*自己一直都是使用R语言来做数据分析，最近关注结构方程模型，所以就把相关lavaan包的简明教程翻译一下*
如果你是lavaan的新手，本教程是一个很好的开始。 我们介绍了lavaan的基本元素：
* 模型句法 the model syntax
* 拟合函数 the fitting functions (cfa, sem and growth)
* 主要提取函数 the main extractor functions (summary, coef, fitted, inspect)
之后我们提供了两个简单的例子，并简要讨论了一些重要内容：
* 均值结构 meanstructure
* 多组 multiple groups
* 成长曲线模型 growth curve models
* 中介分析 mediation analysis
* 分类数据 categorical data
按照这样的过程，我们希望给你提供足够的信息顺利开始使用lavaan （但也没有更多了）
## 1、开始之前
开始之前，请阅读下列注意事项：
* 首先，你必须使用R的新近版本（3.0.0或更高）。你可以下载[最新版本的R](http://cran.r-project.org)
* lavaan包目前尚未完成。但已经可以为大部分用户提供非常有用的功能，或者我们是这样希望的。然而有些**重要特性**目前在lavan中尚不存在：
* 支持等级或多水平（hierarchical/multilevel）数据集（多水平 cfa，多水平sem）
* 支持离散隐藏变量（discrete latent varible）（混合模型，隐藏类）
* 贝叶斯（Bayesian）评估
我们希望在未来两年添加这些特性，估计如此吧。
* 我们将目前的版本视为beta。这**并不**意味着结果不可信。我们相信结果是准确的。这不意味着新版本发布后结果会发生变化。例如，我们可能改变函数的参数名称。我们可能经常改变内部源代码。然而，模型句法相当成熟，而且会在一段时间内保持稳定。
* 我们没有预设您是一个R语言的专家。事实上，lavaan包是为那些通常从未使用过R语言的用户设计的。此外，它可以帮助你熟悉一些R语言，只要觉得舒服就可以了。也许最重要的技能是学会如何将你的数据（也许是SPSS格式）输入到R中。网上有很多教程。一旦你有了自己的R数据，你可以开始确定你的模型。我们已经很努力地尝试让用户在拟合模型时可以很容易使用lavaan。当然如果你有建议，请让我们知道。
* 本教程是为lavaan包的首次使用者编写的。他不是一个参考文档，也不包含lavaan包及技术材料。这些文档正在准备中。
* lavaan包是个免费开源软件。这意味着不论如何我们不提供保修服务。
* 如果你需要帮助，你可以在[lavaan讨论组]( com/d/forum/lavaan/)提问。一旦你加入讨论组，就可以向 lavaan@googlegroups.com发邮件提问了。如果你发现了bug，或者对lavaan改进有建议，你可以直接给我发电子邮件，给讨论组发邮件或者在[github打开问题]( https://github.com/yrosseel/lavaan/issues)。后者是有用的，一旦我们认同他是个不过，并修复他。如果你报告一个bug，请提供可重复的实例（R脚本以及一些数据）。
## 2、安装包
略
