有调节的网络分析

课程简介

传统症状网络模型的一个关键假设是不存在调节效应，这意味着任意两个变量之间的相互作用独立于网络中其他变量的取值。但忽略调节变量可能导致得到一个基于调节变量不同取值的平均模型，这种平均化可能导致检测不到真实存在的关系。因此，有必要从调节网络的视角进一步细化变量之间的关系。

适合人群

• 心理学、医学等专业的研究生和科研人员；
• 有基础统计知识（相关、回归、网络分析），想进阶复杂数据方法的学习者。

学习内容

• 症状网络的基本概念：节点、连边；
• Haslbeck等人提出的调节网络分析方法；
• Swanson等人提出的调节网络分析方法，截至2024年12月26日，引用Haslbeck等人(2019)的文献共计129篇；引用swanson（2020）的文献共计5篇。本数据来源于谷歌学术检索，仅作参考；
• 网络模型的美化；
• 网络比较（network comparison）。

资料包含

• 课程回放和PPT；
• R语言代码（可直接运行，含注释）；
• 示例数据集；