.
2.4 Analyse middels de ASTA
2.4.1 Morfosyntactische maten
Finietheidsindex
De finietheidsindex is een verhouding die weergeeft hoe vaak een verplichte
persoonsvorm (juist) gebruikt is. De verhouding komt tot stand door het aantal correcte
finiete persoonsvormen te delen door het totaal aantal persoonsvormen dat vervoegd en
gerealiseerd moest worden of waar vervoeging op was toegepast. Bij deze berekening is het
ook van belang dat de persoonsvorm in de juiste tijd en voor de juiste persoon is vervoegd.
Modalen en koppelwerkwoorden
Binnen de analyse volgens de ASTA worden de modalen en de koppelwerkwoorden
samen genomen. Onder koppelwerkwoorden vallen worden, zijn, blijven, blijken, schijnen,
lijken, heten, dunken, voorkomen. De modalen worden gevormd door zullen, willen, moeten,
kunnen, mogen. Volgens Vermeulen en Bastiaanse (1984) zijn deze beide typen
werkwoorden hoogfrequente woorden die door mensen met een amnestische afasie kunnen
worden gebruikt om finiete werkwoorden te vervangen. Wellicht geldt dit ook voor niettaalgestoorde personen. Immers de bestaande range van deze maat loopt van vier tot
achttien en dat is een fors verschil.
Een taalgebruiker kan aan een zin een nuancering toevoegen, waarmee hij uitdrukt
hoe hij tegenover de inhoud van de zin staat. Onder modaliteit wordt de in een zin
uitgedrukte visie van de spreker of schrijver op de verhouding tussen de in die zin
weergegeven situatie en de werkelijkheid en/of zijn attitude met betrekking tot die situatie
verstaan. In de literatuur worden verschillende soorten van modaliteit vermeld. De ANS (zie
literatuurlijst) maakt bijvoorbeeld een onderscheid tussen gevoelsmodaliteit: de verhouding
tussen spreker en mededeling en verstandsmodaliteit: de verhouding tussen de beschrijving
en de werkelijkheid. Het koppelwerkwoord speelt een rol in de eerste verhouding: tussen
spreker en mededeling. Koppelwerkwoorden komen voor in naamwoordelijke gezegdes.
Semantisch onderscheiden ze zich duidelijk van zelfstandige werkwoorden: ze vormen niet
op zichzelf, maar samen met een naamwoordelijk deel de betekeniskern van een
naamwoordelijk gezegde. Syntactisch gedragen koppelwerkwoorden zich in hun verhouding
tot hulpwerkwoorden wel als zelfstandige werkwoorden er is immers geen ander werkwoord
nodig om de zin te complementeren.
De modalen geven informatie over de verhouding tussen de beschrijving en de
werkelijkheid. En drukken derhalve de verhouding uit tussen de beschrijving en de
werkelijkheid, bijvoorbeeld het oordeel van de spreker ten opzichte van de waarschijnlijkheid,
mogelijkheid, wenselijkheid van de inhoud van de zin.
Bij de meeste modale werkwoorden zijn er twee verschillende interpretaties:
epistemisch
. hij moet (wel) eten — het is noodzakelijk dat hij eet
. hij kan eten — het is mogelijk dat hij eet
deontisch
. hij moet eten — hij is verplicht te eten
. hij kan eten — hij is in staat te eten
. hij wil eten — hij is bereid of van plan te eten
Echter deze twee verschillende interpretaties komen niet terug binnen de analyse.
Zelfs het onderscheid tussen de twee verschillende verhoudingen: de spreker en de
mededeling en de verhouding van de beschrijving en de werkelijkheid wordt niet gemaakt.
Binnen de ASTA worden alle vormen van modale werkwoorden meegenomen.
Uitingslengte
De uitingslengte ofwel MLU (Mean Length of Utterance) wordt bepaald door het
aantal woorden in een uiting. Volgens Wagenaar et al. (1975) geeft de MLU de mate van
vloeiendheid aan bij afasiepatiënten. Bovendien zegt het iets over de complexiteit in het
taalgebruik. Een langere uiting is meer complex dan een korte uiting. Het vormen van een
lange zin doet een zwaarder beroep op onder andere woordvinding en organisatie dan het
geval is bij een korte zin.
Een uiting wordt in eerste instantie bepaald door een grammaticale eenheid.
Daarnaast is er nog een aantal regels terug te vinden in het protocol van de ASTA die
invloed hebben op het bepalen van de lengte van een uiting. Naast een grammaticale
eenheid markeert een dalend intonatiepatroon een uitingsgrens. Bij de opnames van de
samples die door de auteur zelf zijn afgenomen levert dit niet veel problemen op. Immers er
bestaat Er bestaat immers de mogelijkheid om het geluidsbestand bij twijfel nogmaals te
beluisteren. Bij de reeds uitgeschreven samples echter valt deze controle weg. Bovendien is
het van belang dat een duidelijke pauze uitgeschreven wordt, omdat ook dit een kenmerk
van een uitingsgrens is. Het is van belang om de regels met betrekking tot het bepalen van
de uitingsgrenzen in een vaste volgorde te hanteren. Pas als er geen grammaticale eenheid
is te achterhalen, is intonatie bepalend en pas daarna de pauze.
Een aanvulling op deze regels is ten eerste het gebruikt van /en/. Hier is sprake van
een uitingsgrens tenzij /en/ in een opsomming voorkomt. De uitingsgrens wordt voor het
woord /en/ bepaald. Deze bepaling heeft een positieve invloed wanneer iemand een
spreektstijl hanteert waarbij een volgend onderwerp of gebeurtenis voortvloeit uit een ‘en
toen’- constructie. Door de aanvulling om voor /en/ de uiting af te kappen ontstaat er geen
ellenlange uiting. Een opsomming daarentegen kan wel zorgen voor een verhoogde
uitingslengte, zonder de complexiteit van de zin te verhogen.
Een tweede aanvulling heeft betrekking op de conjuncties zoals /maar/ /want/ /omdat/ en
/dat/. Deze vormen geen uitingsgrens. Er bestaan twee verschillende soorten voegwoorden:
nevenschikkende en onderschikkende. Nevenschikkend wil zeggen dat ze gelijkwaardige
zinnen met elkaar verbinden, bijvoorbeeld twee hoofdzinnen of twee bijzinnen. Voorbeelden
van deze voegwoorden zijn: /maar/, /of/, /want/ /dus/. Andere voegwoorden zijn
onderschikkend en verbinden twee delen, waarvan het ene ondergeschikt is aan het andere.
Voorbeelden zijn /terwijl/ of /omdat/. Het ondergeschikte deel is een bijzin. Een bijzin kan op
zichzelf niet een grammaticaal correcte zin zijn. Dit wordt geïllustreerd met het volgende
voorbeeld, waar de zinnen bijna dezelfde betekenis hebben:
-
Ik ga met de fiets, want het is mooi weer.
-
Ik ga met de fiets, omdat het mooi weer is.
Het nevenschikkende voegwoord want wordt gevolgd door een hoofdzin ("Het is mooi weer"
is een grammaticaal correcte zin). Het onderschikkende voegwoord omdat wordt gevolgd
door een bijzin ("het mooi weer is" is geen correcte zin). Tijdens de analyse is het van belang
om de uiting te bepalen met in achtneming van de conjunctie, het maakt hierbij niet uit of het
gaat om een nevenschikking of een onderschikking. Wel is het van belang te noteren of er
een bijzin wordt gevormd.
