Entrepreneur-KTH_02
JOM
4/7/2016
Introducción
Lo primero se procede a la carga de paquetes que puedan ser necesarios: * foreign para poder leer los ficheros de SPSS * lavaan para construir modelos SEM
## Warning: replacing previous import 'lme4::sigma' by 'stats::sigma' when
## loading 'pbkrtest'Carga de datos para el centro KTH
Se procede a leer los resultados de las encuestas a un data frame llamado ddd y cuyo resumen se muestra a continuación, previa eliminación de los registros que contengan datos NA:
setwd('~/git/Entrepreneur/')
ddd = read.spss(file="Emprendimiento2016.sav",to.data.frame=TRUE)
# summary(ddd)
jdx=apply(is.na(ddd),1,sum) == 0
ddna=ddd[jdx & as.character(ddd$UNI)=="KTH",]
colnames(ddna)= iconv(colnames(ddna),'utf-8','ascii',sub='')
summary(ddna)## CODIGO UNI PAIS EDAD GENERO
## Min. :41001 KTH :123 España : 0 Min. :19.0 Hombre:81
## 1st Qu.:41072 UPM : 0 Italia : 0 1st Qu.:20.0 Mujer :42
## Median :43063 MILAN : 0 México : 0 Median :22.0
## Mean :42903 MEXICO : 0 Suecia :123 Mean :22.2
## 3rd Qu.:44060 PARMA : 0 Alemania: 0 3rd Qu.:23.0
## Max. :45101 TUB : 0 Max. :37.0
## (Other): 0
## CARRERA CURSO PASNAC PASNACPADRE
## Organización :45 último:123 Min. :4.000 Min. :4
## Industriales :24 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4
## Química :30 Median :4.000 Median :4
## Ing. Civil :24 Mean :4.008 Mean :4
## Ing. Informática: 0 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4
## Max. :5.000 Max. :4
##
## PASNACMADRE CLASESOCIAL ClaseSocial2 ESTPADRE
## Min. :4 Baja : 0 Baja-MedioBaja: 21 Sin estudios: 0
## 1st Qu.:4 Media-Baja:21 Alta-MedioAlta:102 Secundaria : 9
## Median :4 Media-Alta:91 FP :30
## Mean :4 Alta :11 Universidad :84
## 3rd Qu.:4
## Max. :4
##
## ESTMADRE OCUPACIONPADRE OCUPACIONMADRE ENTORNONEG
## Sin estudios: 2 Funcionario:34 Funcionario:43 Min. :0.0000
## Secundaria :10 Empleado :50 Empleado :49 1st Qu.:1.0000
## FP :26 Empresario :37 Empresario :26 Median :1.0000
## Universidad :85 Desempleado: 1 Desempleado: 3 Mean :0.7642
## Otro : 1 Otro : 2 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1.0000
##
## V2.1Individualismo V2.2Feminidad V2.2MasculinidadINV
## Min. :2.000 Muy Masculino: 1 Muy femenino :19
## 1st Qu.:4.000 Masculino : 5 Femenino :72
## Median :4.000 Medio :26 Medio :26
## Mean :4.114 Femenino :72 Masculino : 5
## 3rd Qu.:5.000 Muy femenino :19 Muy Masculino: 1
## Max. :5.000
##
## V2.3NoAversin V2.3.AversinINV V2.4Colectivismo
## Alta aversión:22 Baja aversión:15 Muy Individualista: 2
## Aversión :28 Poca aversión:28 Individualista :22
## Medio :30 Medio :30 Medio :30
## Poca aversión:28 Aversión :28 Colectivista :44
## Baja aversión:15 Alta aversión:22 Muy Colectivista :25
##
##
## V2.4IndividualismoINV V2.5Aversin V2.6Masculinidad
## Muy Colectivista :25 Baja aversión: 9 Muy femenino : 2
## Colectivista :44 Poca aversión:24 Femenino : 2
## Medio :30 Medio :28 Medio :28
## Individualista :22 Aversión :35 Masculino :54
## Muy Individualista: 2 Alta aversión:27 Muy Masculino:37
##
##
## V2.7Aversin V2.8Individualismo V2.9Innovacin
## Baja aversión: 1 Muy Colectivista : 1 Min. :1.000
## Poca aversión: 9 Colectivista : 8 1st Qu.:3.000
## Medio :31 Medio :41 Median :4.000
## Aversión :40 Individualista :37 Mean :3.537
## Alta aversión:42 Muy Individualista:36 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000
##
## V2.10IT V3.1ACTFuturoAtractivo V3.2ACTOpciones MediaACT
## Min. :1.000 Min. :2.000 Min. :2.000 Min. :2.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Median :3.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :5.500
## Mean :2.984 Mean :5.423 Mean :4.862 Mean :5.142
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.250
