Entrepreneur-MILAN_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 POLIMI
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)=="MILAN",]
colnames(ddna)= iconv(colnames(ddna),'utf-8','ascii',sub='')
summary(ddna)## CODIGO UNI PAIS EDAD GENERO
## Min. :21001 MILAN :245 España : 0 Min. :19.00 Hombre:176
## 1st Qu.:21102 UPM : 0 Italia :245 1st Qu.:21.00 Mujer : 69
## Median :24010 MEXICO : 0 México : 0 Median :22.00
## Mean :23380 KTH : 0 Suecia : 0 Mean :22.36
## 3rd Qu.:25021 PARMA : 0 Alemania: 0 3rd Qu.:23.00
## Max. :25105 TUB : 0 Max. :27.00
## (Other): 0
## CARRERA CURSO PASNAC PASNACPADRE PASNACMADRE
## Organización :62 último:245 Min. :2 Min. :2 Min. :2
## Industriales :75 1st Qu.:2 1st Qu.:2 1st Qu.:2
## Química :53 Median :2 Median :2 Median :2
## Ing. Civil :55 Mean :2 Mean :2 Mean :2
## Ing. Informática: 0 3rd Qu.:2 3rd Qu.:2 3rd Qu.:2
## Max. :2 Max. :2 Max. :2
##
## CLASESOCIAL ClaseSocial2 ESTPADRE ESTMADRE
## Baja : 15 Baja-MedioBaja:137 Sin estudios:12 Sin estudios:38
## Media-Baja:122 Alta-MedioAlta:108 Secundaria :59 Secundaria :76
## Media-Alta:102 FP :75 FP :59
## Alta : 6 Universidad :99 Universidad :72
##
##
##
## OCUPACIONPADRE OCUPACIONMADRE ENTORNONEG V2.1Individualismo
## Funcionario: 57 Funcionario:73 Min. :0.0 Min. :2.000
## Empleado :115 Empleado :51 1st Qu.:0.0 1st Qu.:3.000
## Empresario : 36 Empresario :21 Median :1.0 Median :4.000
## Desempleado: 14 Desempleado:56 Mean :0.6 Mean :3.869
## Otro : 23 Otro :44 3rd Qu.:1.0 3rd Qu.:5.000
## Max. :1.0 Max. :5.000
##
## V2.2Feminidad V2.2MasculinidadINV V2.3NoAversin
## Muy Masculino:29 Muy femenino :21 Alta aversión:47
## Masculino :40 Femenino :65 Aversión :66
## Medio :90 Medio :90 Medio :68
## Femenino :65 Masculino :40 Poca aversión:50
## Muy femenino :21 Muy Masculino:29 Baja aversión:14
##
##
## V2.3.AversinINV V2.4Colectivismo
## Baja aversión:14 Muy Individualista:22
## Poca aversión:50 Individualista :51
## Medio :68 Medio :79
## Aversión :66 Colectivista :74
## Alta aversión:47 Muy Colectivista :19
##
##
## V2.4IndividualismoINV V2.5Aversin V2.6Masculinidad
## Muy Colectivista :19 Baja aversión:14 Muy femenino : 5
## Colectivista :74 Poca aversión:32 Femenino :30
## Medio :79 Medio :84 Medio :65
## Individualista :51 Aversión :73 Masculino :92
## Muy Individualista:22 Alta aversión:42 Muy Masculino:53
##
##
## V2.7Aversin V2.8Individualismo V2.9Innovacin
## Baja aversión: 3 Muy Colectivista : 9 Min. :1.00
## Poca aversión:27 Colectivista :44 1st Qu.:2.00
## Medio :68 Medio :61 Median :3.00
## Aversión :96 Individualista :80 Mean :3.22
## Alta aversión:51 Muy Individualista:51 3rd Qu.:4.00
## Max. :5.00
##
## 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.:4.000
## Median :2.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :2.469 Mean :5.045 Mean :4.331 Mean :4.688
## 3rd Qu.:4.000 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. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:2.500 1st Qu.:3.000
## Median :4.000 Median :4.000 Median :4.000 Median :4.000
## Mean :3.906 Mean :3.931 Mean :3.918 Mean :4.102
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.6IEMeta V3.7IEHarTodo V3.8IEConvencido V3.9IEPensarSerio
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000
