基于R语言(SEM)结构方程模型教程

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01 R/Rstudio

(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

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

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

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

05、piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析

(1)嵌套/多水平/分层数据

(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

06、piecewiseSEM处理重复测量和时间数据

|(1)时间重复测量数据特点简介

(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

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

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

09 piecewiseSEM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

10、piecewiseSEM处理分类变量

(1)分类变量介绍

(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

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

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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