## Max. :5.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.3CONTFcil V3.4CONTPuedo MediaCONT V3.5IEListo
## Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00
## 1st Qu.:4.00 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.00
## Median :5.00 Median :5.000 Median :4.500 Median :5.00
## Mean :4.61 Mean :4.789 Mean :4.699 Mean :4.39
## 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.00
## Max. :7.00 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.00
##
## V3.6IEMeta V3.7IEHarTodo V3.8IEConvencido V3.9IEPensarSerio
## Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.00 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.00 Median :4.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.61 Mean :4.366 Mean :4.504 Mean :4.707
## 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.00 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.10IEFirmeIntencin MediaIE V3.11NSFamilia V3.12NSAmigos
## Min. :1.000 Min. :1.167 Min. :3.000 Min. :2.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.333 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000
## Median :5.000 Median :4.667 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.667 Mean :4.541 Mean :5.756 Mean :5.293
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:5.750 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.12NSCompaeros V3.14NSSociedad MediaNS V4.1FINPROP
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :2.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.250 1st Qu.:2.500
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.500 Median :3.000
## Mean :4.959 Mean :4.732 Mean :5.185 Mean :3.106
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :5.000
##
## V4.2ADM V4.3JUV V4.4CREDIT V4.5FINPUB
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :4.000 Median :3.000
## Mean :3.187 Mean :3.098 Mean :3.496 Mean :3.293
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000
##
## V4.6JUV V4.7ADM V4.8FINPROP V4.9ADM
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :3.000 Median :3.00 Median :3.000
## Mean :2.512 Mean :3.366 Mean :3.22 Mean :3.114
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.000
##
## V4.10JUV V4.11ADM V4.12EDU V4.13JUV
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.00
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.00 1st Qu.:3.00
## Median :4.000 Median :3.000 Median :4.00 Median :4.00
## Mean :3.423 Mean :3.431 Mean :3.78 Mean :3.52
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.50 3rd Qu.:4.00
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.00
##
## V4.14ADM
## Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000
## Median :4.000
## Mean :3.602
## 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000
## ddf = ddna
for (i in (1:length(colnames(ddf)))[-c(1,4)]) {
ddf[,i]=as.ordered(ddf[,i])
}Análisis Factorial Confirmatorio. Modelo de Ajzen
