计算机模拟网络干预

课程简介

NIRA是一种基于计算机模拟的心理病理网络干预分析方法，尤其适用于通过伊辛模型（Ising Model）对症状网络进行动态仿真与干预效果评估。该方法通过系统性地调整症状节点的阈值参数，模拟“缓解型”与“加重型”干预对整体症状激活水平的影响，从而识别出最具传播效应或抑制效应的关键症状目标。NIRA不仅克服了传统中心性指标在因果推断上的局限性，还为临床干预提供了可仿真验证的目标优先级策略，适用于创伤后应激障碍（PTSD）、抑郁症、焦虑症等多类精神病理网络的干预研究。

适合人群

• 医学、流行病统计学、心理学、社会学、管理学等专业的研究生；
• 具备基础统计学与R语言能力，致力于方法学创新；
• 已掌握横断面网络分析，希望扩展至干预仿真领域；
• 适用数据类型：横断面数据，最好变量只有两个水平。

学习内容

• 模型估计阶段；
• 干预仿真设置，缓解干预和加重干预；
• 网络可视化；
• 比较验证分析：与强度中心性（strength centrality）进行相关性比较。

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