Если же у нас нет никаких априорных представлений, то логика анализа выстраивается по восходящей стратегии. Тогда прежде всего изучаем характер распределения нашего эмпирического индикатора по всей совокупности областей. Для этого вычисляем размах, моду, медиану, среднее взвешенное, дисперсию, квартильный размах. Допустим, что мы получили следующие значения:

R1 = 20 ¾ размах, т. е. разница между максимальным (пусть оно равно 25%) и минимальным (пусть оно равно 5%) значениями эмпирического индикатора;

Мо1 = 10 ¾ первое модальное значение, т. е. наиболее часто встречаются области, где господин X получил примерно 10% голосов;

Мо2 = 20 ¾ второе модальное значение;

Me = 15 ¾ медиана, т. е. в половине областей господин X получил более 15% голосов, а в половине менее 15% голосов;

R2 = 5,5 ¾ квартальный размах, т. е. разброс вокруг медианы, т.е.

= 16,5 ¾ взвешенное среднее арифметическое значение, т. е. в среднем по России господин X получил 16,5% голосов;

s = 7,7 ¾ среднеквадратическое отклонение, т. е. разброс вокруг среднего арифметического равен 7,7.

Следует отметить, что мы работаем с метрической шкалой. Поэтому при необходимости построения эмпирической кривой распределения необходимо разбить на интервалы (равные или неравные) весь диапазон изменения значений (от 5 до 25) эмпирического индикатора.

Исходя из значений размаха, квартального размаха, среднеквадратического отклонения, видим, что совокупность областей неоднородна с точки зрения электорального поведения. Совершенно очевидно, что, как минимум, наблюдается четыре типологических синдрома. Первый обусловлен группой областей, отдавших за господина X минимальное число голосов. Второй ¾ группой областей, отдавших максимальное число голосов. При этом такие группы могут состоять из одной единственной области. Третий и четвертый синдромы ¾ группы областей, отдавших примерно 10% голосов и 20% голосов. Это еще не типы, а только кандидаты в типы, поэтому мы и пользуемся понятием «типологический синдром».