5.4.1. Корреляционный анализ
Корреляционный анализ основан на вычислении линейного коэффициента корреляции Пирсона, который показывает статистическую связь между двумя случайными величинами. Он может принимать значения от –1 до +1. Чем лучше связь двух величин, тем больше по модулю значение коэффициента корреляции. Далее необходимо оценить, является ли полученный коэффициент корреляции значимым – это зависит от объема выборки и заданного исследователем уровня значимости (5 %, 1 %, 0,1 % и др.). Для этого существуют соответствующие таблицы.
Корреляционный анализ электоральной статистики используется политологами достаточно широко. Можно выделить три направления его применения:
1) исследование корреляций между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах;
2) исследование корреляций между результатами партий и/или кандидатов на разных выборах;
3) исследование корреляций между результатами партий или кандидатов и социально-экономическими показателями.
В качестве примера исследований корреляций между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах приведем наши данные по выборам в Государственную Думу 1995, 1999 и 2003 годов. Исследовались корреляционные связи между результатами основных партий, вычисленными в процентах от числа проголосовавших избирателей. Исследования проводились на трех уровнях – в масштабе всей Российской Федерации (использовались данные протоколов окружных избирательных комиссий, 225 в 1995 и 2003 годах и 224 в 1999 году), в масштабе Москвы и некоторых других городов или регионов (использовались данные протоколов территориальных избирательных комиссий, в Москве 1995 года – 121, 1999 и 2003 годов – 125) и в масштабе одного одномандатного избирательного округа (использовались данные протоколов участковых избирательных комиссий, в Чертановском округе № 204–189)[704].
Итогом расчета коэффициентов корреляции между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах обычно является квадратная корреляционная матрица, симметричная относительно диагонали, на которой располагаются единицы (так как коэффициент корреляции между одной и той же случайной величиной равен единице). Часто из-за такой симметрии, чтобы не дублировать числа, дается не полная матрица, а ее половина. При этом для экономии места и наглядности может быть использован вариант, когда в одной половине матрицы размещаются коэффициенты, относящиеся в одному объекту, а во второй половине – к другому объекту. Так, в таблицах 5.31–5.33 в правой верхней части расположены данные по Москве, а в левой нижней части – данные по Российской Федерации в целом.
Таблица 5.31. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных основными избирательными объединениями и блоками на выборах депутатов Государственной Думы 1995 года по Москве и Российской Федерации в целом
Примечания. В правой верхней части – коэффициенты корреляции в масштабе Москвы в разрезе 120 территориальных избирательных комиссий. В левой нижней части – коэффициенты корреляции в масштабе Российской Федерации в разрезе 225 одномандатных избирательных округов. Жирным шрифтом выделены положительные коэффициенты, превышающие критические значения для 5-процентного уровня значимости (0,18 для Москвы и 0,14 для Российской Федерации).
Сокращения: ВР! – «Вперед, Россия», ДВР – «Демократический выбор России – Объединенные демократы», ЖР – «Женщины России», К – ТР – «Коммунисты – Трудовая Россия – За Советский Союз», КРО – «Конгресс русских общин», НДР – «Наш дом – Россия», П/в – против всех списков, ПГЛ – «Памфилова – Гуров – Владимир Лысенко», ПСТ – Партия самоуправления трудящихся, СТ – «Союз труда», Ябл. – «Яблоко».