Анализ возможностей использования сравнительного качественного анализа (QCA) для поиска эффективной системы предикторов в регрессии

Проблема отбора предикторов для построения регрессионной модели является очень актуальной для социологии в настоящее время, поскольку интерес исследователей к регрессионному моделированию возрастает, метод используется во множестве социологических исследований. Существует много алгоритмов отбора предикторов, однако они нацелены на выявление чистых эффектов и слабо учитывают взаимодействие переменных. С другой стороны, существует ряд методов как статистических, так и нестатистических, целью которых является нахождение взаимодействий. В настоящей работе анализируется возможность использования таких методов для поиска эффективной системы предикторов в множественном логистическом регрессионном анализе. В качестве метода поиска взаимодействий рассматривается качественный сравнительный анализ (QCA). Он позволяет проанализировать все возможные сочетания признаков и выявить те из них, которые приводят к возникновению изучаемого феномена (зависимой переменной). Предлагается методика использования данного метода с целью улучшения регрессионных моделей.