Modelos de Ecuaciones Estructurales
Ximena Fdz - A00831725 Patricio Farias - A00831754 Melissa Escárcega - A01568514
2024-02-22
#
Teoría
Los Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM) es una técnica de análisis de estadística multivariada, que permite analizar patrones complejos de relaciones entre variables, realizar comparaciones entre intragrupos, y validar modelos teóricos y empíricos.
Ejemplo 1: Estudio de Holzinger y Swinerford (1939)
Contexto
Holzinger y Swinerford realizaron exámenes de habilidad mental a adolecentes de 7° y 8° grado de dos escuelas (Pasteur y Grand-White).
La base de datos está incluida como paquete en R, e incluye las siguientes columnas:
- id: identificador.
- sex: género (1 = male, 2 = female)
- x1: Percepción visual
- x2: Juego con cubos
- x3: Juego con pastillas/espacial
- x4: Comprensión de párrafos
- x5: Completar oraciones (PALABRAS)
- x6: Significado de palabras (PALABRAS)
- x7: Sumas aceleradas (PALABRAS)
- x8: Conteo acelerado de puntos
- x9: Discriminación acelerada de mayúsculas rectas y curvas.
Se busca identificar las relaciones entre las habilidades visual (x1, x2, x3), textual (x4, x5, x6) y velocidad (x7, x8, x9) de los adolecentes.
Instalar paquetes y llamar librerias
#install.packages("lavaan")
library(lavaan)## This is lavaan 0.6-17
## lavaan is FREE software! Please report any bugs.#install.packages("lavaanPlot")
library(lavaanPlot)
# Lavaan = Latent variable analysis (no se observa, se infiere)
library(readxl)
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union#install.packages("knitr")
library(knitr)
#install.packages("kableExtra")
library(kableExtra)##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowsdata("HolzingerSwineford1939")Importar la base de datos
df1 <- HolzingerSwineford1939
kable(head(df1)) %>% kable_paper("hover")| id | sex | ageyr | agemo | school | grade | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 13 | 1 | Pasteur | 7 | 3.333333 | 7.75 | 0.375 | 2.333333 | 5.75 | 1.2857143 | 3.391304 | 5.75 | 6.361111 |
| 2 | 2 | 13 | 7 | Pasteur | 7 | 5.333333 | 5.25 | 2.125 | 1.666667 | 3.00 | 1.2857143 | 3.782609 | 6.25 | 7.916667 |
| 3 | 2 | 13 | 1 | Pasteur | 7 | 4.500000 | 5.25 | 1.875 | 1.000000 | 1.75 | 0.4285714 | 3.260870 | 3.90 | 4.416667 |
| 4 | 1 | 13 | 2 | Pasteur | 7 | 5.333333 | 7.75 | 3.000 | 2.666667 | 4.50 | 2.4285714 | 3.000000 | 5.30 | 4.861111 |
| 5 | 2 | 12 | 2 | Pasteur | 7 | 4.833333 | 4.75 | 0.875 | 2.666667 | 4.00 | 2.5714286 | 3.695652 | 6.30 | 5.916667 |
| 6 | 2 | 14 | 1 | Pasteur | 7 | 5.333333 | 5.00 | 2.250 | 1.000000 | 3.00 | 0.8571429 | 4.347826 | 6.65 | 7.500000 |
Entendimiento de las variables
str(df1)## 'data.frame': 301 obs. of 15 variables:
## $ id : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 ...
## $ sex : int 1 2 2 1 2 2 1 2 2 2 ...
## $ ageyr : int 13 13 13 13 12 14 12 12 13 12 ...
## $ agemo : int 1 7 1 2 2 1 1 2 0 5 ...
## $ school: Factor w/ 2 levels "Grant-White",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ grade : int 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 ...
## $ x1 : num 3.33 5.33 4.5 5.33 4.83 ...
## $ x2 : num 7.75 5.25 5.25 7.75 4.75 5 6 6.25 5.75 5.25 ...
## $ x3 : num 0.375 2.125 1.875 3 0.875 ...
## $ x4 : num 2.33 1.67 1 2.67 2.67 ...
## $ x5 : num 5.75 3 1.75 4.5 4 3 6 4.25 5.75 5 ...
## $ x6 : num 1.286 1.286 0.429 2.429 2.571 ...
## $ x7 : num 3.39 3.78 3.26 3 3.7 ...
## $ x8 : num 5.75 6.25 3.9 5.3 6.3 6.65 6.2 5.15 4.65 4.55 ...
## $ x9 : num 6.36 7.92 4.42 4.86 5.92 ...summary(df1)## id sex ageyr agemo
## Min. : 1.0 Min. :1.000 Min. :11 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 82.0 1st Qu.:1.000 1st Qu.:12 1st Qu.: 2.000
## Median :163.0 Median :2.000 Median :13 Median : 5.000
## Mean :176.6 Mean :1.515 Mean :13 Mean : 5.375
## 3rd Qu.:272.0 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.:14 3rd Qu.: 8.000
## Max. :351.0 Max. :2.000 Max. :16 Max. :11.000
##
## school grade x1 x2
## Grant-White:145 Min. :7.000 Min. :0.6667 Min. :2.250
## Pasteur :156 1st Qu.:7.000 1st Qu.:4.1667 1st Qu.:5.250
## Median :7.000 Median :5.0000 Median :6.000
## Mean :7.477 Mean :4.9358 Mean :6.088
## 3rd Qu.:8.000 3rd Qu.:5.6667 3rd Qu.:6.750
## Max. :8.000 Max. :8.5000 Max. :9.250
## NA's :1
## x3 x4 x5 x6
## Min. :0.250 Min. :0.000 Min. :1.000 Min. :0.1429
## 1st Qu.:1.375 1st Qu.:2.333 1st Qu.:3.500 1st Qu.:1.4286
## Median :2.125 Median :3.000 Median :4.500 Median :2.0000
## Mean :2.250 Mean :3.061 Mean :4.341 Mean :2.1856
## 3rd Qu.:3.125 3rd Qu.:3.667 3rd Qu.:5.250 3rd Qu.:2.7143
## Max. :4.500 Max. :6.333 Max. :7.000 Max. :6.1429
##
## x7 x8 x9
## Min. :1.304 Min. : 3.050 Min. :2.778
## 1st Qu.:3.478 1st Qu.: 4.850 1st Qu.:4.750
## Median :4.087 Median : 5.500 Median :5.417
## Mean :4.186 Mean : 5.527 Mean :5.374
## 3rd Qu.:4.913 3rd Qu.: 6.100 3rd Qu.:6.083
## Max. :7.435 Max. :10.000 Max. :9.250
## Tipos de Fórmulas
- Regresion (~) Variable que depende de otras.
