Entrepreneur-TUB_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 TUB
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)=="TUB",]
colnames(ddna)= iconv(colnames(ddna),'utf-8','ascii',sub='')
summary(ddna)## CODIGO UNI PAIS EDAD GENERO
## Min. :61001 TUB :213 España : 0 Min. :20.00 Hombre:172
## 1st Qu.:61079 UPM : 0 Italia : 0 1st Qu.:23.00 Mujer : 41
## Median :62056 MILAN : 0 México : 0 Median :24.00
## Mean :62058 MEXICO : 0 Suecia : 0 Mean :24.36
## 3rd Qu.:63030 KTH : 0 Alemania:213 3rd Qu.:25.00
## Max. :63101 PARMA : 0 Max. :34.00
## (Other): 0
## CARRERA CURSO PASNAC PASNACPADRE
## Organización :70 último:213 Min. :6 Min. :1.000
## Industriales :72 1st Qu.:6 1st Qu.:6.000
## Química :71 Median :6 Median :6.000
## Ing. Civil : 0 Mean :6 Mean :5.958
## Ing. Informática: 0 3rd Qu.:6 3rd Qu.:6.000
## Max. :6 Max. :6.000
##
## PASNACMADRE CLASESOCIAL ClaseSocial2 ESTPADRE
## Min. :2.000 Baja : 7 Baja-MedioBaja: 91 Sin estudios: 2
## 1st Qu.:6.000 Media-Baja: 84 Alta-MedioAlta:122 Secundaria : 8
## Median :6.000 Media-Alta:116 FP : 95
## Mean :5.981 Alta : 6 Universidad :108
## 3rd Qu.:6.000
## Max. :6.000
##
## ESTMADRE OCUPACIONPADRE OCUPACIONMADRE ENTORNONEG
## Sin estudios: 1 Funcionario: 28 Funcionario: 29 Min. :1.000
## Secundaria : 9 Empleado :109 Empleado :122 1st Qu.:1.000
## FP :113 Empresario : 61 Empresario : 30 Median :1.000
## Universidad : 90 Desempleado: 8 Desempleado: 17 Mean :1.333
## Otro : 7 Otro : 15 3rd Qu.:2.000
## Max. :2.000
##
## V2.1Individualismo V2.2Feminidad V2.2MasculinidadINV
## Min. :1.000 Muy Masculino: 8 Muy femenino :46
## 1st Qu.:3.000 Masculino :21 Femenino :84
## Median :4.000 Medio :54 Medio :54
## Mean :3.826 Femenino :84 Masculino :21
## 3rd Qu.:5.000 Muy femenino :46 Muy Masculino: 8
## Max. :5.000
##
## V2.3NoAversin V2.3.AversinINV V2.4Colectivismo
## Alta aversión:21 Baja aversión: 7 Muy Individualista: 4
## Aversión :76 Poca aversión:39 Individualista :17
## Medio :70 Medio :70 Medio :61
## Poca aversión:39 Aversión :76 Colectivista :90
## Baja aversión: 7 Alta aversión:21 Muy Colectivista :41
##
##
## V2.4IndividualismoINV V2.5Aversin V2.6Masculinidad
## Muy Colectivista :41 Baja aversión:21 Muy femenino : 4
## Colectivista :90 Poca aversión:50 Femenino :24
## Medio :61 Medio :58 Medio :70
## Individualista :17 Aversión :45 Masculino :74
## Muy Individualista: 4 Alta aversión:39 Muy Masculino:41
##
##
## V2.7Aversin V2.8Individualismo V2.9Innovacin
## Baja aversión: 4 Muy Colectivista : 3 Min. :1.000
## Poca aversión:16 Colectivista : 9 1st Qu.:2.000
## Medio :48 Medio :41 Median :3.000
## Aversión :98 Individualista :89 Mean :3.192
## Alta aversión:47 Muy Individualista:71 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000
##
## V2.10IT V3.1ACTFuturoAtractivo V3.2ACTOpciones MediaACT
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :2.000 Median :5.000 Median :4.000 Median :4.500
## Mean :2.155 Mean :4.643 Mean :4.009 Mean :4.326
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:5.500
## Max. :5.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.3CONTFcil V3.4CONTPuedo MediaCONT V3.5IEListo
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:2.500 1st Qu.:1.000
## Median :3.000 Median :3.00 Median :3.500 Median :2.000
## Mean :3.385 Mean :3.39 Mean :3.387 Mean :2.643
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:4.500 3rd Qu.:4.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.6IEMeta V3.7IEHarTodo V3.8IEConvencido V3.9IEPensarSerio
