横断面网络分析

课程简介

时序网络（动态网络）分析是心理学、医学等领域探索密集追踪数据、面板数据中，个体内/个体间水平下变量间关系的新颖方法，尤其适用心理健康状态、情绪状态、信念状态等数据的可视化与量化分析。本课程从基础理论到实战操作，帮助学员学握时序网络分析的完整工作流，解决实际研究中的"如何选择模型"“如何解读结果”等问题。

适合人群

• 心理学、社会学、医学等专业的本科生/研究生；
• 需要用网络分析处理多变量数据的科研人员；
• 有基础网络分析知识(如横断网络分析、交叉滞后网络分析)，想进阶复杂数据方法的学习者。

学习内容

• 纵向网络分析流程：纵向数据收集、数据预处理、网络结构估计、网络特征描述、网络稳定性分析；
• 实战操作：用R语言（mlVAR、graphicalVAR、psychonetrics包）构建时序网络；
• 结果解读：同时网络、时间网络、个体间网络；
• 常见问题解决：密集追踪研究被试的排除阈值、个体网络不变性检验。

资料包含

• 课程回放；
• R语言代码（可直接运行，含注释）；
• 示例教据集(心理学常用量表数据，如抑郁、焦虑量表)；