- Variables latentes (=~) No se observa, se infiere.
- Varianzas y covarianzas (~~) Relaciones entre variables latentes y observada (Varianza entre sí misma, Covarianza entre otras).
- Intercepto (~1) valor esperado cuando las demás variables son cero.
Estructuración el modelo
modelo1 <- ' # Regresiones
# Variables Latentes
visual =~ x1 + x2 + x3
textual =~ x4 + x5 + x6
velocidad =~ x7 + x8 + x9
# Varianzas y Covarianzas
visual ~~ textual
textual ~~ velocidad
velocidad ~~ visual
# Intercepto
'Generación del Análisis Factoriales Confirmatorio (CFA)
fit <- cfa(modelo1, df1)
summary(fit)## lavaan 0.6.17 ended normally after 35 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 21
##
## Number of observations 301
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 85.306
## Degrees of freedom 24
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## visual =~
## x1 1.000
## x2 0.554 0.100 5.554 0.000
## x3 0.729 0.109 6.685 0.000
## textual =~
## x4 1.000
## x5 1.113 0.065 17.014 0.000
## x6 0.926 0.055 16.703 0.000
## velocidad =~
## x7 1.000
## x8 1.180 0.165 7.152 0.000
## x9 1.082 0.151 7.155 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## visual ~~
## textual 0.408 0.074 5.552 0.000
## textual ~~
## velocidad 0.173 0.049 3.518 0.000
## visual ~~
## velocidad 0.262 0.056 4.660 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .x1 0.549 0.114 4.833 0.000
## .x2 1.134 0.102 11.146 0.000
## .x3 0.844 0.091 9.317 0.000
## .x4 0.371 0.048 7.779 0.000
## .x5 0.446 0.058 7.642 0.000
## .x6 0.356 0.043 8.277 0.000
## .x7 0.799 0.081 9.823 0.000
## .x8 0.488 0.074 6.573 0.000
## .x9 0.566 0.071 8.003 0.000
## visual 0.809 0.145 5.564 0.000
## textual 0.979 0.112 8.737 0.000
## velocidad 0.384 0.086 4.451 0.000lavaanPlot(fit, coef= TRUE, cov=TRUE)Ejercicio 2: Democracia Política e Industrialización
#
Contexto
La base de datos contiene distintas mediciones sobre la democracia política e industrialización en países en desarrollo durante 1960 y 1965.
La tabla incluye los siguientes datos:
- y1: Calificaciones sobre libertad de prensa en 1960
- y2: Libertad de la oposición política en 1960
- y3: Imparcialidad de elecciones en 1960
- y4: Eficacia de la legislatura electa en 1960
- y5: Calificaciones sobre libertad de prensa en 1965
- y6: Libertad de la oposición política en 1965
- y7: Imparcialidad de elecciones en 1965
- y8: Eficacia de la legislatura electa en 1965
- x1: PIB per cápita en 1960
- x2: Consumo de energía inanimada per cápita en 1960
- x3: Porcentaje de la fuerza laboral en la industria en 1960
Importación de la base de datos
df2 <- PoliticalDemocracyEntendimiento de Variables
summary(df2)## y1 y2 y3 y4
## Min. : 1.250 Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 2.900 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 3.767 1st Qu.: 1.581
## Median : 5.400 Median : 3.333 Median : 6.667 Median : 3.333
## Mean : 5.465 Mean : 4.256 Mean : 6.563 Mean : 4.453
## 3rd Qu.: 7.500 3rd Qu.: 8.283 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.: 6.667
## Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000
## y5 y6 y7 y8
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 3.692 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 3.478 1st Qu.: 1.301
## Median : 5.000 Median : 2.233 Median : 6.667 Median : 3.333
## Mean : 5.136 Mean : 2.978 Mean : 6.196 Mean : 4.043
## 3rd Qu.: 7.500 3rd Qu.: 4.207 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.: 6.667
## Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000 Max. :10.000
## x1 x2 x3
## Min. :3.784 Min. :1.386 Min. :1.002
## 1st Qu.:4.477 1st Qu.:3.663 1st Qu.:2.300
## Median :5.075 Median :4.963 Median :3.568
## Mean :5.054 Mean :4.792 Mean :3.558
## 3rd Qu.:5.515 3rd Qu.:5.830 3rd Qu.:4.523
## Max. :6.737 Max. :7.872 Max. :6.425Estructuración del Modelo
modelo2 <- 'Regressiones
y8~ y1+y2
democracia65 ~ democracia60 + industrializacion60
#Variables latentes
democracia60 =~ y1 + y2 + y3 + y4
democracia65 =~ y5 + y6 +y7 + y8
industrializacion60 =~ x1 + x2 + x3
#Varianzas y covarianzas
#Intercepto'Generación de Análisis Factorial(CFA)
fit2 <- cfa(modelo2, df2)## Warning in lav_parse_model_string_orig(model.syntax = model.syntax, as.data.frame. = as.data.frame., : lavaan WARNING: no operator found in this syntax line: Regressiones
## This syntax line will be ignored!summary(fit2)## lavaan 0.6.17 ended normally after 44 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 27
##
## Number of observations 75
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 70.505
## Degrees of freedom 39
## P-value (Chi-square) 0.001
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## democracia60 =~
