本文主要是介绍基于R语言（SEM）结构方程模型教程，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！
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01、R/Rstudio
(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
02、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
03、 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
04、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
05、piecewiseSEM嵌套/分层/多水平数据分析
(1)嵌套/多水平/分层数据
(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
06、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
07、piecewiseSEM处理空间自相关数据
(1)数据空间自相关
(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
08、piecewiseSEM处理系统发育数据
(1)系统发育相关问题
(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
09、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
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
11、piecewiseSEM非线性关系数据分析
(1)非线性数据
(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
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
这篇关于基于R语言（SEM）结构方程模型教程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！