Een derde aanvulling geeft aan dat er in geval van een directe rede geen sprake is
van een uitingsgrens. De laatste aanvulling geeft aan dat interjecties worden beschouwd als
een uiting binnen een uiting. De definitie van interjectie is hierin niet het tussenwerpsel zoals
een woord als hoera, ach, verdorie, maar gaat over een zin binnen een zin. Zoals in het
voorbeeld van een uiting: ‘op een gegeven moment, ik heb het zelf niet meegekregen, ben ik
van de trap gevallen.’ Hierbij gaat het om twee uitingen, te noemen: op een gegeven
moment ben ik van de trap gevallen en ik heb het zelf niet meegekregen. Een interjectie
wordt hier dus gezien als een zinsdeel binnen een zin dat op zich ook weer een zin is.
Om de gemiddelde uitingslengte (MLU) vast te stellen mag er een aantal woorden
worden weggestreept.
-
Minimale responsen, zoals ja, nee
-
Iedere herhaling
-
Iedere echolalie
-
Iedere mislukte poging om te komen tot realisatie van het doelwoord. Bijvoorbeeld:
het was gister, nee eergister, nee zaterdag. Het aantal woorden is drie.
In overleg met de auteurs van de ASTA wordt bij dit wegstrepen ook binnen de uitingen
gezocht naar een grammaticale eenheid. Als die duidelijk is, kan daar omheen soms een
aantal woorden weggestreept worden. Echter dit kan afhankelijk zijn van interpretatie. Een
uiting die doorloopt na de grens van 300 woorden wordt niet meegeteld. De MLU wordt
uiteindelijk bepaald door het totaal van de overgebleven woorden te delen door het totaal
aantal uitingen.
Bij de analyse volgens de ASTA wordt na het bepalen van de gemiddelde
uitingslengte het percentage correcte uitingen bepaald. Hierbij geldt dat een correcte uiting
een volledige grammaticale eenheid is, met een volledige argumentstructuur. Ellipsen zijn
hierbij een uitzondering en worden wel gerekend als correcte uiting. Binnen de uitingen mag
de fonologie afwijken zolang de woorden herkenbaar zijn.
2.4.2 Lexicale maten
Zelfstandige naamwoorden
Voor de lexicale analyse wordt het totaal aantal zelfstandige naamwoorden geteld.
Hieronder vallen ook herhalingen, dagen van de week en maanden van het jaar en
eigennamen, plaatsnamen en landennamen worden meegeteld. Hierbij is het goed om op te
letten bij bijvoorbeeld namen die uit meerdere woorden bestaan zoals Albert Heijn . Dit wordt
geteld als één woord, omdat het een vaste combinatie is. Bij het tellen van de zelfstandige
naamwoorden worden ook zelfstandige naamwoorden die gebruikt worden in vaste
uitdrukking meegeteld. In de uiting: ik ben druk in de weer met de kinderen zijn twee
zelfstandige naamwoorden: weer en kinderen. Bij twijfel over de status van een woord dient
er gebruik gemaakt te worden van het Van Dale Groot woordenboek van de Nederlandse
taal (C.A. den Boon, D. Geeraerts, 2005).
Na het tellen van het totaal aantal zelfstandige naamwoorden wordt de diversiteit
berekend aan de hand van de type-token-ratio. Hierbij wordt het aantal verschillende
zelfstandige naamwoorden (typen) gedeeld door het totaal aantal zelfstandige naamwoorden
(tokens). Een hoge ratio wijst op een hoge diversiteit. Een lage ratio daarentegen duidt op
een lage diversiteit en derhalve weinig verschillende zelfstandige naamwoorden (Vermeulen
et al. 1989). Het bepalen wanneer zelfstandige naamwoorden behoren tot eenzelfde type is
duidelijk bij meervouden of verkleining, maar soms ontstaat er onduidelijkheid wanneer er
bijvoorbeeld sprake is van een samenstelling. Op het moment dat iemand eerst het woord
zondag gebruikt en vervolgens iets vertelt over koopzondag zijn deze woorden als twee
verschillende types geteld. Helaas is het niet mogelijk om homoniemen: dezelfde woorden,
maar met een verschillende betekenis te splitsen. Wanneer iemand eerst spreekt over een
bank als meubel en vervolgens over een bank als gebouw zal dit woord tot hetzelfde type
behoren. Werkwoorden gebruikt als zelfstandige naamwoorden worden ook geteld als
zelfstandige naamwoorden, bijvoorbeeld het reizen spreekt me aan. In deze zin wordt reizen
geteld als een zelfstandig naamwoord.
Zelfstandige naamwoorden in een echolalie worden niet geteld. Zelfstandig gebruikte
telwoorden als de eerste, de tweede worden niet geteld, echter op zichzelf staande
bijvoeglijk naamwoorden zoals laatste, oudste worden wel als zelfstandig naamwoord geteld.
Neologismen worden niet meegeteld in het totaal aantal zelfstandige naamwoorden, maar
worden apart genoteerd. Semantische en fonologische parafasieën vormen hierop een
uitzondering en tellen zolang het doelwoord nog herkenbaar is derhalve wel mee.
Lexicale werkwoorden
Werkwoorden verschillen als woordsoort wezenlijk van naamwoorden, doordat ze geen
verwijzende functie hebben maar een actie (doen, gooien), toestand (zijn, staan, drijven) of
een gebeurtenis (sterven, glinsteren) uitdrukken. Lexicale werkwoorden zijn werkwoorden
die op zichzelf staan en derhalve geen ander werkwoord nodig hebben. Ook bij de lexicale
werkwoorden is de bepaling of een werkwoord tot eenzelfde type behoort of een token op
zich is niet altijd eenduidig. Daarom is het goed de uiting te analyseren en het
basiswerkwoord te noteren. Dit wordt duidelijker aan de hand van een voorbeeld van twee
uitingen:
-
Ik kom er niet achter.
-
Ik kom er niet op.
Een opvatting dat er hier slechts sprake is van één lexicaal werkwoord zou kunnen rijzen,
maar in de eerste zin is het lexicale werkwoord achterkomen en in de tweede zin is het
lexicale werkwoord opkomen. Er is derhalve sprake van twee tokens.
Ook in deze categorie worden semantische en fonologische parafasieën bij het aantal
lexicale werkwoorden geteld.
Een bijzonder geval bij de lexicale werkwoorden komt voor in de zin dat is lang
geleden. Er is hier sprake van een constructie met een hulpwerkwoord en een voltooid
deelwoord. Echter de tegenwoordige tijd van het deelwoord geleden wat lijden is wordt
heden ten dage niet meer gebruikt. Toch hoort lijden bij het aantal lexicale werkwoorden
geteld te worden.
2.5 Betrouwbaarheid
Om na te gaan of er een verschil in uitkomsten ontstaat wanneer een ander persoon de
analyse uitvoert is er een correlatiecoëfficiënt berekend. Hierbij zijn de samples door de
eerste beoordelaar uitgeschreven en vervolgens voorgelegd aan de tweede beoordelaar. In
totaal hebben er vier beoordelaars meegewerkt in de beoordeling van vijftien samples.
