本文主要是介绍基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
结构方程模型（Sructural Equation Modeling，SEM）可分析系统内变量间的相互关系，并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，piecewiseSEM语法简洁，将结构方程模型拆分为多个组分（component）模型进行拟合和评估，可与混合效应模型实现无缝对接，在应对研究系统中复杂数据结构和类型，如多层数据嵌套和非正态分布类型变量（二项分布、泊松分布），有明显的优势。因而，在生态环境领域得到广泛应用，是该领域颇受欢迎的结构方程模型程序包。
本内容将基于R语言piecewiseSEM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，这些案例来主流期刊，具有很大的参考和借鉴价值。内容包括R语言入门、结构方程模型原理简介、piecewise包简介及应用案例、非正态分布变量分析、嵌套/分层/多水平数据分析、重复测量和时间数据分析、空间自相关数据分析、系统发育数据分析、复合变量分析、分类变量、非线性数据及数据分组分析。本内容适合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沟通和交流，使大家能够利用piecewiseSEM解决构建结构方程模型过程中的众多困扰。
专题01、R/Rstudio简介及入门 【提供视频、教材、相关案例数据代码】
- 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02、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的基本结构
- SEM的估计方法
- SEM的路径规则
- SEM路径参数的含义
- SEM分析样本量及模型可识别规则
- SEM构建基本流程
专题03、 piecewise包简介及应用案例
- 结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及要点回顾
- piecewiseSEM结构方程模型基本原理
- piecewiseSEM结构方程模型构建应用案例
专题04、piecewiseSEM非正态分布变量分析
- 非正态分布数据VS非正态分布变量
- piecewiseSEM处理非正态变量的注意事项
- piecewiseSEM处理二项分布和泊松分布案例
专题05、piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析
- 嵌套/多水平/分层数据概述
- piecewiseSEM与混合/多水平/分层模型的结合
- 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06、piecewiseSEM处理重复测量和时间数据
- 时间重复测量数据特点简介
- 时间/重复测量数据的自相关问题
- piecewiseSEM处理时间自相关问题实例
专题07、piecewiseSEM处理空间自相关数据
- 数据空间自相关概述
- piecewiseSEM处理空间自相关数据基本原理
- piecewiseSEM处理空间自相关问题实例
专题08、piecewiseSEM处理系统发育数据
- 系统发育相关问题介绍
- piecewiseSEM系统发育相关数据纳入结构方程实例
- 系统发育相关数据纳入结构方程模型实现途径
专题09、piecewiseSEM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
- piecewiseSEM复合变量分析案例
- piecewiseSEM复合变量分析实现途径
专题10、piecewiseSEM处理分类变量
- 分类变量介绍
- 外生变量为分类变量分析案例
- 分类变量路径系数含义及表达方式
专题11、piecewiseSEM非线性关系数据分析
- 非线性数据简介
- piecewiseSEM处理变量间交互作用关系方式及案例
- piecewiseSEM处理非线性数据途径及案例
专题12、piecewiseSEM数据分组（multigroup）分析
- 分组数据vs分类变量vs交互作用
- 分组分析案例
- 二分组及多分组模型分析及结果表达
- 数据分组分析实现途径
这篇关于基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
