R语言lavaan结构方程模型在复杂网络分析中的科研技术新趋势

此外,我们还将深入探讨R语言的基础知识、结构方程模型的基本原理、lavaan程序包的使用方法等内容。无论是潜变量分析、复合变量分析,还是非线性/非正态/缺失数据处理、分类变量分析、分组数据处理等复杂问题,我们都将一一为您解析。

希望通过本次分享,能够帮助您更好地掌握结构方程模型的分析方法和技巧,为您的研究工作提供有力支持。

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目录

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)

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

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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