Bethlehem, J. G. – Keller, W. J.: A reprezentatív felvételek adatainak súlyozása

658

ezen a téren. Tajvan szigetén 1905-ben és ezt követően a helyi önkormányzatok által végrehajtott népszámlálások során 1907 és 1911 között újabb módosításokra és revizi- ókra került sor, hogy azután az 1920-as nép—

számlálás kapcsán végül is a ]. Bertillon ál- tal kidolgozott akkori foglalkozási nómen- klatúrát alkalmazzák, melyet a Nemzetközi Statisztikai intézet (lSl) is megvitatott és el- fogadásra ajánlott.

Az 1920-ban végrehajtott második japán népszámlálást követően a harmadiktál a ha- todikig — azaz az 1930.. 1935.. 1940. és 1947.

években — csekélyebb módosításokkal. de lé- nyegileg ezt a nómenklatúrát alkalmazták.

tehát mindaddig, míg az 1950-es ..World Po- pulotion Census", vagyis a világnépszámlálás gondolata és ennek megfelelő standard fog- lalkozási osztályozás tervezete fel nem me- rült. Az ezzel összhangban levő japán válto- zatot 1953—ban dolgozták ki. Ennek a végle- ges nemzetközi osztályozással — az interna- tional Standard Classitication of Occupati- ons-szel (lSCO. 1958) -— való összehasonlítás- ból eredő problémákkal Mitsuma professzor részletesen foglalkozik, egészen 1968—ig be- zárólag.

A mű ezután az ipari osztályozás és nő- menklatúra kérdéseit tárgyalja a foglalkozási cgsztályozás kérdéskörével szoros összefüggés—

en.

Előbb összefoglalja az ipari osztályozás statisztikai megoldásait az 1947-es népszám—

láiás előtti időszakra. majd az idevágó ENSZ- kezdeményezésekkel kapcsolatos japán vál- tozatokat és azok problémáit veszi sorra 1949-től kezdve egészen az ún. 9. revideált névjegyzékig. mely 1983-ban készült, és össz- hangba-n van a nyugati típusú nemzetgaz- dasági ménlegrendszerrel (SNA). Ennek a standard nemzetközi ipari osztályozásnak — az International Standard Industrial Classi—

iicationnak (lSlC) —- a kifejlődését és Japán- nal kapcsolatos összehasonlítási problémáit a szerző ugyancsak részletesen elemzi. A mű- ben olyan elméleti nemzetközi összehasonli- tási problémák tárgyalását is megtaláljuk.

mint az osztályozás kódolása; (: társadalmi helyzet mint szociológiai minőségi ismérv el—

helyezése az osztályozásban; a munkanélkü- lieknek és a fegyveres erők tagjainak szám- bavételi problémája mind a foglakozási. mind az ipari osztályozási statisztikai rendszerek- ben.

A művet japán és nemzetközi bibliográfia egészíti ki. Egy másik értékes kiegészités a könyv függelékében bemutatott egyes fonto- sabb országuok foglalkozási, ipari csoportosi—

tási, illetve osztályozási rendszere.

Csak elismeréssel illethető az (: nagysza—

bású és nemzetközi szempontból is kiemel—

kedő jelentőségű munka, amelyet Mitsuma professzor végzett, akinek a recenzens -- aki

nem bírja a japán nyelvet — ezúttal is meg- köszöni, hogy messzemenő segitségével lehe- tővé tette művének áttekintését és ennek az ismertetésnek a megírását.

(Ism.: Horváth Róbert)

*

BETHLEHEM, ]. G. -— KELLER, W. J.:

A REPREZENTATlV FELVÉTELEK ADATAINAK SÚLYOZASA

(Linear weighting of sample survey data.) -— [aur- nal oi Official Statistícs. 1987. 2. sz. 141—153. p.

A reprezentativ felvételek arra szolgálnak, hogy következtetéseket vonjunk le valamely véges sokaság viselkedéséről. jellemzőiről né—

háxny egyed megfigyelése alapján. Ha meg- felelő információk állana-k rendelkezésre. a paraméterek becslésének megbízhatósága növelhető oly módon, hogy a megfigyelt egyedekhez súlyokat rendelünk. A súlyozás egyben a hiányzó adatok, a nem válaszolás torzító hatásának korrigálására is alkalmas.

Az utólagos rétegzés jól ismert, széles kör- ben alkalmazott módszer. amennyiben a vizs- gálat célja szempontjából viszonylag homo—

gén csoportok képezhetők, és a súlyarányok is jól meghatározhatók.

