结构方程模型（SEM）高阶应用系列

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》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。经过大家课后进一步交流和反馈，利用结构方程模型建模过程往往遇到很多‘特殊’情况：1）变量间为非直线关系；2）变量间存在交互作用；3）数据不满足正态分布；3）变量为非正态类型的数值变量，如0，1数据（符合二项分布）和计数数据（符合泊松分布）等等；4）外生或内生变量为分类变量，如男女、高中低、不同土地类型或森林类型等。在《基于R语言结构方程模型》课程中我们对变量非直线关系和非正态变量及数据分析做了初步介绍，但大家在遇到这些情况时仍然存在很大困惑。这些情况往往需要进行特殊处理，将针对上述问题进行更深入的讲解，使大家在利用结构方程模型建模遇到上述情况时能够从容面对。

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一：结构方程模型（SEM)高阶应用暨非线性、非正态、交互作用及分类变量分析

利用结构方程模型建模往往遇到很多‘特殊’情况：1）变量间为非直线关系；2）变量间存在交互作用；3）数据不满足正态分布；4）变量为非正态类型的数值变量，如0，1数据（符合二项分布）和计数数据（符合泊松分布）等等；5）外生或内生变量为分类变量，如男女、高中低、不同土地类型或森林类型等。在《基于R语言结构方程模型》课程中我们对变量非直线关系和非正态变量及数据分析做了介绍，但大家在遇到这些情况时仍然存在很大困惑。这些情况往往需要进行特殊处理，将针对上述问题进行更深入的讲解，使大家在利用结构方程模型建模遇到上述情况时能够从容面对。