在前面初步接觸完敘述統計與推斷統計的知識后尤泽，介于眼下的研究任務歌逢，所以計量學習暫時往后面推巾钉。從去年就開始的臺風”山竹“研究，由于今年上半年課程繁多與雜事紛擾秘案，一直耽擱砰苍。此外，這學期一門課的課程論文需要運用社會網絡分析阱高，參考徐志平&劉怡對中國社會學博士互聘網絡的分析赚导，做一篇國內公共管理學科博士互聘網絡課程論文。上述兩個任務都需要我加快對于社會網絡分析的學習赤惊。

上半年吼旧，讀了幾本關于SNA的書籍，但始終感覺不得要義未舟。純粹方法論的內容看的越多圈暗，就越容易暈眩，反而不知道實地里怎么操作处面，于是轉向矛頭厂置，決定從劉軍老師的這本書入手。瀏覽目錄魂角，發(fā)現了許多與推斷統計有關的知識點昵济，這是我萌生重新復習李沛良《社會研究的統計應用》的直接原因。這一階段主要是對UCINET的學習野揪，但由于這一軟件不可復現访忿，因此必定不是定量研究的趨勢。由于R語言支持UCINET包斯稳，在下一階段海铆，將借助R語言，試試有沒有復現的可能性

《整體網分析》這本書的前兩個章節(jié)主要是對“網絡分析”范式和“整體網研究”的一個概要挣惰，先略過卧斟，直接進入軟件操作層面。在完成對軟件操作界面的大概認識后憎茂，接下來的學習將會結合現有的案例來珍语。

介于微信公眾平臺對markdown和latex不完全支持，因此文末“閱讀全文”提供簡書鏈接竖幔。

《整體網分析》

第三章 整體網分析工具——UCINET簡介

一板乙、文件操作菜單File

二、數據操作菜單Data

數據操作菜單Data

①數據編輯器data editor

②數據的導入與導出等命令

數據操作菜單界面

• make star graph 創(chuàng)建星條圖

所謂星條圖拳氢，是指一點居于核心募逞，其余點和核心店相連蛋铆，并且其余點之間五關聯的圖。

• random 創(chuàng)建隨機數據

有時候為了研究需要放接，需要創(chuàng)建一個滿足一定條件的隨機數據刺啦。

• import EXCEL導入Excel數據或者數據語言類型（DL），將其轉換為UCINET數據
• import Text File導入文本文件
  *Export將UCINET數據導出為其他類型的數據
• CSS 輸入認知社會結構（Cognitive Social Structure透乾，CSS）類型的文件洪燥，其功能是把特定類型的數據轉換為標準的網絡數據。

③ 數據的展示與描述

數據的展示與描述界面

*Browse數據瀏覽矩陣
*Display 在計算機屏幕上現實UCINET數據庫

• header browser/editor 打開一個數據矩陣乳乌，展示其維度以及每一行和每一列的標簽
• _describe(obsolete)執(zhí)行和header browser/editor 類似的功能捧韵，不過不經常使用

④數據的提取、移動汉操、開包再来、合并一匹配分析

• Filter/Extract數據的過濾與提取，這一指令下包含6個指令
  
  Filter/Extract
  
  * Filter rows via SQL
  *Subgroup via attribute vector通過屬性向量從一個數據矩陣中提取出子矩陣
  * Main component提取出與網絡的弱成分對應的子圖并加以保存磷瘤。有關強成分與弱成分的界定分類參見本書第6章
  * Ego-network提取出網絡某點的個體網成員及其間關系
  * Submatrix從數據中心抽取某個子矩陣近尚。

which rows”and "which columns"例如可以寫："first 2, 4, 5, last 4”

image.png

• Remove去除UCINET數據中心的某些點

具體包括兩個選項：一是去除孤立點（isolate），選擇它即可以移除網絡中的孤立點扳抽；二是移除孤伶點（pendants）篡帕，即與他者聯系很少，度數知識1的點贸呢。對于非對稱數據來說镰烧，該程序去掉的是哪些出度（out-degree）為1的點。

