00:00-22:37是QAP分析的PPT讲解部分；之后为软件实操演示。
00:17 矩阵的相关分析方法-QAP
进行QAP分析的矩阵需要满足三个条件：
1.方形矩阵（N*N相同节点；对称的矩阵）
2.多值的要转换为二值矩阵
3.横纵的节点需要相同，实际上作为一个控制变量存在
02:49 QAP的选卡项
位于假设检验功能下。
功能一：分析两种关系矩阵是否相关。比如同学关系和朋友关系是否相关。
03:56 功能一的选卡项操作及设置
输入两个待分析的矩阵，其他参数设置一般默认值。
主要看显著性水平，不显著对相关性就不予采纳
08:00 功能二的选卡项操作
一篇参考文献：
刘军.QAP:测量“关系”之间之间关系的一种方法[J].社会，2007 （知网上另有施引文献150多篇）
功能二：属性与关系的相关。例如个体的性别属性与朋友关系的相关性。
具体有两种方法：
08:13 第一种-自相关分析法
08:50 具体选卡项设置
一是输入朋友关系的矩阵；二是输入各节点的性别数据的矩阵（DL语言形式导入---可选点列表（nodelist）中的二模表
09:46 属性列表
第一列为各个节点，第二列为属性如0-1表示）
10:33 输出结果解读
以性别为属性，划分成两个群体，结果分别进行呈现。主要看显著性水平，负相关看第5列，正相关看第4列
12:59 第2种QAP分析方法
构建一个性别关系矩阵（N*N对称矩阵，性别相同为1），然后按照矩阵之间相关分析的路径来操作。
两种方法的分析结果是一致的。
14:34 QAP的回归分析
类似于普通回归分析探求潜在的因果关系，寻求变量（关系）的解释与被解释的关系。
同样对矩阵有要求，要求N*N方阵矩阵。
16:07 回归分析的选卡项操作
输入一个因变量（矩阵），多个自变量（多个矩阵）
18:00 回归分析的解读
看一下R方，但是没有标准，参照前人；主要看一下各个自变量的回归系数（分为标准化和分标准化的）和显著性水平。
21:21 QAP的原理介绍
是一种非参检验。
22:41 在Ucinet里的实操演示
网络议程设置的例子：
网民、KOL、政府、媒体等主体的观点网络：每一个观点是一个节点，观点之间的联系构成观点网络，是分析对象，可以分析各个网络的特征，如中心度等等。
本节主要是分析不同网络间的关联性：例如媒体发文的内容主题和网民发文内容主题的共现关系（媒体对网民意见的影响分析）（即统计意义上的相关关系）
24:58 具体的选卡项操作
UP主因为软件问题，在从Excel导入数据时一般使用直接复制粘贴的方式（Excel里已经是矩阵格式的数据）。演示了2种导入法。
info里可以查看提示的数据格式要求，以及导入后的信息。
相关性分析：
步骤1：从Excel导入数据，再导出成软件处理的数据。（分别进行媒体、netizen、政府的软件格式转换并保存）
步骤2：
29:28 QAP相关性分析操作
属性与网络相关性分析：
30:42 属性与网络的相关性分析
节点为各个议题；属性为各个议题的属性。
步骤1：新建一个议题的属性Excel表格（未提前建立），本例子使用议题的趣味性指标，有趣为1，无趣为0，使用Excel的随机生成功能构建一个数据集。使用公式RANDBETWEEN（0,1）
31:03 随机生成功能
）
步骤2：从Excel导入数据，属于Nodelist点列表（而且是二模的），再导出成软件处理的数据。
32:18 点列表
设置列标题
步骤3：进行自相关分析的一系列操作。
34:24 构建属性矩阵的分析方法
法2：各个议题进行就趣味性这个属性构建矩阵。（聚体操作略）
35:09 回归分析的选卡项操作
以网民的议题网络当做因变量，以政府、媒体议题网络为自变量。结果显示R方比较大，在P只显著的情况下，系数的正负代表影响的方向。
