OD STATYSTYKI
",
.
DO JAKOSCI ZYCIA
KSIĘGA
JUBILEUSZOWA DEDYKOWANA
PROFESOROWI TADEUSZOWI BORYSOWI
pod
redakcjąAdama
Płachciakai Piotra Rogali
~ Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
~ Wrocław 2018
Senacka Komisja Wydawnicza
Witold Kowal-przewodniczący (Wydział Nauk Ekonomicznych), Andrzej Bąk (Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki),
Małgorzata Dorniter (Wydział Nauk Ekonomicznych), józef Dziechciarz (Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów),
Paweł Kuśmierczyk (Wydział Nauk Ekonomicznych), janusz Łyko (Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów), Krystyna Mazurek-Łopacińska (Wydział Nauk Ekonomicznych),
Daniel Ocińsl<i (Wydział Inżynieryjno-Ekonomiczny),
Kazimierz Perechuda (Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów),
Przemysław Skulski (Wydział Nauk Ekonomicznych), Ewa Stańczyk-Hugiet (Wydział Zarządzania, Informatyki i Finansów),
Iwo Augustyński, Joanna Gauza, Dawid Kościewicz, Bartosz Scheuer
Recenzent Eugeniusz Kośmichi
Redaktor Wydawnictwa Aleksandra Śliw/w
Redaktor techniczny Barbara Łopusiewicz
Korektor Barbara Cibis
Skład i lamanie
Małgorzata Myszlwwska
Projekt okładki
Beata Dębska
Na okładce wykorzystano obraz Joanny Kurowicki~j-Ratajczak "Promień"
W książce wykorzystano grafikę z zasobów 123 Royalty Free
Zdjęcia: prywatne archiwum profesora Borysa
Kopiowanie i powielanie w jaki~jkolwiek formie wymaga pisemn~j zgody Wydawcy
© Copyright by Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wrocław 2018
ISBN 978-83-7695-702-9 Druk i oprawa: TOTEM
SPIS TREŚCI
TRZY
zwyczajowe części Księgi
Przedmowa . . . .. .. . . .. . . .. . . . ... . . .. . . .. . . .. . . .. .. 11 Droga życiowa Profesora . . . l 7 Po prostu Profesor . . . .. . . .. .. . . .. . . .. .. . . .. . . .. . . . .. . . .. . . .. . 35
Część l. "CZYSTA'' STATYSTYKA - od pojęcia cechy do wskaźników rozwoju
Opis dorobku Profesora ... . 45 Andrzej Bąk, Marek Walesiak, O ważności teorii cech. Czy norninan-
ty są potrzebne w badaniach porównawczych? ... .. 61
Eugeniusz Gatnar, Modele jakościowe w statystyce. Jak odróżniać
"ilościowe" od ,jakościowego"? ... . 74 Aurelia Hetmańska, Wskaźniki zrównoważonego rozwoju. Czy teoria
potrzebna jest praktyce? ... . 80 Krzysztof Jajuga, Cechajakościowa a zarządzanie jakością. Na tle roz-
ważań naukowych profesora Tadeusza Borysa ... . 90 Zbigniew Panasiewicz, Jak "statystycznie" przekraczać granice?
O próbach tworzenia statystyki transgranicznej ... . 99 Adam Przybyłowski, Zrównoważony transport. Jak mierzyć poziom
tego równoważenia? ... . 108
5
Spis treści
Część 2. JAKOŚĆ JEST WSZĘDZIE - od pojęcia jakości do zarządzania jakością
Opis dorobku Profesora . . . 123 Krystyna Lisiecka, Powroty Profesora do zarządzania jakością. Jego
wkład do teorii jakości................................................ 14 7
Władysław Mantura, Kwalitologia. Czy teoriajakości istnieje?... 158
Elżbieta Skrzypek, Ajednakjakośćjest wszędzie. Dowody Profesora... 168
Część 3. ROZWÓJ I JEGO NOWE PARADYGMATY- od pojęcia rozwoju do ekonomii rozwoju
Opis dorobku Profesora . . . l 73 Agnieszka Becla, Stanisław Czaja, Autonomizować czy integrować
cechy rozwoju? O szansach idei rozwoju zintegrowanego... 193
Małgorzata Burchard-Dziubińska, Czy znamy stany docelowe rozwo- ju? O znaczeniu koncepcji ładu zintegrowanego... 205
Bogusław Fiedor, O pochwale różnorodności poznawczej i metodolo- gicznej w ekonomii. Czy ekonomia normatywnajest gorsza?... 212 Franciszek Piontek, Barbara Piontek, Czy wartości potrzebne są na-
uce? Na drodze "od statystyki do jakości życia"...................... 221 Bazyli Poskrobko, Ekonomia zrównoważonego rozwoju. Co jest ważne
w jej warunkach brzegowych?... 228
Część 4. EKOLOGIA I OCHRONA ŚRODOWISKA od emocji do rachunku sozoekonomicznego
