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（3）上述两种方法的比较 方法（1）给出组内和组间的检验结果，计算出显著性水平；方法（2）只给出组建检验， 另外计算出相关系数和显著性水平。 二、QAP回归分析 QAP 回归的目的是研究多个矩阵和一个矩阵之间的回归关系，并且对 r 的平方的显著 性进行评价。在具体计算的时候要经过两步。首先，针对自变量矩阵和因变量矩阵的对应元 素进行标准的多元回归分析；其次，对因变量矩阵的各行和各列进行（同时）随机置换，然 后重新计算回归，保存所有的系数值以及判定系数 r2 值。重复这种步骤几百次，以便估计 统计量的标准误（standard errors）。对于每个系数来说，该程序将计算出在全部随机置换的 次数中，产生的系数大于或等于第一步计算时得到的系数的随机置换所占的比例。在进行多 元回归的 QAP分析的时候，最主要要求是回归中的所有变量（即所有矩阵）必须是 1-模矩 阵，即必须是 N×N的方阵。如果给出的是“个人-事件”关系网络等隶属关系数据，可以利用 UCINET中的算法（Data>Affiliations）转换为 N×N矩阵。关于 QAP多元回归分析，这里仅 举 24个国家之间的多种关系数据加以说明（有关 QAP回归的具体细节，请参见 Krackhardt, 1988）。