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.00 1st Qu.:1.000
## Median :3.000 Median :2.000 Median :2.00 Median :3.000
## Mean :3.103 Mean :2.676 Mean :2.77 Mean :2.972
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.00 3rd Qu.:4.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :7.000
##
## V3.10IEFirmeIntencin MediaIE V3.11NSFamilia V3.12NSAmigos
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:1.667 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000
## Median :2.000 Median :2.500 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :2.817 Mean :2.830 Mean :5.305 Mean :5.413
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.833 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :6.500 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.12NSCompaeros V3.14NSSociedad MediaNS V4.1FINPROP
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4 1st Qu.:2.000
## Median :5.000 Median :4.000 Median :5 Median :2.000
## Mean :4.789 Mean :4.493 Mean :5 Mean :2.286
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6 3rd Qu.:3.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7 Max. :5.000
##
## V4.2ADM V4.3JUV V4.4CREDIT V4.5FINPUB
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.00
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00
## Median :2.000 Median :2.00 Median :3.000 Median :3.00
## Mean :2.282 Mean :2.38 Mean :2.873 Mean :2.84
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.00
## Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.000 Max. :5.00
##
## V4.6JUV V4.7ADM V4.8FINPROP V4.9ADM
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000
## Median :3.000 Median :3.00 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :2.897 Mean :2.69 Mean :2.704 Mean :2.732
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.000 Max. :5.000
##
## V4.10JUV V4.11ADM V4.12EDU V4.13JUV
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:1.00 1st Qu.:2.000 1st Qu.:3.000
## Median :3.000 Median :2.00 Median :3.000 Median :3.000
## Mean :3.192 Mean :2.16 Mean :3.005 Mean :3.094
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:4.000
## Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.000 Max. :5.000
##
## V4.14ADM
## Min. :1.0
## 1st Qu.:2.0
## Median :3.0
## Mean :2.7
## 3rd Qu.:3.0
## Max. :5.0
## 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 213
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 62.461
## Degrees of freedom 17
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 879.331
## Degrees of freedom 28
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.947
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.912
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -2681.393
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -2650.162
##
## Number of free parameters 19
## Akaike (AIC) 5400.786
## Bayesian (BIC) 5464.650
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 5404.445
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.112
## 90 Percent Confidence Interval 0.083 0.142
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.053
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.223 0.105 11.625 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 0.959 0.097 9.888 0.000