Opis dorobku Profesora . . . 24 7 Alina Obidniak, Nasza wspólna droga. Łączyć, nie dzielić............. 271 Jacek Jakubiec, Kampanie społeczne w rozwiązywaniu konfliktów
ekologicznych. Czy konflikty można cywilizować?....... 278 Tomasz Winnicki, Czy "siła spokoju" jest potrzebna w ochronie środo
wiska? O problemie Celwiskozy i sposobie jego rozwiązania........ 289
6
Spis treści
Część 5. JAKOŚĆ ŻYCIA A AKSJOLOGIA - od człowieka sztucznego do człowieka rzeczywistego
Opis dorobku Profesora . . . 30 l
Jan Kurowicki, Nieuczona impresja o przyjaźni intelektualnej... 319
Marta Kusterka-Jefmańska, Piotr Rogala, Czy klasyfikacje coś po- rządkują? O typologiach jakości życia i ich przydatności .. .. .. .. .. .. .. .. . 324
Adam Płachciak, Humanistyczna czy technokratyczna wizja człowie- ka? Wyzwania i dylematy społeczeństwa ponowoczesnego... 334
Daniel Puciato, O mojej drodze do jakości życia i inspiracjach Profesora 346 EPILOG Co w życiu jest najważniejsze? Moje postrzeganie świata ... i siebie... 357
Małgorzata Kowzan, Życiorys Borysa człowieka . . . 365
Kilka rozmów i wywiadów z Profesorem .. .. .. .. . .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. . . .. .. . . .. .. .. .. . .. 367
Kwestionariusz banalny ... ... ... ... ... ... ... ... 368
Rozmowa o rozmowie- emocje zastąpić uczuciami... 370
Pieniądze to nie wszystko... 375
Co po nas zostanie? . . . 384
Wykaz dorobku Profesora... 389
Publikacje naukowe, publicystyka, wywiady... 391
Ważniejsze wystąpienia na konferencjach . . . 419
Promotorstwo w przewodach doktorskich i recenzje w przewodach doktorskich . . . .. . . .. . .. . . .. . . . .. . . .. . . .. . . .. .. . . .. .. . . . .. .. .. . . .. .. . . .. . 439
Recenzje wydawnicze rozpraw habilitacyjnych, dorobku w przewodach habilitacyjnych i w postępowaniach o nadanie tytułu naukowego profesora . . .. . . .. . . .. .. . . .. .. . .. . . .. . . .. .. . .. . . .. . . .. .. .. . . .. .. . 442
Ważniejsze projekty badawcze i ekspertyzy... 445
Andrzej
Bąk Prof. dr hab. nauk ekonomicznych Katedra Ekonometrii i InformatykiWydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Marek Walesiak
Prof. dr hab. nauk ekonomicznych Katedra Ekonometrii i Informatyki
Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Członek Komitetu Statystyki i Ekonometrii PAN
O
ważnościteorii cech.
Czy norninanty
sąpotrzebne w badaniach porównawczych?
Kilka zdań wprowadzenia
Jubileusz profesora Tadeusza Borysa to z pewnością okazja do refleksji nad Jego dorobkiem w zakresie teorii statystyki. Przegląd tego dorobku pro- wadzi do wniosku, że praca w zespole profesora Zdzisława Heliwiga wpłynęła
na zainteresowania profesora Borysa w bardzo dużym stopniu, a zwłaszcza
na profil Jego prac z okresu drugiej połowy lat 70. i pierwszej polowy lat 80.
ubiegłego wieku. Ich ukoronowaniem były z pewnością cztery prace: dwie publikacje z 1978 roku: Metody normowania cech w statystycznych bada- niach porównawczych i Propozycja agregatowej miary rozwoju obiektów, opublikowane na łamach "Przeglądu Statystycznego", oraz dwie książki: Ele- menty teorii jakości, praca wydana przez PWN w 1980 roku, i Kategoria
jakości w statystycznej analizie porównawczej, rozprawa habilitacxjna, wy- dana w l 984 roku przez wydawnictwo ówczesnej Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu 1•
To tymi pracami profesor Borys wpisał się w dorobek wrocławskiej Szkoły
Wielowymiarowej Analizy Porównawczej, stworzonej właśnie przez profesora
1 T. Borys, Metody normowania cech w statystycznych badaniach porównawczych, "Prze-
gląd Statystyczny" 1978, z. 2, s. 227-239; T. Borys, Propozycja agregatowej miary rozwoju obiektów, "Przegląd Statystyczny" 1978, z. 3, s. 371-381; T. Borys, Elementy teorii jakości,
PWN, Warszawa 1980 i T. Borys, Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 284, Seria: Monografie i Opraco- wania nr 23, Wrocław 1984.
