我也想问问这个问题

1. 自定义阈值（根据研究背景和需求）
你可以根据研究问题或实际数据的特点，自定义一个阈值。例如：
- 使用网络密度：目标是让网络的密度（连接数占可能最大连接数的比例）达到一个合理范围，比如10%-30%。
- 设置百分位数：选择边权重的某个百分位数作为阈值。例如，选取边权重的前25%作为有效连接。
  
   实现步骤：
   - 排序边权重。
   - 确定边权重分布的某个百分位数作为阈值。
   - 将大于该阈值的边设置为1，小于的设置为0。

2. 局部阈值法
如果整体均值导致孤立节点过多，可以考虑基于局部特性设置阈值，例如：
- 节点均值或中位数：以每个节点的连接强度均值或中位数作为阈值，这样可以更灵活地保留每个节点的重要连接。
- k-邻近法：确保每个节点至少保留前k个最强的连接。这种方法可以避免孤立节点的出现，同时保留重要的网络结构。

3. 数据驱动的动态阈值
如果你希望根据网络结构自动调整阈值，可以尝试以下方法：
- 最大连通性：选择一个阈值，使网络尽可能保持连通（尽量减少孤立节点），这需要通过尝试不同阈值来找到最佳平衡点。
- 模块性优化：选择一个阈值，使网络的模块性（modularity）达到最大值，从而更好地反映网络的社区结构。

4. 使用统计方法
可以使用统计方法确定一个数据驱动的阈值：
- 标准差调整：使用整体均值加减一定倍数的标准差作为阈值。例如，`阈值 = 均值 + 1.5 × 标准差`。
- 显著性测试：基于边权重的显著性进行二值化，只保留显著的边。

5. 根据实际需求调整
如果你的网络分析目标允许，也可以：
- 尝试不同阈值，观察对结果的影响，选择对研究问题最合适的阈值。
- 对比不同二值化策略的结果，确保分析的鲁棒性。

具体在 Stata 中实现
1. 基于百分位数：
   使用 `summarize` 命令计算边权重的分位数，比如前25%或50%：
   stata
   summarize edge_weights, detail
  
   提取 `r(p25)` 或其他分位数，并将其用作阈值。

2. 动态调整阈值：
   尝试不同的阈值并观察连通性，具体可以用 Stata 的循环来调整阈值：
   stata
   gen binary_network = cond(edge_weights > threshold, 1, 0)
   

3. 自定义节点阈值：
   如果需要基于节点的局部均值或中位数，可以先计算每个节点的均值或中位数：
   stata
   egen node_mean = mean(edge_weights), by(node)
   gen binary_network = cond(edge_weights > node_mean, 1, 0)