运用指数随机图模型分析连接形成
建立 ERGM，把观察到的网络与合理的替代网络比较，并清楚呈现密度、互惠、闭合及行动者属性的作用。
方法来源
完成本教程后，你将能够
- 1把网络假设转化为可解释的 ERGM 项。
- 2区分内生网络结构与行动者或二元关系协变量。
- 3在解释参数前检查收敛、模拟及拟合优度。
SNA
网络规格
分析情境
一所学校希望了解导师网络是反映接触机会、互惠选择、三元闭合，还是教学年资相似性。分析把观察到的网络视为同一组教师之间许多可能网络中的一个实现。
节点
参与同一个有清楚边界之导师计划的教师。
连接
有向连接表示教师 A 定期向教师 B 寻求教学建议。
网络类型
单模式、有向、二元网络，包含教师属性及是否同一部门的二元指标。
分步教程
界定参考过程
先加入 edges 项，让其余效应都相对于基本连接比例来解释。说明节点集合、哪些二元关系可能发生，以及没有提名代表无连接还是缺失数据。
检查点
你能说明基准模型生成的网络会有什么特征，以及哪些连接有可能出现。
加入理论驱动的模型项
以 mutual 项表示互惠，以合适的共享伙伴项表示局部闭合，再以协变量表示行动者或二元关系假设。每个模型项都应回答研究问题，而不是只为取得显著结果。
检查点
每个模型项都有书面假设、预期方向，并清楚区分结构与属性。
拟合并诊断模型
检视 MCMC 诊断、参数稳定性、警告及退化迹象。从拟合模型模拟网络，并比较模型直接包含及没有直接包含但具实质意义的统计量。
检查点
模拟网络符合研究情境，不会几乎全部为空或全部连接。
解释条件关联
把系数解释为在网络其余部分固定时，某条连接对数优势的条件变化。报告不确定性、模型设定、拟合优度及替代模型项的敏感度。
检查点
结论只描述有边界网络内的模型关联，不会声称 ERGM 本身已识别因果机制。
谨慎解释
正向互惠参数表示，在控制模型其他部分后，双向连接比预期更常出现。正向闭合项表示在其他条件相同时，共有伙伴的两位行动者较容易建立连接。任何参数都必须放在完整模型设定中理解。
参数正负并不足够。可用的 ERGM 必须收敛、生成可信网络，并重现没有被模型直接强制的关键特征。不同设定可能支持不同解释，因此需要记录模型建立过程及被拒绝的替代方案。