最新基于R语言lavaan结构方程模型(SEM)技术应用

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。

专题一、R/Rstudio简介及入门 【提供视频、教材、相关案例数据代码】

(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【提供视频、教材、相关案例数据代码】

(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

第一天

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

第二天

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

第三天

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非递归模型案例讲解 

原文链接:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247681513&idx=5&sn=22cde3e2a863245aeeaaf2c689c0d8c6&chksm=fa775ad4cd00d3c2e6c9469b63b6c5dd4c99d7977fd741e458ffe2159d4cac3ccd45051d18ab&token=903942622&lang=zh_CN#rd

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