## y1 1.000
## y2 1.346 0.172 7.813 0.000
## y3 1.023 0.148 6.920 0.000
## y4 1.280 0.136 9.436 0.000
## democracia65 =~
## y5 1.000
## y6 1.289 0.167 7.735 0.000
## y7 1.289 0.161 8.010 0.000
## y8 1.717 0.343 5.012 0.000
## industrializacion60 =~
## x1 1.000
## x2 2.182 0.139 15.701 0.000
## x3 1.819 0.152 11.949 0.000
##
## Regressions:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## y8 ~
## y1 -0.247 0.192 -1.288 0.198
## y2 -0.074 0.094 -0.779 0.436
## democracia65 ~
## democracia60 0.867 0.111 7.788 0.000
## industrilzcn60 0.357 0.207 1.720 0.086
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## democracia60 ~~
## industrilzcn60 0.663 0.208 3.193 0.001
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .y1 1.856 0.390 4.755 0.000
## .y2 6.445 1.189 5.419 0.000
## .y3 5.458 0.953 5.728 0.000
## .y4 2.989 0.618 4.837 0.000
## .y5 2.483 0.452 5.495 0.000
## .y6 4.161 0.756 5.501 0.000
## .y7 3.593 0.666 5.393 0.000
## .y8 2.477 0.633 3.916 0.000
## .x1 0.082 0.020 4.174 0.000
## .x2 0.118 0.070 1.673 0.094
## .x3 0.468 0.090 5.173 0.000
## democracia60 4.931 1.094 4.507 0.000
## .democracia65 0.076 0.190 0.397 0.691
## industrilzcn60 0.448 0.087 5.168 0.000lavaanPlot(fit2, coef=TRUE, cov=TRUE)Bienestar de los Colaboradores
#
Contexto
Uno de los retos más importantes de las organizaciones es entender el estado y bienestar de los colaboradores, ya que puede impactar directamente en el desempeño y el logro de los objetivos.
Part 1. Experiencias de Recuperación
Importación de Base de Datos
df3 <- read_excel("Datos_SEM_Eng.xlsx")
#View(df3)Entendimiento de los Datos
summary(df3)## ID GEN EXPER EDAD
## Min. : 1.0 Min. :0.0000 Min. : 0.00 Min. :22.00
## 1st Qu.: 56.5 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:15.00 1st Qu.:37.50
## Median :112.0 Median :1.0000 Median :20.00 Median :44.00
## Mean :112.0 Mean :0.5919 Mean :21.05 Mean :43.95
## 3rd Qu.:167.5 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:27.50 3rd Qu.:51.00
## Max. :223.0 Max. :1.0000 Max. :50.00 Max. :72.00
## RPD01 RPD02 RPD03 RPD05 RPD06
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :4.00 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.596 Mean :4.09 Mean :4.789 Mean :4.327 Mean :4.798
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## RPD07 RPD08 RPD09 RPD10
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.500
## Median :4.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :3.794 Mean :4.735 Mean :4.466 Mean :4.435
## 3rd Qu.:5.500 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## RRE02 RRE03 RRE04 RRE05 RRE06
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.0
## 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.0
## Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.0
## Mean :5.691 Mean :5.534 Mean :5.668 Mean :5.623 Mean :5.3
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.0
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.0
## RRE07 RRE10 RMA02 RMA03
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :6.000 Median :6.000 Median :4.000 Median :5.000
## Mean :5.305 Mean :5.664 Mean :4.215 Mean :4.377
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## RMA04 RMA05 RMA06 RMA07
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000
## Mean :4.686 Mean :4.637 Mean :5.511 Mean :4.767
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## RMA08 RMA09 RMA10 RCO02 RCO03
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.00 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.942 Mean :4.614 Mean :4.43 Mean :5.336 Mean :5.574
## 3rd Qu.:6.500 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :7.000 Max. :7.000
## RCO04 RCO05 RCO06 RCO07
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.704 Mean :5.668 Mean :5.619 Mean :5.632
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## EN01 EN02 EN04 EN05
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.717 Mean :5.004 Mean :4.883 Mean :4.928
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## EN06 EN07 EN08 EVI01
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.767 Mean :4.578 Mean :4.776 Mean :5.013
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## EVI02 EVI03 EDE01 EDE02
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.076 Mean :4.973 Mean :5.305 Mean :5.543
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## EDE03 EAB01 EAB02 EAB03
## Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:6.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :7.000 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :6.135 Mean :5.605 Mean :5.821 Mean :5.363
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000str(df3)## tibble [223 × 51] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
## $ ID : num [1:223] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
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## $ RRE05: num [1:223] 6 6 7 6 7 5 7 4 6 7 ...