61
l. "Czysta" statystyka- od pojęcia cechy do wskaźników rozwqju
Zdzisława Hellwiga. Ten wkład profesora Borysa dotyczy przede wszystkim teorii cech - ich różnych typologii oraz propozycji wzbogacenia zbioru cech preferenqjnych o kategorię nominanty, która weszłajuż na stałe do teorii sta- tystyki i badań porównawczych. Spróbujemy ten dorobek Profesora przedsta-
wić na tle istniejącego stanu teorii wielowymiarowej analizy porównawcz~j.
Wielowymiarowa analiza porównawcza i porządkowanie liniowe2
Wielowymiarowa analiza porównawcza jest dyscypliną naukową umożli
wiającą analizę obiektów i zjawisk złożonych, tj. takich, na których stan i za- chowanie wpływajednocześnie wiele cech (zmiennych) i czynników. Zwięzła
definicja podana przez Z. Heliwiga mówi, iż "( ... ) metody i technika porów- nywania obiektów wielocechowych nazywają się wielowymiarową analizą po-
, ( ) "3
rownawczą . . . · .
Podstawowym celem wielowymiarowej analizy porównawczej jest kon- strukcja miary syntetycznej umożliwiającej porównywanie elementów zbioru (obiektów) opisanych za pomocą wielu zmiennych (cech). Do osiągnięcia
tego celu wykorzystuje się często metody porządkowania liniowego. W me- todach porządkowania liniowego zakłada się, że rezultatem uzyskanym na skutek zastosowania odpowiedniego algorytmu będzie takie uszeregowanie zbioru obiektów, w którym4 :
każdy obiekt ma przynajmniej jednego sąsiada oraz nie więc~j niż dwóch
sąsiadów,
• jeżeli obiekt a jest sąsiadem obiektu b, to obiekt b jest sąsiadem obiektu a,
istnieją tylko dwa obiekty mające jednego sąsiada.
Metody porządkowania liniowego prowadzą do ustalenia kolejności
obiektów ze względu na jedną agregatową cechę, która jest syntetycznym
2 Punkt opracowano na podstawie pracy A. Bąk, Metody porządiwwania liniowego w pol- skiej taksonomii - pakiet pllord, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocła
wiu nr 278, Wrocław 2013, s. 54-62.
] Z. Hellwig, Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocechowych obiektów gospodarczych, [w:] W. Welfe (red.) Metody i modele eJwnomicz- no-matematyczne w doskonaleniu zarządzania gospodarką socjalistyczną, PWE, Warszawa 1981, s. 48.
4 T Grabiński, Metody taksonometrii, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 1992;
T Grabiński, Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach dynamihi zjawish ekono- micznych, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomiczn~j w Krakowie, Seria specjalna: Monogra- fie,nr61, 1984,s. l35.
62
O ważności teoru cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych?
reprezentantem wielu cech opisujących porządkowane obiekty. W ujęciu
geometrycznym metody porządkowania liniowego prowadzą do rzutowania punktów reprezentujących obiekty umieszczone w wielowymiarowej prze- strzeni cech na prostą, która reprezentuje cechę agregatową.
Podstawowe kategorie w porządkowaniu liniowym to obiekty i cechy. Za- równo obiekty, jak i cechy mają swoje liczbowe reprezentacje (obrazy), co
umożliwia ich wszechstronne analizowanie za pomocą algorytmów nume- rycznych. Porządkowanie liniowe ma charakter wartościujący (oceniający)
elementy (obiekty) i znajduje zastosowanie w różnych obszarach badań,
w tym również w ekonomii.
Przedmiotem porządkowania liniowego mogą być takie obiekty, jak kraje (ze względu na poziom rozwoju gospodarczego), przedsiębiorstwa (ze wzglę
du na kondycję finansową), produkty (ze względu na walory użytkowe). Takie cechy, jak poziom rozwoju gospodarczego, kondycja finansowa, walory użyt
kowe, są agregatami, których realizacje nie podlegają pomiarowi bezpośred
niemu. Cechy agregatowe w sposób syntetyczny charakteryzują obiekty wie- lowymiarowe. Realizacje cech agregatowych są generowane przez określone
funkcje agregujące, których postać analityczna może być różna (np. metody bezwzorcowe i wzorcowe). Cechy te należą do najczęściej wykorzystywanych metod porządkowania liniowego w zastosowaniach ekonomicznych i są na- zywane także zmiennymi syntetycznymi, miarami syntetycznymi, syntetycz- nymi miarami rozwoju, taksonomicznymi miernikami rozwoju.
W literaturze przedmiotu poświęconej metodom porządkowania liniowe- go, która w dużej mierze jest dorobkiem polskiej myśli statystycznej, spotkać można wiele propozycji konstrukcji zmiennych syntetycznych. Pierwsza pro- pozycja miary syntetycznej umożliwiającej porządkowanie liniowe obiektów z wykorzystaniem wzorca została przedstawiona przez Z. Heliwiga w 1968 roku pod nazwą "miara rozwoju gospodarczego"5 .
