问询2022年12月-2023年6月R中qgraph中心性计算是否变更

1. 2022.12-2023.6期间qgraph的版本变更细节 #

在你提到的时间范围内，qgraph包推送了v1.9.2（2023-03-14）、v1.9.3（2023-05-09）等关键版本，其中预期影响力（Expected Influence）的计算逻辑明确做了调整：

• 旧版本里，预期影响力会纳入负连接的反向贡献，负边会拉低节点的EI值，所以取值范围能到[-2;1]；
• 新版对EI做了重新标准化，把结果压缩到[0;1]区间，同时调整了负边权重的处理逻辑，不再让负边导致指标出现负数。其他中心性指标的取值范围变化，多半也和这次标准化调整有关。

2. 缺失值出现的可能原因 #

结合你用的cor_auto()（来自psych包）和EBICglasso，缺失值的出现大概率和这两点有关：

• psych包的版本更新：如果同步更新了psych包，cor_auto()的缺失值处理或相关系数计算逻辑可能有微调，导致后续EBICglasso拟合时部分变量被剔除；
• qgraph中EBICglasso的默认参数变更：新版qgraph可能调整了正则化参数的阈值，弱连接的变量被进一步筛选，看起来像是“缺失”（实际是从网络里被移除了）。

3. 验证和解决的具体步骤 #

• 查更新日志：在R里运行packageVersion("qgraph")查看当前版本，再用news(package = "qgraph")直接调取包的更新记录，重点看2023年3-5月的内容，里面会写清楚中心性计算的变更细节；
• 复现旧版本结果：用devtools::install_version("qgraph", version = "1.9.1")安装2022年底的稳定版，重新跑脚本对比，确认是不是版本变更导致的差异；
• 核对参数一致性：确保脚本里qgraph()、EBICglasso()、cor_auto()的所有参数（比如threshold、gamma、use这些）和旧环境完全一致，排除默认参数变动的影响；
• 处理缺失值：如果是cor_auto()输出的相关矩阵有缺失，可添加cor_auto(..., use = "pairwise.complete.obs")明确缺失值处理方式；如果是EBICglasso删除了变量，可调低gamma参数降低正则化强度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jurgita