## V3.12NSCompars 1.145 0.111 10.366 0.000
## V3.14NSSociedd 1.109 0.114 9.734 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.841 0.093 9.031 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.503 0.121 4.141 0.000
## PBC 1.011 0.161 6.276 0.000
## SN ~~
## PBC 0.412 0.117 3.517 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.843 0.136 6.188 0.000
## V3.2ACTOpcions 0.174 0.164 1.060 0.289
## V3.11NSFamilia 1.363 0.152 8.962 0.000
## V3.12NSAmigos 0.651 0.086 7.611 0.000
## V3.12NSCompars 0.596 0.097 6.143 0.000
## V3.14NSSociedd 0.964 0.122 7.894 0.000
## V3.3CONTFcil 0.316 0.151 2.096 0.036
## V3.4CONTPuedo 0.915 0.137 6.678 0.000
## AtB 1.584 0.246 6.438 0.000
## SN 1.169 0.220 5.311 0.000
## PBC 1.620 0.237 6.839 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 28 iterations
##
## Number of observations 213
##
## Estimator DWLS Robust
## Minimum Function Test Statistic 41.908 74.817
## Degrees of freedom 17 17
## P-value (Chi-square) 0.001 0.000
## Scaling correction factor 0.595
## Shift parameter 4.419
## for simple second-order correction (Mplus variant)
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 5200.402 2792.145
## Degrees of freedom 28 28
## P-value 0.000 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.995 0.979
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.992 0.966
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.083 0.127
## 90 Percent Confidence Interval 0.052 0.115 0.098 0.157
## P-value RMSEA <= 0.05 0.043 0.000
##
## Weighted Root Mean Square Residual:
##
## WRMR 0.743 0.743
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Robust.sem
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.142 0.082 13.916 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.049 0.048 21.770 0.000
## V3.12NSCompars 1.105 0.042 26.099 0.000
## V3.14NSSociedd 1.013 0.042 23.893 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.747 0.081 9.203 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.264 0.044 6.030 0.000
## PBC 0.517 0.047 11.109 0.000
## SN ~~
## PBC 0.208 0.051 4.064 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 -1.987 0.188 -10.591 0.000
## V3.1ACTFtrAt|2 -1.237 0.115 -10.771 0.000
## V3.1ACTFtrAt|3 -0.693 0.094 -7.371 0.000
## V3.1ACTFtrAt|4 -0.160 0.086 -1.845 0.065
## V3.1ACTFtrAt|5 0.405 0.089 4.567 0.000
## V3.1ACTFtrAt|6 1.212 0.114 10.680 0.000
## V3.2ACTOpcns|1 -1.725 0.153 -11.249 0.000
## V3.2ACTOpcns|2 -0.770 0.096 -8.018 0.000
## V3.2ACTOpcns|3 -0.232 0.087 -2.664 0.008
## V3.2ACTOpcns|4 0.148 0.086 1.708 0.088
## V3.2ACTOpcns|5 0.886 0.100 8.900 0.000
## V3.2ACTOpcns|6 1.629 0.144 11.343 0.000
## V3.11NSFaml|t1 -2.195 0.226 -9.729 0.000
## V3.11NSFaml|t2 -1.473 0.130 -11.305 0.000
## V3.11NSFaml|t3 -1.035 0.105 -9.848 0.000
## V3.11NSFaml|t4 -0.537 0.091 -5.914 0.000
## V3.11NSFaml|t5 -0.100 0.086 -1.162 0.245
## V3.11NSFaml|t6 0.537 0.091 5.914 0.000
## V3.12NSAmgs|t1 -2.350 0.263 -8.949 0.000
## V3.12NSAmgs|t2 -1.987 0.188 -10.591 0.000
## V3.12NSAmgs|t3 -1.473 0.130 -11.305 0.000
## V3.12NSAmgs|t4 -0.678 0.094 -7.240 0.000
## V3.12NSAmgs|t5 -0.053 0.086 -0.615 0.538
## V3.12NSAmgs|t6 0.693 0.094 7.371 0.000
## V3.12NSCmprs|1 -2.080 0.203 -10.238 0.000
## V3.12NSCmprs|2 -1.508 0.133 -11.335 0.000
## V3.12NSCmprs|3 -0.996 0.104 -9.619 0.000
## V3.12NSCmprs|4 -0.124 0.086 -1.435 0.151
## V3.12NSCmprs|5 0.431 0.089 4.837 0.000
## V3.12NSCmprs|6 1.035 0.105 9.848 0.000
## V3.14NSScdd|t1 -1.725 0.153 -11.249 0.000