• Unpack對于一個包含多種關系的矩陣數據進行開包處理楞陷，其結果是分成多個獨立的矩陣怔鳖，并加以保存，這樣便于對單個矩陣進行分析固蛾。
  *Join Join命令與Unpack界面相反结执，它是把一系列UCINET數據合并成一個數據文件
• Match datasets按照一定標準對網絡數據進行匹配處理，保留兩個數據中心對應的元素一致的部分

⑤數據的排序艾凯、置換昌犹、專置、匹配等

• Sort alphabetically按照字母順序對一個網絡中的各個點進行排序
• Sort by attribute按照屬性數據對一個網絡中的各個點進行排序（attribute 屬性）
  *Permute 按照研究人員自己的順序對行與列同時進行置換）（|美 [p?'mj?t]| v.改變……的次序览芳，重新排列）
• Transpose 對矩陣進行轉置處理（vt. 調換；移項鸿竖；顛倒順序）

⑥數據的其他操作（略）

三沧竟、數據轉換操作（Transform）

這個菜單包含一些把圖和網絡轉換為其他類型的子菜單铸敏，可以分為三大類：
第一大類：涉及數據的組合，Aggregate（涉及CSS）和Scatter
第二大類：主要針對矩陣的元素進行處理
第三大類：主要針對矩陣進行其他類型的轉換

Transform界面

①數據的組合

• Aggregate（涉及CSS）
  • Block把一個數據中的各個點進行分塊悟泵，計算塊的密度（block densities）杈笔、塊中每一個元素的均值、最大值糕非、最小值等蒙具。
    *Collapse 壓縮，即將一個矩陣的多行或多列組合在一起朽肥。
• Scatter

②主要針對矩陣的元素進行處理

Reverse命令：這相當于利用某種線性轉換，將相似性（similarity）數據轉換成距離（distance）數據驼抹，或者距離數據轉換為相似性數據桑孩。

Make Interaction Term For Regression 命令:不是矩陣算法中的兩個矩陣之積（production）。這相當于計算兩個矩陣變量的交互項框冀，可將計算結果用于矩陣的回歸分析中流椒。在計算之前，可對兩個矩陣進行對中處理（mean-center）或標準化處理明也。

Matrix Operations命令：主要包括矩陣內算法（Within Dataset）和矩陣間算法（Between Dataset）

③主要針對矩陣進行其他類型的轉換

• Graph Theoretica命令：一些圖論命令

Bipartite命令：把一個2-模數據矩陣轉換為一個1-模數據矩陣 宣虾；
Make Incidence Matrix命令：制作一個發(fā)生陣。把一個鄰接矩陣轉換為一個長方形的點-線指標矩陣温数；
Linegraph命令：線圖绣硝，針對有向圖；
Multigraph命令：多圖撑刺，把一個多值圖（valued graph）轉換為一系列二值鄰接矩陣鹉胖。
Multiplex命令：制作多叢圖
Semigroup命令：制作半群圖。
Union將多個矩陣合并成一個數據矩陣，即將匹配的兩個或多個矩陣對應元素相加甫菠。
Intersection取多個關系矩陣的合集挠铲，即將獨立的兩個或多個矩陣依次排列，形成一個包含多個數據矩陣的文件寂诱。

• Time Stack多時段網絡的合并拂苹。將不同時間段得到的同一群體行動者之間的關系矩陣合并在一起。
• Egotize整體網成員的個體網分析（P61）
• Build Ties Change Matrices建構隨時間變化的數據矩陣痰洒。

對于至少兩個時間段建立的瓢棒、等來說，可以呦三種方式建構關系變化的矩陣丘喻。
* 第一種：計算兩個矩陣之差脯宿，即計算；
* 第二種：僅僅計算兩個矩陣的增量仓犬，即如果≥嗅绰，則計算，其余的值都設定為缺失值0搀继；
* 第三種是計算關系的形成窘面，即如果形成≥，則令叽躯，其余的值都設定為缺失值或0财边。

• Give Non-responders Missing Rows將一個矩陣中無回答者視為缺失值。

四点骑、計算工具菜單（Tools）

計算工具菜單界面

①第一類命令

• Profit：是Property Fiting的縮寫酣难，執(zhí)行擬合性質的分析。
• Consensus analysis：分析多個答題者在回答問題方面的一致性黑滴。
• Cluster analysis對矩陣數據進行聚類分析憨募，包括層次聚類、組合式最優(yōu)化分析袁辈、聚類充分度分析菜谣。
• Scaling/Decomposition量表及數據分析。它包括六小類命令晚缩。
  
