结构方程模型(Sructural Equation Modeling,SEM)是分析系统内变量间的相互关系的利器,
可通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网,具有强大的数据分析功能和广泛的适用性,是近年来生态、进化、环境、地学、医学、社会、经济等众多领域应用十分广泛的统计方法。在 R 语言结构方程程序包中,lavaan 具有简洁的语法结构、成熟模型构建和调整过程和稳定可靠的结果等特点,使其不亚于收费商业软件,是最受欢迎的结构方程模型程序包之一。
本内容将基于 R 语言 lavaan 程序包,通过理论讲解和实际操作相结合的方式,由浅入深地系
统介绍结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示的全过程。我们筛选大量经典案例,这
些案例来自 Nature、Ecology、Ecological Applications、Journal of Ecology、Oikos 及 Ecography 等主流期刊,具有很大的参考和借鉴价值。训练内容包括 R 语言入门、结构方程模型原理简介、lavaan 包简介及应用案例、潜变量分析、复合变量分析、非线性/非正态/缺失数据、分类变量、分组数据、 嵌套/分层/多水平数据、重复测量和时间数据、空间数据及非递归模型
【内容简介】:
专题一: R/Rstudio 简介及入门
1) R 及 Rstudio 介绍:背景、软件及程序包安装、基本设置等
2) R 语言基本操作,包括向量、矩阵、数据框及数据列表等生成和数据提取等
3) R 语言数据文件读取、整理(清洗)、结果存储等(含 tidverse)
4) R 语言基础绘图(含 ggplot):基本绘图、排版、发表质量绘图输出存储
专题二:结构方程模型( SEM )介绍
1) SEM 的定义、生态学领域应用及历史回顾
2) SEM 的基本结构
3) SEM 的估计方法
4) SEM 的路径规则
5) SEM 路径参数的含义
6) SEM 分析样本量及模型可识别规则
7) SEM 构建基本流程
专题三: lavaan 包讲解及应用案例
1) 结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及要点回顾
2) lavaan 简介、语法及结构方程模型分析入门
3) lavaan 结构方程模型构建应用案例
(1)问题提出、元模型构建
(2)模型构建及模型估计
(3)模型调整:路径删减和增加原则
(4)模型评估:最优模型筛选
(5)结果表达
专题四: lavaan 潜变量分析
1) 潜变量的定义、优势及应用背景分析
2) 潜变量分析 lavaan 实现基本原理
3) 案例 1:单潜变量模型构建
4) 案例 2:多个潜变量模型构建
专题五: lavaan 复合变量( composite )分析
1) 复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析
2) 复合变量分析 lavaan 实现途径
3) 案例 1:单复合变量构建
4) 案例 2:多复合变量构建
专题六: lavaan 处理非线性 / 非正态 / 缺失数据
1) 非线性数据:外生变量及内生变量非线性关系
2) 变量间交互作用关系分析
3) 非正态数据 vs 非正态变量分析
4) 缺失数据处理方法
专题七: lavaan 分类变量分析
1) 分类变量介绍
2) 外生变量为分类变量分析
3) 内生变量为分类变量分析
专题八: lavaan 分组数据( multigroup )分析
1) 分组数据 vs 分类变量 vs 交互作用
2) 数据分组分析实现途径
3) 二分组及多分组模型分析及结果表达
4) 包含潜变量模型分组分析
专题九: lavaan 嵌套 / 分层 / 多水平数据分析
1) 嵌套/多水平/分层数据概述
2) 嵌套/多水平/分层数据结构结方程模型实现途径:lavaan vs lavaan.survey
3) 均衡和不均衡结构嵌套/多水平/分层数据结构方程实例
4) 嵌套/多水平/分层数据潜变量模型
专题十: lavaan 重复测量和时间数据分析
1) 时间重复测量数据特点简介
2) 时间/重复测量数据的交叉滞后模型(Autoregressive Cross-Lagged Model)
3) 时间/重复测量数据的生长曲线模型(Growth Curve Model)
专题十一: lavaan 空间自相关数据分析
1) 数据空间自相关概述
2) lavaan 处理空间自相关数据基本原理
3) lavaan 处理空间自相关问题实例
专题十二: lavaan 非递归模型分析
1) 递归模型与非递归模型区别
2) lavaan 非递归模型分析注意事项及实现途径
3) lavaan 非递归模型案例
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