基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域技术教程

原文链接:基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域技术应用icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247597092&idx=7&sn=176695e746eccff68e04edda6521f131&chksm=fa823dc3cdf5b4d5b77181eb1bd9a2d659ff38e23c7ea78d33bc1cc7d0efa4e2a10ce8b94ed5&token=1065483158&lang=zh_CN#rd

前沿

 结构方程模型(Sructural Equation Modeling,SEM)可分析系统内变量间的相互关系,并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,piecewiseSEM语法简洁,将结构方程模型拆分为多个组分(component)模型进行拟合和评估,可与混合效应模型实现无缝对接,在应对研究系统中复杂数据结构和类型,如多层数据嵌套和非正态分布类型变量(二项分布、泊松分布),有明显的优势。因而,在生态环境领域得到广泛应用,是该领域颇受欢迎的结构方程模型程序包。

01R/Rstudio及入门
(1)R及Rstudio: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

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02结构方程模型(SEM)
(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

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03 piecewise包简介及应用案例
(1)结构方程模型在生态学研究中的应用及要点回顾
(2)piecewiseSEM结构方程模型基本原理
(3)piecewiseSEM结构方程模型构建应用案例

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04、piecewiseSEM非正态分布变量分析
(1)非正态分布数据VS非正态分布变量
(2)piecewiseSEM处理非正态变量的注意事项
(3)piecewiseSEM处理二项分布和泊松分布案例

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05、piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析
(1)嵌套/多水平/分层数据概述
(2)piecewiseSEM与混合/多水平/分层模型的结合
(3)均衡和不均衡结构嵌套/多水平/分层数据结构方程实例

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06、piecewiseSEM处理重复测量和时间数据
|(1)时间重复测量数据特点
(2)时间/重复测量数据的自相关问题
(3)piecewiseSEM处理时间自相关问题实例

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07、piecewiseSEM处理空间自相关数据
(1)数据空间自相关 
(2)piecewiseSEM处理空间自相关数据基本原理
(3)piecewiseSEM处理空间自相关问题实例

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08、piecewiseSEM处理系统发育数据
(1)系统发育相关问题            
(2)系统发育相关数据纳入结构方程模型实现途径
(3)piecewiseSEM系统发育相关数据纳入结构方程实例

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09piecewiseSEM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)piecewiseSEM复合变量分析实现途径
(3)piecewiseSEM复合变量分析案例

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10、piecewiseSEM处理分类变量
(1)分类变量
(2)分类变量路径系数含义及表达方式
(3)外生变量为分类变量分析案例

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11、piecewiseSEM非线性关系数据分析
(1)非线性数据
(2)piecewiseSEM处理非线性数据途径及案例
(3)piecewiseSEM处理变量间交互作用关系方式及案例

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12、piecewiseSEM数据分组(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)分组分析案例

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