SZEMLE 442
ahol rendelkezésre áll, a nem EU-, de OECD- tagországok, köztük Magyarország adatait is feltünte- tik már ezekben a táblázatokban.
A konferencia fő tanulságai közül az első az, hogy az Európai Unióban a versenyképesség és az innováció kérdései a figyelem előterében állnak. Az EU csúcsvezetése az EUROSTAT-tól és az EU Vállalati Főigazgatóságától nagy nyomatékkal igényli friss, összehasonlítható adatok folyamatos közlését versenyképességük és az ezt meghatározó tényezők, innovációs képességük, teljesítményük alakulásáról. Az innovációs kutatások a legtöbb or- szágban jelentős támogatásban részesülnek, és mind az egyes országokon belül, mind nemzetközi szinté- ren szervezett együttműködéssel folynak. Csatlako- zásunk kapcsán várható, hogy (saját nemzeti érde- keinken túl) az ilyen programjaikban való részvéte- lünk, az innovációs statisztikai adatszolgáltatá- suknak való megfelelés, a felméréseikhez és elemzé- seikhez való színvonalas kapcsolódás iránti EU- igények növekedni fognak.
A konferencia fontos tapasztalata volt, hogy a résztvevők az eddigi két CIS-felmérést hasznosnak tekintik, de a harmadik CIS-felmérés előkészítése kapcsán számos további – részben ütköző és ezért egyidejűleg nehezen kielégíthető – követelményt is támasztanak. Mindenekelőtt a vállalatok adatszol- gáltatási terhei nem növelhetők, de a) sűrűbben van szükség ilyen adatokra, b) rögzíteni kellene a mini- mális válaszolási rátát, c) a nemválaszolókat ismé- telten meg kellene kérdezni, d) egyes kérdések eset- leg elhagyhatók, más kérdések viszont, például a
nem műszaki innovációkra vonatkozók, hiányoznak.
Felmerült, hogy szükség lenne idősoros adatokra is, több ismeretre, adatra az együttműködések és a köl- csönhatások szerepéről, az innovációk hatásáról a foglalkoztatottságra, a vállalatok, ágazatok és az egész gazdaság teljesítményére. Változatlanul ki- emelten kezelik az innovációk (típusuk, gyakorisá- guk, forrásuk, költségeik, az indulásra, túlélésre, nö- vekedésre való hatásuk) megfigyelését a kis- és kö- zépvállalatok körében. A jelzett ellentmondások fel- oldásának útját abban látják, hogy az eredeti CIS- felmérések gyakoriságát, megbízhatóságát és össze- hasonlíthatóságát növeljék, terjedelmét azonban nem, ehelyett e felméréseket jobban, tudatosabban kell majd társítani és összekapcsolni más felméré- sekkel, a statisztika és a kutatások más ágaival.
E tanulságok tükrében kell a hazai statisztikának is felkészülnie a harmadik CIS-felmérésben való eredményes részvételre, ugyanakkor az innováció- statisztika továbbépítésére, a jelenleg kismintával sok helyütt folyó, párhuzamos, egymást átfedő inno- vációs felmérések helyett összehangolt, szervezet- tebb munkára. A konferencia (címe ellenére) az in- novációk és a vállalatalapítások (a kis- és középvál- lalatok túlélésének, növekedésének, foglalkoztatási szerepének) összefüggéseivel keveset foglalkozott.
Ez inkább az előző napokon Lyonban tartott, emlí- tett két másik EU-rendezvényen volt téma és a kap- csolódó vállalatdemográfiai felvételekkel az EUROSTAT nagyobb külön program keretében foglalkozik.
Dr. Román Zoltán
MAGYAR SZAKIRODALOM
VARGHA ANDRÁS:
MATEMATIKAI STATISZTIKA PSZICHOLÓGIAI, NYELVÉSZETI ÉS BIOLÓGIAI
ALKALMAZÁSOKKAL Pólya Kiadó, Budapest. 2000. 528 old.
A szakmailag és didaktikailag egyaránt igényes, az Oktatási Minisztérium támogatásával kiadott fel- sőoktatási tankönyv a maga nemében hiánypótló, hi- szen Hajtman Béla „Bevezetés a matematikai sta- tisztikába pszichológusok számára” (Akadémiai Ki- adó, Budapest. 1968) c. alaptankönyve óta a társa- dalom- és élettudományok területén hasonló értékű könyv nem jelent meg.
A tizenhét fejezetet, részletes irodalmat és terje- delmes mellékletet tartalmazó Geier János és Mérő László által lektorált mű széles tárházát vonultatja
fel a matematikai statisztikai módszerek említett te- rületeken való alkalmazásának.
Az alapfogalmak témakörén belül már a soka- ság és a megfigyelési egység mellett előkerül a minta, a mintavétel fogalma. Majd a 2. fejezetben a változók értékskálái után a diszkrét és a folytonos változók empirikus eloszlásairól esik szó.
A terjedelmes 3. fejezet az eloszlások legfonto- sabb jellemzőit mutatja be. A helyzeti középértékek mellett szó van az átlagokról, azon belül megtalál- ható a trimmelt (nyesett) átlag kategóriája is. A medián meghatározásánál a diszkrét ismérv mellett megtalálható a folytonos változó – az osztályközös gyakorisági sor – esetén használatos közelítő mód- szer is. Ennek lépésről lépésre történő leírása érthető ugyan, de könnyebben áttekinthető lenne, ha mindez egyetlen képlet formájában jelenne meg. Az átla-
SZEMLE 443
gokat szorosan követik a szóródási mérőszámok, ahol az abszolút mutatók mellett az összehasonlítás- nál az oly fontos variációs együttható vagy relatív szórás is helyet kap. A fejezetet a ferdeség és a csú- csosság vizsgálatára alkalmas mutatók zárják, ame- lyek az átlag és a szórás ismeretében már könnyedén meghatározhatók a változó standardizált alakja se- gítségével.