Se procede a crear en modelo de Ajzen y a un análisis confirmatorio de datos. Partimos de las variables como factores
Datos con rango numérico
#
AJZEN.model = ' AtB =~ V3.1ACTFuturoAtractivo + V3.2ACTOpciones
SN =~ V3.11NSFamilia + V3.12NSAmigos + V3.12NSCompaeros + V3.14NSSociedad
PBC =~ V3.3CONTFcil + V3.4CONTPuedo '
fitn = cfa(AJZEN.model, data =ddna)
summary(fitn,fit.measures=TRUE)## lavaan (0.5-20) converged normally after 40 iterations
##
## Number of observations 123
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 56.199
## Degrees of freedom 17
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 679.309
## Degrees of freedom 28
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.940
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.901
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -1469.401
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -1441.301
##
## Number of free parameters 19
## Akaike (AIC) 2976.802
## Bayesian (BIC) 3030.233
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 2970.156
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.137
## 90 Percent Confidence Interval 0.098 0.177
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.060
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.162 0.076 15.359 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.680 0.221 7.595 0.000
## V3.12NSCompars 1.526 0.212 7.200 0.000
## V3.14NSSociedd 1.144 0.193 5.929 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.912 0.078 11.765 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.435 0.123 3.528 0.000
## PBC 1.484 0.235 6.306 0.000
## SN ~~
## PBC 0.608 0.147 4.138 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.429 0.084 5.078 0.000
## V3.2ACTOpcions 0.166 0.089 1.855 0.064
## V3.11NSFamilia 1.087 0.149 7.295 0.000
## V3.12NSAmigos 0.273 0.122 2.239 0.025
## V3.12NSCompars 0.885 0.152 5.840 0.000
## V3.14NSSociedd 1.437 0.197 7.301 0.000
## V3.3CONTFcil 0.538 0.114 4.735 0.000
## V3.4CONTPuedo 0.571 0.105 5.450 0.000
## AtB 1.604 0.261 6.136 0.000
## SN 0.691 0.188 3.685 0.000
## PBC 1.781 0.302 5.907 0.000semPaths(fitn)
Datos con rango categórico endógeno
#
ddfr = ddf[c("UNI","V3.1ACTFuturoAtractivo","V3.2ACTOpciones",
"V3.11NSFamilia","V3.12NSAmigos","V3.12NSCompaeros",
"V3.14NSSociedad","V3.3CONTFcil","V3.4CONTPuedo")]
fitc = cfa(AJZEN.model, data =ddfr)
summary(fitc,fit.measures=TRUE)## lavaan (0.5-20) converged normally after 25 iterations
##
## Number of observations 123
##
## Estimator DWLS Robust
## Minimum Function Test Statistic 24.591 39.588
## Degrees of freedom 17 17
## P-value (Chi-square) 0.104 0.001
## Scaling correction factor 0.726
## Shift parameter 5.697
## for simple second-order correction (Mplus variant)
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 5442.529 2899.911
## Degrees of freedom 28 28
## P-value 0.000 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.999 0.992
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.998 0.987
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.060 0.104
## 90 Percent Confidence Interval 0.000 0.110 0.062 0.147
## P-value RMSEA <= 0.05 0.337 0.021
##
## Weighted Root Mean Square Residual:
##
## WRMR 0.589 0.589
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Robust.sem
