详情点击链接：R语言结构方程模型（SEM）在生态学应用
结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法，利用图形化模型方式清晰展示研究系统中变量间的因果网络关系。
一：基础
1）R及Rstudio：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
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
二：R语言SEM分析：lavaanVS 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
2)结构方模型估计方法：局域估计和全局估计的基本原理、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
（1）模型建立
（2）模型拟合
（3）模型评估
（4）结果展示
三：基于lavaan的SEM在生态学应用
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
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
四：基于lavaan的SEM潜变量分析在生态学应用
(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：海岸带米草群落生态恢复表现预测-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华昆虫的直接与间接影响-多个潜变量模型构建
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
五：基于lavaan的SEM复合变量分析在生态学应用
(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lavaan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
植物群落物种多样性是否会提高其对入侵植物的抵抗力(Oikos, 2017)–多复合变量实现
六：局域估计SEM -piecewiseSEM及生态学应用
(1)piecewiseSEM对内生变量为二项及泊松分布数据的分析
(2)案例1：气候波动对海草床生态系统食物网结构影响-数据分层和嵌套、时间和空间自相关对结果影响
(3)案例2：物种属性、社会性进化特征对海虾领域范围和多度影响-系统发育相关修正
(4)案例3-5：分组数据、交互作用、非线性关系等piecewiseSEM实现
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
七：贝叶斯SEM在生态学应用
(1)贝叶斯（bayes）方法
(2)R语言贝叶斯SEM实现程序包blavaan和brms
(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）
生物地理历史因素对北半球森林的初级生产力的影响（brms）