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Neben den bereits beschriebenen deskriptiven Maßen (Indizes, Gruppen) verfügt die SNA über eine ebenso breite Palette an spezialisierten inferenzstatistischen Netzwerkmodellen (eine etwas ältere, aber konzise Darstellung hierzu findet sich z. B. bei van Duijn & Vermunt, 2006). Anders als die zuvor dargestellten Indizes haben diese Modelle das Ziel, das Entstehen bzw. die Entwicklung von Netzwerken mithilfe anderer Variablen zu erklären und diese Prozesse gegen den bloßen Zufall abzusichern. Weiterhin bieten sie die Möglichkeit, Effekte zu isolieren, indem sogenannte strukturelle Netzwerkeffektessss1 mitmodelliert werden und sich somit aus den anderen untersuchten Effekten herausrechnen lassen. Warum aber sind weithin gebräuchliche Verfahren, wie die Varianzanalyse, die lineare oder logistische Regression, für die Analyse von Netzwerken in der Regel nicht ausreichend? Ein Grund ist, dass im Fall von Netzwerken die übliche Annahme der bedingten Unabhängigkeit der Untersuchungseinheiten nicht mehr haltbar ist, da in der SNA explizit davon ausgegangen wird, dass Personen ihre Handlungen und Entscheidungen aneinander ausrichten und sich so potenziell auch gegenseitig in ihren Handlungen und Entscheidungen beeinflussen. Ignoriert man diesen Umstand bei der Untersuchung von sozialen Netzwerken, dann kann dies zu einer gravierenden Unter- oder Überschätzung anderer Parameter im Modell und damit zu Fehlinterpretationen führen (Lusher et al., 2013).