Решение обозначенной задачи, однако, осложняется нехваткой конкретных методик и техник, доступных для использования прикладными статистиками в рамках современной семиотики. По этой причине мы не ставим перед собой задачу какого бы то ни было синтеза этих областей знания как элементов органона (или различных органонов?), ограничиваясь демонстрацией широкого потенциала применения методов статистики для решения разнообразных задач в области социальных наук.
Современным исследователям доступно большое количество количественных и качественных данных. Они включают в себя межстрановые показатели, электоральную статистику, данные социологических опросов, психологических тестов, обследований организаций, тексты, экспертные оценки и др. В эмпирических политологических исследованиях для выявления характера и структуры взаимосвязей социальных явлений распространено применение методов математической статистики и эконометрики.
Все методы прикладной статистики могут быть разделены на два класса: описательных и моделирующих причинно-следственные связи явлений и процессов [King, Keohane, Verba, 1994, р. 7–8]. Спектр задач, которые они позволяют решить, довольно широк: от выявления зависимостей между признаками, которыми описываются некоторые объекты, классификации этих объектов, конструирования индексов до измерения латентных категорий и моделирования причинно-следственных связей и динамики процессов. Инструментарий многомерного статистического анализа и эконометрики предлагает большое количество методов разной степени сложности для решения таких задач, каждый из которых имеет определенные границы применимости, обусловленные совокупностью модельных допущений. Для выбора метода, адекватного сформулированной задаче, необходимо получить первичное представление о поведении изучаемых признаков, а в случае необходимости предварительно их концептуализировать, операционализировать и измерить.
Существуют две основные группы шкал измерения показателей (переменных): количественные и категориальные [Analysis of multivariate social science data, 2008, p. 8–10]. Переменные количественного уровня могут принимать как целые, так и дробные значения. Для них разница между двумя значениями по шкале является осмысленной величиной. К таким переменным относятся, например, росто-весовые показатели, число наступлений события, денежные единицы, проценты и доли и др., а также латентные показатели – интеллектуальные способности, демократия