A tanulmány a súlyozás általános problé- máit vizsgálja lineáris modellek alkalmazása esetén. Kimutatj—a, hogy a súlyozás hagyo—

mányos módszere levezethető a lineáris mo—

dellek elméletébői. Az utólagos rétegzésnél, ha a rétegek száma viszonylag nagy, gyak—

ran adódnaak üres cellák. melyeknek para- méterei nem becsülhetők. E problémát úgy lehet megkerülni, hogy ha bizonyos rétege- ket összevonunk, vagy bizonyos rétegképző ismérveket figyelmen kívül hagyunk.

Az utólagos rétegzés alkalmazásának má- sik korlátozó tényezője az, hogy ismernünk kell a rétegsúlyoka—t. Sok szempont szerint történő rétegzés esetén erre meglehetősen ritkán van lehetőség. A tanulmány olyan megoldást javasol, amely megosztottan hasz- nálja fel a rétegképző ismérveket, ezáltal jelentősen csökkenti az üres cellákből, vala- mint a hiányzó súlyokból adódó problémákat viszonylag nem számottevő információveszte-

ség árán.

Abban az esetben például, ha őt szem- pont (nem, kor. családi állapot, régió, te- lepüléstípus) szerint végzünk utólagos réteg- zést, akkor (a tanulmányban megadott kate- góriák számát értelemszerűen ősszeszorozva) 2X.1OX4X11X6 2 5280 réteget kapunk. Ha bizonyos rétegképző ismérveket nem elha- gyunk, hanem bizonyos sorrendben egymás után alkalmazunk, akkor nagyon ritkán adó—

dik üres réteg vagy hiányzó súlyszám. igy pél—

dául, ha a nem, a kor és a családi állapot szerint rétegzün'k előszőr, akkor csak 80 ré—

STATISZTIKAI lRODALMi FlGYELÖ

teggel kell számolnunk. Külön a régió- és településtípus szerint rétegezve pedig csak 66 réteget kapunk. (A rétegképző ismérvek csoportositásánál arra is tekintettel kell len- ni, hogy milyen vetületben állnak a súlyos rendelkezésre.)

A tanulmány a továbbiakban felvázolja azt az egyszerű lineáris modellt, amelynek se- gítségével az N elemű alapsokaság Y vál- tozója (egy :; dimenziós vektor) becsülheto n elemű minta, valamint egy p dimenziós X segédváltozó felhasználásával. Az így kapott regressziós becslést már több szerző tárgyal—

ta, de egy ún. modelltől függő szuperpopu—

lációt feltételezve, amikor a kapott eredmé- nyek jósága a regressziós modell specifiká- ciójától függ. A jelen tanulmányban az egy- szerű regressziós becslés csak a véletlen min- tán alapul.

A regressziós becslés nem torzítatlan, de a torzítás mértéke 1/n nagyságrendű. Való—

jában a regressziós módszer lényege az, hogy a kapott következtetések a reziduumokra vo- natkoznak, nem közvetlenül a vizsgált y pa- raméterekre. Ebből magától értetődően adó- dik, hogy javul a becslés megbízhatósága, ha olyan segédváltozókat használunk, ame—

lyeknél a reziduumok kicsi—k. A reziduumok- tól függő standard hiba kiszámítása komp- lex bonyolult mintavételi terveknél azonban természetszerűleg nehezebb, mivel tekintettel

kell lenni a súlyozásna.

Az előzőkben felsorolt módszert a tanul- mány egyszerű esetek bemutatásával —— vé—

letlen kiválasztás, egyetlen szempont szerinti rétegzés - illusztrálja. Feltételezi, hogy min- den rétegben legalább egy megfigyelés van.

A regressziós becslés nem korlátozódik ,,kvantitatív" réteg'változókra. Akkor is hasz- nálható, ha azok nem számszerűsíthető

"kvantitatív" kategóriaváltozók. Az így értel- mezett hagyományos utólagos rétegzés a regressziós becslés speciális esete. Feltétele- zi, (: regressziós becsléshez hasonlóan. hogy minden rétegben legalább egy megfigyelés van. Ha nincs, akkor összevonásokkal kell ezt a problémát kiküszöbölni.

Az utólagos rétegzés esetében felvetődik a kérdés, hogy az ún. feltételes vagy feltétel nélküli szórást kell—e használni. Egyesek sze- rint a feltétel nélküli szórással kell számolni

a felvételek tervezésénél akkor, amikor a

mintavétel előtt a különböző mintavételi stra—

tégiákat hasonlítjuk össze. Egy adott minta birtokában viszont a levont következtetések megbízhatóságának vizsgálatánál a feltételes szórás használata indokolt. A tanulmányban a szerzők a feltétel nélküli szórás használata mellett döntöttek, mivel az felel meg az ál- talános regressziós becslés természetének.

