이후 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 네트워크 유의성 검정을 통해 관계적 변수값의 통계적 유의성을 검정한다. MCMC 검증은 실제 네트워크 관찰치와 네트워크 기대치 간 차이의 통계적 유의성을 파악하는 것으로, 이 방법이 분석 행렬의 크기에 상관없이 비편향된 결과를 도출할 수 있는 검증법이기 때문이다(Krause et al., 2009). MCMC 네트워크 유의성 검정은 실제 네트워크와 동일한 노드 및 링크 개수에 대하여 무작위로 랜덤 네트워크를 생성한 후 비교하는 방식이다. 이때 랜덤 네트워크는 무작위로 수회(본 연구에서는 널리 통용되는 10만 회를 하였음)의 반복 작업(iterations)을 통해 생성한다. 결국 MCMC 네트워크 유의성 검정은 실제 네트워크를 통해 얻은 관찰치와 랜덤 네트워크를 통해 얻은 기대치 간 차이에 대한 유의성 검정을 수행하는 방법이다. 본 연구에서는 평균 연결정도(Average Degree, 하나의 노드가 몇 개의 노드와 평균적으로 연결되어 있는지를 파악하는 지표로서, 다수의 관계망을 구축하는지), 군집 계수(Clustering Coefficient, ego 네트워크 밀도의 평균값으로서, 똘똘 뭉치는 특징이 강한지), 평균거리(Mean Distance, 평균적으로 몇 단계로 연결되어 있는지를 파악하는 지표로서, 서로 간의 거리가 있어서 소문이나 정보가 빨리 퍼질 수 있는 구조가 아닌지) 지표를 통해 유의성 검정을 실시하고자 한다.