Propozycja Z. Heliwiga stała się inspiracją do dalszych badań w zakresie metod porządkowania liniowego, które zaowocowały zarówno modyfikacjami miary rozwoju gospodarczego, jaki i nowymi oryginalnymi propozycjami kon- strukcji zmiennych syntetycznych. jako przykłady wymienić można m.in.:
absolutny miernik rozwoju M. Cieślak (1974), zmienną syntetyczną S. Bar-
5 Z. Hellwig, Zastosowanie metody taksonomicznej do typologicznego podziału hrajów ze
wzglądu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strułaurę wykwalifikowanych kadr, "Przegląd
Statystyczny" 1968, z. 4, s. 307-32 7.
63
J. "Czysta" statystyka- od pojęcia cechy do wskaźników rozwoju
tosiewicz (1976), zmodyfikowaną miarę rozwoju gospodarczego W Pluty (1976), miarę syntetyczną D. Strahl (1978), zmienną syntetyczną (taksono- miczny miernik rozwoju) E. Nowaka (1984) oraz syntetyczny miernik roz- woju (wykorzystujący uogólnioną miarę odległości) M. Walesiaka (1993)6 . Wśród tych prac znajduje się też propozycja agregatowej miary rozwoju opu- blikowana w 1978 roku przez profesora Tadeusza Borysa7 .
Podstawowe etapy w procedurze porządkowania liniowego to:
określenie charakteru cech według różnych kryteriów i typologii, w tym
według rodzaju funkcji preferencji - to ten etap porządkowania liniowego wzbogaca propozycja profesora Tadeusza Borysa, wprowadzająca do do- tychczasowego (do 1978 roku) podziału cech na stymulanty i destymu- lanty nową kategorię nominant;
wyznaczenie wag cech;
• normalizacja cech;
wyznaczenie współrzędnych wzorca w przypadku agregacji wzorcowej, agregacja bezwzorcowa lub wzorcowa.
Metody porządkowania liniowego są omówione m.in. w pracach T. Gra-
bińskiego, S. Wydymusa, A. Zeliasia, J. Pociechy i A. Bąka8.
6 M. Cieślak, Taksonomiczna procedum prognozowania rozwoju gospodarczego i ohreśla
nia potrzeb na kadry kwalifikowane, "Przegląd Statystyczny" l 974, z. l, s. 29-39; S. Barto- siewicz, Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 84, 1976; W. Pluta, Taksonomiczna procedura prowadzenia syntetycznych badań porównawczych za pomocą zmodyfikowanej miary rozwoju gospodar- czego, "Przegląd Statystyczny" 1976, z. 4, s. 511-517; D. Strahl, M. Walesiak, Normalizacja zmiennych w granicznym systemie referencyjnym, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 3, Sekcja Klasyfikac;ji i Analizy Danych PTS, Jelenia Góra-Wro-
cław-Kraków l 996; E. Nowak, Problemy doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego, PWN, Warszawa l 984; M. Walesiak, Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach marketingowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 654, Seria: Mo- nografie i Opracowania nr 101, Wrocław 1993.
7 T. Borys, Propozycja agregatowej miary ...
R T. Grabiński, Wielowymiarowa analiza porównawcza ... ; T. Grabiński, S. Wydymus, A. Zeliaś, Metody taksonomii numerycznej w modelowaniu zjawish społeczno-gospodm-czych,
PWN, Warszawa 1989;]. Pociecha, B. Podolec, A. Sokołowski, K. Ząjąc, Metody tahsonomicz- ne w badaniach społeczno-elwnomicznych, PWN, Warszawa l 988; A. Bąk, Modelowanie sy- mulacyjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy porównawczej w języhu C++, Wydawnictwo Akademii Ekonomiczn~j we Wrocławiu, Wrocław 1999.
64
O ważności teorii cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych'?
Określenie charakteru cech ze względu na kierunek preferencji9 W wielowymiarowej analizie porównawczej przedmiotem porządkowa
nia liniowego są obiekty, których pozycję w określonym szeregu wyznaczają wartości pewnej zmiennej agregatowej (miary syntetycznej). Z reguły wyższe wartości zmiennej agregatowej świadczą o wyższej pozycji danego obiektu.
Jednak w zbiorze zmiennych diagnostycznych nie zawsze zachodzi tego typu
prawidłowość. Zdarza się bowiem tak, iż rosnące wartości zmiennej diagno- stycznej wpływają negatywnie na ocenę stanu danego obiektu lub zjawiska.
