셋째, MCMC 네트워크 유의성 검정 방법을 신뢰하기 때문이기도 하다. 이는 실제 네트워크로부터 측정한 관계적 변수값(본 연구에서는 평균 연결정도, 강한 구성집단, 군집 계수, 평균거리값)이 통계적으로 유의미한 값인가를 검증하는 방법으로 널리 사용되고 있다. 본 연구의 자료는 모집단 자료가 아니며, 모집단으로부터 추출한 표본 자료도 아니므로, 실제 네트워크로부터 측정한 관계적 변수값과 랜덤 네트워크로부터 추출한 관계적 변수값 간 차이를 비교함으로써 검증하는 단계를 거칠 필요가 있다. 이때 가장 유용하게 활용되는 방식이 바로 MCMC 네트워크 유의성 검정 방법이라고 할 수 있다. MCMC는 일종의 시뮬레이션 기법으로서, 확률변수를 시뮬레이션(Monte Carlo)하는데, 랜덤하게 생성된 새로운 확률변수는 기존의 확률변수와 사슬처럼 연결(Markov Chain)되어 있다는 전제를 갖는다.