Az utólagos rétegzés természetszerűleg több kategóríaváltozó használatát is lehető- vé teszi. Ha a lineáris modellek elméletét

7.

659

kategóriaváltozók esetén alkalmazzuk, akkor általában szóráselemzésről beszélünk. A se- gédváltozók a faktoroknak, a rétegeknek, a celláknak felelnek meg. Az összes szempont szerint végrehajtott utólagos rétegzés lénye- gében olyan varianciaanalízisnek felel meg, amely tartalmazza a legmagasabb rendű kölcsönhatásokat is. Az ilyen több irányú ré- tegzést nevezzük teljesnek. A cellák nagy száma miatt azonban ez az eljárás a koráb- ban elmondottak szerint nem mindig hasz- nálható.

Egy nem teljes, több irányú rétegzés a se- gédváltozóknak csak egy részén alapul. A segédváltozók különböző részhalmazain vi- szont már egy teljes, több irányú rétegzés alakítható ki.

Az előbbi példából kiindulva a már emlí- tett 5 szempont szerinti rétegzés szétbont- ható 3—j—2 tényezőre, minek következtében bizonyos magasabb fokú kölcsönhatások ki- esnek a modellekből. Az ilyen és ehhez ha- sonló nem teljes rétegzési modellek a haté—

konyság csökkenéséhez vezetnek, de az ese- tek nagyobb részében ezek az eljárások majdnem olyan jó eredményt adunak, mint az egyébként szinte kezelhetetlen teljes ré—

tegzési modellek.

A tanulmány a holland lakáskeresletet vizsgáló felvétel adatai alapján mutatja be a javasolt módszer gyakorlati működését. A vizsgált változó az átlagos háztartásonkénti jövedelem volt. Három segédváltozót hasz- náltak: nem (2 kategória), kor (ó kategó—

ria) és családi állapot (2 kategória). A szo- kásos utólagos rétegzés esetén 7 különböző súlyozási rendszer lehetséges, viszont a lineá- ris modellek elméletéből még további 11 sú- lyozás—i rendszer adódik. A tanulmány bemu- tatja, hogyan alakulnak az átl—agjövedelemre vonatkozó becslések abban az esetben, ha az összes lehetséges rétegzési megoldást ki—

számítják. Az eredmények azt jelzik, hogy a becslések pontossága a segédváltozók szá- mának növelésével határozottan javul: a standard hiba 182-ről 152—re csökken. Ugyan-

akkor a becslés értéke határozottan elto- lódik, mivel a mintában viszonylag sok volt az egyedülálló fiatal, akiknek jövedelme vi- szonylag alacsony. Az eredmények azt is jel- zik, hogy a magasabb fokú kölcsönhatások elhagyása szinte egyáltalán nem befolyásol- ta a becslések eredményét. Arra a következ—

tetésre lehet jutni, hogy a korcsoport és a családi állapot volt a rétegzés szempontjá- ból meghatározó. Ez az eredmény bizonyít- ja, hogy a nem teljes több irányú rétegzés.

azaz a lineáris modellek megfelelő alkalma- zása pontosabb becsléseket ad, mint a kö- zönséges utólagos rétegzés.

Összefoglalva: a tanulmány a súlyrevndsze- rek meghatározásának általános módszerét tárgyalja. Ennek lényege az, hogy a lineáris

660

modellek elméletének segitségével a vizsgált és a segédváltozók közötti kapcsolat megfe- lelően feltárható. A módszer valószínűségi mintán alapul, és nem modelltől függő, az—

az nem feltételezi egy szuper populáció léte- zését. A módszer kulcsa az, hogy a vizsgált és a segédváltozók között olyan kapcsolat van, hogy az egész sokaság szórása jóval nagyobb. mint a segédváltozóktól függő fel- tételes szórás. Ebben az esetben a becslés jóságát a segédváiltozók felhasználásával ja-

vítani lehet.

A tanulmány kimutatta, hogy a vizsgált változók becsléséhez használt lineáris modell lényegében a súvlyszá—mok megállapítását je- lenti. amelyek a segédváltozóktól és azok szórásától függnek. gy az egyes megfigyelt adatokhoz a súlyok hozzárendelhetők oly módon, hogy azok függetlenek a vizsgált vá—ltazótál.

A segédváltozók lehetnek folyamatos vagy kategóriaváltozók. Az első esetben a módszer alkalmazása lényegében az egyszerű reg- ressziós becslést jelenti. Egy kategóriavóltozó esetén a súlyozás ekvivalens a szokásos utó- lagos rétegzéssel. Több változó becslése új—

fajta rétegzés alkalmazását teszi lehetővé.

