R语言，做2021年和2022年9个抑郁症状的纵向网络分析研究代码是什么？

在R语言中，进行2021年和2022年抑郁症状的纵向网络分析需要收集有关抑郁症状的数据集，包括时间序列数据以及个体间的交互数据。下面是一个简化的示例代码，假设我们有一个包含两个时间点（2021和2022）抑郁症状测量值和网络关系的数据框（例如`df`），并且使用`igraph`包进行分析。请注意，实际代码会更复杂，因为真实世界的数据可能需要清洗、预处理和格式转换：

# 首先加载必要的R包
library(igraph)
library(lme4)  # 如果需要线性混合效应模型
library(dplyr)  # 数据操作

# 假设df包含以下列：'subject_id'（标识符），'year'（年份），'depression_score'（抑郁评分）和'mutual_relations'（相互关系矩阵）
data <- df %>%
  filter(year %in% c(2021, 2022))  # 提取两年的数据

# 将评分数据转换为网络数据
network_data <- data %>%
  group_by(subject_id) %>%
  mutate(network_year = case_when(year == 2021 ~ "year1", year == 2022 ~ "year2")) %>%
  pivot_wider(names_from = network_year, values_from = depression_score, values_fill = 0) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(mutual_relations = matrix(., ncol = 2))

# 使用mutual_relations构建网络
g <- graph.data.frame(mutual_relations, directed = TRUE)

# 对每个年份计算网络的相关统计量，比如平均路径长度、聚类系数等
stats_year1 <- simplify(g, dijkstra = TRUE)
stats_year2 <- simplify(g, dijkstra = TRUE)

# 如果需要线性混合效应模型来控制其他潜在影响因素
lmer_model <- lmer(depression_score ~ . + (1|subject_id), data = network_data)

# 结果输出或可视化
print(stats_year1)
print(stats_year2)
summary(lmer_model)