## Median :4.000 Median :4.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.188 Mean :4.335 Mean :4.343 Mean :4.343
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## V3.10IEFirmeIntencin MediaIE V3.11NSFamilia V3.12NSAmigos
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :4.500 Median :6.000 Median :5.000
## Mean :4.376 Mean :4.281 Mean :5.331 Mean :4.718
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:5.667 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.000
## 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. :1.25 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.000 1st Qu.:3.50 1st Qu.:2.000
## Median :5.000 Median :4.000 Median :5.00 Median :2.000
## Mean :4.531 Mean :4.461 Mean :4.76 Mean :2.502
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:3.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :5.000
##
## V4.2ADM V4.3JUV V4.4CREDIT V4.5FINPUB
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.00 1st Qu.:2.000
## Median :2.000 Median :3.000 Median :2.00 Median :2.000
## Mean :2.073 Mean :2.624 Mean :2.11 Mean :2.257
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.00 3rd Qu.:3.000
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.00 Max. :5.000
##
## V4.6JUV V4.7ADM V4.8FINPROP V4.9ADM
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000
## Median :3.000 Median :2.000 Median :2.000 Median :2.000
## Mean :3.069 Mean :2.302 Mean :2.331 Mean :2.086
## 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000
##
## V4.10JUV V4.11ADM V4.12EDU V4.13JUV
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.:1.000 1st Qu.:2.000 1st Qu.:2.000
## Median :2.000 Median :2.000 Median :3.000 Median :2.000
## Mean :2.257 Mean :1.943 Mean :3.273 Mean :2.351
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:4.000 3rd Qu.:3.000
## Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000 Max. :5.000
##
## V4.14ADM
## Min. :1.000
## 1st Qu.:1.000
## Median :2.000
## Mean :2.265
## 3rd Qu.:3.000
## 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 42 iterations
##
## Number of observations 245
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 89.034
## Degrees of freedom 17
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 1389.534
## Degrees of freedom 28
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.947
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.913
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -3121.454
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -3076.937
##
## Number of free parameters 19
## Akaike (AIC) 6280.908
## Bayesian (BIC) 6347.432
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 6287.204
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.132
## 90 Percent Confidence Interval 0.105 0.159
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.050
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.041 0.070 14.819 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.376 0.089 15.500 0.000
## V3.12NSCompars 1.307 0.087 15.003 0.000
## V3.14NSSociedd 1.156 0.099 11.664 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.966 0.080 12.087 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.843 0.135 6.226 0.000
## PBC 1.110 0.167 6.649 0.000
## SN ~~
## PBC 0.677 0.139 4.854 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.537 0.104 5.154 0.000
## V3.2ACTOpcions 0.269 0.103 2.614 0.009
## V3.11NSFamilia 1.018 0.104 9.807 0.000
## V3.12NSAmigos 0.444 0.083 5.330 0.000
## V3.12NSCompars 