Причины останова

1) Найдена “хорошая” группа, т.е. такая, в которой упомянутая доля модальной частоты достатоточно велика. Скажем, может оказаться, что среди людей с низким образованием и разведенных 95% проголосовали за Л. Тип найден и крайняя левая нижняя группа в дальнейшей работе не участвует.

2) Получена слишком малочисленная группа. Здесь мы можем поступить по-разному: или игнорировать это обстоятельство и двигаться дальше, исключив соответствующих людей из рассмотрения (как чаще всего и поступают) или попытаться выяснить, в чем состоят те особенности этих людей, изучить их без претензий на статистические обобщения.

3) Получена слишком длинная цепочка. Интерпретация этого обстоятельства очень важна для социолога. Здесь мы имеем дело с пониманием того, что такое та закономерность, которая ищется с помощью любого метода анализа данных. Дело в том, что само понятие закономерности предполагает достаточно простую ее структуру того, что мы закономерностью называем. Слишком длинное описание получающегося типа мы не будем воспринимать как тип. Вряд ли мы сделаем серьезные выводы на основе знания того факта, что люди с высоким образованием, неженатые, живущие в сельской местности, имеющие более 4-х детей, 3-х поросят, не любящие смотреть телевизор и мечтающие о путешествии на Кипр почти все проголосовали за Л. Причинно-следственные закономерности останутся за бортом наших рассуждений. (По той же причине мы обычно не воспринимаем как закономерность классификацию, в которой 1500 классов или результат факторного анализа, которых дал нам 150 латентных переменных.) Об этом мы говорили в п.1.4 части I

4) ЭВМ не нашла ни одной совокупности с интересующими нас свойствами. В рассматриваемом примере - ни одной группы респондентов, среди членов которой интересующего нас мнения придерживалась бы достаточно большая доля людей. Это означает то, что в используемой анкете не заложено описание интересующего нас поведения. Такая ситуация может быть следствием нашего неумения составлять анкету, общаться с респондентом, учитывать цели исследования при формировании инструментария, ставить задачу и т.д.

Подводя определенный итог, можно сказать, что задача поиска детерминирующих сочетаний значений предикторов может пониматься как единство трех задач: (1) выделение из числа независимых переменных наиболее информативных в том смысле, что именно по сочетанию их значений с наибольшей степенью уверенности можно судить о типе поведения объектов; (2) выяснение, какие именно сочетания значений информативных признаков детерминируют указанный тип (в том числе то, какие из этих значений должны объединяться “склеиваться”); (3) выявление конкретных типов поведения, свойственных объектам рассматриваемой совокупности (т.е. конкретных характеризующих выделяемые группы модальных значений, встречающихся с достаточной частотой; ясно, что, скажем, далеко не для каждого кандидата, вообще говоря, найдется “его” группа респондентов).

Рассмотренный алгоритм задействован в известном западном пакете OSIRIS. Коротко описание этого подхода можно найти в [Интерпретация и анализ..., 1987. С.29, с.136-151; Рабочая книга..., 1983. С. 193-195; Типология и классификация..., 1982. С.213-230]. Там он называется также алгоритмом последовательных разбиений. См. также литературу, указанную в п. 2.2.2. Отметим также, что буквы ТН в начале имени алгоритма означают греческую букву J, поскольку именно так обозначили авторы алгоритма тот связанный с долей модальной частоты критерий качества выделяемых групп респондентов, который мы описали выше.