Аналитическая статистика. 
Политическая социология

В отличие от описательной статистики аналитическая статистика призвана раскрыть характеристики не выборочной совокупности, а именно генеральной совокупности, т. е. определить, каким образом результаты исследования соотносятся с целью исследования.

Как сказано выше, если исследование носит не сплошной, а выборочный характер, т. е. опрошены не все представители генеральной совокупности, то полученные в исследовании данные отличаются от соответствующих значений в генеральной совокупности. Это различие принято называть погрешностью исследования.

Погрешность исследования — это разница между искомыми характеристиками генеральной совокупности и найденными характеристиками выборочной совокупности. Погрешность исследования, вызванная тем, что применяется выборочный метод, называют случайной, или вероятностной, погрешностью, и ее значение в рамках аналитической статистики оценивается с применением теории вероятности. В общем случае погрешность исследования (разница между искомым генеральным параметром и найденным выборочным значением) может быть обусловлена не только тем, что опрошены не все представители генеральной совокупности, но и тем, что в ходе исследования допущены какие-либо ошибки.

Таким образом, в любом выборочном исследовании всегда есть погрешность, величину которой необходимо оценить. На размер этой случайной погрешности влияет объем выборочной и генеральной совокупностей, способ формирования выборки и величина дисперсии исследуемой величины.

После оценки погрешности исследования необходимо выявить наличие связи между значимыми с точки зрения исследования параметрами и проверить достоверность, статистическую значимость выявленных взаимосвязей для всей генеральной совокупности. Эти задачи решаются в рамках корреляционного анализа с использованием статистических коэффициентов связи (коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмана, коэффициент связи Крамера и т. д.), методов проверки средних значений в подгруппах (однофакторный дисперсионный анализ, непараметрические тесты и т. д.).

На этом же этапе осуществляется статистическая проверка гипотез исследования.

При необходимости в рамках аналитической статистики применяются многомерные статистические методы анализа первичной информации, т. е. такие методы, в которых для получения содержательного вывода одновременно используется большое число исходных данных (ответов на большое число вопросов анкеты).

Кластерный анализ используется в тех случаях, когда требуется разделить генеральную совокупность на однородные части. Например, для разделения избирателей на группы по типу их электорального поведения.

Факторный анализ применяют, если необходимо на основании вопросов анкеты выделить скрытые, латентные установки целевой аудитории. Например, факторный анализ на основании оценки электоральной ситуации позволит выявить мотивы поведения избирателей.

Многомерное шкалирование применяют в тех случаях, когда в ходе исследования определяется восприятие нескольких объектов. Данный метод позволит визуализировать восприятие объектов и раскроет особенности отношения к ним целевой аудитории.

Использование многомерных методов анализа необходимо планировать заранее и включать в анкету вопросы, которые позволят осуществить данный анализ.