Tweederde van de beoordeelde samples is afkomstig uit het scriptieonderzoek van Iemkje
de Vries. Zij geeft echter geen waarden voor het aantal bijzinnen, het percentage correcte
uitingen en de finietheidsindex. Derhalve zijn deze waarden aangevuld door de auteurs van
de ASTA. Deze auteurs hebben een gehele tweede analyse uitgevoerd bij het overige deel
van de samples. Een schatting naar het correlatiecoëfficiënt is berekend middels de Pearson
correlatiecoëfficiënt, ook wel aangeduid als Pearsons r. Het criterium voor deze waarde
hiervan dient op zijn minst 0,70 te zijn, want bij een waarde van r= 0,7 is ongeveer 50% van
de variantie van de eerste beoordeling statistisch gezien aannemelijk voor de tweede
beoordeling aangezien r2 = 0,49. (Martin en Bateson, 2007)
3. Statische analyse
Om de gegevens van de onderzoeksgroep die in de volgende sectie worden
weergegeven op waarde te kunnen schatten is er een statistische analyse middels een Ftest, een Multi-variate analyse uitgevoerd. De F-test is een veel gebruikte parametrische
toets om variantie-analyses uit te voeren. Deze test is binnen het onderhavige onderzoek
gebruikt om de invloed van de factoren geslacht, leeftijd en opleiding op de verschillende
spontane-taalmaten te onderzoeken. Alle statistische analyses in het onderhavige onderzoek
zijn gedaan middels SPSS versie 15.0.
De groepsresultaten worden vergeleken met de bestaande normgegevens die
weergegeven staan in de ASTA en daarnaast zal kort worden stilgestaan bij eventuele
outliers en mogelijke oorzaken van het voorkomen hiervan. Bovendien wordt er de
interbeoordelaarsbetrouwbaarheid bepaald.
De onderzoeksvraag gaat in op de mate waarin factoren als geslacht, leeftijd en
opleiding een invloed hebben op de kwantitatieve spontane-taalmaten. Mocht er een
significant verschil gevonden worden dan betekent dit dat het niet mogelijk is om alle
prestaties van elke willekeurige afasiepatiënt zo maar met algemene normgegevens te
vergelijken. In dat geval zullen er derhalve aparte normgegevens gecreëerd dienen te
worden om een valide vergelijking te kunnen trekken.
4. Resultaten
De berekende interbeoordelaarsbetrouwbaarheid geeft een hoge correlatie. De
verschillen die gevonden worden zijn gedeeltelijk te wijten aan het stellen van de grens van
300 woorden. Dit houdt in dat er ondanks de redelijk duidelijke instructies die vermeld staan
in de ASTA toch nog verschillende opvattingen of een afwijkende manier van het tellen van
de woorden wordt gehanteerd. Hier wordt verderop in de paragraaf dieper op in gegaan.
Wanneer de scores van de onderzoeksgroep worden vergeleken met de
normgegevens die gehanteerd worden binnen de ASTA is er een verschil. De spontanetaalmaten die zijn meegenomen in het onderhavige onderzoek en die in de ASTA worden
weergegeven zijn in tabel 2 naast elkaar gezet. Zichtbaar is dat de ranges enorm wijd zijn.
Alle ranges waarin aantallen worden weergegeven, met uitzondering van de parafasieën en
de neologismen hebben een erg groot bereik. Zo loopt bijvoorbeeld de range van het aantal
zelfstandige naamwoorden van 17 tot 73, dit betekent dat er een sample van 300 woorden is
waarin 17 zelfstandige naamwoorden worden geteld, maar ook een sample waarin er 73
zelfstandige naamwoorden zijn. Op basis van deze uitkomsten is het goed een
outlieronderzoek te doen.
Maten
Gemiddelde
Gemiddelde
Range
Range
ASTA
Onderzoek
ASTA
Onderzoek
Aantal zelfst.nw.
51,50
48,15
44-68
17 - 73
TTR zelfst. nw
0,75
0,76
0,54 – 0,86
0,53 – 0,89
Aantal lex. werkw.
26,75
28,75
24 – 33
19 – 41
TTR lex. werkw
0,74
0,63
0,63 – 0,86
0,45 – 0,84
Semantische parafasieën
0,19
0,25
0–1
0–2
Fonologische parafasieën
0,31
0,1
0–3
0–1
Modalen +
12,75
11,83
4 – 18
3 – 23
MLU
8,22
8,25
5,7 – 10,7
5,71 – 11,83
Percentage correcte uitingen
0,9
0,94
koppelwerkwoorden
0,74 - 1
Finietheidsindex
0,91
0,99
Neologismen
0
0
0,83 – 1
0,88 – 1
0
Tabel 2: overzicht uitkomsten maten onderzoek en gegevens ASTA
Aangezien de aantallen die de ranges bepalen zo uit elkaar lopen is het goed deze onder de
loep te leggen.
Allereerst blijkt dat de range voor het aantal zelfstandige naamwoorden wordt
bepaald door twee afwijkende scores, te weten van persoon 15 en persoon 38, de
uitkomsten vallen buiten de range van het boxplot, zie figuur 2.
Figuur 2 Boxplot scores zelfstandige naamwoorden
Deze twee onderzoekspersonen laten respectievelijk een extreem laag en extreem
hoog aantal zelfstandige naamwoorden horen in hun sample. Onderzoekspersoon 15 betreft
een vrouw met een middelbaar opleidingsniveau, ingedeeld in leeftijdsgroep 2. De vraag die
als eerste wordt gesteld is ‘Kun je me nog iets over je eigen kinderen vertellen?’ Het
onderwerp ‘kinderen’ is vervolgens het enige behandelde onderwerp, dit maakt het aantal
zelfstandige naamwoorden beperkt. Onderzoekspersoon 38 betreft een man met een hoog
opleidingsniveau uit leeftijdsgroep 1. In het sample vertelt hij uitgebreid over zijn werk en
gebruikt daarbij zeer veel opsommingen. Daarnaast is er een extra vraag gesteld met
betrekking tot vakantie, omdat het sample na de andere vragen nog niet de grens van 300
woorden had bereikt. Zonder deze twee personen zou de range uitkomen op 33 – 64
zelfstandige naamwoorden.
Ten tweede wordt de range met betrekking tot het aantal lexicale werkwoorden onder
de loep genomen. Bij deze maat zijn er een aantal scores van onderzoekspersonen die
buiten het minimum of maximum van het boxplot vallen, zie figuur 3. Onderzoekspersoon 10
valt boven het boxplot. Dit betreft een vrouw met een laag opleidingsniveau uit leeftijdsgroep
3. Zij gebruikt 41 lexicale werkwoorden. Bij een nadere analyse van het sample blijkt dat er
ondanks dat er slechts een onderwerp wordt behandeld, mevrouw dit zo uitvoerig uitlegt dat
zij daardoor veel lexicale werkwoorden gebruikt. Tenslotte ligt onderzoekspersoon 13 wat
aan de benedengrens met een aantal van 19 lexicale werkwoorden. Onderzoekspersoon 13
betreft een vrouw met een middelbare opleiding uit leeftijdsgroep 3. Zij vertelt in haar sample
alleen over haar werk, met veel ‘en toen’ constructies. Verder lijkt een soort compensatie
door
het
redelijk
hoge
aantal
zelfstandige
naamwoorden:
56.
De
andere
drie
onderzoekspersonen die buiten het boxplot vallen, onderzoekspersonen 2, 25 en 30
gebruikten respectievelijk een gelijk of bijna gelijk aantal lexicale werkwoorden als
onderzoekspersoon 13. De aantallen bij hen waren respectievelijk 19 en tweemaal 20.
Figuur 3: boxplot verdeling aantal lexicale werkwoorden
Ten derde heeft ook de range van koppelwerkwoorden en modalen een zeer groot
bereik. Onderzoekspersoon 2, valt als enige persoon buiten het boxplot met een aantal van
23, zie figuur 4.
