心理技术与应用

心理技术与应用 ›› 2016, Vol. 4 ›› Issue (8): 456-464.doi: 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2016.08.002

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社会网络分析中缺失数据的处理方法

黄菲菲;张敏强   

  1. (华南师范大学心理学院，广州510631)
  • 出版日期:2016-08-01 发布日期:2016-08-01

Missing Data Techniques in Social Network Analysis

HUANG Feifei; ZHANG Minqiang   

  1. (School of Psychology, South China Normal University, Guangzhou 510631, China)
  • Online:2016-08-01 Published:2016-08-01

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1090

摘要： 社会网络分析是对社会关系进行量化分析的技术。社会网络分析应用中常遇到缺失数据，缺失数据处理不当会影响测量误差、降低统计功效，甚至扭曲研究结果。在阐述社会网络分析中缺失数据的原因和缺失机制的基础上，梳理了社会网络分析的四种缺失数据处理方法的原理，分析比较了四种方法在实际应用中的优缺点。社会网络分析方法在心理学中的研究应用应在考虑缺失概率和缺失机制的前提下，恰当选择缺失数据的处理方法。

关键词: 社会网络分析; 缺失数据; 缺失数据处理方法

Abstract: Social network analysis is the quantitative analysis of the social relations. Missing data are common in social network analysis; improper handling of missing data may increase measurement errors, reduce statistical power, and even distort the results. In our study, we will first elaborate on the causes and underlying missingness mechanism of missing data in social network analysis. Secondly, based on literature reviews of the principles of four missing data handling techniques, we will compare the merits and drawbacks of the four techniques in the practical application. In psychological research field, the selection of a proper missing data handling technique should take into consideration the premise of both missingness and missingness mechanism.

Key words: social network analysis; missing data; missing data techniques

中图分类号: 

  • B841.2
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