Na podstawie tej obserwacji profesor Zdzisław Heliwig w 1968 roku wpro-
wadził podział cech diagnostycznych na dwie kategorie cech (zmiennych)10 :
• cechy stymulanty, których wzrost wartości wpływa korzystnie na ocenę
obiektu:
1\ (X, ~ X k ) => W, >-W k ' x, ,.xk
gdzie: >- oznacza dominację obiektu i-tego nad obiektem k-tym;
cechy destymułan ty, których wzrost wartości wpływa niekorzystnie na
ocenę obiektu:
1\ (x, ~ xk )=>w, -< wk,
x, ,xk
gdzie:-< oznacza dominację obiektu k-tego nad obiektem i-tym;
a w 1978 roku profesor Tadeusz Borys zaproponował trzecią kategorię cech,
którą nazywa nominantami11• Są to:
• cechy, których wzrost wartości może wpływać zarówno korzystnie, jak i niekorzystnie na ocenę obiektu; J·eżeli do wartości nominalnei ;) x num ce- cha ma charakter stymulanty, a po przekroczeniu x,wm destymulanty, to:
x,
, x,~xnom (x,
>xk)
=>w,
>-wk )
oraz
9 Punkt opracowany na podstawie pracy A. Bąk, Modelowanie symulacyjne ...
'0 Z. Hellwig, Zastosowanie metody tahsonomicznej. .. , s. 307-327.
11 T Borys, Metody normowania cech ...
65
l. "Czysta" statystyka- od pojęcia cechy do wskaźników rozwqju
1\ (x; > xk )=?w, -< wk,
X; ,Xk >X nom
gdzie: x nom - wartość nominalna cechy.
Jeżeli natomiast do wartości nominalnei ;J x nmn cecha ma charakter desty- mulanty, a po przekroczeniu x nom stymulanty, to:
1\
(x;
>xk)
=?W; -<wk,
x, ,Xk '5,xnom
oraz
1\
(x ;
>xk)
=?w ,
>-w k .
x, ,xk >xnvm
Cechy stymulanty są funkcjami rosnącymi, a ich rosnące wartości bez-
względne wpływają korzystnie na ocenę obiektu (:zjawiska). W związku z tym
pożądanajest maksymalizacja wartości przxjmowanych przez cechy stymulanty
(wartość optymalnajest równa wartości maksymalnej), niskie wartości cechy zaś są niekorzystne. "Niezawodność", "PKB per capita"- to przykłady stymulant.
Cechy destymulanty są funkcjami malejącymi, a ich mal~jące wartości bezwzględne wpływają korzystnie na ocenę obiektu (zjawiska). W związku
z tym pożądana jest minimalizacja wartości przyjmowanych przez cechy de- stymulanty (wartość optymalna jest równa wartości minimalnej), wysokie
wartości cechy zaś są niekorzystne. "Stopa bezrobocia", "przestępczość"-to
przykłady destymulant.
Cechy norninanty są funkcjami rosnąco-malejącymi, a więc ich wartości bezwzględne rosnące do poziomu nominalnego wpływają korzystnie na ocenę
obiektu (zjawiska), natomiast dalszy wzrost tych wartości, poza poziom no- minalny, wpływa negatywnie na ocenę obiektu (zjawiska). W związku z tym
wartością optymalną cechy jest wartość nominalna, wszelkie zaś odchylenia od tej wartości pogarszają ocenę obiektu (zjawiska). "Stopa przyrostu natu- ralnego" czy "wskaźnik nawożenia w rolnictwie"- to przykłady nominant.
Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych?
Zbliżamy się zatem do odpowiedzi na pytanie postawione w tytule tego eseju: jakiejest znaczenie norninant w analizie porównawczej? Jakjuż wspo- mniano, podział cech według rodzaju funkc;ji preferencji do teorii statystyki 66
O ważności teorii cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych?
wprowadzili - profesor Zdzisław Hellwig (pojęcia cechy stymulanty i cechy destyrnulanty) i profesor Tadeusz Borys (pojęcie cechy nominanty).
Na wartościach cech (zmiennych) stymulant, clestymulant i norninant
określone są funkcje preferencyjne, których graficzną ilustrację przedstawił
profesor Tadeusz Borys w 1980 roku w pracy Elementy teorii jakości12 Qak na rys. 1.2). Na rysunku 1.2 poziom zjawiska złożonego (wartości miary agre- gatowej) ma charakter rosnący (wyższa wartość oznacza wyższy poziom roz- woju). W sytuacji, gdy zjawisko złożone, ujęte na osi rzędnych, ma charakter
malejący (np. poziom zanieczyszczenia powietrza), graficzną ilustracją cech preferencyjnych (stymulant, destymulant, nominant) jest rys. 1.3.
Y- -------~------
"
" "
, '
:
"
';( :/ "
'
"
" " " " " .. ..