Figuur 4: boxplot verdeling aantal koppelwerkwoorden en modalen
Onderzoekspersoon 2 betreft een man met een hoog opleidingsniveau uit
leeftijdsgroep 2.. Deze man, wiens score ook ietwat afwijkend is bij het aantal lexicale
werkwoorden, waar het een redelijk lage score betreft. Het lijkt dat deze onderzoekspersoon
een voorkeur heeft voor een zinsconstructie met een vervoeging van het koppelwoord zijn.
Bovendien wordt nog eens zesmaal het modale werkwoord moeten gebruikt. Het hoge
aantal koppelwerkwoorden en modalen hangt mogelijk samen met het lage aantal lexicale
werkwoorden.
Aangezien
er
niet
een
bepaalde
onderzoekspersoon
of
bepaalde
onderzoekspersonen zijn welke stelselmatig een afwijkende score hebben of waarvan de
score door een afwijkende oorzaak is, is er besloten geen onderzoekspersonen uit het
onderzoek te halen. Wel wordt het aantal lexicale werkwoorden van onderzoekspersoon 11
aangepast voor de berekening van de gemiddelden, de range en de standaarddeviaties.
De significante waarden na de Multivariate-test staan weergegeven in tabel 3. Bij de
variabele opleiding was het mogelijk een post-hoc analyse uit te voeren. De p-waarde na de
post-hoc test kwam voor de TTR van de zelfstandige naamwoorden niet lager dan 0,059.
Hiermee is de significantie verdwenen. Gezien het grote aantal analyses zou voor TTR van
de zelfstandige naamwoorden en het geslacht een Bonferroni-correctie met een
significantieniveau van 0,01 op zijn plaats zijn. In dit geval verdwijnt de significantie. Voor de
invloed van geslacht, leeftijd en opleiding op het aantal bijzinnen dient een noot te worden
opgenomen in het protocol van de ASTA.
Variabele
Spontane-taalmaat
Geslacht
TTR zelfstandige nw
Geslacht
Df
1
1
bijzinnen
Opleiding
Geslacht en leeftijd
F-waarde
p-waarde
5,268
,031*
8,616
,007*
TTR zelfstandige nw
2
4,738
,019*
bijzinnen
2
3,468
,048*
2
7,050
,002*
Geslacht, opleiding en leeftijd
bijzinnen
Tabel 3: significante verschillen na multivariate-test
4.1 Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid en multivariate test
Hieronder wordt antwoord gegeven op de onderzoeksvraag: In hoeverre hebben
factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau invloed op de verschillende kwantitatieve
maten binnen een spontane taalsample?
Een overzicht van de scores van de individuele onderzoekspersonen is terug te
vinden in bijlage 3. In deze sectie worden per factor de scores van de kwantitatieve
spontane-taalmaten op significantie beoordeeld.
Allereerst
worden
de
uitkomsten
van
de
interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
weergegeven. Voor veel maten in het onderhavige onderzoek is er een zeer hoge mate van
correlatie. De waarden staan overzichtelijk weergegeven in tabel 4. Hierin valt terug te lezen
dat de meeste p-waarden een significantie op het hoogste significantieniveau aantonen.
Voor de bijzinnen wordt een p-waarde van <0,05 gegeven. Echter de waarde van het
correlatiecoëfficiënt valt onder de voorafgestelde waarde van 0,7. De uitkomsten van deze
maat dienen derhalve met enige voorzichtigheid behandeld te worden. Evenzo de
uitkomsten van het percentage correcte uitingen en de finietheidsindex. Een overzicht van
de uitkomsten van de verschillende beoordelaars is terug te vinden in bijlage 4.
Spontane-taalmaat
Correlatiecoëfficiënt
p-waarde
Aantal zelfstandige naamwoorden
0,968
< 0,001
TTR zelfstandige naamwoorden
0,913
< 0,001
Aantal lexicale werkwoorden
0,738
0,002
TTR lexicale werkwoorden
0,781
0,001
Aantal koppelwerkwoorden/modalen
0.848
<0,001
MLU
0,981
<0,001
Aantal bijzinnen
0,624
<0,05
Percentage correcte uitingen
0,454
>0,05 (n.s.)
Finietheidsindex
0,498
>0,05 (n.s.)
Tabel 4: uitkomsten berekening Interbeoordelaarsbetrouwbaarheid
Vervolgens wordt er een overzicht gegeven van de uitkomst van de Multivariate test
(ANOVA). Binnen deze test zijn de factoren apart, maar ook in combinatie met elkaar
meegenomen om een mogelijk versterkend effect te bemerken. In tabel 5 staan de pwaardes van de zowel de factoren apart als tezamen weergegeven. Geen van de p-waardes
geeft een getal dat binnen een significantieniveau valt.
Factoren
F-waarde
Df-waarde
p-waarde
Geslacht
1,287
11
0,329
Opleiding
1,522
22
0,152
Leeftijd
0,844
22
0,655
Geslacht x opleiding
0,986
22
0,509
Geslacht x leeftijd
1,257
22
0,286
Opleiding x leeftijd
0,889
44
0,653
Geslacht x opleiding x 0,895
33
0,626
leeftijd
Tabel 5 overzicht uitkomsten Multivariate-test
In principe betekenen bovengenoemde uitkomsten dat de verschillende onderzochte
factoren geen invloed hebben op de uitkomsten van de ASTA. Echter aangezien het hier
gaat om standaardnormen, die in de toekomst voor spontane- taalanalyse bij afasie gebruikt
kunnen gaan worden, wordt voor de volledigheid hieronder toch een overzicht gegeven van
de scores op het niveau van elke afzonderlijke maat, om te onderzoeken of ook op dat
niveau geen verschillen worden aangetoond.
4.2 Geslacht
Wanneer de scores op de verschillende spontane-taalmaten worden uiteengezet per
variabele is er een aantal punten op te merken. Om de uitleg beter te kunnen ondersteunen
wordt hier eerst de tabel met de resultaten gegeven, waarop de uitleg volgt.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
1
TTR zelfst. nmw
1
Lex. Ww
TTR lex. ww
Kopmod
1
1
1
3,692
,067
5,268
,031*
,895
,591
,036
,850
,505
,484
1
Mlu
1
Correct
1
Finietheid
1
Bijzinnen
1
Sempar
1
Fonpar
2,437
,132
,559
,462
,456
,506
8,616
,007*
,982
,332
,026
,874
.
.
1
Neologisme
Tabel 6: resultaten spontane taalmaten vergeleken met geslacht
Bij de variabele geslacht is te zien dat het aantal zelfstandige naamwoorden bij de mannen
hoger ligt dan bij de vrouwen, respectievelijk 51 en 45,6. Uit de Multivariate-test volgt hier
een F-waarde van 3,692 en een p-waarde van 0,067. Het betreft hier geen significant
verschil.
De diversiteit van de zelfstandige naamwoorden bij de vrouwen hoger ligt dan bij de
mannen, respectievelijk 0,77 en 0,74. Het verschil tussen het minimum en maximum reikt bij
de vrouwen minder ver. Uit de Multivariate-test volgt hier een F-waarde van 5,268 en een pwaarde van 0,031. Dit is een significant verschil op een significantieniveau van p<0,05.
