评估网络缺失数据与边界敏感度
诊断未回应、固定提名上限及边界决定如何改变网络，再报告哪些结构结论能在合理替代方案中保持稳定。
方法来源
完成本教程后，你将能够
- 1区分已观察的无连接与未被观察的行动者、二元关系或互动情境。
- 2按照合理的边界及缺失数据机制建立敏感度情境。
- 3报告稳健及脆弱的网络结论，而不把数据缺口填补成已观察事实。
SNA
网络规格
分析情境
一个学区在分配教学辅导支持前，绘制六所学校教学人员的建议寻求网络。八名获邀教育工作者没有回应，两所学校只提供不完整员工名册，问卷最多可提名五人。团队在采取行动前，必须了解哪些发现能在合理的缺失数据及边界选择下成立。
节点
普查日期在六所参与学校任职的所有教学人员，并为每名符合条件的行动者记录名册收录、回应状态、学校及职务。
连接
由教育工作者 A 指向 B 的有向建议寻求提名，表示 A 在过去八周曾使用 B 的帮助；问卷设计把每人的出向提名上限设为五个。
网络类型
单模式、有向、无权重完整网络，采用六所学校的组织边界及单一回溯期，设有固定提名上限，并把缺失行动者与二元关系保留为未知，而不是编码成没有连接。
分步教程
审计覆盖与缺失情况
在计算网络指标前，先连接邀请名册、回应记录与边列表。标示缺席的符合条件行动者，区分项目未回应与已报告零值，记录五人提名上限，并按学校及职务概述覆盖率，而不是只报告整体网络比例。
检查点
每名符合条件的行动者均有明确名册及回应状态，没有任何未知二元关系被暗中转换成已观察的无连接。
界定替代边界
在查看中心性结果前，写出主要六校边界及至少两个可辩护替代方案。例如把现职人员与整个回溯期均在职的人员作比较，再把六所参与学校与排除名册不完整学校的受限边界作比较。
检查点
每个边界都有实质收录规则、时间参照及书面理由，没有边界因能产生偏好的网络图像而被选用。
执行符合机制的敏感度检查
在预先指定的边界下重新计算密度、连通分量、互惠性、度数、中介中心性及社群归属。其后按已观察未回应或固定提名截尾的合理行动者及连接遗漏重复分析，并把随机遗漏与针对性遗漏分开处理。
检查点
比较表呈现每项结论如何随边界及缺失机制改变，包括排序稳定性及不确定性，而不是只提供一个替代估计。
报告稳健与脆弱之处
把发现分类为稳定、幅度敏感、排序敏感或不获支持。说明哪些缺失假设推动每项结果，需要时展示多于一个网络视图；若决定依赖脆弱的行动者标签或子群边界，应先建议补充数据收集。
检查点
最终主张列明边界及覆盖率，区分观察数据与敏感度情境，并且不把插补或模拟连接当成人际事实。
谨慎解释
稳定结论是指其实质含义能在可辩护边界及合理缺失机制下保持一致。看似相近的整体密度可以同时伴随不稳定的连通分量、中心性排序或社群归属，因此稳健性必须针对实际主张逐项检查。
未回应很少是中性的。遗漏周边行动者可使凝聚程度看似偏高，遗漏中心行动者则可切断路径并改变中介中心性排序。固定提名上限也可能对高活跃回应者造成不同截尾，因此只模拟随机删除并不足够。