A szerzőt dicséri, hogy a következő (4.) fejezet- ben sikerült minimálisra csökkenteni és a felhasz- náló szempontjából elfogadható bonyolultsági fokon tárgyalni a módszerek megértéséhez elengedhetetlen matematikai hátteret. A valószínűség-számítás alap- kategóriáit az 5. fejezetben a pont- és intervallum- becslés ismertetése követi.
A tankönyv jelentős hányada a hipotézisvizsgá- lat különböző eseteivel foglalkozik. Az alapfogal- mak (nullhipotézis, ellenhipotézis, első és másodfajú hiba stb.) tisztázása (6. fejezet) után először a kö- zépértékre (átlag, medián) vonatkozó hipotézisvizs- gálatra kerül sor a 7. fejezetben egy minta alapján.
Ezt követi a 8., illetve a 9. fejezetben a kétmintás hi- potézisvizsgálat, először összetartozó (páros), majd két független minta alapján. Ez utóbbi esetben tár- gyalja a szerző a kétmintás t-próbát, a Welch-féle d- próbát különböző feltételek mellett. A varianciák összehasonlítására az F-próba mellett megtalálhatók még egyéb próbák is.
Két populáció sztochasztikus egyenlőségének vizsgálata témakörben a 10. fejezetben a lehetőségek gazdag tárházával ismertet meg bennünket a szerző és a hagyományos rangsorolásos vizsgálat Mann–
Whitney-próbáján túl a sztochasztikus különbség és valószínűségi fölény különböző mutatóit is tárgyalja.
A két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgá- lata során (11. fejezet) a lineáris regressziót és kor- relációt tárgyalja a korrelációs együttható részletes vizsgálata mellett. A kétváltozós kapcsolatok vizs- gálatát a 12. fejezetben a sztochasztikus monotonitás vizsgálatának különböző mutatói zárják.
A könyv további néhány fejezete (13–16. feje- zet) a több független, illetve a több összetartozó mintát igénylő hipotézisvizsgálatokat tartalmazza.
Ennek keretében találkozhatunk az átlagok és a varianciák összehasonlításával, az egy és a két szempontos varianciaanalízissel, az idevonatkozó robosztus alternatívákkal.
A 17. és egyben utolsó fejezet a diszkrét válto- zókkal kapcsolatos statisztikai eljárásokat tárgyalja, beleértve a különböző eloszlásvizsgálatokat, vala-
mint a függetlenségvizsgálat különböző eseteit is (például 2·2-es χ2 próba, általános χ2 próba). A feje- zetet az eloszlásváltozásra vonatkozó Bowker-féle szimmetriapróba zárja.
Nem tettem említést még a számítástechnika jelenlétéről a könyvben, ami – azon túl, hogy az első fejezettől az utolsóig folyamatosan végigvonul – különleges szerepet tölt be a tananyag elsajátítása és az egyes módszerek alkalmazása során. Szerves ré- szét képezi a tankönyvnek a hozzátartozó MINIM 3.2 statisztikai programcsomag (a MiniStat prog- ramcsomag demo változata), mely alkalmas a könyvben ismertetett csaknem valamennyi statiszti- kai eljárás kipróbálására valódi adatokon. Dicséren- dőnek tartom, hogy az A. Melléklet a MiniStat prog- ramcsomag jellemzőinek és kezelésének részletes bemutatását adja, megkönnyítve ezzel a számítás- technikában járatlanok helyzetét.
A B. Melléklet a tananyaghoz szükséges sta- tisztikai táblázatokat tartalmazza.
Jó szolgálatot tesz a Szimbólummutató, amely a görög betűk mellett, tartalmazza a könyvben hasz- nálatos mutatók jelölésére használt betűket is, vala- mint a betűrendes tárgymutatót.
A szerző huszonötéves oktatói–kutatói múltja egyértelműen megmutatkozik a könyv soraiban. Az alkalmazott mutatók többféle – a szakmában hasz- nált – elnevezését is megadja, és indokolja, ha más terminológiát tart alkalmasabbnak (például elfoga- dási tartomány helyett megtartási tartomány). A könyv bemutató példái az életből valók, jól szem- léltetik a problémát, a módszerek alkalmazásának lehetőségeit, és érzékeltetik korlátait is. Hiányolom az egyes fejezetek vagy témakörök végéről a gya- korló feladatokat, példákat, esetleg kisebb esetta- nulmányokat, amelyek egyidejűleg komplexebb elemzést tennének lehetővé egy-egy problémával kapcsolatban. Ily módon nem lenne szükség külön feladat-, illetve példagyűjteményre.
A szerző nagy és nehéz feladatra vállalkozott e könyv megírásával, ugyanis a matematikai statisztika egyszerűbb és bonyolultabb módszereit úgy kellett tálalni a pszichológus, a nyelvész és a biológus jelöl- teknek, hogy szakmailag korrekt, ugyanakkor érthető és elsajátítható legyen. Véleményem szerint a szerző megtalálta a megfelelő arányt a tudományos igényes- ség és a közérthetőség között. Szerencsések azok a hallgatók, akik ebből a tankönyvből tanulhatnak.
Róth Józsefné dr.