Ten slotte is het gemiddeld aantal bijzinnen bij de vrouwen iets hoger dan bij de
mannen, 4,71 versus 3,63, ook het minimum en maximum ligt bij de vrouwen vergeleken met
de mannen hoger. De F-test geeft bij deze maat een F-waarde van 8,616 en een p-waarde
van 0,007. Het betreft hier een significant verschil op een significantie van p<0,001. Echter
hierbij is voorzichtigheid geboden. Immers wanneer er een Bonferonni-correctie zou worden
uitgevoerd, welke op zijn plaats zou zijn door het grote aantal analyses, en er zou worden
gezocht naar een significant verschil op een significantieniveau van p<0,001, dan verdwijnt
naast de andere significante verschillen ook het verschil bij de bijzinnen.
4.3 Leeftijd
De factor leeftijd geeft geen enkele significante invloed op de scores van de
verschillende linguïstische maten. In tabel 7 staan de uitkomsten van de statische analyse
overzichtelijk weergegeven.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
2,532
,101
2
1,001
,383
Lex. Ww
2
,018
,982
TTR lex. ww
2
1,472
,250
Kopmod
2
,779
,471
TTR zelfst. nmw
Mlu
2
,609
,552
Correct
2
1,279
,297
Finietheid
2
,063
,939
Bijzinnen
2
,399
,675
Sempar
2
1,329
,284
Fonpar
2
,922
,412
Neologisme
2
.
Tabel 7: resultaten spontane taalmaten vergeleken met leeftijdsgroepen
.
4.4 Opleiding
Bij de factor opleiding wordt er na statistische analyse één significante invloed gevonden. De
diversiteit van de zelfstandige naamwoorden is na statische analyse significant
op een
significantieniveau van p <0,005. De p-waarde geeft namelijk een getal van 0,019. Echter
door het zichtbaar grote bereik, zie boxplot in figuur 4, is deze waarde niet onomstreden.
Bovendien geeft een post-hoc test gericht op de opleiding en het aantal zelfstandige
naamwoorden als laagste p-waarde 0,059, waarbij het significante verschil is verdwenen.
Figuur 14 boxplot opleiding- TTR zelfstandige naamwoorden
De andere spontane-taalmaten laten geen significant verschil zien. In tabel 8 staan
de resultaten per spontane-taalmaat in vergelijking met de opleiding weergegeven.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
1,114
,345
2
4,738
,019*
Lex. ww
2
1,871
,177
TTR lex. ww
2
,097
,908
Kopmod
2
,211
,812
Mlu
2
1,684
,208
Correct
2
,506
,610
Finietheid
2
,598
,558
Bijzinnen
2
2,033
,154
Sempar
2
,417
,664
Fonpar
2
1,001
,383
TTR zelfst. nmw
Neologisme
2
.
Tabel 8: resultaten spontane taalmaten vergelijken met opleiding
.
4.5 Geslacht en leeftijd
Wanneer
er
zowel
rekening
wordt
gehouden
met
het
geslacht
van
de
onderzoekspersoon als met de leeftijd blijkt er een matig significant verschil bij de bijzinnen.
Hier wordt een F-waarde van 3,468 gevonden en een p-waarde van 0,048, wat net onder de
grens van p < 0,05 ligt. Verder zijn er geen significante verschillen, zoals ook te bezien valt in
tabel 9.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
2,022
,155
2
,297
,746
Lex. ww
2
,331
,721
TTR lex. ww
2
,039
,961
Kopmod
2
,601
,557
Mlu
2
1,464
,252
Correct
2
2,493
,105
Finietheid
2
,424
,659
Bijzinnen
2
3,468
,048*
Sempar
2
,026
,974
Fonpar
2
,825
,451
TTR zelfst. nmw
Neologisme
2
.
Tabel 9: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht en leeftijd
.
4.6 Geslacht en opleiding
De factoren geslacht en opleiding hebben tezamen geen significante invloed op de
spontane-taalmaten. In tabel 10 staan de resultaten van deze statische analyse
weergegeven. Alle p-waarden zijn hoger dan 0,05.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
,676
,518
2
,769
,475
Lex. ww
2
,118
,889
TTR lex. ww
2
,997
,385
Kopmod
2
,935
,407
Mlu
2
1,701
,205
Correct
2
,856
,438
Finietheid
2
,846
,442
Bijzinnen
2
1,903
,172
Sempar
2
,443
,647
Fonpar
2
,688
,513
TTR zelfst. nmw
Neologisme
2
.
Tabel 10: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht en opleiding
.
4.7 Opleiding en leeftijd
Ook bij samenhang van opleiding en leeftijd is er geen significante invloed gevonden
op de spontane-taalmaten. In tabel 11 is te zien dat de laagste p-waarde wordt gevonden bij
het aantal lexicale werkwoorden. Deze waarde voldoet echter niet aan de grens voor een
significantieniveau.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
1,142
,362
2
1,226
,327
Lex. ww
2
2,204
,100
TTR lex. ww
2
,573
,685
Kopmod
2
,250
,907
Mlu
2
1,283
,306
Correct
2
,579
,681
Finietheid
2
,529
,715
Bijzinnen
2
,491
,742
Sempar
2
,553
,699
Fonpar
2
2,152
,107
TTR zelfst. nmw
Neologisme
2
.
Tabel 11: resultaten spontane taalmaten vergelijken met opleiding en leeftijd
.
4.8 Geslacht, opleiding en leeftijd
Tenslotte is er een statische analyse uitgevoerd waarbij alle factoren uit het
onderhavige onderzoek zijn meegenomen om na te gaan of de drie factoren samen mogelijk
een significante invloed zouden hebben op de spontane-taalmaten. Binnen deze groep is er
één significant verschil gevonden, te weten de bijzinnen. Hier wordt een F-waarde van 7,05
en een p-waarde van 0,002 gevonden. Zoals eerder besproken is er bij de maat van de
bijzinnen wel voorzichtigheid geboden. In tabel 12 staan de relevante gegevens na de
statische analyse weergegeven. In alle gevallen is het niet mogelijk geweest om het aantal
neologismen in de berekening mee te nemen, dit doordat het getal een te lage waarde
aannam.
Kwantitatieve
Df
F-waarde
p-waarde
Spontane-taalmaat
Zelfst. naamwoorden
2
1,662
,203
2
,129
,942
Lex. ww
2
,492
,691
TTR lex. ww
2
,700
,562
Kopmod
2
,687
,569
Mlu
2
2,619
,075
Correct
2
,927
,443
Finietheid
2
,713
,554
Bijzinnen
2
7,050
,002*
Sempar
2
,077
,972
Fonpar
2
,558
,648
TTR zelfst. nmw
Neologisme
2
.
.
Tabel 12: resultaten spontane taalmaten vergelijken met geslacht, opleiding en leeftijd
5. Conclusie
In het geheel genomen blijken er geen significante invloeden te bestaan van de
factoren geslacht, opleiding en leeftijd. Op het niveau van de verschillende maten zijn hier
en daar kleine verschillen aangetoond, maar deze hingen met name samen met het
voorkomen van uitschieters. Dit houdt in dat de gehele groep als controlegroep gebruikt kan
worden en derhalve de waarden sterker worden. Wel dient er een noot opgenomen te
worden in het protocol van de ASTA waarin wordt vermeld dat er mogelijk een invloed is van
geslacht, opleiding en leeftijd op het aantal bijzinnen.
Daarnaast dienen er een aantal aanpassingen gemaakt te worden in het gebruik van
de gegevens. Hierop verder ingegaan in de volgende sectie.
Het antwoord op de onderzoeksvraag kan beantwoord worden door te stellen dat er
geen significante invloed van de factoren geslacht, opleiding en leeftijd is, zowel apart als in
samenhang op de onderzochte linguïstische maten, met uitzondering van het aantal
bijzinnen.
