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
- R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等
- 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
- R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）
- 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
- SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾
- SEM构建基本流程
- SEM分析样本量及模型可识别规则
- SEM路径参数的含义
- SEM的路径规则
- SEM的估计方法
- SEM的基本结构
专题 三： lavaan包 讲解 及应用案例
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结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及要点回顾
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lavaan简介、语法及结构方程模型分析入门
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lavaan结构方程模型构建应用案例
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（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
- 潜变量的定义、优势及应用背景分析
- 潜变量分析lavaan实现基本原理
- 案例1：单潜变量模型构建
- 案例2：多个潜变量模型构建
专题 五： lavaan复合变量（composite）分析
- 复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析
- 复合变量分析lavaan实现途径
- 案例1：单复合变量构建
- 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
- 非线性数据：外生变量及内生变量非线性关系
- 变量间交互作用关系分析
- 非正态数据vs非正态变量分析
- 缺失数据处理方法
专题 七： lavaan分类变量分析
- 分类变量介绍
- 外生变量为分类变量分析
- 内生变量为分类变量分析
专题 八： lavaan分组数据（multigroup）分析
- 分组数据vs分类变量vs交互作用
- 数据分组分析实现途径
- 二分组及多分组模型分析及结果表达
- 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
- 嵌套/多水平/分层数据概述
- 嵌套/多水平/分层数据结构结方程模型实现途径：lavaan vs lavaan.survey
- 均衡和不均衡结构嵌套/多水平/分层数据结构方程实例
- 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
- 时间重复测量数据特点简介
- 时间/重复测量数据的交叉滞后模型（Autoregressive Cross-Lagged Model）
- 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
- 数据空间自相关概述
- lavaan处理空间自相关数据基本原理
- lavaan处理空间自相关问题实例
专题 十二： lavaan非递归模型分析
- 递归模型与非递归模型区别
- lavaan非递归模型分析注意事项及实现途径
- lavaan非递归模型案例讲解
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