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。
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| 课前夯实基础 |
| 专题 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 
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| 专题 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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 
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| 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） 
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| 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 
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| 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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| 专题 十三：lavaan结构方程模型预测 |
| 1) 结构方程模型进行预测问题概述 2) 结构方程模型直接预测的实现途径 3) 结构方程建模后变量间偏关系（partial relationship）的实现及表达 
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