Hierbij
wordt
wel
een
verschil
gevonden.
Bovendien
blijkt
uit
de
interbeoordelaarsbetrouwbaarheid dat er een te lage correlatie is bij de bijzinnen, het
percentage correcte uitingen en de finietheidsindex. Deze maten zullen om als gedegen
normgegevens te fungeren naderen onderzocht dienen te worden.
6. Discussie en aanbevelingen
Middels dit onderzoek is getracht het belang van normen voor de spontane taal
binnen de spontane taalanalyse aan te tonen en hierin tegemoet te treden. Uit het onderzoek
is gebleken dat factoren als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau geen significante invloed
hebben op de scores op de kwantitatieve spontane-taalmaten, met uitzondering van de
bijzinnen. Er zijn normen ontwikkeld, die een belangrijke bijdrage leveren bij het objectief
meten van de spontane taal en het eventueel herstelverloop hiervan.
In de discussie wordt een vergelijking gelegd tussen de in de inleiding beschreven
beoordelingsschalen en de ASTA en het onderhavige onderzoek. Ten slotte worden er
aanbevelingen gegeven voor het gebruik van de resultaten en voor toekomstig onderzoek.
6.1 Toepassing normgegevens
In sectie 5 zijn de resultaten van het onderhavige onderzoek reeds vergeleken met de
normgegevens die in de ASTA worden genoemd. Binnen het protocol wordt gewerkt met een
range, het minimum en het maximum dat behaald is op een bepaalde spontane-taalmaat.
Om echter meer betrouwbare en duidelijkere uitspraken te doen over de afwijking van de
norm, is het gebruik van standaarddeviaties onontbeerlijk. Een afwijking van anderhalf keer
de standaarddeviatie wordt gezien als afwijkend. De range van de ASTA dient derhalve te
worden aangepast met een standaarddeviatie en een mediaan. Dit geeft het resultaat dat
weergegeven staat in tabel 13. Hierbij zijn in het geval waarbij een spontane-taalmaat in
aantallen wordt weergegeven de getallen afgerond. Immers het is niet mogelijk om
bijvoorbeeld een half woord te tellen. Bij de afronding geldt dat getallen onder vijf decimalen
naar beneden worden afgerond. Deze indeling heeft tot gevolg dat er binnen de gezonde
onderzoeksgroep van het onderhavige onderzoek afwijkende scores zijn behaald. Dit betreft
echter een zeer klein deel van de populatie en is te verklaren bij een nadere analyse van het
sample. De onderzoekspersonen die buiten het normale gebied vallen zijn reeds besproken
in sectie 5.
Spontane-taalmaat
Gemiddelde
Standaarddeviatie
Normale range
(mediaan +/- 1,5
SD)
Aantal zelfstandige
48,15
10,09
34 – 64
0,76
0,08
0,7 – 0,9
Aantal lexicale werkwoorden
28,75
4,84
22 – 36
TTR lexicale werkwoorden
0,63
0,10
0,48 – 0,78
Aantal
11,83
4,52
4 – 18
MLU
8,25
1,38
5,78 – 9,92
Percentage correcte uitingen
0,95
0,05
0,89 – 1
Finietheidsindex
0,99
0,02
0,97 – 1
Aantal bijzinnen
4,2
2,38
0–8
Semantische parafasieën
0,25
0,54
0–1
Fonologische parafasieën
0,1
0,3
0
Neologismen
0
0
0
naamwoorden
TTR zelfstandige
naamwoorden
koppelwerkwoorden/modalen
Tabel 13: maatstaven voor normgegevens
6.2 Discussie en aanbevelingen
In de inleiding is een aantal beoordelingsschalen besproken met hun voor- en nadelen. In
deze paragraaf wordt hier nogmaals ingegaan met daarbij een vergelijking van de ASTA en
het onderhavige onderzoek.
De
BDAE
(Goodglass
en
Kaplan,
1972)
geeft
naast
een
algemene
beoordelingsschaal met betrekking tot de communicatiemogelijkheden van de patiënt en de
bijdrage van de patiënt tot conversatie ook een profiel. Dit profiel bestaat uit acht aparte
schalen waarbij een beoordeling op een zevenpuntsschaal toegekend kan worden. Schalen
die overeenkomen met de maten die in het huidige onderzoek ook worden gehanteerd zijn
fraselengte, vergelijkbaar met MLU en parafasieën. Echter bij de BDAE wordt geen
onderscheid gemaakt tussen parafasieën van een fonologisch of semantisch niveau. De
BDAE bevat tevens een schaal genaamd zinsherhaling. Dit is een meting die mogelijk mist
bij de ASTA. Hierbij worden herhalingen van zinnen niet apart genoteerd of weggelaten.
Zelfs herhalingen van zelfstandige naamwoorden worden gewoon geteld. Dit heeft mogelijk
een negatieve invloed op de uitkomsten. Immers wanneer iemand een aantal maal een
woord herhaalt wordt dit steeds meegeteld. Wel is het mogelijk dit terug te zien in een lagere
type-tokenratio.
De WAB( Kertesz, 1982) beoordeelt middels een elfpuntsschaal twee verschillende
maten. Aan de ene kant is er een maat die ingaat op de hoeveelheid overgedragen
informatie (Information Content) en aan de andere kant een maat die de vloeiendheid
(Fluency) meet. De berekening van de vloeiendheid is niet opgenomen in de ASTA. Dit kan
het gevolg zijn van de moeilijkheden bij het definiëren van het begrip vloeiendheid of de rol
hiervan in linguïstisch perspectief.
Binnen de SAN-test (Deelman et al. 1987) dient er een berekening van het
spreektempo te worden uitgevoerd. Dit geeft informatie over de vloeiendheid van een
spreker. Een laag spreektempo kan aangeven dat iemand moeite heeft met de
woordvinding. Een hoog spreektempo is niet te koppelen aan de woordvinding, maar kan wel
de oorzaak zijn van bijvoorbeeld een laag percentage correcte uitingen. Zo komt
paragrammatisme vaak in combinatie met een hoog spreektempo voor.
De laatste beoordelingsschaal die in de inleiding uitvoerig is besproken is de
beoordelingsschaal van de AAT ( Graetz et al, 1992). De spontane-taalproductie wordt hierin
beoordeeld aan de hand van zespunts-beoordelingsschalen waarbij er een score toegekend
kan worden van nul tot vijf op zes verschillende niveaus: Communicatief gedrag, articulatie
en prosodie, geautomatiseerde taal, semantische structuur, fonematische structuur en
syntactische structuur. De beoordelingsschalen van de AAT zijn qua opzet vergelijkbaar met
de schalen van de BDAE. Echter de schalen van de AAT hebben een uitgebreidere
omschrijving, wat de klinische bruikbaarheid verhoogt. Binnen deze schaal is er tevens
ruimte voor vloeiendheid. Echter de vloeiendheid die wordt beoordeeld binnen de AAT vindt
plaats op het niveau van articulatie en prosodie en dit hangt derhalve niet samen met
woordvinding, die op het niveau semantische structuur wordt gemeten.
