Régóta tart az a vita, amely a társadalomtudományok, azon belül is elsősorban a közgazdaságtudomány és a matematika viszonyával foglalkozik. A közgazdaságtan ma már nagyon matematizált tudománynak tűnik, de nem volt ez mindig így, elég csak arra gondolni, hogy Adam Smith alapvetően „morális tudománynak” tartotta mindazt, amivel foglalkozott, nem pedig a természettudományos gondolkodás egyfajta társadalmi alkalmazásának. A XIX. században aztán valóban végbement az a jelentős metodikai és megközelítésbeli váltás, ami elsősorban a természettudományos kutatás sikereinek, valamint a pozitivista gondolkodásmód elterjedésének volt köszönhető, és ami végérvényesen összekötötte a mainstream közgazdaságtant a matematikával. A gazdasági kérdésekről való elmélkedés a számok világának része lett, és ma már a matematizáltsággal alapvetően hadilábon álló közgazdászok is elismerik a matematikai módszerek és a statisztikai, ökonometriai modellek alkalmazásának jelentőségét.
A matematikai és statisztikai módszerek ismerete nélkül tehát ma már szinte elképzelhetetlen a társadalomtudományos kutatás, de a különböző adatok gyűjtése, kezelése, elemzése és azok tudományos módszereken alapuló információvá alakítása a gazdasági döntéshozatal esetében is nélkülözhetetlen. Éppen ezért van kiemelkedő jelentősége a Sajtos László és Mitev Ariel által írott, SPSS kutatási és adatelemzési kézikönyv címen megjelent kiadványnak. A fiatal szerzők ugyanis bevallásuk szerint mind a kezdő, mind pedig a gyakorlattal rendelkező szakemberek számára segítséget kívánnak nyújtani a kutatás és az adatelemzés terén, ezért írtak könyvet a világ legismertebb és legelterjedtebb szakszoftveréről, a több mint 250 ezer felhasználót kiszolgáló SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) nevű programcsomagról, és ezáltal magáról a kutatási módszertanról.
A kiadvány nagy előnye, hogy a címéhez híven valóban igazi kézikönyv, azaz a gyakorlatban is kifejezetten jól használható. A könyv jól strukturált, a fejezetek egy rövid összefoglalóval kezdődnek, majd egy konkrét probléma, illetve a használati metódus leírása következik. A hasonló témában és céllal írt szakkönyvek bosszantó hátránya számos esetben, hogy a leírásokat és magyarázatokat látva minden világosnak tűnik a gyanútlan olvasónak, de a gyakorlatban valahogy mégsem működik semmi sem úgy, ahogy kellene. Ebben a konkrét esetben azonban ezzel a gonddal sem kell számolnunk, a szerzőpáros ugyanis az SPSS-programcsomag folyamatait és ablakait bemutató ábrákkal a kezdő felhasználóknak is érthetően magyarázza el, mi is egyes esetekben a teendő. A könyv a kutatási folyamat általános bemutatásán kívül a szoftverrel elvégezhető különböző elemzési módszereket veszi sorba, az egyváltozós elemzéstől a varianciaelemzésen át a logisztikus regresszióig. A precizitásában és közérthetőségében egyedülálló könyvnek biztos helye lesz mind a kutatással, döntés-előkészítéssel és elemzéssel foglalkozó szakemberek, mind pedig a társadalomtudományos módszertan iránt egyszerűen csak érdeklődő „civilek” könyvespolcain.
Kolozsi Pál