在生态学、环境科学及生物统计领域，结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）已成为解析多变量间复杂因果网络的关键工具。随着研究问题的深入，传统回归方法已无法满足潜变量建模、多水平数据结构、时空依赖性分析等需求，而基于R语言的lavaan包以其灵活语法和强大功能，正成为生态学者处理复杂模型的首选平台。

本次内容不仅深入介绍SEM的基本原理与lavaan实现路径，更针对生态学常见的数据类型——如非正态分布、缺失值、分类变量、分组数据、嵌套结构、重复测量、空间自相关等——提供对应的建模策略与案例解析，所有案例均源自《Nature》、《Ecology》、《Ecological Applications》等顶尖期刊，确保方法的科学性与前沿性。

从R语言基础与数据清洗入门，逐步进阶到潜变量分析、复合变量构建、非线性关系检验、多组比较、生长曲线模型、非递归模型及预测应用等内容，旨在帮助学习者全面掌握结构方程模型在生态复杂系统研究中的设计与实施全流程。

专题一 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

专题二 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

专题三 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

专题四 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

专题五 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

专题六 lavaan处理缺失/非正态/非线性关系数据

1.缺失数据处理方法

2.非正态数据vs非正态变量分析

3.非线性数据：外生变量及内生变量非线性关系

4.变量间交互作用关系分析

专题七 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

专题八 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

专题九 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

专题十 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）

专题十一 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、实例

专题十二 lavaan及非递归模型

1.递归模型与非递归模型区别

2.lavaan及非递归模型分析注意事项及实现途径、案例

专题十三 lavaan结构方程模型预测

1.结构方程模型进行预测问题概述

2.结构方程模型直接预测的实现途径

3.结构方程建模后变量间偏关系（partial relationship）的实现及表达

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