0.616 0.087 7.054 0.000
## V3.14NSSociedd 1.767 0.175 10.109 0.000
## V3.3CONTFcil 0.272 0.169 1.612 0.107
## V3.4CONTPuedo 0.810 0.172 4.710 0.000
## AtB 1.719 0.218 7.872 0.000
## SN 1.424 0.206 6.906 0.000
## PBC 2.352 0.289 8.140 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 27 iterations
##
## Number of observations 245
##
## Estimator DWLS Robust
## Minimum Function Test Statistic 59.962 119.906
## Degrees of freedom 17 17
## P-value (Chi-square) 0.000 0.000
## Scaling correction factor 0.526
## Shift parameter 5.898
## for simple second-order correction (Mplus variant)
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 11262.996 5404.592
## Degrees of freedom 28 28
## P-value 0.000 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.996 0.981
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.994 0.968
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.102 0.158
## 90 Percent Confidence Interval 0.075 0.130 0.132 0.185
## P-value RMSEA <= 0.05 0.001 0.000
##
## Weighted Root Mean Square Residual:
##
## WRMR 0.888 0.888
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Robust.sem
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 1.042 0.056 18.539 0.000
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.157 0.037 30.939 0.000
## V3.12NSCompars 1.150 0.032 35.380 0.000
## V3.14NSSociedd 0.960 0.040 24.009 0.000
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 0.921 0.058 15.941 0.000
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.406 0.042 9.739 0.000
## PBC 0.461 0.039 11.806 0.000
## SN ~~
## PBC 0.307 0.040 7.696 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 -2.249 0.222 -10.155 0.000
## V3.1ACTFtrAt|2 -1.342 0.113 -11.887 0.000
## V3.1ACTFtrAt|3 -0.965 0.095 -10.113 0.000
## V3.1ACTFtrAt|4 -0.519 0.084 -6.153 0.000
## V3.1ACTFtrAt|5 0.087 0.080 1.084 0.278
## V3.1ACTFtrAt|6 1.032 0.098 10.545 0.000
## V3.2ACTOpcns|1 -1.902 0.163 -11.654 0.000
## V3.2ACTOpcns|2 -1.104 0.101 -10.955 0.000
## V3.2ACTOpcns|3 -0.566 0.085 -6.652 0.000
## V3.2ACTOpcns|4 -0.026 0.080 -0.319 0.750
## V3.2ACTOpcns|5 0.757 0.089 8.490 0.000
## V3.2ACTOpcns|6 1.696 0.140 12.108 0.000
## V3.11NSFaml|t1 -2.402 0.258 -9.302 0.000
## V3.11NSFaml|t2 -1.545 0.127 -12.179 0.000
## V3.11NSFaml|t3 -0.965 0.095 -10.113 0.000
## V3.11NSFaml|t4 -0.590 0.086 -6.900 0.000
## V3.11NSFaml|t5 -0.159 0.081 -1.976 0.048
## V3.11NSFaml|t6 0.578 0.085 6.776 0.000
## V3.12NSAmgs|t1 -1.696 0.140 -12.108 0.000
## V3.12NSAmgs|t2 -1.068 0.099 -10.753 0.000
## V3.12NSAmgs|t3 -0.566 0.085 -6.652 0.000
## V3.12NSAmgs|t4 -0.285 0.081 -3.502 0.000
## V3.12NSAmgs|t5 0.264 0.081 3.248 0.001
## V3.12NSAmgs|t6 0.901 0.093 9.664 0.000
## V3.12NSCmprs|1 -1.545 0.127 -12.179 0.000
## V3.12NSCmprs|2 -1.050 0.099 -10.650 0.000
## V3.12NSCmprs|3 -0.472 0.084 -5.651 0.000
## V3.12NSCmprs|4 -0.180 0.081 -2.230 0.026
## V3.12NSCmprs|5 0.339 0.082 4.136 0.000
## V3.12NSCmprs|6 1.183 0.104 11.335 0.000
## V3.14NSScdd|t1 -1.368 0.114 -11.950 0.000
## V3.14NSScdd|t2 -0.871 0.092 -9.434 0.000
## V3.14NSScdd|t3 -0.484 0.084 -5.777 0.000
## V3.14NSScdd|t4 0.026 0.080 0.319 0.750
## V3.14NSScdd|t5 0.328 0.082 4.009 0.000
## V3.14NSScdd|t6 0.871 0.092 9.434 0.000
## V3.3CONTFcl|t1 -1.480 0.122 -12.136 0.000
## V3.3CONTFcl|t2 -0.678 0.087 -7.763 0.000
## V3.3CONTFcl|t3 -0.285 0.081 -3.502 0.000
## V3.3CONTFcl|t4 0.253 0.081 3.121 0.002
## V3.3CONTFcl|t5 1.015 0.097 10.439 0.000
## V3.3CONTFcl|t6 1.579 0.130 12.184 0.000
## V3.4CONTPud|t1 -1.247 0.108 -11.593 0.000
## V3.4CONTPud|t2 -0.730 0.089 -8.249 0.000
## V3.4CONTPud|t3 -0.211 0.081 -2.612 0.009
## V3.4CONTPud|t4 0.232 0.081 2.867 0.004
## V3.4CONTPud|t5 0.785 0.090 8.729 0.000
## V3.4CONTPud|t6 1.545 0.127 12.179 0.000
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 0.193
