基于R语言结构方程模型

（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读）

现代统计学理论和方法的不断完善，使科研工作对统计方法的要求也越来越高，面对纷繁复杂的数据，如何选择最为合适的数据分析方法已成为科研工作者，尤其是广大刚处于科研生涯起步阶段的研究生们最为棘手问题。随着科学的发展，一些科学问题的回答往往基于结构较为复杂的数据结构之上，传统或经典的统计分析方法已很难应对此类数据。结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法，它是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，它可以替代多重回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰分析研究系统中变量间的相互关系，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济领域应用十分广泛的统计方法，具有强大的数据分析功能和广泛的适用性。然而，自Wright在1920年美国科学院院刊（PNAS）提出第一个通径分析方法发展至今的100年时间结构方程模型已发展出有较为庞大的理论体系和复杂多变的形式，使初学者往往无所适从。本次课程将利用开源软件R平台，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。

主要涉及结构方程模型基本原理、结构方程模型R实现的流程、潜变量和组成变量分析、混合效应模型及贝叶斯方法在结构方程模型中的应用等主要环节

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