结构方程模型（SEM）入门到精通：lavaan VS piecewiseSEM、全局估计/局域估计；潜变量分析、复合变量分析、贝叶斯SEM在生态学领域应用

第一章夯实基础 R/Rstudio简介及入门

SEM%EF%BC%89%E4%BB%8B%E7%BB%8D-toc" style="margin-left:80px;">第二章结构方程模型（SEM）介绍

SEM%E5%88%86%E6%9E%90%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%9Alavaan%20VS%20piecewiseSEM-toc" style="margin-left:80px;">第三章 R语言 SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM

SEM%E5%85%A8%E5%B1%80%E4%BC%B0%E8%AE%A1%EF%BC%88lavaan%EF%BC%89%E5%9C%A8%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6%E9%A2%86%E5%9F%9F%E9%AB%98%E9%98%B6%E5%BA%94%E7%94%A8-toc" style="margin-left:80px;">第四章 SEM全局估计（lavaan）在生态学领域高阶应用

SEM%E6%BD%9C%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9C%A8%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%BA%94%E7%94%A8-toc" style="margin-left:80px;">第五章 SEM潜变量分析在生态学领域应用

SEM%E5%A4%8D%E5%90%88%E5%8F%98%E9%87%8F%E5%88%86%E6%9E%90%E5%9C%A8%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%BA%94%E7%94%A8-toc" style="margin-left:80px;">第六章 SEM复合变量分析在生态学领域应用

SEM%20-piecewiseSEM%E5%8F%8A%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6%E9%A2%86%E5%9F%9F%E9%AB%98%E9%98%B6%E5%BA%94%E7%94%A8-toc" style="margin-left:80px;">第七章局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学领域高阶应用

SEM%E5%9C%A8%E7%94%9F%E6%80%81%E5%AD%A6%E9%A2%86%E5%9F%9F%E5%BA%94%E7%94%A8-toc" style="margin-left:80px;">第八章贝叶斯SEM在生态学领域应用

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。

利用开源软件R平台，以生态学领域研究问题为主线，如生物多样性、物种分布、生物入侵、生物地理格局、生物多样性与生态系统功能（BEF）、生态恢复、气候变化对物种分布影响等，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。

筛选大量应用结构方程模型的经典案例，这些案例来自Nature、Ecology、Ecological Applications、Ecology Letters、Journal of Ecology、Methods in Ecology and Evolution、Oikos、Ecography等主流期刊，多数案例为近期发表成果，具有很大的参考和借鉴价值。

内容包括R语言入门、结构方程模型原理介绍、结构方程模型分析入门及高阶应用、潜变量分析、复合变量分析及贝叶斯结构方程模型参数估计。利用lavaan，piecewiseSEM，blavaan及brms程序包分别从全局估计、局域估计及相应贝叶斯估计方法实现结构方程模型分析。本教程既适合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。

第一章夯实基础 R/Rstudio简介及入门

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

SEM%EF%BC%89%E4%BB%8B%E7%BB%8D">第二章结构方程模型（SEM）介绍

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

SEM%E5%88%86%E6%9E%90%E5%85%A5%E9%97%A8%EF%BC%9Alavaan%20VS%20piecewiseSEM">第三章 R语言 SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM

1.结构方程模型在生态学研究中的应用介绍及模型要点回顾
2.结构方模型估计方法：局域估计和全局估计的基本工作原理、主要区别及应用情景分析
3.案例群落物种丰富度恢复的直接及间接效应（direct and indirect effects）：SEM分析基本流程-lavaan vs piecwiseSEM

①模型建立 ②模型拟合 ③模型评估 ④结果展示

练习1：根据元模型（meta-model）构建模型
练习2：火烧干扰后植物群落恢复直接、间接及调节效应分析

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案例1：湿地生态系统初级生产力的直接和间接效应分析
1.问题提出、元模型构建
2.模型构建及模型估计
3.模型评估：路径增加和删减原则、最优模型筛选方法
4.结果表达

案例2：火烧干扰后植物群落恢复效果评估-数据缺失和正态性不足数据处理-
案例3：放牧对海拔与生物量关系的影响分析-数据分组分析
案例4：农业用地比例对河口水草多度影响-数据分层/嵌套分析

练习案例：环境异质性和资源可获得性对不同演替阶段林下维管植物多样性的影响

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1.潜变量的定义、优势及应用背景分析
2.潜变量分析实现基本原理
3.案例1：海岸带米草群落生态恢复表现评估-单潜变量模型构建
4.案例2：城市景观中土地利用对有花植物资源和访花昆虫的直接与间接影响-多个潜变量模型构建

练习案例：植物多样性、能量梯度及环境梯度对动物多样性格局的影响-构建动物多样性潜变量

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1.复合变量的定义及在生态学领域应用情景分析
2.复合变量分析实现途径
3.案例1：生态力与生物多样性形成机制分析-土壤理化因子的多复合变量构建
4.案例2：火烧后植被恢复对物种丰富度影响-复合变量解决非线性问题
5.案例3：气候暖化、海平面上升对湿地植物群落的复合影响-复合变量解决交互作用问题

实例讲解：植物群落物种多样性是否会提高其对入侵植物的抵抗力-多复合变量实现

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1.piecewiseSEM对内生变量为二项及泊松分布数据的分析
2.混合效应模型+时间自相关问题：气候波动对海草床生态系统食物网结构影响
3.空间自相关问题：NDVI空间变化与气候和多样性关系
4.系统发育相关问题：物种属性、社会性进化特征对海虾领域范围和多度影响-
5.分组数据、交互作用、非线性关系问题分析（实例数据同章节4和6）

练习案例：人类活动、环境条件、物种属性对动物领域大小相对贡献-分组分析和分类变量处理

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1.贝叶斯（bayes）方法简介
2.R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms介绍
3.案例1：气候及生态位重叠程度对田鼠物种丰富度影响：模型比较、直接和间接效应计算（blavaan）
4.案例2：火烧后对植被恢复影响因素-模型拟合、模型比较和评估（brms）

练习案例：生物地理历史因素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）

注：请提前安装所需软件

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