R语言lavaan结构方程模型(SEM)实践技术应用

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。

适合R语言和结构方程模型的初学者,也适合对结构方程模型有高阶应用需求的研究生和科研人员,内容的设置是基于多年来与学员沟通和交流,使大家能够利用lavaan解决构建结构方程模型过程中的众多困扰。

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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
    1. SEM构建基本流程
    2. SEM分析样本量及模型可识别规则
    3. SEM路径参数的含义
    4. SEM的路径规则
    5. SEM的估计方法
    6. SEM的基本结构

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
  4. (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非递归模型案例讲解

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