前言

结构方程模型（Sructural Equation Modeling，SEM）是分析系统内变量间的相互关系的利器，可通过图形化方式清晰展示系统中多变量因果关系网，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性，是近年来生态、进化、环境、地学、医学、社会、经济等众多领域应用十分广泛的统计方法。在R语言结构方程程序包中，lavaan具有简洁的语法结构、成熟模型构建和调整过程和稳定可靠的结果等特点，使其不亚于收费商业软件，是最受欢迎的结构方程模型程序包之一。

一：R/Rstudio简介1)R及Rstudio：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）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包及应用案例1)结构方程模型在生态学研究中的应用2)lavaan简介、语法及结构方程模型分析入门1)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2)嵌套/多水平/分层数据结构结方程模型实现途径：lavaan vs lavaan.survey3)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  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

原文链接：公众号：技术科研吧