结构方程模型：R语言入门→SEM原理→lavaan全局估计→piecewiseSEM局域估计→blavaan/brms贝叶斯SEM
本次内容利用开源软件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，使学者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。
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。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。
专题一 R/Rstudio简介及入门
①R及Rstudio介绍：背景、软件及程序包安装、基本设置等②R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③R语言数据文件读取、整理（清洗）、结果存储等（含tidverse）④R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
①SEM的定义、生态学领域应用及历史回顾②SEM的基本结构③SEM的估计方法④SEM的路径规则⑤SEM路径参数的含义⑥SEM分析样本量及模型可识别规则⑦SEM构建基本流程
专题三 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●模型建立●模型拟合●模型评估●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
专题四 SEM全局估计（lavaan）在生态学领域高阶应用
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：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
专题五 SEM潜变量分析在生态学领域应用
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：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
专题六 SEM复合变量分析在生态学领域应用
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
练习：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
专题七 局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学领域高阶应用
①piecewiseSEM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（实例数据同专题四和六）
练习：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
专题八 贝叶斯SEM在生态学领域应用
①贝叶斯（bayes）方法简介②R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：生物地理历史因素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）
推荐：基于R语言piecewiseSEM结构方程模型在生态环境领域实践技术应用
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。
本内容基于R语言piecewiseSEM程序包，通过理论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。训练内容包括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。
推荐：最新基于R语言lavaan结构方程模型（SEM）实践技术应用
结构方程模型（Sructural Equation Modeling，SEM）是分析系统内变量间的相互关系的利器，可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，lavaan具有简洁的语法结构、成熟模型构建和调整过程和稳定可靠的结果等特点，使其不亚于收费商业软件，是最受欢迎的结构方程模型程序包之一。
本内容基于R语言lavaan程序包，通过理论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，这些案例来自Nature、Ecology、Ecological Applications、Journal of Ecology、Oikos及Ecography等主流期刊，具有很大的参考和借鉴价值。训练内容包括R语言入门、结构方程模型原理简介、lavaan包简介及应用案例、潜变量分析、复合变量分析、非线性/非正态/缺失数据、分类变量、分组数据、嵌套/分层/多水平数据、重复测量和时间数据、空间数据及非递归模型。
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