## $ RRE06: num [1:223] 6 6 7 6 7 4 7 4 6 7 ...
## $ RRE07: num [1:223] 6 6 7 6 7 4 7 4 6 7 ...
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## $ RMA06: num [1:223] 6 6 7 6 5 4 5 7 6 7 ...
## $ RMA07: num [1:223] 4 6 6 5 4 5 7 4 6 7 ...
## $ RMA08: num [1:223] 5 6 4 4 4 6 6 4 2 7 ...
## $ RMA09: num [1:223] 3 5 4 3 5 4 5 2 4 7 ...
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## $ RCO05: num [1:223] 7 7 7 6 7 4 7 7 3 7 ...
## $ RCO06: num [1:223] 7 7 7 6 7 4 7 7 4 7 ...
## $ RCO07: num [1:223] 5 7 7 6 7 4 7 7 7 7 ...
## $ EN01 : num [1:223] 6 6 7 4 6 4 7 7 4 7 ...
## $ EN02 : num [1:223] 7 6 7 4 6 4 7 7 4 7 ...
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## $ EN06 : num [1:223] 5 5 7 5 6 3 7 5 5 7 ...
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## $ EN08 : num [1:223] 6 5 7 5 6 4 7 4 4 7 ...
## $ EVI01: num [1:223] 6 5 7 5 6 4 7 6 6 0 ...
## $ EVI02: num [1:223] 6 5 7 6 6 4 6 5 5 1 ...
## $ EVI03: num [1:223] 6 6 6 7 6 4 6 6 7 0 ...
## $ EDE01: num [1:223] 6 6 6 5 7 6 7 7 7 1 ...
## $ EDE02: num [1:223] 7 6 7 6 7 5 7 7 7 5 ...
## $ EDE03: num [1:223] 7 7 7 7 7 5 7 7 7 6 ...
## $ EAB01: num [1:223] 7 7 7 6 7 5 7 7 7 0 ...
## $ EAB02: num [1:223] 7 7 7 6 7 5 7 2 5 1 ...
## $ EAB03: num [1:223] 6 5 6 5 6 5 7 3 5 0 ...Estructuración del modelo No Depurado
modelo3 <- ' # Regresiones
# Variables Latentes
desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD06 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07 + RRE10
dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA06 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
control =~ RCO02 + RCO03 + RCO04 + RCO05 + RCO06 + RCO07
recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
# Varianzas y Covarianzas
# Intercepto
'Generación de Análisis Factorial (CFA) No Depurado
fit3 <- cfa(modelo3, df3)
summary(fit3)## lavaan 0.6.17 ended normally after 47 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 66
##
## Number of observations 223
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 1221.031
## Degrees of freedom 430
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## desapego =~
## RPD01 1.000
## RPD02 1.206 0.082 14.780 0.000
## RPD03 1.143 0.085 13.374 0.000
## RPD05 1.312 0.086 15.244 0.000
## RPD06 1.088 0.089 12.266 0.000
## RPD07 1.229 0.085 14.440 0.000
## RPD08 1.164 0.087 13.447 0.000
## RPD09 1.317 0.087 15.153 0.000
## RPD10 1.346 0.088 15.258 0.000
## relajacion =~
## RRE02 1.000
## RRE03 1.120 0.065 17.227 0.000
## RRE04 1.025 0.058 17.713 0.000
## RRE05 1.055 0.056 18.758 0.000
## RRE06 1.245 0.074 16.869 0.000
## RRE07 1.117 0.071 15.689 0.000
## RRE10 0.815 0.067 12.120 0.000
## dominio =~
## RMA02 1.000
## RMA03 1.155 0.096 12.079 0.000
## RMA04 1.178 0.089 13.274 0.000
## RMA05 1.141 0.087 13.072 0.000
## RMA06 0.645 0.075 8.597 0.000
## RMA07 1.103 0.084 13.061 0.000
## RMA08 1.109 0.085 12.994 0.000
## RMA09 1.028 0.084 12.246 0.000
## RMA10 1.055 0.088 12.044 0.000
## control =~
## RCO02 1.000
## RCO03 0.948 0.049 19.182 0.000
## RCO04 0.796 0.044 18.110 0.000
## RCO05 0.818 0.043 18.990 0.000
## RCO06 0.834 0.046 18.216 0.000
## RCO07 0.835 0.046 18.057 0.000
## recuperacion =~
## desapego 1.000
## relajacion 1.149 0.131 8.787 0.000
## dominio 0.858 0.129 6.666 0.000
## control 1.341 0.156 8.605 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .RPD01 1.172 0.120 9.782 0.000
## .RPD02 0.999 0.108 9.228 0.000
## .RPD03 1.441 0.148 9.733 0.000
## .RPD05 0.987 0.110 8.964 0.000
## .RPD06 1.817 0.182 9.967 0.000
## .RPD07 1.173 0.125 9.383 0.000
## .RPD08 1.460 0.150 9.714 0.000
## .RPD09 1.032 0.114 9.021 0.000
## .RPD10 1.034 0.115 8.955 0.000
## .RRE02 0.626 0.068 9.274 0.000
## .RRE03 0.653 0.073 9.011 0.000
## .RRE04 0.481 0.055 8.794 0.000
## .RRE05 0.374 0.046 8.153 0.000
## .RRE06 0.886 0.097 9.149 0.000
## .RRE07 0.950 0.100 9.505 0.000
## .RRE10 1.137 0.113 10.093 0.000
## .RMA02 1.740 0.175 9.931 0.000
## .RMA03 1.485 0.155 9.575 0.000
## .RMA04 0.855 0.097 8.772 0.000
## .RMA05 0.899 0.100 8.967 0.000
## .RMA06 1.631 0.159 10.281 0.000
## .RMA07 0.845 0.094 8.977 0.000
## .RMA08 0.886 0.098 9.034 0.000
## .RMA09 1.094 0.115 9.500 0.000
## .RMA10 1.259 0.131 9.590 0.000
## .RCO02 0.983 0.105 9.379 0.000
## .RCO03 0.484 0.058 8.391 0.000
## .RCO04 0.462 0.052 8.963 0.000
## .RCO05 0.382 0.045 8.513 0.000
## .RCO06 0.494 0.055 8.917 0.000
## .RCO07 0.515 0.057 8.985 0.000
## .desapego 0.943 0.152 6.207 0.000
## .relajacion 0.333 0.089 3.757 0.000
## .dominio 1.260 0.212 5.942 0.000
## .control 0.900 0.159 5.666 0.000
## recuperacion 0.978 0.202 4.833 0.000lavaanPlot(fit3, coef=TRUE, cov=TRUE)Estructuración del modelo Depurado
modelo4 <- ' # Regresiones
# Variables Latentes
desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07
dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
control =~ RCO02 + RCO03 + RCO05 + RCO06 + RCO07
recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
# Varianzas y Covarianzas
# Intercepto
'Generación de Análisis Factorial (CFA) No Depurado
fit4 <- cfa(modelo4, df3)
summary(fit4)## lavaan 0.6.17 ended normally after 48 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 58
##
## Number of observations 223
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 886.791
## Degrees of freedom 320
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## desapego =~
## RPD01 1.000
## RPD02 1.204 0.079 15.158 0.000
## RPD03 1.146 0.083 13.750 0.000
## RPD05 1.310 0.084 15.663 0.000
## RPD07 1.219 0.083 14.675 0.000
## RPD08 1.114 0.086 13.004 0.000
## RPD09 1.301 0.085 15.315 0.000
## RPD10 1.328 0.086 15.404 0.000
## relajacion =~
## RRE02 1.000
## RRE03 1.111 0.064 17.245 0.000
## RRE04 1.025 0.057 17.974 0.000
## RRE05 1.054 0.055 19.046 0.000
## RRE06 1.237 0.073 16.904 0.000
## RRE07 1.105 0.071 15.618 0.000
## dominio =~
## RMA02 1.000
## RMA03 1.155 0.095 12.223 0.000
## RMA04 1.176 0.088 13.412 0.000
## RMA05 1.140 0.086 13.220 0.000
## RMA07 1.091 0.083 13.067 0.000
## RMA08 1.103 0.084 13.087 0.000
## RMA09 1.020 0.083 12.287 0.000
## RMA10 1.049 0.087 12.097 0.000
## control =~
## RCO02 1.000
## RCO03 0.944 0.051 18.648 0.000
## RCO05 0.820 0.044 18.683 0.000
## RCO06 0.840 0.046 18.083 0.000
## RCO07 0.842 0.047 18.010 0.000
## recuperacion =~
## desapego 1.000
## relajacion 1.145 0.132 8.696 0.000
## dominio 0.843 0.129 6.525 0.000
## control 1.356 0.159 8.549 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .RPD01 1.134 0.117 9.697 0.000
## .RPD02 0.956 0.105 9.070 0.000
## .RPD03 1.381 0.143 9.629 0.000
## .RPD05 0.932 0.107 8.749 0.000
## .RPD07 1.162 0.125 9.304 0.000
## .RPD08 1.629 0.166 9.815 0.000
## .RPD09 1.053 0.117 8.980 0.000
## .RPD10 1.061 0.119 8.926 0.000
## .RRE02 0.612 0.067 9.179 0.000
## .RRE03 0.666 0.074 8.988 0.000
## .RRE04 0.467 0.054 8.651 0.000
## .RRE05 0.361 0.045 7.940 0.000
## .RRE06 0.898 0.098 9.119 0.000
## .RRE07 0.974 0.102 9.502 0.000
## .RMA02 1.720 0.174 9.901 0.000
## .RMA03 1.456 0.153 9.519 0.000
## .RMA04 0.839 0.097 8.681 0.000
## .RMA05 0.879 0.099 8.876 0.000
## .RMA07 0.874 0.097 9.009 0.000
## .RMA08 0.884 0.098 8.993 0.000
## .RMA09 1.105 0.116 9.490 0.000
## .RMA10 1.265 0.132 9.573 0.000
## .RCO02 0.999 0.109 9.187 0.000
## .RCO03 0.517 0.063 8.171 0.000
## .RCO05 0.385 0.047 8.145 0.000
## .RCO06 0.482 0.056 8.540 0.000
## .RCO07 0.495 0.058 8.582 0.000
## .desapego 0.985 0.157 6.286 0.000
## .relajacion 0.360 0.092 3.917 0.000
## .dominio 1.309 0.218 5.994 0.000
## .control 0.850 0.159 5.341 0.000
## recuperacion 0.974 0.203 4.795 0.000lavaanPlot(fit4, coef=TRUE, cov=TRUE)Part 2. Energía de Recuperación
Estructuración del modelo
modelo5 <- ' # Regresiones
# Variables Latentes
energia =~ EN01 + EN02 + EN04 + EN05 + EN06 + EN07 + EN08
# Varianzas y Covarianzas
# Intercepto
'Generación de Análisis Factorial (CFA)
fit5 <- cfa(modelo5, df3)
summary(fit5)## lavaan 0.6.17 ended normally after 32 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 14
##
## Number of observations 223
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 47.222
## Degrees of freedom 14
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## energia =~
## EN01 1.000
## EN02 1.029 0.044 23.192 0.000
## EN04 0.999 0.044 22.583 0.000
## EN05 0.999 0.042 23.649 0.000
## EN06 0.986 0.042 23.722 0.000
## EN07 1.049 0.046 22.856 0.000
## EN08 1.036 0.043 24.173 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .EN01 0.711 0.074 9.651 0.000
## .EN02 0.444 0.049 9.012 0.000
## .EN04 0.481 0.052 9.214 0.000
## .EN05 0.375 0.042 8.830 0.000
## .EN06 0.359 0.041 8.798 0.000
## .EN07 0.499 0.055 9.129 0.000
## .EN08 0.353 0.041 8.580 0.000
## energia 2.801 0.327 8.565 0.000lavaanPlot(fit5, coef=TRUE, cov=TRUE)Después de evaluar los valores estimativos, los errores estándar y el p-value, determinamos innecesario depurar el modelo.
Part 3. Egagement laboral
Estructuración del Modelo
modelo6 <- ' # Regresiones
# Variables Latentes 1
desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD06 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07 + RRE10
dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA06 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
control =~ RCO02 + RCO03 + RCO04 + RCO05 + RCO06 + RCO07
recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
# Variables Latentes 2
energia =~ EN01 + EN02 + EN04 + EN05 + EN06 + EN07 + EN08
# Variables Latentes 3
vigor =~ EVI01 + EVI02 + EVI03
dedicacion =~ EDE01 + EDE02 + EDE03
absorcion =~ EAB01 + EAB02
engagement =~ vigor + dedicacion + absorcion
# Varianzas y Covarianzas
engagement ~~ energia + recuperacion
# Intercepto
'Generación de Análisis Factorial (CFA)
