Análisis de redes sociales
Esta disciplina favorece tanto la investigación teórica, como la empírica y la cuantitativa. Dentro de esta última, la teoría de grafos, la teoría de la probabilidad, la estadística y los modelos algebraicos son los principales enfoques matemáticos usados. No obstante lo anterior, en una red social no se puede suponer la independencia muestral de observaciones realizadas sobre sus actores, ya que estos se consideran interdependientes; por lo tanto, los métodos estadísticos difieren de los usados por ejemplo en las ciencias sociales y del comportamiento. Así, por ejemplo, no se suelen utilizar regresiones múltiples, test-t, correlaciones canónicas, ni modelos de ecuaciones estructurales, pero sí son comunes los modelos log-lineales, especialmente para el análisis de díadas. En el análisis de redes sociales, la estadística descriptiva permite comprender cómo se comporta la red, mientras que la estadística inferencial permite dirimir la veracidad de las pruebas de hipótesis.
Análisis multivariante de la varianza
Las distribuciones estadísticas más comunes son la lambda (Λ) de Samuel Stanley Wilks, la traza de Pillai-M. S. Bartlett (ver traza de una matriz), la traza de Lawley-Hotelling y la raíz mayor de Roy. La discusión continúa sobre los méritos de cada una, aunque la raíz más grande que conduce solo a una cota de significancia no es de interés práctico. Una complicación más es que la distribución de estas estadísticas bajo la hipótesis nula no es sencilla y solo puede ser aproximada, excepto en unos casos de pocas dimensiones. La mejor aproximación de la lambda de Wilks fue hallada por C. R. Rao.