\" \ l
" .. l \ i
y .... , x __ , IL-- - - ' - -- - - - " --
x •.. , - - - preferencja maksymanty (stymulanty) - - - preferencja minimanty (destymulanly)
··· · preferencja norninanty
Rys. 1.2. Graficzna ilustracja cech preferencyjnych (~jawisko złożone, ujęte na osi rzędnych,
ma charakter rosnący)
Źródło: T. Borys, Elementy teoriijakości, PWN, Warszawa 1980, s. 33.
Profesor Tadeusz Borys wprowadził w 1984 roku w pracy Kategoria ja-
kości w statystycznej analizie porównawczej13 rozróżnienie między nami-
12 T Borys, Elementy teorii ... .
n T Borys, Kategoria jałtości ... .
67
l. "Czysta" statystyka- od pąjęcia cechy do wskaźników rozwoju
y,._, ---~
\ ~
/ / /
/
\ /
/<.
/
.
/ / /
:
/:'
/ :'
/ :
/ :
:
:
y,_, " ' - - - " - - - " - - • x,_,
stymulanta nominanta
destym u lama
Rys. 1.3. Graficzna ilustracja cech preferencyjnych (zjawisko złożone (cecha agregatowa),
ujęte na osi rzędnych, ma charakter mal~jący) Źródło: opracowanie własne.
nantami jednomodalnymi i norninantami wielomodalnymi (por. rys. 1.4).
jak pisze w tej pracy: "Wydaje się, że w ogólnym ujęciu norninanta może mieć wiele wartości najkorzystniejszych lub względnie najkorzystniejszych.
Gdy cecha będzie miała jedną wartość nominalną, będziemy ją nazywać no-
minantąjednomodalną, a gdy cechą o wielu wartościach najkorzystniejszych - norninantą wieJomodalną (bimodalną itp.)"14 . Według Profesora norninan- ta jest więc taką cechą preferenC)jną, której wzrost wartości jest pożądany
tylko w pewnych przedziałach obszaru zmienności stanów cechy.
Te inspiracje profesora Borysa znalazły pewne ważne rozwinięcia m.in.
w pracach M. Walesiaka i G. Kowalewskiego15 . I tak pewnym uogólnieniem
14 Ibidem, s. 118.
15 D. Strahl, M. Walesiak, op. cit.; G. Kowalewski, O norninantach w wielowymiarowej analizie po1·ównawcze,i, Iw:] Klasyfikac,ia i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksono- mia 4, Sekcja KlasyfikaGji i Analizy Danych PTS, jelenia Góra-Katowice-Kraków-Wrocław
1997.
68
O ważności teorii cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych'?
a) b)
y• •...
y .... \..._ _ _ _... _ __ _ _ ....L.._ _ _ _
.L..__
X• •. , x,o_ X•,~- X••
Y'
y• ....
X''-
c)
---~
' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
Rys. 1.4. Przykłady funkcji preferencyjnych dla norninant a) funkcja jednomodalna ( norninanta jednomodalna); wartość najkorzystniejsza xu!lnom!' b) funkcja b i modalna ( norninanta bimodalna);
dwie wartości najkorzystniejsze x/!inom) i x/Jinom)' c) funkcja bimodalna (nominanta bimodalna);
wartość najkorzystniejsza x/'!lnomJ i wartość względnie najkorzystniejsza x/!lnomJ
Źródło: T. Borys, Kategoria jalwści w statystycznej analizie porównawczej, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 284, Seria: Monografie i Opracowania nr 23, Wrocław 1984, s. 119.
nominant wielomodalnych są norninanty z zalecanym przedziałem wartości
oraz norninanty z wartością nominalną i dopuszczalnym przedziałem warto-
ści. W przypadku norninant z zalecanym przedziałem wartości prz)jmuje się,
69
l. "Czysta" statystyka - od pqjęcia cechy do wskaźników rozwqju
że obserwacje cechy norninanty mieszczące się w wyznaczonym przedzia- le wpływają korzystnie na ocenę obiektu, natomiast wartości znajdujące się
poza tym przedziałem (z lewej lub prawej strony) pogarszają ocenę obiektu.
W przypadku norninant z wartością nominalną i dopuszczalnym przedzia-
łem wartości przY.imuje się, że odchylenia od wartości nominalnej (w dół lub w górę) mieszczące się w wyznaczonym dopuszczalnym przedziale wartości
nie pogarszają istotnie oceny obiektu.
Norninanty z zalecanym przedziałem wartości oraz norninanty z wartością nominalną i dopuszczalnym przedziałem wartości są norninantami symetrycz- nymi względem wartości nominalnej (odchylenia od tej wartości w dół lub w górę wpływają podobnie na ocenę obiektu). Wyróżnia się także norninanty niesymetryczne, w przypadku których niejest obojętne, czy odchylenia od war-
tości nominalnej (optymalnej, najkorzystniejszej) są mniejsze czy też większe16
Norninanty z zalecanym przedziałem wartości oraz norninanty z war-
tością nominalną i dopuszczalnym przedziałem wartości są norninantami symetrycznymi względem wartości nominalnej (odchylenia od tej wartości
w dół lub w górę wpływają podobnie na ocenę obiektu). Wyróżnia się także
norninanty niesymetryczne, w przypadku których nie jest obojętne, czy od- chylenia od wartości nominalnej (optymalnej, najkorzystniejszej) są mniejsze czy też większe 17 .
