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大数据背景下R语言lavaan在SEM中的高效应用
   

大数据背景下R语言lavaan在SEM中的高效应用

结构方程模型(SEM)是揭示系统内变量间复杂关系的强大工具。它利用图形化的方式,将多变量间的因果关系网展现得淋漓尽致,具备出色的数据分析能力和广泛的适用性。近年来,无论是在生态、进化、环境领域,还是在医学、社会、经济等多个学科中,SEM都展现出了其广泛的应用价值。

在R语言的众多结构方程模型程序包中,lavaan以其简洁的语法、成熟的模型构建和调整过程,以及稳定可靠的结果,赢得了广大用户的青睐。其性能与收费商业软件相比毫不逊色,成为众多研究者首选的SEM工具之一。

我们精心整理了一系列经典案例,这些案例均来自Nature、Ecology、Ecological Applications等主流期刊,不仅具有深厚的学术背景,还具备极高的参考价值。通过这些案例,您将深入了解SEM在实际研究中的应用方法和技巧。

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。

了解全文点击: 《大数据背景下R语言lavaan在SEM中的高效应用》

目录

    • 一:R/Rstudio简介及入门【提供视频、教材、相关案例数据代码】
    • 二:结构方程模型(SEM)介绍【提供视频、教材、相关案例数据代码】
    • 三: lavaan包讲解及应用案例
    • 四:lavaan潜变量分析
    • 五:lavaan复合变量(composite)分析
    • 六:lavaan处理非线性/非正态/缺失数据
    • 七:lavaan分类变量分析
    • 八:lavaan分组数据(multigroup)分析
    • 九:lavaan嵌套/分层/多水平数据分析
    • 十:lavaan重复测量和时间数据分析
    • 十一:lavaan空间自相关数据分析
    • 十二:lavaan非递归模型分析

      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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      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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