開放研究工作台

以 R 運行

看見網絡。
信守方法。

探索可重現的 Programming Resilience 參照網絡，或把相容的 XLSX 活頁簿放入同一套證據一致的流程，涵蓋視覺化、中心性、橋接節點、子群組比較與穩定性。

查看參照結果分析你的活頁簿

8
個分析視圖: 1,000
次 NCT 置換: 零
輸出不含原始列

設計上保持透明方法如何受到約束

同一設定： 各網絡面板均使用 NPN 加 EBICglasso。
實質推論： NCT 與個案刪除穩定性。
私隱輸出： 只含匯總指標，不含原始回應或識別碼。

分析設定

數據與模型

1. 選擇活頁簿

XLSX · 最大 5 MiB

將活頁簿拖放到此處

或由此裝置瀏覽

選擇檔案

請使用單一工作表，包含 6 至 40 個整數 Likert 題項（1 至 5）、重複的構念前綴，以及一個有效的兩水平 Gender 或後設資料欄；在整列刪除（listwise deletion）後，每個組別至少要有 20 列納入分析。下載合成樣本活頁簿.

2. 穩定性精度

以樣本活頁簿估計。較大的活頁簿需時更長。

方法設定

設定檔: NPN EBICglasso v1
EBIC gamma: 0.50
NCT: 1,000 次置換
隨機種子: 2026

請先選擇有效的活頁簿，才能開始分析。

參照結果

查看預先計算的匯總統計，無需上傳列層資料。

私隱與正式環境說明

正式環境的上傳需要另行設定的 R 分析服務。若服務不可用，Open SNA 會直接失敗，絕不以範例結果代替。LUNA 只經伺服器端、零資料保留的請求接收匯總統計；活頁簿、原始列與受訪者識別碼不會傳送至 OpenRouter。

已就緒

正在載入匯總參照分析……

選擇分析來源

開啟 Programming Resilience 匯總參照分析，或上傳相容的 XLSX 活頁簿並運行本地 R 引擎。

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實質推論： NCT 與個案刪除穩定性。
私隱輸出： 只含匯總指標，不含原始回應或識別碼。

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以樣本活頁簿估計。較大的活頁簿需時更長。

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EBIC gamma: 0.50
NCT: 1,000 次置換
隨機種子: 2026

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