és a nem teljes rtöbb irányú rétegzés lényege az, hogy bizonyos magasabb rendű interak—

ciókat elhagyunk. Más szóval, a súlyokat a segédváltozók bizonyos peremeloszlásaiból kapjuk meg. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy a szokásos utólagos rétegzés eseté- ben az üres cellák problémája megoldódik.

A szerzők tapasztalatai szerint a magasabb rendű kölcsönhatások elhagyása ritkán be—

folyásolja a becslés értékét.

(Ism. : Marton Ádám)

A STATISZTIKAI SZERVEK MUNKÁJA ES SZERVEZETI FELÉPITÉSE ÁTALAKITÁSÁNAK MEGGYORSITASA

A SZOVJETUNIÓBAN

(Uszkorit' peresztrojka dejatelnoszti i organizáci- onno] sztrukturü sztatiszticseszkih organov.) — Veszt- m'k Sztatisztikí. 1987. 12. sz. 3—6. p.

Mint ismeretes, a Szovjetunió Miniszterta—

nácsa 1987. október 9-én határozatot hozott a szovjet Állami Statisztikai Bizottság műkö—

désének és szervezeti felépítésének átalakí—

tásáról. Az országos statisztikaügy gyökeres javításának célja, hogy az irányítás minden szintjén rendelkezésre álljanak a megbizha—

t'ók megfelelő mélységű statisztikai informáci- o .

A Szovjetunió Állami Statisztikai Bizottsá- ga mint az ország statisztikai központja azt a feladatot kapta, hogy érje el a statisztikai szervek munkájának, az egész statiszti'kaügy működésének javítását. 1987—1988-ban vég- re kell hajtani a statisztikai szervek teve-

kenységének és szervezeti felépítésének át—

alakításával kapcsolatos komplex intézkedé—

seket. Ezen belül a fontosabb célok: a gaz- dasági elemzes és a statisztikai tájékoztatás továbbfejlesztése, az adatgyűjtések felülvizs- gálata, a beszámolójelentések megbízhatósá—

gának fokozó-sa), a statisztika nyilvánosságá- nak bővítése. továbbá a statisztikai szervek szerepének fokozása a népgazdaság irányi- tásában.

Az Állami Statisztikai Bizottság egyik fő feladata: hatékony, egységes, tudományos módszertanra alapozott statisztikai rendszer létrehozása, a gazdaságirányítás megbizha—

tó és jó minőségű információeli-átásá—nak ki- alakitása országos szinten. ágazati és terü-

leti bontásban.

Folytatni kell a statisztikai beszámolási rendszer centraliizálását. szem előtt tartva, hogy e munkának együtt kell járnia az adat- gyűjtések korszerűlsiktéisével. a bizonylati for- galom csökkentésével és a statisztikai infor- máció sokoldalúbb hasznosításával. Minden statisztikai szervnek feladata, hogy gondos- kodjék a statisztikai információk jó minősé- géről. feldolgozásának és szolgáltatásának

operativitásáról.

Bővül a szövetséges köztársaságok állami statisztika—i bizottságainak számbavételi és adatgyűjtési jogköre, erősödik együttműkö—

désük más köztársasági gazdasági szervekkel a társadalmi—gazdasági fejlődés gyorsításá—

ra és regionális problémák megoldására irá—

nyuló intézkedések kidolgozásában és gya—

korlati megvalósításában.

A szövetséges köztársaságok statisztikai bi- zottságai elemző, tájékoztatási és propagan—

da munkájuk javítása érdekében lehetősé—

get kaptak arra, hogy önelszámoló informá- ciós és kiadó központokat hozzanak létre az Állami Statisztikai Bizottság által megállapí-

tott rendben és feltételekkel.

1988. első negyedévében befejeződik az ál- lami statisztika társadalmi felügyelő taná- csainak létrehozása, fokozatosan bevonva ezeket a különböző statisztikai adatfelvéte- lekbe. a számbavétel és adatgyűjtés korsze- rűsítési munkái—ba.

Moszkvában és Leningrádban, valamint a szövetséges köztársaságok fővárosaiban sba- tisztikazi igazgatóságokat szerveznek. A terü- leti (határvidéki, autonóm köztársasági) sta- tisztikai igazgatóságok és a hozzájuk tartozó városi, járási statisztikai részlegek működé—

süket a vállalati törvényhez alkalmazva, ön- elszámoláws alapján szervezik.

Az emlitett statisztikai szervek munkater- veiket az össz-szövetségi és a szövetséges köztársasági állami statisztikai bizottságtól kapott állami megrendelések, illetve a meg- bízáikkal kötött közvetlen gazdasági szerző- dések alapján állítják össze. A teljesített munkák és szolgáltatások eredményeként