  Scaling/Decomposition六小類命令

Metric-MDS：針對相近性矩陣進行量綱式的多維量表分析尾膊。
Non- Metric MDS：針對相近性矩陣進行非量綱式多維量表分析。
Factor analysis：因子分析荞彼。
Correspondence Analysis：對2-模網進行對應分析冈敛。
Eigenvectors of nonsymmetric matrix：計算非對稱方針的特征向量和特征值
SDV：對2-模網網絡數據進行奇異值分解。

②第二類命令

• Correlate columns across datasets：計算兩個n * n矩陣各列的相關系數矩陣鸣皂，得到的是一個2n * 2n的矩陣抓谴。
• Similarity：相似性分析暮蹂。根據一定標準，計算出矩陣各行之間或者各列之間的相似性系數矩陣齐邦。
• Dissimilarity&Distance：相異性或者距離分析椎侠。根據一定標準計算出各行或者各列之間的相異性系數矩陣。
• Univariate statistics：對一個矩陣中的值進行單變量統計分析措拇。可以對一個矩陣的每行（或者每列慎宾，或者整個矩陣）計算器均值丐吓、標準差、方差趟据、最小值券犁、最大值和總觀察值等值。
• Frequencies：對行或列進行頻次分析汹碱。
• Count combinations：針對整個網絡粘衬，計算其各行的模式發(fā)生的頻次。
• Testing hypothesis：假設檢驗咳促，包括三種：
  
  三種假設檢驗類型

Node-level ：點層次的假設檢驗稚新，包括回歸分析（regression）、方差分析（Anova）和t檢驗跪腹。
Mixed Diadic/Nodal：點=關系混合層次的建設檢驗
Diadic QAP:關系-關系層次的假設檢驗褂删。

• Command line/Matrix Algeria：矩陣代數分析。

③第三類命令

• Scatterplot：散點圖冲茸。
• Dendrogram：樹狀圖屯阀。
• Tree Diagram：樹形圖。

五轴术、網絡分析菜單（Network）

網絡分析菜單界面

①第一類命令

• Cohesion：凝聚性分析难衰，可計算凝聚力的指標有十幾種。
  
  十幾種計算凝聚力的指標
• region：區(qū)域分析逗栽。計算并發(fā)現成分（components）盖袭，包括強成分、雙成分（Bi-components）和k-核（k-Cores）祭陷。
• Subgroup：子圖分析苍凛，包括三小類共9個命令。
  
  子圖分析
• Path：路徑分析兵志，分析各個點之間存在的路徑醇蝴。

②第二類命令

• Ego-network：個體網分析。
• Centrality and Power：中心性和權力分析想罕。
• Group Centrality：群體的中心性分析悠栓。
• Core/Periphery：核心/邊緣分析霉涨。
• Roles and Positions：角色與位置分析。

③第三類命令

• Triadic Census：計算一個矩陣的三方譜系的16個同構類惭适。
• P1：執(zhí)行P1模型分析笙瑟。
• Balance Counter：符合三方關系計算。
• Compare Densities：計算兩個匹配的矩陣密度之差癞志，并給出顯著檢驗往枷。
• Compare Aggregate Proximity Matrix：對多個組合的相似性矩陣進行比較。

④第四類命令

• 2-mode networks：計算2-模網絡的凝聚力凄杯、分派性错洁、中心性和核心/邊緣分析。
• Trajectories：針對一個2-模職業(yè)軌跡矩陣戒突，計算其中心度和一些基本測度屯碴。
• Exras：有關網絡分析的其他指標。
• Tester：檢驗數據的規(guī)模膊存，相當于展示數據的具體行值和列值导而。

⑤第五類命令

• Multiple Mearsures：同時展示一個矩陣的多個凝聚力指標或矩陣中的每個店的各種中心性指標。

六隔崎、可視操作菜單（Visualize）

可視操作菜單界面

包括三個選項：NetDraw今艺、Pajek、Draw仍稀。選擇其中一個命令洼滚，會調出相應的畫圖程序，對數據矩陣進行畫圖處理

七技潘、選項命令菜單（options）

選項命令菜單界面