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.056 0.037 28.456 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.299 0.111 11.706 0.000
## V3.12NSCompars 1.206 0.087 13.797 0.000
## V3.14NSSociedd 0.937 0.087 10.747 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.953 0.051 18.561 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.307 0.055 5.553 0.000
## PBC 0.731 0.042 17.318 0.000
## SN ~~
## PBC 0.350 0.055 6.354 0.000
##
## Intercepts:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.000
## V3.2ACTOpcions 0.000
## V3.11NSFamilia 0.000
## V3.12NSAmigos 0.000
## V3.12NSCompars 0.000
## V3.14NSSociedd 0.000
## V3.3CONTFcil 0.000
## V3.4CONTPuedo 0.000
## AtB 0.000
## SN 0.000
## PBC 0.000
##
## Thresholds:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAt|1 -1.971 0.244 -8.077 0.000
## V3.1ACTFtrAt|2 -1.206 0.149 -8.085 0.000
## V3.1ACTFtrAt|3 -0.546 0.120 -4.553 0.000
## V3.1ACTFtrAt|4 -0.133 0.114 -1.167 0.243
## V3.1ACTFtrAt|5 0.522 0.119 4.377 0.000
## V3.2ACTOpcns|1 -1.396 0.164 -8.493 0.000
## V3.2ACTOpcns|2 -0.720 0.125 -5.767 0.000
## V3.2ACTOpcns|3 -0.300 0.115 -2.600 0.009
## V3.2ACTOpcns|4 0.216 0.114 1.884 0.060
## V3.2ACTOpcns|5 1.052 0.140 7.541 0.000
## V3.11NSFaml|t1 -1.396 0.164 -8.493 0.000
## V3.11NSFaml|t2 -0.774 0.127 -6.107 0.000
## V3.11NSFaml|t3 -0.365 0.116 -3.136 0.002
## V3.11NSFaml|t4 0.216 0.114 1.884 0.060
## V3.12NSAmgs|t1 -1.845 0.221 -8.357 0.000
## V3.12NSAmgs|t2 -0.951 0.134 -7.086 0.000
## V3.12NSAmgs|t3 -0.522 0.119 -4.377 0.000
## V3.12NSAmgs|t4 -0.071 0.114 -0.629 0.530
## V3.12NSAmgs|t5 0.618 0.122 5.078 0.000
## V3.12NSCmprs|1 -2.403 0.366 -6.571 0.000
## V3.12NSCmprs|2 -1.453 0.170 -8.558 0.000
## V3.12NSCmprs|3 -0.802 0.128 -6.274 0.000
## V3.12NSCmprs|4 -0.300 0.115 -2.600 0.009
## V3.12NSCmprs|5 0.195 0.114 1.705 0.088
## V3.12NSCmprs|6 0.802 0.128 6.274 0.000
## V3.14NSScdd|t1 -1.845 0.221 -8.357 0.000
## V3.14NSScdd|t2 -1.453 0.170 -8.558 0.000
## V3.14NSScdd|t3 -0.802 0.128 -6.274 0.000
## V3.14NSScdd|t4 -0.195 0.114 -1.705 0.088
## V3.14NSScdd|t5 0.453 0.118 3.847 0.000
## V3.14NSScdd|t6 1.052 0.140 7.541 0.000
## V3.3CONTFcl|t1 -2.138 0.282 -7.578 0.000
## V3.3CONTFcl|t2 -1.250 0.152 -8.203 0.000
## V3.3CONTFcl|t3 -0.694 0.124 -5.596 0.000
## V3.3CONTFcl|t4 -0.112 0.114 -0.988 0.323
## V3.3CONTFcl|t5 0.453 0.118 3.847 0.000
## V3.3CONTFcl|t6 1.250 0.152 8.203 0.000
## V3.4CONTPud|t1 -2.138 0.282 -7.578 0.000
## V3.4CONTPud|t2 -1.396 0.164 -8.493 0.000
## V3.4CONTPud|t3 -0.889 0.131 -6.767 0.000
## V3.4CONTPud|t4 -0.321 0.116 -2.779 0.005
## V3.4CONTPud|t5 0.386 0.117 3.314 0.001
## V3.4CONTPud|t6 1.296 0.156 8.312 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.151
## V3.2ACTOpcions 0.054
## V3.11NSFamilia 0.498
## V3.12NSAmigos 0.153
## V3.12NSCompars 0.269
## V3.14NSSociedd 0.559
## V3.3CONTFcil 0.190
## V3.4CONTPuedo 0.264
## AtB 0.849 0.041 20.940 0.000
## SN 0.502 0.072 6.949 0.000
## PBC 0.810 0.050 16.044 0.000
##
## Scales y*:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.000
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.000
## V3.12NSCompars 1.000
## V3.14NSSociedd 1.000
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 1.000semPaths(fitc)
Modelado del caso de Ajzen con Ecuaciones Estructurales. Alumnos de KTH
Se va a constuir ahora un modelo de interdependencia con hipótesis de regresión sobre EI
