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Die Analyse von Netzwerken hat in der Soziologie seit dem 20. Jahrhundert einen hohen Stellenwert, ist aber auch für andere Disziplinen interessant. Zum Beispiel bei der Untersuchung von neuronale Netzen oder DNA-Transkriptionen in der Biologie. Für die Evaluation von Mustern gibt es verschiedene Methoden, wobei wir in dieser Arbeit den Fokus auf den statistischen Vergleich des realen Netzwerks mit gleichartigen Zufallsnetzwerken legen, da diese in besonderem Maße objetive Aussagen liefern kann. Für diese Methode existieren zwei Verfahren mit verschiedenen Unzulänglichkeiten, welche beide nicht in allen Fällen zuverlässig machen. Für das Markov-Ketten Monte-Carlo Verfahren versuchen wir, das offene Problem einer effizienten, aber auch zuverlässigen Schrittzahl mit einem neuen Ansatz anzugehen. Das Idee besteht darin, eine möglichst exakte Berechnung dieser Schrittzahl für bestimmte KLassen von Netzwerken über ein Modell der Markov-Kette zu erreichen. Sollte uns das in unserer zukünftigen Arbeit fundiert gelingen, wäre dies der bisherigen empirischen Methode deutlich überlegen.