根据两个维度(group / node / dyad & X / Y),可以划分出六种类型的假说:
对于group level hypotheses:No particular statistical issues due to network context——使用常规的回归技术往往就可以处理这种情形。
对于node level hypotheses:类似于group level,但有时会遇到non-independent outcomes的情况——使用auto-regressive model:
$$ Y = b_0 + \rho WY+b_1X_1 + b_2X_2 + \cdots + \epsilon $$
(dyad-level hypotheses的情形最为复杂,我们最后讨论)
事实上我们忽略了两个依然可以导致传统统计推断工具失灵的问题:
使用permutation test解决。
Suppose we have four wines: Argentine, Australian, French, and California.