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雷达卡
结构方程模型（Structural Equation Model）是一种用于构建、估算和测试研究系统中多变量因果关系的方法，它能够代替多元回归、因子分析、协方差分析等技术，通过图形化的方式直观呈现变量间的因果网络，是近年来地学、生态、进化、环境、医学、社会、经济等领域广泛采用的统计工具。不过，自Wright于1920年在美国国家科学院院刊（PNAS）首次提出路径分析（即结构方程模型中的结构部分）以来的100多年间，该模型已经形成了一个庞大且复杂的理论框架，令新手常常感到迷茫。
专题1：统一基础：课前完成学习【R入门及Rstudio与结构方程模型（SEM）在生态学的应用】
- R及Rstudio概述：背景、软件及包安装、基础配置等
- R语言基础操作，涵盖向量、矩阵、数据框及数据列表的创建与数据选取等
- R语言数据文件的导入、清理（预处理）、结果保存等（含tidverse库）
- R语言基础图表绘制（含ggplot）：基本图表、布局设计、出版品质图表的导出与保存
- SEM的概念、在生态学的应用及其历史回顾
- SEM的基础架构
- SEM的估计策略
- SEM的路径法则
- SEM路径参数的意义
- SEM样本量需求及模型可识别性的规定
- SEM构建的基本步骤
专题2：R语言SEM分析入门：lavaan对比piecewiseSEM
- 结构方程模型在生态学研究中的运用介绍及模型关键点回顾
- 结构方程模型的估计方法：局部估计与整体估计的基本运作机制、主要差异及应用场景分析
- 案例分析：群落物种丰富度恢复的直接与间接影响（direct and indirect effects）：SEM分析的基本流程-lavaan vs piecewiseSEM
- 模型构建
- 模型拟合
- 模型评价
- 结果呈现
课后练习：1.依据元模型（meta-model）构建模型
2.课后练习：火灾干扰后植物群落恢复的直接、间接及调制影响分析
专题3：基于lavaan的SEM在生态学领域的高级应用
案例1：湿地生态系统初级生产力的直接与间接影响分析
（1）问题阐述、元模型构建
（2）模型构建及模型估计
（3）模型评估：路径添加与删除的原则、最佳模型选择方法
（4）结果表述
案例2：火灾干扰后植物群落恢复效果评估-数据缺失和非正态性数据处理-
案例3：放牧对海拔与生物量关联的影响分析-数据分组分析
案例4：农业用地比例对河口水草密度的影响-数据层次/嵌套分析
课后练习：环境异质性和资源可用性对不同演替阶段林下维管植物多样性的效应
专题4：基于lavaan的SEM潜在变量分析在生态学的应用
- 潜在变量的定义、优点及应用场景分析
- 使用lavaan进行潜在变量分析的基本原理
- 案例1：海岸带互花米草群落生态恢复表现预测-单一潜在变量模型构建
- 案例2：城市景观中土地利用对开花植物资源和访花昆虫的直接影响与间接影响-多潜在变量模型构建
课后练习案例：植物多样性、能量梯度及环境梯度对动物多样性模式的影响-构建动物多样性潜在变量
专题5：基于lavaan的SEM复合变量分析在生态学的应用
- 复合变量的定义及其在生态学的应用场景分析
- 使用lavaan实现复合变量分析的方法
- 案例1：生态力量与生物多样性形成机制分析-土壤物理化学特性的多复合变量构建
- 案例2：火灾后植被恢复对物种丰富度的影响-复合变量解决非线性问题
- 案例3：气候变化、海平面上升对湿地植物群落的综合影响-复合变量解决交互作用问题
课后实例讲解：植物群落物种多样性是否能增强其抵御入侵植物的能力(Oikos, 2017)-多复合变量实现
专题6：局部估计SEM -piecewiseSEM及其在生态学的高级应用
- piecewiseSEM对二项式及泊松分布内生变量数据的分析
- 案例1：气候波动对海草床生态系统食物网结构的影响-数据层次和嵌套、时空自相关对结果的影响
- 案例2：物种特性、社会性进化特征对海虾领地范围和密度的影响-系统发育相关性的修正
- 案例3-5：分组数据、交互作用、非线性关系等piecewiseSEM实现（实例数据同专题3）
课后练习案例：人类活动、环境条件、物种特性对动物领地大小的相对贡献-分组分析和分类变量处理
专题7：贝叶斯SEM在生态学的应用
- 贝叶斯（Bayesian）方法简介
- R语言贝叶斯SEM实现的包blavaan和brms介绍
- 案例1：气候及生态位重叠对田鼠物种丰富度的影响：模型比较、直接与间接效应计算（blavaan）
- 案例2：火灾后对植被恢复的影响因素-模型拟合、模型比较和评估（brms）
课后练习案例：生物地理历史要素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）
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