library("foreign")
library("lavaan")
library("semPlot")
library("psych")
library("semTools")
###...Cargando datos
Mydata=read.spss("Basedatos_BOstructure.sav",to.data.frame=T,use.value.labels=F)

#####...Matrices de correlaciones policóricas......#####
Vars.for.correl<-c('bo01','bo02','bo03','bo04','bo05',
                   'bo06','bo07','bo08','bo09','bo10',
                   'bo11','bo12','bo13','bo14','bo15','bo16')
Mydataforcorrel<-Mydata[Vars.for.correl]
#Correlaciones policóricas
round(polychoric(Mydataforcorrel)$rho,2)

#####...Anális factorial confirmatorio....#####
Mymodel<-'
      Agotam=~bo01+bo02+bo03+bo04+bo06
      Cinis=~bo08+bo09+bo13+bo14+bo15
      Efiprof=~bo05+bo07+bo10+bo11+bo12+bo16
      '
Mymodel<-'
      Agotam=~bo01+bo02+bo03+bo04+bo06
      Cinis=~bo08+bo09+         bo15
      Efiprof=~bo05+bo07+bo10+bo11+bo12+bo16
      bo11~~bo12'

#Estimación
sem.fit = sem(Mymodel,ordered=names(Mydata),estimator="WLSMV",data=Mydata)
#Resultados.
summary(sem.fit,fit.measures=T,standardized=T)
semPaths(sem.fit,whatLabels="std",layaut="tree",edge.label.cex=0.9,
         rotation=2,nCharNodes=15,sizeLat=7,sizeMan=7,style="lisrel")
head(modificationindices(sem.fit)[order((modificationindices(sem.fit))$mi,decreasing=TRUE),],15)