课程介绍: 结构方程模型作为一种测量潜变量与可测变量，潜变量之间的统计方法。包括模型理论概述、方法学基础、模型设定与识别、不同参数估计方法、模型评价、修正及扩展问题等内容。本课程将结构方程模型理论和R软件应用相结合，通过对结构方程模型相关内容的讲解，引导初学者利用R语言解决基本问题，帮助有结构方程模型基础的使用者更熟练的进行参数估计方法及模拟数据程序的编译工作。     课程大纲:       章节名称   第一章 结构方程模型理论概述与R操作（一）   第一章 结构方程模型理论概述与R操作（二）   第一章 结构方程模型理论概述与R操作（三）   第二章 结构方程模型方法学基础与R实现（一）   第二章 结构方程模型方法学基础与R实现（二）   第三章 结构方程模型的设定与识别   第四章 结构方程模型的不同参数估计方法及R实现（一）   第四章 结构方程模型的不同参数估计方法及R实现（二）   第四章 结构方程模型的不同参数估计方法及R实现（三）   第五章 高阶因子模型理论概述   第六章 高阶因子模型的PLS参数估计方法综述及R实现（一）   第六章 高阶因子模型的PLS参数估计方法综述及R实现（二）   第六章 高阶因子模型的PLS参数估计方法综述及R实现（三）   第七章 结构方程模型的评价、修正及扩展问题及R实现（一）   第七章 结构方程模型的评价、修正及扩展问题及R实现（二）   第七章 结构方程模型的评价、修正及扩展问题及R实现（三）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（一）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（二）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（三）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（四）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（五）   第八章 结构方程模型（SEM）及应用小结（六）