In de inleiding wordt verder het onderzoek van Howes en Geschwind (1964)
besproken. Zij leggen naast spreektempo en onmiddellijke herhalingen ook nadruk op de
frequentie van functiewoorden (voegwoorden, preposities, lidwoorden, hulpwerkwoorden en
dergelijke) en de distributie van de woordfrequentie. De functiewoorden krijgen binnen de
ASTA geen tot een kleine rol. Voegwoorden worden niet apart gescoord, maar er wordt wel
rekening gehouden met het voorkomen van eventuele bijzinnen. De preposities bekleden
een aparte maat binnen de ASTA, maar zijn in het huidige onderzoek niet meegenomen,
omdat het een zeer kleine invloed heeft op de analyse. Vaak valt tijdens de analyse op,
wanneer iemand foutieve preposities hanteert of verplichte preposities weglaat. Dit kan
derhalve apart worden weergegeven. Voor het aantal lidwoorden geldt hetzelfde. De
hulpwerkwoorden hebben geen rol binnen de ASTA, maar het is aan te bevelen om ook het
aantal hulpwerkwoorden afzonderlijk te gaan tellen in een sample. Hulpwerkwoorden geven
vaak de tijdaspecten van een zin weer. Bij een hoog aantal hulpwerkwoorden wordt er
mogelijk veel gesproken in de verleden tijd en met behulp van een voltooid deelwoord.
In sectie 2.5 werden de verschillende spontane-taalmaten die binnen de ASTA
worden gebruikt besproken. Binnen de ASTA worden de koppelwerkwoorden en modalen
samengenomen. Echter deze twee verschillende soorten werkwoorden drukken beiden een
andere verhouding uit. Het koppelwerkwoord speelt een rol in de verhouding tussen spreker
en mededeling, terwijl de modalen juist informatie geven over de verhouding tussen de
beschrijving en de werkelijkheid. Doordat dit twee verschillende soorten informatie zijn is het
wellicht beter om deze twee verschillende soorten werkwoorden uit elkaar te halen en
derhalve ook apart te tellen. In het huidige onderzoek is dit echter niet gebeurd, valide
normgegevens zijn er hiervan dientengevolge nog niet.
Doordat de correlatiecoëfficiënt bij het aantal bijzinnen, het percentage correcte
uitingen en de finietheidsindex een te lage waarde geeft dienen de normgegevens voor deze
linguïstische maten met enige voorzichtigheid te worden gehanteerd. Het strekt tot
aanbeveling de berekening van deze maten nader te onderzoeken en hierbij ook de
normgegevens
eventueel
aan
te
passen.
Een
mogelijke
invloed
op
het
lage
correlatiecoëfficiënt zou terug te vinden kunnen zijn in de berekening. Echter zoals eerder is
gesteld wordt er voordat deze maten berekend worden een deel van het sample
weggestreept, wanneer een persoon niet tot een bepaalde eenheid komt. De regels voor dit
wegstrepen zijn niet arbitrair, waardoor hierin mogelijk verschillen ontstaan. Hierdoor
ontstaan mogelijk verschillende uitkomsten bij verschillende beoordelaars.
Wat betreft de woordfrequentie en de samenhang met de linguïstische maten die
worden onderzocht middels de ASTA geldt dat mogelijk de distributie van de
woordfrequentie informatie geeft over de
onderzoekspersoon.
Er bestaat
complexiteit van de woordenschat van de
een mogelijkheid
dat
de groep met
een hoog
opleidingsniveau woorden gebruikt welke een lagere frequentie hebben. Woordfrequentie is
echter een maat die uit praktisch oogpunt zeer lastig te berekenen is. Het is zeer tijdrovend
om van elk gebruikt zelfstandig naamwoord en lexicaal werkwoord de frequentie op te
zoeken.
In deze sectie is tot nu toe kort ingegaan op het spreektempo. Spreektempo lijkt ook
een belangrijke factor om mee te nemen bij de analyse. Het spreektempo is te berekenen
door het aantal woorden van het totale sample te tellen en met een stopwatch de tijd waarin
de patiënt spreekt te meten. Tijdens pauzes of uitingen van de onderzoeker wordt de
stopwatch stil gezet. Om de meting zo precies mogelijk te maken is het verstandig bij de
meting het transcript te gebruiken. Het getelde aantal woorden wordt gedeeld door het aantal
seconden en met zestig vermenigvuldigd om te komen tot het aantal woorden per minuut.
Het spreektempo valt bij de doelgroep waarvoor de ASTA is bedoeld met name op
wanneer het te laag is. Binnen de spontane analyse van de AAT wordt een spreektempo van
meer dan negentig woorden per minuut als normaal gezien, een bovengrens wordt hierbij
niet gehanteerd. Echter uit de spontane-taalgegevens van de zestien niet-afatische personen
die in het onderzoek van Vermeulen en Bastiaanse (1984) komt een gemiddeld spreektempo
van 139 woorden per minuut, met een standaarddeviatie van 42 woorden per minuut.
Tenslotte zou het een optie kunnen zijn om het aantal lege woorden, maar ook het
aantal minimale responsen en stopwoorden meetbaar en beoordeelbaar te maken. Deze
soorten woorden kunnen namelijk bewust of onbewust een invloed hebben op de
woordvinding. Door het gebruik van dit soort worden wordt mogelijk tijd gewonnen om tot
lexicale woorden te komen en zo worden er mogelijk minder fouten gemaakt in de
woordkeuze.
6.3 Toekomstbeeld ASTA
De normgegevens die middels het onderhavige onderzoek zijn gewonnen vormen
een belangrijke basis voor het objectief meten van de spontane taal en het eventueel
herstelverloop hiervan. Voor de ASTA geldt dat het aantal bijzinnen, het percentage correcte
uitingen en de finietheidsindex nader onderzocht dient te worden voor er hier sprake is van
gedegen normen. Verder strekt het tot aanbeveling de test-hertestbetrouwbaarheid te
onderzoeken, zodat er onderzocht kan worden of het opnemen van een spontane taalsample
slechts een momentopname is of werkelijk meer zegt over het taalgebruik van een persoon.
Tot slot is het goed aanpassingen te maken in het huidige protocol van de ASTA, op
de punten die in het onderhavige onderzoek aan de orde gesteld zijn om zo optimaal gebruik
te maken van de mogelijkheden die de ASTA biedt.
7. Literatuurlijst
Bastiaanse, R., Edwards, S. & Kiss, K. (1996). Fluent aphasia in three languages: aspects of
spontaneous speech. Aphasiology, 10 (6), 561-575
Bastiaanse, R. , Bergh, N. van den, Hurkmans, J. & Jonkers, R. (2006) Vertaling in en
aanpassing aan het Fries van Nederlandstalig diagnostisch materiaal voor volwassenen met
taalstoornissen. Groningen-Beetsterzwaag, Rijksuniversiteit Groningen en Revalidatie
Friesland
Boon, C.A. den, Geeraerts D., (2005) Van Dale Groot woordenboek van de Nederlandse
taal, 14e druk, Van Dale Lexiografie
Deelman, B.G., Koning-Haanstra, M., Liebrand, W.B.G. & Van den Burg, W. (1987). S.A.N.
Test: een afasietest voor auditief taalbegrip en mondeling taalgebruik (handleiding), Lisse:
Swets & Zeitlinger.
Edwards, S. & Garman, M. (1989). Case study of a fluent aphasic: the relation between
linguistic assessment and therapeutic intervention. In: P. Grunwell & A. James (eds.), The
functional evaluation of language disorders, London/New York/Sydney: Croom Helm, 163181.
Edwards, S. & Knott, R. (1994). Assessing spontaneous language abilities of aphasic
speakers. Language testing, 11 (1), 49-64.
Goodglass, H., Quadfasel, F.A. & Timberlake, W.H. (1964). Phrase length and the type and
severity of aphasia. Cortex, 1, 133-153.
