结构方程模型（SEM)高阶应用暨嵌套分层数据及数据分组分析

说明：变量间非直线关系、变量间交互作用、数据或变量非正态及分类变量分析

结构方程模型（Structural Equation Modeling）是分析多变量间因果关系的利器，在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程，得到学员广泛认可。然而，在科研工作中获取的数据往往具有嵌套/分层/多水平结构特点，这类数据结构违背了数据独立性假设，直接利用回归和结构方程模型分析时得到的结果不可靠，需要进行修正。在回归分析中需要利用混合效应模型（嵌套模型或多水平模型）进行分析，修正数据不独立对结果的影响。本次课程首先将详细探讨利用结构方程模型分析嵌套/多水平/分层数据。另外，利用结构方程模型对数据进行分组分析在处理分层数据也是有效手段，分组分析的优点在于可以在统一的模型框架下将数据进行分组分析，对样本量较小的研究尤为有效，它还可以检验不同分组参数的差异的显著性，用以对比分析。

张老师，来自中国科学院，长期从事结构方程模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作，发表了多篇论文，拥有丰富的科研及实践经验。

要求：需具备相应的结构方程模型基础，零基础学员需提前学习Ai尚研修提供140分钟针对结构方程（SEM）基础原理等视频教程，内容包SEM的定义、应用及历史回顾、SEM的基本结构、SEM的估计方法、SEM的路径规则、SEM路径参数的含义、SEM分析样本量及模型可识别规则、SEM构建基本流程。

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专题一：嵌套/分层/多水平数据回归分析基本原理

1、嵌套/多水平/分层数据概述

2、混合效应模型分析嵌套/多水平/分层数据基本原理

3、贝叶斯方法分析嵌套/多水平/分层数据基本原理

专题二：结构方程模型嵌套/分层/多水平数据分析

1、结方程模型修正嵌套/多水平/分层数据结构实现途径

2、结方程模型均衡和不均衡嵌套/多水平/分层数据嵌套数据分析

3、潜变量模型嵌套/多水平/分层数据分析

专题三：结构方程模型数据分组分析

1、数据分组与嵌套/分层/多水平及分类变量的区别与联系

2、结构方程模型数据分组分析

3、潜变量模型数据分组分析

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