QAP(社會網(wǎng)絡分析方法).ppt

1、,QAP(Quadratic Assignment Procedure),具體地說，為了比較兩個矩陣之間的相關性，首先把每個矩陣中的所有取值看成是一個長向量，每個向量包含 n (n 1) 個數(shù)字（對角線上的數(shù)字忽略不計）。然后像比較任何兩個變量之間的相關性那樣計算這兩個向量之間的相關性系數(shù)。,短數(shù)據(jù),長數(shù)據(jù),計算相關系數(shù),這個觀察到的相關系數(shù)值在統(tǒng)計意義上是顯著的嗎,？,由于“關系”數(shù)據(jù)本身就是關于“聯(lián)系”的數(shù)據(jù)，因而直接違背“共線性”的原則,QAP原理,QAP原理,QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）是一種對兩個方陣中各個格值的相似性進行比較的

2、方法，即它對方陣的各個格值進行比較，給出兩個矩陣之間的相關性系數(shù)，同時對系數(shù)進行非參數(shù)檢驗，它以對矩陣數(shù)據(jù)的置換為基礎。,關系數(shù)據(jù)各個觀察值之間不相互獨立，用許多標準的統(tǒng)計程序例如OLS等就不能進行參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗，因為觀察項之間不獨立，會計算出錯誤的標準差。對于這個問題，學者們利用一種隨機化檢驗（randomization test）方法來檢驗，QAP 即屬于此。QAP 是一種以重新抽樣為基礎的方法,首先，計算已知的兩個矩陣之間的相關系數(shù)。 其次，對其中的一個矩陣的行和相應的列同時進行隨機的置換（而不是僅僅置換行或者列，否則破環(huán)原始數(shù)據(jù)），然后計算置換后的矩陣與另一個矩陣之間的相關系數(shù) ，

3、保存計算的結果；重復這種計算過程幾百次甚至幾千次，將得到一個相關系數(shù)的分布，從中可以看到這種隨機置換后計算出來的幾百或幾千個相關系數(shù)大于或等于在第一步中計算出來的觀察到的相關系數(shù)的比例。 最后，比較在第一步中計算出來的觀察到的相關系數(shù)與根據(jù)隨機重排計算出來的相關系數(shù)的分布，看觀察到的相關系數(shù)是落入拒絕域還是接受域，進而做出判斷。也就說，如果上述比例低于0.05，就在統(tǒng)計意義上表明所研究的兩個矩陣之間存在強關系，或者說二者之間出現(xiàn)在相關系數(shù)不太可能是隨機帶來的。,QAP原理,關系與關系數(shù)據(jù),建議關系的第一種轉(zhuǎn)置圖,建議關系的第二種轉(zhuǎn)置圖,相關系數(shù)為正數(shù)0.8165,相關系數(shù)為正數(shù)0.0,關系與關系數(shù)據(jù),關系與關系數(shù)據(jù),關系與屬性數(shù)據(jù),例如研究性別與建議關系的關系，性別屬于屬性數(shù)據(jù)，而建議關系屬于關系數(shù)據(jù),常規(guī)檢驗方法，按照性別屬性將建議關系進行分組，男男，女女，男女，檢驗的基礎是計算組內(nèi)和組間的關系數(shù)量，并且與一種隨機的模型進行比較,關系與屬性數(shù)據(jù),屬性數(shù)據(jù),關系數(shù)據(jù),性別矩陣,性別矩陣,同性別關系矩陣,關系與屬性數(shù)據(jù),QAP 回歸的目的是研究多個矩陣和一個矩陣之間的回歸關系，并且對r 的平方的顯著性進行評價。在具體計算的時候要經(jīng)過兩步。首先，針對自變量矩陣和因變量矩陣的對應元素進行標準的多元回歸分析；其次，對因變量矩陣的各行和各列進行（同時）隨機置換，然后重新計算回