查看原文>>>最新基于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。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。
【内容详情】:
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)案例服务器托管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服务器托管
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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