## V3.14NSScdd|t2 -1.263 0.116 -10.858 0.000
## V3.14NSScdd|t3 -0.754 0.096 -7.890 0.000
## V3.14NSScdd|t4 0.065 0.086 0.752 0.452
## V3.14NSScdd|t5 0.634 0.093 6.845 0.000
## V3.14NSScdd|t6 1.142 0.110 10.387 0.000
## V3.3CONTFcl|t1 -1.508 0.133 -11.335 0.000
## V3.3CONTFcl|t2 -0.523 0.090 -5.780 0.000
## V3.3CONTFcl|t3 0.136 0.086 1.572 0.116
## V3.3CONTFcl|t4 0.786 0.096 8.146 0.000
## V3.3CONTFcl|t5 1.508 0.133 11.335 0.000
## V3.3CONTFcl|t6 1.987 0.188 10.591 0.000
## V3.4CONTPud|t1 -1.375 0.123 -11.155 0.000
## V3.4CONTPud|t2 -0.510 0.090 -5.646 0.000
## V3.4CONTPud|t3 0.136 0.086 1.572 0.116
## V3.4CONTPud|t4 0.693 0.094 7.371 0.000
## V3.4CONTPud|t5 1.439 0.128 11.263 0.000
## V3.4CONTPud|t6 2.195 0.226 9.729 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.297
## V3.2ACTOpcions 0.083
## V3.11NSFamilia 0.368
## V3.12NSAmigos 0.304
## V3.12NSCompars 0.228
## V3.14NSSociedd 0.351
## V3.3CONTFcil 0.033
## V3.4CONTPuedo 0.460
## AtB 0.703 0.058 12.128 0.000
## SN 0.632 0.049 12.958 0.000
## PBC 0.967 0.097 9.973 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 TUB
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 45 iterations
##
## Number of observations 213
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 238.872
## Degrees of freedom 63
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 2396.010
## Degrees of freedom 91
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.924
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.890
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -4440.460
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -4321.024
##
## Number of free parameters 42
## Akaike (AIC) 8964.921
## Bayesian (BIC) 9106.095
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 8973.009
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.114
## 90 Percent Confidence Interval 0.099 0.130
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.124
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.260 NA
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 0.980 NA
## V3.12NSCompars 1.059 NA
## V3.14NSSociedd 0.975 NA
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.748 NA
## EI =~
## V3.5IEListo 1.000
## V3.6IEMeta 1.290 NA
## V3.7IEHarTodo 1.240 NA
## V3.8IEConvencd 1.313 NA
## V3.9IEPensarSr 1.418 NA
## V3.10IEFrmIntn 1.417 NA
##
## Regressions:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## EI ~
## AtB 0.209 NA
## SN 0.116 NA
## PBC 0.321 NA
## PBC ~
## SN 0.473 NA
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.572 NA
## EI 0.523 NA
## SN ~~
## EI -0.056 NA
## V3.1ACTFuturoAtractivo ~~
## V3.2ACTOpcions 0.803 NA
## V3.11NSFamilia ~~
## V3.12NSAmigos 0.271 NA
## V3.12NSCompaeros ~~
## V3.14NSSociedd 0.450 NA
## V3.3CONTFcil ~~
## V3.4CONTPuedo 0.592 NA
## V3.5IEListo ~~
## V3.6IEMeta 0.071 NA
## V3.9IEPensarSerio ~~
## V3.10IEFrmIntn 0.148 NA
## V3.8IEConvencido ~~
## V3.9IEPensarSr 0.075 NA
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 1.526 NA
## V3.2ACTOpcions 1.115 NA
## V3.11NSFamilia 1.380 NA
## V3.12NSAmigos 0.620 NA
## V3.12NSCompars 0.838 NA
## V3.14NSSociedd 1.304 NA
## V3.3CONTFcil 0.908 NA
## V3.4CONTPuedo 1.484 NA
## V3.5IEListo 0.907 NA
## V3.6IEMeta 0.714 NA
## V3.7IEHarTodo 0.618 NA
## V3.8IEConvencd 0.466 NA
## V3.9IEPensarSr 0.804 NA
## V3.10IEFrmIntn 0.405 NA
## AtB 0.900 NA
## SN 1.152 NA
## PBC 0.771 NA
## EI 0.637 NAsemPaths(fitm0)