ERGM 反事实分析：R 语言代码示例

使用 R 语言进行 ERGM 反事实分析

ERGM 反事实分析可以帮助我们理解网络协变量对网络结构的影响。通过改变解释网络协变量的取值，我们可以观察模型结果的变化，从而得出相关结论。以下将使用 R 语言代码演示如何进行 ERGM 反事实分析。

1. 导入 ERGM 包和数据集

library(ergm)
data(faux.mesa.high)

2. 查看数据集中的变量

names(faux.mesa.high)

3. 修改网络协变量的取值

假设我们想改变 sex 变量的取值，可以利用 ifelse() 函数实现：

faux.mesa.high$sex <- ifelse(faux.mesa.high$sex == 'Male', 'Female', 'Male')

4. 运行 ERGM 模型

model <- ergm(faux.mesa.high ~ edges + mutual + sex, control = control.ergm())
summary(model)

5. 进行反事实分析

使用 simulate() 函数生成虚拟数据集，然后对这个虚拟数据集运行 ERGM 模型，即可得到反事实结果。

# 生成虚拟数据集
sim_data <- simulate(model, nsim = 1)

# 对虚拟数据集运行 ERGM 模型
sim_model <- ergm(sim_data ~ edges + mutual + sex, control = control.ergm())
summary(sim_model)

通过比较 model 和 sim_model 的结果，我们可以观察到网络协变量取值改变对模型结果的影响。

注意：

• 以上代码示例仅供参考，具体步骤和代码需要根据实际情况进行调整。
• 改变网络协变量取值可能会导致模型结果发生显著变化，因此需要谨慎操作。
• 为了得到更可靠的结果，建议进行多次模拟，并对结果进行统计分析。