fit6 <- sem(modelo6, df3)
summary(fit6)## lavaan 0.6.17 ended normally after 73 iterations
##
## Estimator ML
## Optimization method NLMINB
## Number of model parameters 102
##
## Number of observations 223
##
## Model Test User Model:
##
## Test statistic 2395.225
## Degrees of freedom 979
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Parameter Estimates:
##
## Standard errors Standard
## Information Expected
## Information saturated (h1) model Structured
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## desapego =~
## RPD01 1.000
## RPD02 1.209 0.081 14.866 0.000
## RPD03 1.144 0.085 13.419 0.000
## RPD05 1.313 0.086 15.317 0.000
## RPD06 1.082 0.089 12.214 0.000
## RPD07 1.229 0.085 14.487 0.000
## RPD08 1.157 0.086 13.375 0.000
## RPD09 1.315 0.087 15.163 0.000
## RPD10 1.343 0.088 15.247 0.000
## relajacion =~
## RRE02 1.000
## RRE03 1.120 0.065 17.295 0.000
## RRE04 1.021 0.058 17.626 0.000
## RRE05 1.051 0.056 18.687 0.000
## RRE06 1.246 0.074 16.924 0.000
## RRE07 1.121 0.071 15.837 0.000
## RRE10 0.814 0.067 12.134 0.000
## dominio =~
## RMA02 1.000
## RMA03 1.152 0.096 12.041 0.000
## RMA04 1.178 0.089 13.265 0.000
## RMA05 1.141 0.087 13.057 0.000
## RMA06 0.648 0.075 8.625 0.000
## RMA07 1.104 0.085 13.062 0.000
## RMA08 1.110 0.085 13.001 0.000
## RMA09 1.030 0.084 12.257 0.000
## RMA10 1.056 0.088 12.047 0.000
## control =~
## RCO02 1.000
## RCO03 0.945 0.049 19.172 0.000
## RCO04 0.794 0.044 18.100 0.000
## RCO05 0.814 0.043 18.926 0.000
## RCO06 0.837 0.045 18.409 0.000
## RCO07 0.836 0.046 18.206 0.000
## recuperacion =~
## desapego 1.000
## relajacion 1.070 0.121 8.838 0.000
## dominio 0.900 0.129 6.959 0.000
## control 1.424 0.157 9.063 0.000
## energia =~
## EN01 1.000
## EN02 1.027 0.044 23.416 0.000
## EN04 0.998 0.044 22.870 0.000
## EN05 0.996 0.042 23.836 0.000
## EN06 0.983 0.041 23.857 0.000
## EN07 1.045 0.045 22.964 0.000
## EN08 1.033 0.042 24.399 0.000
## vigor =~
## EVI01 1.000
## EVI02 0.985 0.028 35.255 0.000
## EVI03 0.996 0.048 20.570 0.000
## dedicacion =~
## EDE01 1.000
## EDE02 0.905 0.034 26.515 0.000
## EDE03 0.567 0.037 15.447 0.000
## absorcion =~
## EAB01 1.000
## EAB02 0.656 0.053 12.368 0.000
## engagement =~
## vigor 1.000
## dedicacion 1.216 0.061 20.023 0.000
## absorcion 0.984 0.057 17.202 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## energia ~~
## engagement 1.616 0.222 7.269 0.000
## recuperacion ~~
## engagement 0.893 0.152 5.888 0.000
## energia 1.365 0.197 6.933 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err z-value P(>|z|)
## .RPD01 1.168 0.119 9.781 0.000
## .RPD02 0.982 0.107 9.202 0.000
## .RPD03 1.434 0.147 9.729 0.000
## .RPD05 0.972 0.109 8.938 0.000
## .RPD06 1.837 0.184 9.980 0.000
## .RPD07 1.165 0.124 9.377 0.000
## .RPD08 1.486 0.153 9.740 0.000
## .RPD09 1.037 0.115 9.036 0.000
## .RPD10 1.046 0.116 8.984 0.000
## .RRE02 0.623 0.067 9.252 0.000
## .RRE03 0.647 0.072 8.976 0.000
## .RRE04 0.492 0.056 8.829 0.000
## .RRE05 0.384 0.047 8.202 0.000
## .RRE06 0.880 0.097 9.122 0.000
## .RRE07 0.930 0.098 9.460 0.000
## .RRE10 1.136 0.113 10.087 0.000
## .RMA02 1.741 0.175 9.935 0.000
## .RMA03 1.499 0.156 9.594 0.000
## .RMA04 0.857 0.098 8.785 0.000
## .RMA05 0.903 0.101 8.983 0.000
## .RMA06 1.626 0.158 10.280 0.000
## .RMA07 0.844 0.094 8.979 0.000
## .RMA08 0.882 0.098 9.031 0.000
## .RMA09 1.090 0.115 9.498 0.000
## .RMA10 1.257 0.131 9.592 0.000
## .RCO02 0.977 0.104 9.391 0.000
## .RCO03 0.493 0.058 8.475 0.000
## .RCO04 0.468 0.052 9.017 0.000
## .RCO05 0.393 0.046 8.621 0.000
## .RCO06 0.479 0.054 8.883 0.000
## .RCO07 0.505 0.056 8.972 0.000
## .EN01 0.696 0.072 9.660 0.000
## .EN02 0.443 0.049 9.063 0.000
## .EN04 0.473 0.051 9.236 0.000
## .EN05 0.378 0.042 8.907 0.000
## .EN06 0.366 0.041 8.899 0.000
## .EN07 0.507 0.055 9.209 0.000
## .EN08 0.353 0.041 8.658 0.000
## .EVI01 0.199 0.039 5.056 0.000
## .EVI02 0.224 0.040 5.637 0.000
## .EVI03 1.211 0.124 9.770 0.000
## .EDE01 0.352 0.064 5.529 0.000
## .EDE02 0.509 0.067 7.646 0.000
## .EDE03 0.874 0.088 9.945 0.000
## .EAB01 0.379 0.128 2.953 0.003
## .EAB02 1.149 0.121 9.491 0.000
## .desapego 0.953 0.149 6.397 0.000
## .relajacion 0.514 0.085 6.027 0.000
## .dominio 1.191 0.200 5.956 0.000
## .control 0.693 0.125 5.534 0.000
## recuperacion 0.972 0.199 4.892 0.000
## energia 2.816 0.327 8.605 0.000
## .vigor 0.536 0.084 6.413 0.000
## .dedicacion 0.099 0.087 1.131 0.258
## .absorcion 0.469 0.138 3.392 0.001
## engagement 2.300 0.284 8.099 0.000lavaanPlot(fit6, coef=TRUE, cov=TRUE)---
title: "Modelos de Ecuaciones Estructurales"
author: "Ximena Fdz - A00831725 Patricio Farias - A00831754  Melissa Escárcega - A01568514"
date: "2024-02-22"
output: 
 html_document:
      toc: TRUE
      toc_float: TRUE
      code_download: TRUE
      theme: yeti 

