Un modelo estadístico para una muestra de una de las redes independientes

Question

Basada en la falta de respuestas a mi red anterior pregunta, tal vez este no es el lugar para hacer esta pregunta, pero voy a darle una oportunidad.

Estoy planeando una serie de estudios que involucran a pequeños grupos de personas. En un típico estudio, los participantes se reunirán en grupos de 4 para tener una discusión acerca de un tema en particular. Como un grupo, el (estudiante) de los participantes va a llegar a una decisión sobre el tema (por ejemplo, si para apoyar u oponerse a una propuesta de cambio en la política de la universidad). El debate será grabado en video, y vamos a utilizar las transcripciones de la discusión para obtener información acerca de quién está hablando con quién acerca de qué temas. Además, los participantes deberán completar las calificaciones de sí mismos y unos a otros (por ejemplo, ¿Cuál es su opinión acerca de la propuesta de cambio? ¿Cuál crees que es esta persona de la opinión de que el cambio propuesto?). También voy a tener una variedad de datos acerca de las características individuales de todos los participantes. Por lo tanto, cada grupo de cada estudio me va a dar un 4-nodo de la red dirigida, con valores de bordes y una variedad de atributos de cada nodo. En un típico estudio, podría tener entre el 20 y 30 de estos pequeños grupos (es decir, pequeños, de 4 redes de nodos).

En todos los estudios, voy a estar interesados en el nivel del grupo, del nivel de relación, y a nivel individual de los resultados. He proporcionado a continuación una muestra de los tipos de preguntas que me gustaría pedirle a partir de estos datos:

1. Que los grupos de expresar la mayoría de acuerdo en sus discusiones? Que los grupos de expresar la mayoría de desacuerdo? Es la composición del grupo relacionados con un acuerdo / desacuerdo y a la decisión final de resultado?
2. Que parejas de personas como cada uno de ellos durante la discusión? Que pares de personas que se odian entre sí? ¿Cómo son los pares de patrones de gusto relativa a la decisión final de resultado?
3. Que tiene la mayor influencia en el curso de la discusión? Quién tiene influencia sobre la decisión final de cada grupo? ¿Hay alguna diferencia individual características que están relacionadas con la influencia sobre el debate y / o decisión final?

Y así sucesivamente. Lo que estoy buscando es el modelo estadístico a utilizar para investigar las muestras de las redes, en lugar de redes individuales.

He leído un poco sobre una sola red de métodos (como la exponencial al azar gráfico de modelos, para los cuales hay un buen paquete de R disponible), pero estos métodos no parece adecuado, ya que estoy tratando con un conjunto de redes independientes, en lugar de una sola red. Además, un sencillo modelo lineal mixto no parece apropiado porque estoy recogiendo explícitamente de datos relacional. Finalmente, a pesar de un método como el de las relaciones sociales modelo parece adecuado para esta situación, a primera vista, las relaciones sociales modelo parece que sólo la partición de la varianza en el round robin calificaciones perceptor, de destino, y la relación de fuentes en lugar de lo que me permite, por ejemplo, se relacionan los patrones dentro de un conjunto de redes a la red global de los resultados.

Alguien podría ofrecer algunos consejos acerca de qué modelo estadístico que podría ser adecuado para mi situación? Cualquier lecturas sugerencias y / o recomendaciones de software sería muy apreciada. (Para su INFORMACIÓN, yo soy un dominio del usuario R, entonces R paquete de recomendaciones sería especialmente apreciado).

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Editar:

A petición de Alex Williams, he publicado algunos datos de ejemplo aquí en formato csv para dar a todos un ejemplo concreto del tipo de datos que estoy trabajando. En los datos de la muestra, los participantes, identificados por participant_id, cada uno en 4 personas, grupos, identificados por group_id. Los participantes discutir una propuesta y decidir como grupo si la apoya o se opone a la propuesta. group_decision es el resultado de la discusión en grupo. Los participantes también la tasa de su propia actitud hacia la propuesta (pers_att), su percepción de las actitudes de los otros miembros del grupo (p1_att través p4_att; person_id pistas que p1 través p4 están dentro de cada grupo), y su propio disfrute de la discusión.

En los datos de ejemplo, yo podría estar interesado en los siguientes tipos de preguntas:

1. Son las actitudes personales relacionadas con el nivel del grupo de decisiones?
2. Son las actitudes personales relacionadas con el disfrute personal del grupo de discusión?
3. Eran personas precisas en sus valoraciones de otros pueblos de las actitudes?
4. Fueron las valoraciones de otros relacionados con otros el placer de la discusión?
5. Hace desacuerdo dentro de un grupo (cuantificado, por ejemplo, por la diferencia entre el mínimo y el máximo de la actitud de calificaciones) se relacionan con el nivel del grupo de decisiones?
6. Hace desacuerdo dentro de un grupo de provocar a la gente a disfrutar de la discusión de menos?
7. La gente que disfrutaba de la discusión más los que tienen más influencia sobre el resultado?

Answer 1

Las preguntas #1 y #3 (y tal vez #2) parece que podría ser formulado como simples problemas de regresión. Basado en su pregunta, me parece que pueden tener en cuenta esto y la rechazó ya. Aquí está una puñalada en la oscuridad de todos modos...

(Q1) Cuantificar la cantidad de acuerdo/desacuerdo en cada grupo de la variable dependiente ($y$). Supongo que usted tiene una manera de hacer esto a través de los cuestionarios? A continuación, calcular diversas características sobre el gráfico para cada grupo de independientes y/variables predictoras. Por ejemplo, aquí hay 7 posibles variables independientes:

• Número Total de aristas ($x_1$)
• El máximo grado de los nodos ($x_2$)
• Mínimo grado de los nodos ($x_3$)
• Máximo y mínimo en el grado de los nodos ($x_4,x_5$)
• La máxima y la mínima diferencia en - y en grado a través de los nodos ($x_6,x_7$). Con esto quiero decir que restar el grado de un nodo de la en-grado.

Estoy seguro de que usted podría pensar de muchos de los mejores ejemplos que puedo, a ver como saben los datos mejor. Entonces usted podría utilizar la regresión lineal múltiple con LAZO o cresta de regularización. El uso de LAZO probablemente sería mejor en este caso, porque no selección de variables -- usted tiene muchas posibles variables independientes para elegir, pero usted no está seguro de que son importantes o no. LAZO le ayudará a identificar las más importantes.

(T3) Medir la influencia de cada uno de los nodos en cada grupo, esta es tu variable dependiente ($y$). En la Q1 cada grupo tenía una variable dependiente de la observación, pero ahora hay cuatro observaciones por grupo (uno para cada nodo). Las importantes variables independientes será diferente que en la Q1, y se centran más en las características individuales de las características del grupo. Las siguientes variables independientes que pueden ayudar a predecir la influencia de un nodo:

• Una estimación cuantitativa de un rasgo de la personalidad de ese nodo ($x_1$)
• El grado de ese nodo ($x_2$)
• El grado de ese nodo ($x_3$)
• El número de aristas en el grafo que no son a/a partir de ese nodo ($x_4$)

(Q2) voy a cubrir tu segunda pregunta última, ya que es potencialmente más complicado. Puede repetir un procedimiento similar donde cuantificar la mutua amistad de todos los posibles pares de nodos de un grupo ($y$), y vienen con las correspondientes variables independientes para predecir esto. Esto puede ser complicado, porque probablemente habrá situaciones donde una persona le gusta alguien pero es que no gustó mucho en volver.

Espero que esto ayude. Quisiera saber si esto está completamente fuera de base.