#
mcv = round(cov(ddna[,c("V3.1ACTFuturoAtractivo","V3.2ACTOpciones","V3.11NSFamilia",
"V3.12NSAmigos","V3.12NSCompaeros","V3.14NSSociedad",
"V3.3CONTFcil","V3.4CONTPuedo","V3.5IEListo","V3.6IEMeta",
"V3.7IEHarTodo","V3.8IEConvencido","V3.9IEPensarSerio")]),1)
EI.AJZEN.model = '
# Variables Latentes
AtB =~ V3.1ACTFuturoAtractivo + V3.2ACTOpciones
SN =~ V3.11NSFamilia + V3.12NSAmigos + V3.12NSCompaeros + V3.14NSSociedad
PBC =~ V3.3CONTFcil + V3.4CONTPuedo
EI =~ V3.5IEListo + V3.6IEMeta + V3.7IEHarTodo + V3.8IEConvencido + V3.9IEPensarSerio + V3.10IEFirmeIntencin
# Regresión
EI ~ AtB + SN + PBC
PBC ~ SN
# Correlación de Residuos
AtB ~~ SN
EI ~~ AtB + SN
V3.1ACTFuturoAtractivo ~~ V3.2ACTOpciones
V3.11NSFamilia ~~ V3.12NSAmigos
V3.12NSCompaeros ~~ V3.14NSSociedad
V3.3CONTFcil ~~ V3.4CONTPuedo
V3.5IEListo ~~ V3.6IEMeta
V3.10IEFirmeIntencin ~~ V3.9IEPensarSerio
V3.8IEConvencido ~~ V3.9IEPensarSerio
'
fitm0 = sem(EI.AJZEN.model, data =ddna)
summary(fitm0,fit.measures=TRUE)## lavaan (0.5-20) converged normally after 46 iterations
##
## Number of observations 123
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 259.370
## Degrees of freedom 63
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 1743.153
## Degrees of freedom 91
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.881
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.828
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -2467.339
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -2337.654
##
## Number of free parameters 42
## Akaike (AIC) 5018.678
## Bayesian (BIC) 5136.789
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 5003.988
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.159
## 90 Percent Confidence Interval 0.139 0.180
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.173
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.254 NA
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.864 NA
## V3.12NSCompars 1.961 NA
## V3.14NSSociedd 1.357 NA
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 1.003 NA
## EI =~
## V3.5IEListo 1.000
## V3.6IEMeta 1.038 NA
## V3.7IEHarTodo 1.082 NA
## V3.8IEConvencd 1.163 NA
## V3.9IEPensarSr 1.073 NA
## V3.10IEFrmIntn 1.085 NA
##
## Regressions:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## EI ~
## AtB 0.190 NA
## SN 0.147 NA
## PBC 0.643 NA
## PBC ~
## SN 1.175 NA
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.381 NA
## EI 0.705 NA
## SN ~~
## EI -0.185 NA
## V3.1ACTFuturoAtractivo ~~
## V3.2ACTOpcions 0.766 NA
## V3.11NSFamilia ~~
## V3.12NSAmigos 0.329 NA
## V3.12NSCompaeros ~~
## V3.14NSSociedd 0.094 NA
## V3.3CONTFcil ~~
## V3.4CONTPuedo 0.484 NA
## V3.5IEListo ~~
## V3.6IEMeta -0.023 NA
## V3.9IEPensarSerio ~~
## V3.10IEFrmIntn 0.462 NA
## V3.8IEConvencido ~~
## V3.9IEPensarSr 0.117 NA
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 1.158 NA
## V3.2ACTOpcions 0.955 NA
## V3.11NSFamilia 1.301 NA
## V3.12NSAmigos 0.566 NA
## V3.12NSCompars 0.661 NA
## V3.14NSSociedd 1.465 NA
## V3.3CONTFcil 1.182 NA
## V3.4CONTPuedo 0.909 NA
## V3.5IEListo 0.898 NA
## V3.6IEMeta 0.460 NA
## V3.7IEHarTodo 0.605 NA
## V3.8IEConvencd 0.431 NA
## V3.9IEPensarSr 0.986 NA
## V3.10IEFrmIntn 0.601 NA
## AtB 0.875 NA
## SN 0.477 NA
## PBC 0.479 NA
## EI 0.835 NAsemPaths(fitm0)