---

#![](C:/Users/xfdzg/OneDrive/Desktop/CARRERA/8vo/Generación de escenarios futuros con analítica/gifpolitica.png) 


# Teoría
Los **Modelos de Ecuaciones Estructurales (SEM)** es una técnica de análisis de estadística multivariada, que permite analizar patrones complejos de relaciones entre variables, realizar comparaciones entre intragrupos, y validar modelos teóricos y empíricos.

## Ejemplo 1: Estudio de Holzinger y Swinerford (1939)

### Contexto
Holzinger y Swinerford realizaron exámenes de habilidad mental a adolecentes de 7° y 8° grado de dos escuelas (Pasteur y Grand-White).

La base de datos está incluida como paquete en R, e incluye las siguientes columnas:

* id: identificador.  
* sex: género (1 = male, 2 = female)  
* x1: Percepción visual  
* x2: Juego con cubos  
* x3: Juego con pastillas/espacial  
* x4: Comprensión de párrafos  
* x5: Completar oraciones (PALABRAS)  
* x6: Significado de palabras (PALABRAS)  
* x7: Sumas aceleradas (PALABRAS)  
* x8: Conteo acelerado de puntos  
* x9: Discriminación acelerada de mayúsculas rectas y curvas.  

Se busca identificar las relaciones entre las habilidades visual (x1, x2, x3), textual (x4, x5, x6) y velocidad (x7, x8, x9) de los adolecentes. 

### Instalar paquetes y llamar librerias

```{r message=TRUE, warning=TRUE}
#install.packages("lavaan")
library(lavaan)
#install.packages("lavaanPlot")
library(lavaanPlot)
# Lavaan = Latent variable analysis (no se observa, se infiere)
library(readxl)
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)
#install.packages("knitr")
library(knitr)
#install.packages("kableExtra")
library(kableExtra)
```
```{r}
data("HolzingerSwineford1939")
```


### Importar la base de datos

```{r}
df1 <- HolzingerSwineford1939 

kable(head(df1)) %>% kable_paper("hover")
```

### Entendimiento de las variables

```{r}
str(df1)
```

```{r}
summary(df1)
```


### Tipos de Fórmulas

1. Regresion (~) Variable que depende de otras.
2. Variables latentes (=~) No se observa, se infiere.
3. Varianzas y covarianzas (~~) Relaciones entre variables latentes y observada (Varianza entre sí misma, Covarianza entre otras).
4. Intercepto (~1) valor esperado cuando las demás variables son cero.

### Estructuración el modelo
```{r}
modelo1 <- ' # Regresiones
           # Variables Latentes
           visual =~ x1 + x2 + x3
           textual =~ x4 + x5 + x6
           velocidad =~ x7 + x8 + x9
           # Varianzas y Covarianzas
           visual ~~ textual
           textual ~~ velocidad
           velocidad ~~ visual
           # Intercepto
           '
```

### Generación del Análisis Factoriales Confirmatorio (CFA)
```{r}
fit <- cfa(modelo1, df1)
summary(fit)
```

```{r}
lavaanPlot(fit, coef= TRUE, cov=TRUE)
```


# Ejercicio 2: Democracia Política e Industrialización 

#![](C:/Users/xfdzg/OneDrive/Desktop/CARRERA/8vo/Generación de escenarios futuros con analítica/gifdemocracia.gif)

## Contexto
La base de datos contiene distintas mediciones sobre la democracia política e industrialización en países en desarrollo durante 1960 y 1965.

