Az adatok statisztikai elemzését lineáris kevert modellekkel (GLMM) (Kuznetsova et al. 2017) végeztem az R programban (R Core Team 2019). A függő változót, azaz az aspiráció értékét a szegmentum (ami egyszerre kódolja a nyelvet és a képzési helyet), a beszélői csoport (kezdő/haladó), illetve a kísérlet (I. (nem facilitáló) / II. (facilitáló)) független változók interakciójában elemeztem, kiegészítve egy random változóval (random intercept), a beszélő személyével (modellaspiráció = lmer(aspiráció ~ beszélői csoport * szegmentum * kísérlet + (1|beszélő)). A változók szintjeit páronként post hoc teszttel vetettem össze (Lenth, 2020) (modellpost hoc = lsmeans(modellaspiráció, list(pairwise ~ szegmentum * csoport * kísérlet), adjust = ”tukey”). Az adatokat a ggplot2 csomag segítségével ábrázoltam (Wickham, 2016).