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希望通过…此外我们还将深入探讨R语言的基础知识、结构方程模型的基本原理、lavaan程序包的使用方法等内容。无论是潜变量分析、复合变量分析还是非线性/非正态/缺失数据处理、分类变量分析、分组数据处理等复杂问题我们都将一一为您解析。
希望通过本次分享能够帮助您更好地掌握结构方程模型的分析方法和技巧为您的研究工作提供有力支持。
了解全文点击: 《R语言lavaan结构方程模型在复杂网络分析中的科研技术新趋势》 目录 一R/Rstudio简介及入门【提供视频、教材、相关案例数据代码】二结构方程模型SEM介绍【提供视频、教材、相关案例数据代码】三 lavaan包讲解及应用案例四lavaan潜变量分析五lavaan复合变量composite分析六lavaan处理非线性/非正态/缺失数据七lavaan分类变量分析八lavaan分组数据multigroup分析九lavaan嵌套/分层/多水平数据分析十lavaan重复测量和时间数据分析十一lavaan空间自相关数据分析十二lavaan非递归模型分析 一R/Rstudio简介及入门【提供视频、教材、相关案例数据代码】
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
二结构方程模型SEM介绍【提供视频、教材、相关案例数据代码】
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
三 lavaan包讲解及应用案例
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 1问题提出、元模型构建 2模型构建及模型估计 3模型调整路径删减和增加原则 4模型评估最优模型筛选 5结果表达
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
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
六lavaan处理非线性/非正态/缺失数据
1)非线性数据外生变量及内生变量非线性关系 2)变量间交互作用关系分析 3)非正态数据vs非正态变量分析 4)缺失数据处理方法
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
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
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
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
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 3)lavaan处理空间自相关问题实例
十二lavaan非递归模型分析
1)递归模型与非递归模型区别 2)lavaan非递归模型分析注意事项及实现途径 3)lavaan非递归模型案例讲解