La tabla incluye los siguientes datos:

* y1: Calificaciones sobre libertad de prensa en 1960  
* y2: Libertad de la oposición política en 1960  
* y3: Imparcialidad de elecciones en 1960  
* y4: Eficacia de la legislatura electa en 1960  
* y5: Calificaciones sobre libertad de prensa en 1965
* y6: Libertad de la oposición política en 1965
* y7: Imparcialidad de elecciones en 1965
* y8: Eficacia de la legislatura electa en 1965
* x1: PIB per cápita en 1960
* x2: Consumo de energía inanimada per cápita en 1960
* x3: Porcentaje de la fuerza laboral en la industria en 1960

### Importación de la base de datos

```{r}
df2 <- PoliticalDemocracy
```

### Entendimiento de Variables

```{r}
summary(df2)
```

### Estructuración del Modelo

```{r}
modelo2 <- 'Regressiones
            y8~ y1+y2
            democracia65 ~ democracia60 + industrializacion60
            #Variables latentes
            democracia60 =~ y1 + y2 + y3 + y4
            democracia65 =~ y5 + y6 +y7 + y8
            industrializacion60 =~ x1 + x2 + x3 
            #Varianzas y covarianzas
            #Intercepto'
```

### Generación de Análisis Factorial(CFA)

```{r message=TRUE, warning=TRUE}
fit2 <- cfa(modelo2, df2)

summary(fit2)
```

```{r}
lavaanPlot(fit2, coef=TRUE, cov=TRUE)
```


# Bienestar de los Colaboradores

#![](C:/Users/xfdzg/OneDrive/Desktop/CARRERA/8vo/Generación de escenarios futuros con analítica/gifbienestar.gif)

## Contexto
Uno de los retos más importantes de las organizaciones es entender el estado y bienestar de los colaboradores, ya que puede impactar directamente en el desempeño y el logro de los objetivos.

# Part 1. Experiencias de Recuperación

### Importación de Base de Datos

```{r}
df3 <- read_excel("Datos_SEM_Eng.xlsx")
#View(df3)
```

### Entendimiento de los Datos

```{r}
summary(df3)
```

```{r}
str(df3)
```

### Estructuración del modelo No Depurado

```{r}
modelo3 <- ' # Regresiones
             # Variables Latentes
             desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD06 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
             relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07 + RRE10
             dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA06 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
             control =~ RCO02 + RCO03 + RCO04 + RCO05 + RCO06 + RCO07 
             recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
             # Varianzas y Covarianzas
             # Intercepto
             '
```

### Generación de Análisis Factorial (CFA) No Depurado

```{r}
fit3 <- cfa(modelo3, df3)
summary(fit3)
```

```{r}
lavaanPlot(fit3, coef=TRUE, cov=TRUE)
```

### Estructuración del modelo Depurado

```{r}
modelo4 <- ' # Regresiones
             # Variables Latentes
             desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
             relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07 
             dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
             control =~ RCO02 + RCO03 + RCO05 + RCO06 + RCO07 
             recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
             # Varianzas y Covarianzas
             # Intercepto
             '
```

### Generación de Análisis Factorial (CFA) No Depurado

```{r}
fit4 <- cfa(modelo4, df3)
summary(fit4)
```

```{r}
lavaanPlot(fit4, coef=TRUE, cov=TRUE)
```


# Part 2. Energía de Recuperación

### Estructuración del modelo

```{r}
modelo5 <- ' # Regresiones
             # Variables Latentes
             energia =~ EN01 + EN02 + EN04 + EN05 + EN06 + EN07 + EN08
             # Varianzas y Covarianzas
             # Intercepto
             '
```

### Generación de Análisis Factorial (CFA)

```{r}
fit5 <- cfa(modelo5, df3)
summary(fit5)
```

```{r}
lavaanPlot(fit5, coef=TRUE, cov=TRUE)
```

Después de evaluar los valores estimativos, los errores estándar y el p-value, determinamos innecesario depurar el modelo.

# Part 3. Egagement laboral

### Estructuración del Modelo

```{r}
modelo6 <- ' # Regresiones
             # Variables Latentes 1
             desapego =~ RPD01 + RPD02 + RPD03 + RPD05 + RPD06 + RPD07 + RPD08 + RPD09 + RPD10
             relajacion =~ RRE02 + RRE03 + RRE04 + RRE05 + RRE06 + RRE07 + RRE10
             dominio =~ RMA02 + RMA03 + RMA04 + RMA05 + RMA06 + RMA07 + RMA08 + RMA09 + RMA10
             control =~ RCO02 + RCO03 + RCO04 + RCO05 + RCO06 + RCO07 
             recuperacion =~ desapego + relajacion + dominio + control
             
             # Variables Latentes 2
             energia =~ EN01 + EN02 + EN04 + EN05 + EN06 + EN07 + EN08
             
             # Variables Latentes 3
             vigor =~ EVI01 + EVI02 + EVI03 
             dedicacion =~ EDE01 + EDE02 + EDE03
             absorcion =~ EAB01 + EAB02
             engagement =~ vigor + dedicacion + absorcion
             
             # Varianzas y Covarianzas
             engagement ~~ energia + recuperacion
             # Intercepto
             '
```

### Generación de Análisis Factorial (CFA)

```{r}
fit6 <- sem(modelo6, df3)
summary(fit6)
```

```{r}
lavaanPlot(fit6, coef=TRUE, cov=TRUE)
```

