数据分层嵌套结构…那么混合模型该闪亮登场了，还有与之对应的结构方程

数据的分层嵌套结构无处不在，生态学、生物、医学、甚至教育心理等社会科学也很常见了，传统的回归模型对此无能为力，

让你有信心面对审稿人，那么……

混合模型就该闪亮登场了！

那么与之融合的piecewise结构方程也不容错过！

滥用误用混合模型及结构方程模型的情况时有发生，甚至一些极高水平的文章，当我们仔细推敲其代码和分析过程，常常会发现矛盾和错误之处。主要的技术原因是我们对混合模型&结构方程的模型构建和拟合缺乏足够的基础知识和理论储备，对模型的前提假设、适合度检验、参数的内在含义、模型比较、样本量大小等缺乏足够的认识。为此，我们特推出了混合模型和结构方程模型培训班，帮助大家扫清模型使用障碍，掌握科研利器，披荆斩棘、过关斩将！

欢迎大家报名咨询：

• Meta分析理论方法与实战(第20期)-2024年4月27-28日

• 混合效应模型(第11期)-2024年5月11-12日

• 结构方程模型(第10期)-2024年5月18-19

【培训方式】 在线直播+回放+课后线上答疑，提供PPT、案例、代码等资料

【咨询联系人】 黄老师，13910822427微电

欢迎关注 公众号”凌云翼“ 及时获取更多培训信息

混合效应模型（mixed effect model, 又称嵌套模型，多水平模型，层次模型等） 毫无疑问是当前应用最为广泛的强力统计模型。其多变的形式，与数据结构特征高度统一的设置，为我们提供了几乎可以量身定做的数据分析模型，具备传统统计模型无法企及的分析能力，极大提升了分析结果的可信度。

【课程目的】

1. 提升对数据分析的相关理论方法的理解和实战能力；2. 对各种回归模型有较为全面的认识；3. 能够根据数据结构特征选择合适的统计方法；4. 掌握各种混合模型的基本原理和用法；5. 能够对模型的结果进行正确的解读和制图；6. 能够在论文中把统计方法描述得精准、到位。

结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)，通过对变量间直接和间接关系以及不可直接观测的变量（即潜变量）的分析，能够更好地处理多个变量之间的作用关系强度和影响传导路径，能够有效弥补传统统计方法的不足，被称为统计学的一个大革命。该模型在生物学、生态学、社会科学、教育学、经济学、市场与管理等领域都具有重要应用，目前已成为多元数据分析模型中应用最为广泛的一种。随着片段化结构方程模型的发展，SEM已经能够与混合效应模型、谱系最小二乘回归以及贝叶斯统计相结合，能够方便处理非正态分布数据，纳入随机效应，考虑谱系相关等，极大地拓展了传统结构方程模型处理多元数据的能力。

【课程目标】 1、理解和掌握结构方程模型的基本原理；2、基于lavaan和picewiseSEM两个R包构建自己的结构方程模型；3、正确开展模型检验、比较和效应值的计算，并图形展示出来；4、研判和辩证分析当前各种文献中的SEM，有自己的认识和感悟

有Meta分析与结构方程联合使用案例

Meta分析，（又叫元分析、荟萃分析）作为对某一科学问题的研究现状进行系统性定量总结和分析的方法，日益受到各领域科研工作者的广泛重视，该方法也极大促进了我们对不同科学问题做出总结性的判定。

如果你的经费有限，也没有足够的人手，那么Meta分析，无疑给你向顶刊冲刺提供了一条可能的路径。

适用对象： 硕士以上，对Meta分析方法具有迫切需求的科研人员，该方法适用于生物学，生态学，环境科学，医学，农学, 社会学等一切实验科学。