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症状网络与网络精神病学11 / 20

网络比较与跨样本复现

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网络比较检验（NCT）

比较两组（如男性与女性、不同诊断组、两个国家的样本）时，可用网络比较检验（network comparison test, NCT；van Borkulo 等, 2023, Psychological Methods；R 包 NetworkComparisonTest）。它是一个置换检验，在三个层面上检验两组网络是否相同：

设两组估计出的边权为 wij(1)w^{(1)}_{ij}、wij(2)w^{(2)}_{ij}。

  • 网络结构不变性：H0H_0：所有边都相同。检验统计量 M=max⁡i<j|wij(1)−wij(2)|M=\max_{i<j}\big|w^{(1)}_{ij}-w^{(2)}_{ij}\big|；
  • 全局强度不变性：H0H_0：两组网络的总连接度相同。统计量 S=|∑i<j|wij(1)|−∑i<j|wij(2)||S=\Big|\sum_{i<j}|w^{(1)}_{ij}|-\sum_{i<j}|w^{(2)}_{ij}|\Big|；
  • 边不变性：对每条边单独检验 |wij(1)−wij(2)|\big|w^{(1)}_{ij}-w^{(2)}_{ij}\big|，需要多重比较校正（如 Holm）。
  • （软件还支持对指定节点的中心性做不变性检验。）

零分布：把两组被试合并，随机重新分成同样大小的两组，在每次置换中重新估计两个网络并计算统计量，重复（如 1000 次以上）；pp 值是置换统计量不小于观测统计量的比例。

算例：只有三条边的网络，A 组边权为 (0.30,0.20,0.10)(0.30, 0.20, 0.10)，B 组为 (0.30,0.40,0.00)(0.30, 0.40, 0.00)。则 M=max⁡(0,0.20,0.10)=0.20M=\max(0, 0.20, 0.10)=0.20；全局强度分别为 0.600.60 与 0.700.70，S=0.10S=0.10。即使某条边相差很大，全局强度也可能几乎不变——三种检验回答的是不同问题。代码示例中，只让一条边在 B 组变强：MM 的检验显著、Holm 校正后的边检验定位到这条边，而全局强度检验并不显著。

解读要点

  • 由于每组网络本身都带有抽样不确定性，两组网络图“看起来不同”并不等于存在显著差异；反之，NCT 不显著也不等于网络相同，可能只是功效不足（样本量小、真实差异小）。
  • NCT 中的网络通常用 EBICglasso 估计，两组样本量不同会导致正则化强度不同，样本量小的一组网络更稀疏；比较时要留意这种由估计方法带来的差异。
  • 全局强度差异的混杂：组间严重程度分布不同（例如临床样本症状范围被入组标准截断）会改变相关的大小，从而改变全局强度，而不一定反映症状间作用强度的改变。
  • 基本形式的 NCT 假设两组是独立样本；同一批人治疗前后比较属于配对设计，需要专门的方法。多组或连续的分组变量可用调节网络模型处理。

跨样本复现

单个样本中观察到的网络能否在其他样本中重现，是网络精神病学的一个核心问题，详见临床应用与争议。

可重复性的争论：Forbes 等（2017）认为症状网络在不同样本间复现性差，Borsboom 等随即撰文回应，认为差异部分来自样本特征和方法差异。随后的多样本研究（如 Fried 等 2018 年对四个创伤后应激障碍临床样本的跨文化比较）显示，网络结构存在相当程度的共性，但具体边和中心性排序存在样本差异。结论是：网络的整体结构比单条边和中心性排序更可靠，后者需要更大样本和稳定性检验支持。

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