Kilka konkluzji na zakończenie
l. W konkluzji pierwszej należy podkreślić dość powszechne unikanie norninant w badaniach porównawczych. W różnych procedurach porządko
wania liniowego uwzględnia się najczęściej cechy o właściwościach stymu- lant. W związku z tym cechy destymulanty lub cechy norninanty przekształca się do postaci stymulant. Należy podkreślić, że jest to wielkie uproszczenie, za które płaci się cenę odejścia badań od rzeczywistości. Wiemy bowiem, że
cechajest- w istocie rzeczy- nominantą, a w badaniu przY.imujemy założe
nie, że jest stymulantą, rzadziej destymulantą.
2. W konkluzji drugiej warto podkreślić, że w ocenie profesora Tadeusza Borysa w przypadku pogłębionej analizy większości cech okazuje się, że mają
one nie preferencję stymulant lub destymulant, lecz nominant. Norninanty
ukazują przy okazji takich analiz, jak dla wielu cech nie mamy dostatecznego
70
16lbidem.
17 Ibidem.
O ważności teorii cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych?
rozpoznania, jaka jest dla nich wartość najkorzystniejsza. W takich przypad- kach wolimy przY,jąć upraszczające założenie, że dany zbiór cech to zbiór stymulant i/lub destymulant.
3. W konkluzji trzeciej nasuwa się według profesora Tadeusza Borysa jeszcze bardziej radykalne stwierdzenie, że cechy norninanty są pewnym uogólnieniem cech stymulant i cech destymulant. Inaczej mówiąc, należy stwierdzić, że stymulanty i destymulanty stanowią szczególne przypadki no- minant. W cytowanej już pracy Profesora Kategoria jakości w statystycznej analizie porównawczej czytamy: "Cechy nazwane norninantami występują często w badaniach jakościowych, a zwłaszcza w hierarchicznej analizie po- równawczej. Wydaje się bowiem, że oprócz cech, które bez większych wahań
zalicza się do grupy nominant, coraz liczniejszy jest zbiór cech uważanych
dotychczas za stymulanty lub destymulanty, a które po dokładniejszej anali- zie istoty cechy i jej funkcji preferencji wliczane są do zbioru nominant. Moż
na chyba prognozować, że tendencja ta będzie zauważalna także w dalszym rozwoju analizy porównawczej, choć w praktyce badawczej pojawiają się zwy- kle duże trudności z oszacowaniem wartości, wskutek czego ze względu na
wygodę często traktuje się norninantę jako stymulantę lub destymulantę"18.
4. W konkluzji czwartej należy podkreślić, że wprowadzenie przez pro- fesora Tadeusza Borysa do badań porównawczych pojęcia cechy norninanty jest bardzo ważnym dopełnieniem i jednocześnie uogólnieniem cech sty- mulant i destymulant. Większość zjawisk obserwowanych w rzeczywistości, także ekonomicznej, rozwija się do momentu osiągnięcia pewnego poziomu optymalnego, którego przekroczenie prowadzi do regresu. Cecha norninanta umożliwia zatem abstrakcY,jną reprezentację takich zjawisk, które są przed- miotem badań porównawczych z zastosowaniem metod statystycznej analizy wielowymiarowej.
Zatem wyodrębnienie w zbiorze cech obok stymulant, clestymulant także
nominant, a więc szczególnie ważnych cech preferencY-jnych, będzie miało według autorów tego eseju coraz większe znaczenie nie tylko w teorii staty- styki i nie tylko w porządkowaniu liniowym. Te trzy rodzaje cech preferen- cyjnych wyróżnia się także w analizie skupień 19 oraz w skalowaniu wielowy-
18 T Borys, Kategoria jakości ... , s. 118-120.
19 Zob. np. K. Jajuga, K. Kuziak, M. Walesiak, Próba zastosowania metod klasyfikacji w zagadnieniu ratingu ubezpieczeniowego, [w: l Jajuga K., Walesiak M., Klasyfikacja i analiza danych- teoria i zastosowania, Taksonomia 8, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we
Wrocławiu nr 906, Wrocław 200 l, s. 32-43.
71
l. "Czysta" statystyka - od pojęcia cechy do wskaźników rozwoju
miarowym20 . Wkład profesora Tadeusza Borysa to w istocie rzeczy stworzenie zarysu teorii cech, co najbardziej uwidocznione jest w cyklu ]ego sześciu ar-
tykułów, opublikowanych w "Wiadomościach Statystycznych" w latach 1984- -1985 pod wspólnym tytułem Przyczynek do teorii cech.
