Все становится гораздо интереснее, если изучить взаимосвязи между переменными внутри каждой выборки с помощью нетрадиционных методов многомерной линейной статистики. В описываемом исследовании использовалась множественная линейная регрессия: каждая из пяти переменных по очереди выступала в качестве зависимой переменной, а остальные – в качестве независимых. В результате были получены пять векторов коэффициентов регрессии (в стандартизированном виде), каждый из которых показывал, в какой мере данная переменная прогнозирует значения остальных переменных.
Рис. 4. Профили средних значений (ось Y) для выборок судей, предпринимателей и граждан по пяти шкалам правосознания (ось X)
Примечание: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов.
Сведенные в матрицу коэффициенты (табл. 2) можно трактовать как меру влияния одних переменных на другие. В отличие от коэффициента корреляции, эта мера имеет несимметричный характер. В частности, поддержка независимости судебных решений почти в два раза убедительнее предсказывает поддержку независимости судебной власти, чем наоборот. Влияние четвертой переменной на остальные в среднем больше, чем в других строках, и это «среднее» имеет смысл центральности как узла сети. Если отбросить коэффициенты с большими значениями доверительной вероятности, то получится сеть (граф) значимых влияний (рис. 5).
Таблица 2
Матрица взаимных регрессионных коэффициентов βij для пяти рейтингов правосознания в случае выборки судей (i – независимая переменная, j – зависимая переменная)
Рис. 5. Граф структуры взаимозависимостей (взаимовлияний), определяемой регрессионными коэффициентами βij, между пятью переменными правосознания в выборке судей
Примечание: Смысл номеров вершин графа: 1) поддержка независимости судебной власти; 2) поддержка концепции естественного права; 3) законопослушание; 4) поддержка независимости судебных решений; 5) нетерпимость к нарушению законов.
Теперь рассмотрим «влиятельность» каждой переменной правосознания на остальные для всех трех выборок (рис. 6).
Рис. 6.
Сравнение профилей влияния (ось Y) переменных правосознания на остальные переменные (ось X) для выборок граждан, предпринимателей и судей
Если сравнить профили на данной диаграмме с приведенными на рис. 4, то разница очевидна. Но самое главное: во всех трех профилях явно лидирует поддержка независимости судебных решений. Именно эта переменная является прототипической для структур правосознания. Этот факт нельзя было обнаружить, оставаясь в рамках традиционного анализа данных, причем самое разительное лидерство