https://www.redalyc.org/journal/6137/613772153009/html/

(Pues z-score, Anglicismo? Pais de origen, Item en la red,NODE? Anglocismo?

Una red es un grafo, es decir, una representación de un modelo abstracto mediante dos elementos: nodos [nodes], que simbolizan las variables de estudio, y aristas (también denominadas bordes o edges), que representan las conexiones o relaciones entre los nodos. Existen cuatro tipo de grafos según las aristas sean ponderadas o no y dirigidas o no (Epskamp, Maris et al., 2018; Fonseca-Pedrero, 2017, 2018; McNally, 2016; Schmittmann et al., 2013). La red se estima a partir de la matriz de correlaciones simples (red de asociación), parciales (red de concentración) o parciales regularizadas (Epskamp et al., 2017) y el método de estimación depende del tipo de variables empleadas (continuas, categóricas o una combinación de ambas); de la naturaleza de los datos (transversales o longitudinales) y de si estos datos se encuentran anidados o no (Epskamp et al., 2017; McNally, 2016). La red estimada permite también realizar inferencias estadísticas mediante tres clases de medidas: distancia y longitud de la trayectoria más corta, centralidad y conectividad y agrupamiento (Costantini et al., 2015; Golino y Epskamp, 2017; Haslbeck y Fried, 2017; Jones et al., 2018). Finalmente, los modelos de red ofrecen medidas de precisión y estabilidad de los estimadores. Las primeras devuelven el intervalo de confianza de los parámetros de las aristas, mientras que las segundas evalúan la consistencia del grafo mediante procedimientos de remuestreo, que replican la red con menos casos o con menos nodos (Epskamp et al., 2017; Epskamp, Borsboom et al., 2018).

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hope not going too far aflield, hablanco mas que la cuenta. Some speciaol meaning, short and long form,of FUERZA same document says (Spanish version of Portuguese original?) Para realizar inferencias a partir de la red se calcularon las medidas de centralidad de los nodos. Las medidas de centralidad utilizadas fueron fuerza, intermediación y cercanía. La fuerza es una medida de centralidad que permite inferir la importancia relativa del nodo en la red estimada. Se refiere a la magnitud de la asociación con los demás nodos, esto es, qué nodo tiene las conexiones más fuertes. Un nodo con una centralidad alta en este parámetro es un nodo que influye en muchos otros nodos. Para evaluar el grado de precisión de la red se estimaron los intervalos de confianza de las aristas. Finalmente para comprobar la estabilidad de la red se calcularon los índices de fuerza de centralidad de los nodos empleando el método de remuestreo bootstrap (Epskamp et al., 2017). El rango de valores perdidos en las variables osciló entre el 0% y el 12.7%. Para recuperar los datos perdidos se siguió el procedimiento establecido por Fernández-Alonso et al. (2012). En los análisis se emplearon los programas estadísticos SPSS v22 (IBM Corp Released, 2013), R (R Core Team, 2016), Qgraph (Epskamp et al., 2012) y JASP (https://jasp-stats.org/).

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May or may not be useful....https://study.com/academy/lesson/calculating-weighted-averag... How does one calculate a weighted average?
To calculate a weighted average, one must find the products of each value and its corresponding weight, add all these products together, and then divide this number by the sum of all weights in the data set. The resulting quotient is the weighted average.

What is a weighted average in statistics?
A weighted average in statistics is used to calculate the average of a data set in which values are matched with different weights of importance or frequency. In statistics, each value point can contribute differently to the overall average of the data set, meaning that some values may contribute more "weight" than other values in the same set. Since the data points are weighted differently, a weighted average is used to calculate.