Profesorze, dziękujemy więc za te inspiracje "statystyczne", a także za wiele pięknych chwil i twórczych dyskusji, jakie miały miejsce na naszych wspólnych konferencjach, a także za prz)jaźń.
Literatura
Bartosiewicz S., Propozycja metody tworzenia zmiennych syntetycznych, Prace Naukowe Akademii Ekonomiczn~j we Wrocławiu nr 84, Wrocław 1976.
Bąk A., Modelowanie symulacyjne wybranych algorytmów wielowymiarowej analizy porów- nawczej w języku C++, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław
1999.
Bąk A., Metody porządkowania liniowego w polshiej tahsonomii - pahiet pllord, Prace Na- ukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 278, Wrocław 2013.
Borys T, cykl 6 artykułów pod nazwą Przyczyneh do teorii cech, ,Wiadomości Statystyczne"
1984, nr 3 i 4, i 1985 1,7, 8 i 9.
Borys T, Elementy teoriijahości, PWN, Warszawa 1980.
Borys T, Kategoriajahości w statystycznej analizie porównawczej, Prace Naukowe Akademii
Ekonomiczn~j we Wrocła\viu nr 284, Seria: Monografie i Opracowania nr 23, Wrocław
1984.
Borys T, Metody normowania cech w statystycznych badaniach porównawczych, "Przegląd
Statystyczny" 1978, z. 2.
Borys T, Propozycja agregatowej miary rozwoju obiehtów, "Przegląd Statystyczny" 1978, z. 3.
Cieślak M., Taksonomiczna procedura prognozowania rozwoju gospodarczego i ohreślania
potrzeb na hadry hwali.fihowane, "Przegląd Statystyczny" 1974, z. l.
Grabiński T, Metody tahsonometrii, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków 1992.
Grabiński T, Wielowymiarowa analiza porównawcza w badaniach dynami hi zjawish elwno- micznych, Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Seria specjalna: Mo- nografie, nr 61, 1984.
Grabiński T, Wydymus S., Zeliaś A., Metody tahsonomii numerycznej w modelowaniu z,ja- wish społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.
Heliwig Z., Wielowymiarowa analiza porównawcza i jej zastosowanie w badaniach wielocecho- wych obiehtów gospodarczych, [w:] Welfe W (red.), Metody i modele elwnomiczno-mate- matyczne w doshonaleniu zarządzania gospodarhą socjalistyczną, PWE, Warszawa 1981. Heliwig Z., Zastosowanie metody tahsonomicznej do typologicznego podziału krajów ze
względu na poziom ich rozwoju oraz zasoby i strul?turę wyhwali.filwwanych hadr, "Prze-
gląd Statystyczny" l 968, z. 4.
20 Zob. M. Walesiak, Visualization of linear ordering results for metric data with the ap- plication o f multidimensional scali n g, "Ekonometria" 2016, nr 2(52), s. 9-21.
72
O ważności teorii cech. Czy norninanty są potrzebne w badaniach porównawczych?
Jajuga K., Kuziak K., Walesiak M., Próba zastosowania metod klasyfikacji w zagadnieniu ratingu ubezpieczeniowego, [w:] Jajuga K., Walesiak M., Klasyfikacja i analiza danych -teoTia i zastosowania, Taksonomia 8, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wro-
cławiu nr 906, Wrocław 2001.
Kowalewski G., O norninantach w wielowymiarowej analizie porównawczej, [w:] Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 4, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Da- nych PTS, Jelenia Góra-Katowice-Kraków-Wrocław 1997.
Nowak E., Problemy doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego, PWN, Warszawa 1984.
Pluta W, Taksonomiczna procedura prowadzenia syntetycznych badań porównawczych za po-
mocą zmodyfilwwanej miary rozwoju gospodarczego, "Przegląd Statystyczny" 1976, z. 4.
Pociecha J. Podolec B., Sokołowski A., Zając K., Metody taksonomiczne w badaniach społecz
no-ekonomicznych, PWN, Warszawa 1988.
Strahl D., Pmpozycja konstrukcji mim·y syntetycznej, .,Przegląd Statystyczny" 1978, z. 2.
Strahl D., Walesiak M., Normalizacja zmiennych w granicznym systemie referencyjnym, [w:]
Klasyfikacja i analiza danych. Teoria i zastosowania, Taksonomia 3, Sekcja Klasyfikacji i Analizy Danych PTS, Jelenia Góra-Wrocław-Kraków 1996.
Walesiak M., Statystyczna analiza wielowymiarowa w badaniach maTketingowych, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 654, Seria: Monografie i Opracowa- nia nr l Ol, Wrocław 1993.
Walesiak M., Visualization of linear ordering results for metric data with the application of multidimensional scaling, .,Ekonometria" 2016, nr 2(52).
