Мысленное экспериментирование есть в данном слу­чае не что иное, как анализ связей между многими пере­менными, рассмотренный в предыдущем параграфе.

Большой объем статистики — одно из непремен­ных требований мысленного экспериментирования. Так, В. Н. Шубкин и Д. Л. Константиновский, прогнозируя шансы молодежи на выбор профессии по интересам, пользовались данными массовых обследований за 7 лет (1963—1969 гг.). Способ прогноза — мысленное экспе­риментирование. Авторы как бы экстраполировали тенденцию ближайших трех лет на основе данных за несколько предшествующих. Однако в действительности они располагали не только сведениями о предшествую­щем, но также имели информацию о реальном распреде­лении статистики на период "прогнозируемых" трех лет. Остается проверить, насколько теоретический про­гноз совпал с реальной тенденцией, а затем вывести закономерность для действительного прогнозирования на "неизведанное" будущее [296, 125].

Этим примером проектирующего квазиэксперимен­та, каковой ничуть не уступает по своей научно-позна­вательной ценности реальному экспериментированию, мы хотели бы подчеркнуть и изящество, и гуманность мысленного экспериментального анализа.

Имеется множество технических средств, позволяю­щих осуществлять самые различные модели мысленного экспериментирования. Один из таких приемов — рег­рессионный анализ (в случае использования метриро-ванных данных). С его помощью устанавливают детер-минационные отношения, т. е. исчисляют, насколько из­менения одной (зависимой) переменной объясняются соответствующими изменениями других (независимых) переменных [199. С. 149—153]. Один из вариантов ква­зиэксперимента — исследование трендов, о чем — в сле­дующем разделе.

Также возможны приемы поиска каузальных свя­зей многопеременной плеяды с использованием регрес­сионного анализа и элементов теории графов. Эта тех­ника позволяет фиксировать тенденцию причинных за­висимостей среди множества включенных в процесс факторов.

В действительности исследователь выявляет пред­полагаемые причины, строит различные модели пос­ледовательности взаимосвязей многих переменных и находит такую структуру этих взаимосвязей, которая обнаруживает наибольшее суммарное влияние на ожидаемый эффект.¹⁶

С помощью этих приемов мы можем предлагать и объяснение, и интерпретацию, и уточнения причин­ных связей.

" Пример использования этого метода для прогнозирования пове­дения личности ом. 1236. С. 176—187], где подробно описываются логи­ка и правила процедуры "причинного" анализа или см. также "пути воздействий" на конечное состояние факторов, предполагаемых причин­ными (path analysis) [284, 285].