R语言结构方程模型（SEM）在生态学领域中的实践应用

 结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域中应用十分广泛的统计方法。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个通径/路径（PathAnalysis）分析（即结构方程模型中的结构模型）方法发展至今的100多年时间里，结构方程模型已发展出有较为庞大的理论体系和复杂多变的形式，使初学者往往无所适从。本次课程将利用开源软件R平台，以生态学研究领域问题为主线，筛选出大量经典案例，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，使学员能够利用结构方程模型方法解决实际研究和工作中遇到的相关科学问题。本课程包括8个专题，包括R语言入门及结构方程模型原理介绍（见课程内容介绍），即适合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。

专题1 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

专题2 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

专题3 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介绍及要点回顾

(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

专题4 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

专题5 piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析

(1)嵌套/多水平/分层数据概述

(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

专题6 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

专题7 piecewiseSEM处理空间自相关数据

(1)数据空间自相关概述

(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

专题8 piecewiseSEM处理系统发育数据

(1)系统发育相关问题介绍

(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

专题9 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

专题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

专题11 piecewiseSEM非线性关系数据分析

(1)非线性数据简介

(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

专题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

详询宋老师（微信）：15383025520【备注：哔站】