Goodglass, H., Kaplan, E., & Barresi, B. (2000). Boston Diagnostic Aphasia Examination (3rd
ed.). Philadelphia: Lippincott, Williams & Wilkins.
Grice, H. P. (1975). Logic and conversation. In Cole, P., and Morgan, J., editors, Syntax and
Semantics 3: Speech Acts, pages 41–58. Academic Press, New York.
Graetz, P., De Bleser, R., & Willmes, K. (1992). Akense Afasietest. Lisse: Swets & Zeitlinger
Holland, A.L., (1980). Communicative abilities in daily living (CADL): a test of functional
communication for aphasic adults, Baltimore : University Park Press
Howes, D. & Geschwind, N. (1964). Quantative studies of aphasic language. In: D.M. Rioch
& E.A. Weinstein (eds.), Disorders of communication, Baltimore: Williams & Wilkins, 229-244.
Huber, W., Poeck, K., Weniger, D. & Willmes, K. (1983). Der Aachener Aphasie Test,
Gottingen: Hogrefe.
Jonkers, R. (1998) Comprehension and production of verbs in aphasic speakers. Groningen:
RUG, First edition. XII, 185 p. Pbck. Proefschrift
Kertesz, A. (1982). The Western Aphasia Battery, New York: Grune and Stratton.
Kertesz, A. & Poole, E. (1974). The aphasia quotient: the taxonomic approach to
measurement of aphasic disability. Canadian Journal of Neurological Sciences, 1, 7-16.
Martin, P.,
Bateson, P. (2007) Measuring behaviour, an introductory guide, Cambridge
University Press, chapter 7, p.78
Niewold, C, (2006) Spontaan herstel van afasie in en na de acute fase, proefschrift met
medewerking van de SAN
Prins, R.S., Snow, C.E. & Wagenaar, E. (1978). Recovery from aphasia: spontaneous
speech versus language comprehension. Brain and Language, 6, 192-211.
Prins, R.S. (1987). Afasie: classificatie, behandeling en herstelverloop. Academisch
Proefschrift, Universiteit van Amsterdam, Amsterdam.
Prins, R., & Bastiaanse, R. (2004). Analysing the spontaneous speech of aphasic speakers.
Aphasiology, 18 (12), 1075-1091.
Searle, J.R. (1975) Indirect Speech Acts. in Cole and Morgan (eds)
Skinner, C.M., Wirz S.L., Thompson, I.M., Davidson, J. (1984) The Edinburgh Functional
Communication Profile, Bicester: Winslow Press
Vermeulen, J., & Bastiaanse, R. (1984). Stoornissen in de Spontane Taal bij Afasiepatiënten
Een Faktoranalytisch Onderzoek. Rapport voor Stichting Afasie Nederland.
Vermeulen, J., Bastiaanse, R., & Van Wageningen , B. (1989). Spontaneous speech in
aphasia: a correlational study. Brain and Language, 36, 252-274.
Vries, de. I., masterthese (2006) De relatie tussen Nederlandse en Friese spontane taal bij
Friestalige afasiepatiënten, niet gepubliceerd
Wagenaar, E., Snow, C., & Prins, R. (1975). Spontaneous speech of aphasic patients: A
psycholinguistic analysis. Brain and Language, 2, 281-303.
Wijckmans, E. & Zwaga, M. (2004) Standaard voor Analyse van Spontane Taal. Dutch
Clinical Linguistics Society (VKL).
Website
Elektronische
Algemene
Nederlandse
Spraakkunst
(ANS):
http://www.let.ru.nl/ans/e-
ans/index.html (informatie koppelwerkwoorden en modalen)
Oorspronkelijke afbeelding voorpagina: www.onzetaal.nl/plaatjes/vegter.jpg
8. Bijlagen
8.1Protocol ASTA
Bijlage 8. 2: Gegevens onderzoekspersonen
Onderzoeks-
Geslacht
Leeftijd
Leeftijdsgroep
Opleiding
Opleidingsniveau
persoon
1
Man
50;7
2
MAVO
Laag
2
Man
51;3
2
HBO
Hoog
3
4
5
6
Vrouw
Man
Man
Vrouw
53;3
56;3
64;3
56;3
3
3
3
3
Middelbare
school
HBO
MBO
Middelbare
school
Laag
Hoog
Middelbaar
Laag
7
Man
39;2
2
HBO
Hoog
8
Vrouw
56;3
3
MBO
Middelbaar
9
Man
23;1
1
MBO
Middelbaar
10
Vrouw
54
3
Laag
11
Man
54
3
12
Man
59
3
13
14
15
Vrouw
Man
Vrouw
58
58
39;2
3
3
2
Middelbare
school
Middelbare
school
ULO/ technische
school
MBO
MBO
MBO
16
17
Vrouw
Vrouw
25;6
62
1
3
18
19
Vrouw
Vrouw
29;10
44
1
2
20
21
Vrouw
Man
28
20
1
1
HBO
Middelbare
school
MBO
Middelbare
school
MBO niv1
HAVO
Laag
Middelbaar
Middelbaar
Middelbaar
Middelbaar
Hoog
Laag
Middelbaar
Laag
Laag
Middelbaar
Overige informatie
medewerker facilitaire
dienst
Leraar
Vanaf lagere school
tweetalig (Nederlands –
Fries)
Administratief
medewerkster
Vanaf lagere school
tweetalig (Nederlands –
Fries)
Directeur basisschool
Vroeg tweetalig (voor
aanvang school NLFries)
Monteur
Vanaf lagere school
tweetalig (Nederlands –
Fries)
Administratieve
werkzaamheden
Vanaf lagere school
tweetalig (Nederlands –
Fries)
Vroeg tweetalig (voor
aanvang school NLFries)
Huisvrouw
Vroeg tweetalig (voor
aanvang school NLFries)
Vroeg tweetalig (voor
aanvang school NLFries)
Afkomstig uit Aalten
(Achterhoek)
Administratief werk
Onderwijs
Monsternemer
Vanaf lagere school
tweetalig (Nederlands –
Fries)
Logopedist
Receptioniste
Secretaresse
Administratief
medewerkster
Horecamedewerker
Student automonteur
22
23
24
25
26
27
28
29
Vrouw
Man
Vrouw
Vrouw
Vrouw
Man
Man
Man
18
21
53
32
41
52
78
48
1
1
3
1
2
2
3
2
Middelbaar
Laag
Hoog
Hoog
Hoog
Laag
Laag
Hoog
Apothekersassistente
Winkelmedewerker
Lerares, Groningen
Arts
Logopedist
Huismeester
Chauffeur
muziekdocent
3
2
1
2
3
2
2
MBO
MAVO
HBO
WO
HBO
LTS
Basisschool
HBO:
conservatorium
MBO4
HBO
MBO2
MAVO
WO
MBO
MBO
30
31
32
33
34
35
36
Vrouw
Man
Vrouw
Vrouw
Man
Man
Man
53
46
27
36
58
40;3
39
Middelbaar
Hoog
Laag
Laag
Hoog
Middelbaar
Middelbaar
3
1
3
3
HBO
HBO
HBO
HBO
Hoog
Hoog
Hoog
Hoog
Therapie-assistent
Accountant
Verzorgende
Assistent begeleider
Arts, Eindhoven
Manager verhuurbedrijf
Staffunctionaris
facilitaire dienst
Verpleegkundige
Teeltbegeleider
Röntgenlaborant
Ergotherapeut
37
38
39
40
Vrouw
Man
Vrouw
Vrouw
84
26;1
59
60