Századok – 1980
Közlemények - Granasztói György: Kassa társadalma (1549–57) a korreszpondencia-elemzés tükrében 615/IV
618 GRANASZTÓI GYÖRGY csomagok révén könnyűszerrel hozzáférhetők lettek,6 a módszer lényege, mibenléte, valódi haszna jónéhány felhasználó előtt rejtve marad, ami olykor felületes alkalmazást eredményez, nem több külsőségnél, divatnál. Előfordul, hogy valaki csak egy lehetőséget ismer, és elszalasztja a jobb megoldást, vagy értetlen más, hasonló módszerekkel szemben. Mielőtt tehát rátérnék a kassai eredményekre, nélkülözhetetlennek tartom annak a felfogásnak a bemutatását, amelyet a francia J. P. Benzecri és tanítványai képviselnek a kassaihoz hasonló, egyébként igen elterjedt adathalmazok elemzésére vonatkozóan. Legjobb tudásom szerint a hazai, jobbára angolszász orientációjú társadalomtudományi felhasználók körében e felfogás alig ismert, a módszer itthon kipróbálatlan. Benzecri, mint említettem, különleges faktorelemzését, az ún. korreszpondencia-elemzést (analyse factorielle des correspondances) eredeti megfontolásokra alapozza, maga a módszer az elemzésbe vonható adatok jellege, a kínált eredmény, az értelmezés módja tekintetében néhány ponton eltér a többi faktorelemzéstől. Meggyőződésem, hogy a Benzecri által felvetett gondolatok a kívülálló számára is új megvilágításba helyeznek néhány olyan tudományelméleti kérdést, amelyek éppen mostanában foglalkoztatják a történészeket. Tanulságos például, miként vélekedik Benzecri a modellről, figyelemre méltó okfejtést ad a valószínűségi szemlélettel kapcsolatban stb. Ő és tanítványai idejekorán felismerték, hogy a számítógép által kínált lehetőségek fényében tisztáznunk kell, mi a viszonyunk a többváltozós adatelemzéshez, milyen ismeretelméleti következményekkel jár az, ha a faktorelemzéshez hasonló bonyolult új eszközt használunk. Mindenekelőtt tehát röviden ismertetem és értelmezem a többváltozós adatelemzés Benzecri-féle öt elvét. Ezt követően magát a módszert mutatom be a nem matematikus olvasó számára, s kitérek arra, hogy miben tér el a korreszpondencia-elemzés a többi faktorelemzéstől.7 1. A statisztika nem valószínűség. Benzecri hosszú teret szentel a valószínűségi szemlélet bírálatának. (E szemlélet természetesen nem azonosítható a valószínűségszámítással!) Kifejti, hogy a valószínűség saját tudatlanságunk mértéke, más szóval ismereteink bizonytalan volta határozza meg azt a területet, amelyről csak valószínűségeket ismerünk, és így azt sem tudhatjuk, hol a határ, amely az ismertet elválasztja az ismeretlentől. A Benzecri-féle felfogás szerint a statisztikus rendelkezésére bocsátott adatok nem valószínűségi törvényeknek engedelmeskednek, hanem a statisztikus mechanika törvényei (ergodikai törvények) szerint viselkednek, a statisztikai elemzés alapjai algebraiak vagy geometriaiak. Először tehát átlagról, majd pedig aktuális adatok véges sokaságának tehetetlenségi tengelyeiről kell beszélni. 2. A modellnek kell az adatokhoz igazodnia, nem az adatoknak a modellhez. Olyan szigorú módszerre van szükség, amely az adatokból kiindulva szerkezeteket képes kimutatni. A történettudomány és más társadalomtudományok is, amikor matematikai kifejezésre törekszenek, gyakran folyamodnak modellekhez. A modell olyan formula-6Programozói stb. ismereteket nem igénylő', könnyen kezelhető programcsomagokat, köztÜK faktorprogramot kínál például az MTA SZTAKI CDC 3300-ra kidolgozott ún. SZOCPROG rendszer, amely elsősorban szociológusok számára készült (Füstös L.-Manchin Gy.-Tóth K.: Szocprog társadalomstatisztikai programcsomag. Bp., 1978.) 7L'analyse des données. 2. к. L'analyse des correspondances. 3-18.1. Az ismertetést többek között azért tartom fontosnak, mert nálunk - mint említettem - a felhasználók között kizárólag az angolszász iskola hat, a Benzecri-féle megközelítés ismeretlen.
