用SAOM建模网络演变
准备重复完整网络，检查改变能力与收敛，并在明确微步模型内解释选择及影响参数。
方法来源
完成本教程后，你将能够
- 1从明确的节点、连接、边界、方向、权重及观察时间窗规格界定随机行动者导向模型。
- 2执行并审核以下程序：检查Jaccard稳定度及改变机会，在估计前指定结构、选择与行为效果，拟合SAOM，检视收敛t比率及拟合度，再比较有依据的替代规格。
- 3用敏感度检查及下列证据边界解释结果：SAOM参数是条件模型效果，不是直接因果估计；变化稀少、遗漏情境、时段异质及错误规格会使选择与影响难以分开。
SNA
网络规格
分析情境
一所学校在四个学期测量友谊与学习投入，并追问学生是选择相似同伴、在成为朋友后变得相似，还是两者兼有。
节点
跨四波问卷核对的相同符合条件学生名册，并记录加入、退出及结构性缺失时段。
连接
每波的有向友谊提名，以及重复测量的个人学习投入行为。
网络类型
四波纵向单模式有向二元网络，包含行动者协变量、变动行为、没有自连接及明确缺失。
分步教程
固定关系问题
写出分析需要支持的决定，然后锁定符合条件节点名册、产生连接的事件、方向、权重、自连接规则、观察时间窗及缺失数据编码。保留只读来源副本，并记录此规格为何代表所述问题。
检查点
第二位分析者可只按书面规则重建相同节点集合及边列表，无需猜测缺少记录代表什么。
计算焦点结构
在有版本的分析副本上，严格按规格执行焦点方法：检查Jaccard稳定度及改变机会，在估计前指定结构、选择与行为效果，拟合SAOM，检视收敛t比率及拟合度，再比较有依据的替代规格。保存软件与包版本、所有阈值、标准化、种子及复现结果所需的中间计数。
检查点
输出连接到一个具名数据版本，并包含分母、参数设置及可复现的计算记录。
进行结构敏感度检查
在至少一项可辩护的替代边界、缺失规则、连接阈值、权重转换或模型设置下重复分析。比较成员身份及实质结论，而不是只看单一系数，并调查足以改变决定的差异。
检查点
审核说明哪些模式保持、哪些行动者或群体改变分类，以及哪项结论依赖分析者选择。
为负责任行动作报告
把数值结果与表格或保留结构的图像配对，记录被排除及缺失的行动者，用清楚语言解释不确定性。把发现转化为可逆的支持问题而非自动排名，并说明此边界：SAOM参数是条件模型效果，不是直接因果估计；变化稀少、遗漏情境、时段异质及错误规格会使选择与影响难以分开。
检查点
最终说明包含问题、规格、结果、敏感度证据、不确定性、隐私控制及适度下一步。
谨慎解释
随机行动者导向模型描述指定关系及网络边界的性质，不能自动转移到另一关系、时段、班级、平台或群体。
SAOM参数是条件模型效果，不是直接因果估计；变化稀少、遗漏情境、时段异质及错误规格会使选择与影响难以分开。采取行动前，应把结果与原始计数、缺失情况、合理替代规格及情境证据比较。