## V3.2ACTOpcions 0.124
## V3.11NSFamilia 0.355
## V3.12NSAmigos 0.137
## V3.12NSCompars 0.148
## V3.14NSSociedd 0.406
## V3.3CONTFcil 0.088
## V3.4CONTPuedo 0.226
## AtB 0.807 0.047 17.338 0.000
## SN 0.645 0.038 16.971 0.000
## PBC 0.912 0.063 14.454 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 POLIMI
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 49 iterations
##
## Number of observations 245
##
## Estimator ML
## Minimum Function Test Statistic 211.484
## Degrees of freedom 63
## P-value (Chi-square) 0.000
##
## Model test baseline model:
##
## Minimum Function Test Statistic 3516.422
## Degrees of freedom 91
## P-value 0.000
##
## User model versus baseline model:
##
## Comparative Fit Index (CFI) 0.957
## Tucker-Lewis Index (TLI) 0.937
##
## Loglikelihood and Information Criteria:
##
## Loglikelihood user model (H0) -4991.986
## Loglikelihood unrestricted model (H1) -4886.244
##
## Number of free parameters 42
## Akaike (AIC) 10067.972
## Bayesian (BIC) 10215.025
## Sample-size adjusted Bayesian (BIC) 10081.888
##
## Root Mean Square Error of Approximation:
##
## RMSEA 0.098
## 90 Percent Confidence Interval 0.084 0.113
## P-value RMSEA <= 0.05 0.000
##
## Standardized Root Mean Square Residual:
##
## SRMR 0.105
##
## Parameter Estimates:
##
## Information Expected
## Standard Errors Standard
##
## Latent Variables:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB =~
## V3.1ACTFtrAtrc 1.000
## V3.2ACTOpcions 0.954 NA
## SN =~
## V3.11NSFamilia 1.000
## V3.12NSAmigos 1.377 NA
## V3.12NSCompars 1.205 NA
## V3.14NSSociedd 1.004 NA
## PBC =~
## V3.3CONTFcil 1.000
## V3.4CONTPuedo 1.224 NA
## EI =~
## V3.5IEListo 1.000
## V3.6IEMeta 1.021 NA
## V3.7IEHarTodo 1.080 NA
## V3.8IEConvencd 1.032 NA
## V3.9IEPensarSr 1.082 NA
## V3.10IEFrmIntn 1.128 NA
##
## Regressions:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## EI ~
## AtB 0.036 NA
## SN 0.265 NA
## PBC 0.945 NA
## PBC ~
## SN 0.405 NA
##
## Covariances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## AtB ~~
## SN 0.923 NA
## EI 0.467 NA
## SN ~~
## EI -0.159 NA
## V3.1ACTFuturoAtractivo ~~
## V3.2ACTOpcions 0.803 NA
## V3.11NSFamilia ~~
## V3.12NSAmigos -0.007 NA
## V3.12NSCompaeros ~~
## V3.14NSSociedd 0.644 NA
## V3.3CONTFcil ~~
## V3.4CONTPuedo 0.705 NA
## V3.5IEListo ~~
## V3.6IEMeta 0.202 NA
## V3.9IEPensarSerio ~~
## V3.10IEFrmIntn 0.355 NA
## V3.8IEConvencido ~~
## V3.9IEPensarSr 0.073 NA
##
## Variances:
## Estimate Std.Err Z-value P(>|z|)
## V3.1ACTFtrAtrc 1.222 NA
## V3.2ACTOpcions 1.190 NA
## V3.11NSFamilia 0.922 NA
## V3.12NSAmigos 0.260 NA
## V3.12NSCompars 0.843 NA
## V3.14NSSociedd 2.139 NA
## V3.3CONTFcil 1.344 NA
## V3.4CONTPuedo 1.087 NA
## V3.5IEListo 0.854 NA
## V3.6IEMeta 0.599 NA
## V3.7IEHarTodo 0.406 NA
## V3.8IEConvencd 0.429 NA
## V3.9IEPensarSr 0.756 NA
## V3.10IEFrmIntn 0.598 NA
## AtB 1.034 NA
## SN 1.519 NA
## PBC 1.030 NA
## EI 0.402 NAsemPaths(fitm0)