Brown C.T., Liebovitch L.S. Fractal analysis. Quantitative applications in the social sciences. – Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2010. – Vol. 165. – 90 p.

Buttice M.K., Highton B. How does multilevel regression and poststratification perform with conventional national surveys? // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 4. – P. 449–467.

Carriquiry A.L. Election forensics and the 2004 Venezuelan presidential recall. referendum as a case study // Statistical science. – 2011. – Vol. 26, N 4. – P. 471–478.

Deckert J., Myagkov P., Ordeshook P.C. The irrelevance of Benford’s law for detecting fraud in elections /// Caltech. MITvoting technology project working paper. – 2010. – N 9. – Mode of access: http://vote.caltech.edu/content/irrelevance-benfords-law-detecting-fraud-elections (Дата посещения: 20.10.2014.)

Configurational comparative methods: Qualitative comparative analysis (QCA) and related techniques / Ed. B. Rihoux, Ch. Ragin. – London: SAGE Publications, 2009. – 209 p.

DeBell M. Harder Than it looks: Coding political knowledge on the ANES // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 3. – P. 393–406.

Deckert J. Benford’s law and the detection of election fraud. / J. Deckert, M. Myagkov, P.C. Ordeshook // Political analysis. – 2011. – Vol. 19. – P. 245–268.

Diekmann A. Benford's law and fraud detection: facts and legends. / A. Diekmann, J. Ben // German economic review. – 2010. – № 11 (3). – P. 397–401.

Duijn M.A.J., Vermunt J.K. What is special about social network analysis? // Methodology. – 2006. – Vol. 2. – P. 2–6.

Election fraud: Detecting and deterring electoral manipulation / Ed. Alvarez, Michael R., Hall, Thad E., Hyde, Susan D. – Washington, DC: Brookings institut. press – 2008. – 255 p.

Elff M. A Dynamic state-space model of coded political texts // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 217–232.

Estok M., Nevitte N., Cowan G. The quick count and election observation / National democratic institute for international affairs. – Washington, DC, 2002. – 182 p.

Fewster R.M. A Simple explanation of Benford’s law // The American statistician. – 2009. – February. – Vol. 63, N 1. – P. 26–32.

Grimmer J., Stewart B.M. Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 267–297.

Implementing risk-limiting post-election audits in California / Hall J.L., Miratrix L.W., Stark P.B. et al. // 2009 Electronic voting technology. Workshop on Trustworthy Elections (EVT/WOTE '09). – Montreal, 2009. – 24 p.

Hug S. Qualitative comparative analysis: How inductive use and measurement error lead to problematic inference // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 252–265.

Statistical detection of systematic election irregularities. / Klimek P., Yegorov Yu. et al. // PNAS. – 2012. – Vol. 109 (41). – P. 16469–16473.

Kobak D., Shpilkin S., Pshenichnikov M.S. Statistical anomalies in 2011–2012 Russian elections revealed by 2 D correlation analysis. – 2012. – Mode of access: http://arxiv.org/abs/1205.0741 (Дата посещения: 15.04.2013.)

Krogslund Ch., Choi D.D., Poertner M. Fuzzy sets on shaky ground: Parameter sensitivity and confirmation bias in fsQCA // Political analysis. – 2015. – Vol. 23, N 1. – P. 21–41.

König T., Marbach M., Osnabrügge M. Estimating party positions across countries and time – A dynamic latent variable model for manifesto data // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 4. – P. 468–491.

Leemann L., Bochsler. D.