Если кратко, сетевой анализ можно отнести к статистическому, потому что он позволяет при помощи математических подсчетов решить самые разные прикладные задачи – так же, как и обычная статистика. У «сетевого анализа» много определений, но мы остановимся на самом широком – это анализ структур, состоящих из единиц (узлов) и связей между ними. От обычной статистики анализ сетей отличается тем, что единицей наблюдения является не единичный элемент (какой угодно объект - то, что мы изучаем), а как минимум два таких элемента (диада) и возможные связи между ними, по которым возможен обмен любых ресурсов, в том числе информации. (Кстати, важно понимать, что отсутствие связи – это тоже связь, ее мы называем нулевой диадой.)
Как и в обычной статистике, в сетевой есть описательный компонент (графы в первую очередь, но так же и какие-то меры сети, такие, как, центральность) и инферентный (модели всех уровней сложности, в том числе предсказательные). У узлов могут быть атрибуты или характеристики, которые мы можем обсчитывать обычной статистикой (считать средние арифметические и стандартные отклонения, включать их в сетевые модели), и на узлах мы можем посчитать сетевые характеристики, которые потом тоже можем включать в стандартные статистические модели. Более того, атрибуты есть и у связей между узлами. Как и в обычной статистике, в сетевом анализе есть свои теории и свои крупные группы моделей; он точно так же основан на строгих законах математики и теории вероятностей, и пусть нас не ругают строго коллеги, которые сетевой анализ статистическим не считают – для нас это два тесно связанных понятия.