공지사항

그래프 디자인은 Fruchterman-Reingold 알고리즘과 averageLayout 함수를 기반으로 하며, 여기서 노드는 원으로 표시되고 에지는 노드를 연결하는 조건부 연결입니다(Fruchterman and Reingold, 1991 ). 양수 및 음수 에지는 각각 파란색과 빨간색으로 식별됩니다. 에지가 더 넓고 채도가 높을수록 노드 쌍 간의 조건부 연결이 더 강합니다. "연관성"과 "조건부 연관"이라는 용어는 혼동해서는 안 됩니다. 네트워크에서 연관은 두 변수가 부분 상관관계 측면에서 연결되어 있음을 나타냅니다. 조건부 연관은 동일한 개념을 나타내지만 세 번째(네 번째, 다섯 번째 등) 변수를 제어합니다. 노드는 변수를 나타내고 에지는 조건부 연관의 강도를 나타냅니다. 따라서 모델에 에지가 없는 경우(상관관계 없음) 네트워크의 다른 모든 변수를 제어한 후 두 변수 간에 조건부 독립성이 있음을 나타냅니다. 심리학 연구에서 우리는 종종 관계의 존재 여부 외에도 관계의 강도에 관심을 갖습니다(Epskamp et al., 2022 ; Isvoranu et al., 2022 ). 두 번째 섹션에서는 네트워크의 로컬 및 글로벌 속성이 설명됩니다. 예상 영향(EI)과 예측 가능성은 로컬 속성의 척도로 보고되었습니다(Haslbeck 및 Waldorp, 2018 ; Isvoranu et al., 2022 ). EI는 노드의 누적 중요성을 추정하고 에지의 양수 및 음수 가중치 값의 합을 요약하는 qgraph 패키지의 중심성 함수를 사용하여 얻었습니다(Epskamp et al., 2012 ). 이 지수를 사용하면 기본 네트워크 구조에서 가장 큰 중심성을 가진 노드를 식별할 수 있으며, 이는 네트워크의 다른 노드와 많은 강력한 관계가 있음을 의미합니다(Isvoranu et al., 2022 ). 구글 상위노출 슈가티비 카지노솔루션 제작 호치민불건마 섹스토이 성인용품 롤토토 롤배팅 롤드컵토토 전국출장샵 먹튀검증사이트 먹튀사이트신고