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install.packages("ggfortify")
install.packages("haven")
install.packages("dplyr")
install.packages("memisc")
install.packages("GGally")
install.packages("tidyr")
install.packages("pander")
install.packages("ANOVA")
install.packages("ggpubr")
install.packages("sandwich")
install.packages("ggthemes")
install.packages("Hmisc")
install.packages("huxtable")
library(dplyr)
library(memisc)
library(haven)
library(lmtest)
library(ggplot2)
library(ggfortify)
library(pander)
library(lme4)
library(ggpubr)
library(car)
library(sandwich)
library(ggthemes)
library(Hmisc)
library(huxtable)
df = as.data.frame(read_spss("BD final - estudantes.sav"))
# Models
## Fraude by the Norm
datan = transmute(df, oportunidade = as.numeric(df$tri_oportunidade),
pressao = as.numeric(df$losango_motivacao),
racionalizacao = as.numeric(df$tri_dist_moral),
fraudenctx = as.numeric(df$norma_contexto),
fraudencop = as.numeric(df$norma_copiar),
fraudenplg = as.numeric(df$norma_plagio),
fraudeneud = as.numeric(df$norma_eu_desonesto),
fraudenavg = rowMeans(df[68:71], na.rm = TRUE))
### Norma Contexto
modeln1 = lm(data = datan, fraudenctx ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
### Norma Copiar
modeln2 = lm(data = datan, fraudencop ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
### Norma Plágio
modeln3 = lm(data = datan, fraudenplg ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
### Norma Eu desonesto
modeln4 = lm(data = datan, fraudeneud ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
### Norma Avg
modelnavg = lm(data = datan, fraudenavg ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
### Comparing Models
AIC(model11, model12, model13, model14, model15)
BIC(model11, model12, model13, model14, model15)
#### Best model - modelnavg
## Fraud by specific behaviours and the gravity assessement
datak = transmute(df, oportunidade = as.numeric(df$tri_oportunidade),
pressao = as.numeric(df$losango_motivacao),
racionalizacao = as.numeric(df$tri_dist_moral),
kf1 = as.numeric(df$k_especificos_1_2),
kf2 = as.numeric(df$k_especificos_1_5),
kf3 = as.numeric(df$k_especificos_1_7),
kf4 = as.numeric(df$k_especificos_1_9),
kf5 = as.numeric(df$k_especificos_1_10),
kf6 = as.numeric(df$k_especificos_1_12),
kf7 = as.numeric(df$k_especificos_1_57),
kf8 = as.numeric(df$k_especificos_1_13),
kf9 = as.numeric(df$k_especificos_1_15),
kf10 = as.numeric(df$k_especificos_1_16),
kf11 = as.numeric(df$k_especificos_1_17),
kf12 = as.numeric(df$k_especificos_1_18),
kf13 = as.numeric(df$k_especificos_1_20),
kf14 = as.numeric(df$k_especificos_1_21),
kf15 = as.numeric(df$k_especificos_1_24),
kf16 = as.numeric(df$k_especificos_1_28),
kfavg = rowMeans(df[34:50], na.rm = TRUE),
kg1 = as.factor(df$k_especificos_2_2),
kg2 = as.factor(df$k_especificos_2_5),
kg3 = as.factor(df$k_especificos_2_7),
kg4 = as.factor(df$k_especificos_2_9),
kg5 = as.factor(df$k_especificos_2_10),
kg6 = as.factor(df$k_especificos_2_12),
kg7 = as.factor(df$k_especificos_2_57),
kg8 = as.factor(df$k_especificos_2_13),
kg9 = as.factor(df$k_especificos_2_15),
kg10 = as.factor(df$k_especificos_2_16),
kg11 = as.factor(df$k_especificos_2_17),
kg12 = as.factor(df$k_especificos_2_18),
kg13 = as.factor(df$k_especificos_2_20),
kg14 = as.factor(df$k_especificos_2_21),
kg15 = as.factor(df$k_especificos_2_24),
kg16 = as.factor(df$k_especificos_2_28),
kgavg = as.factor(as.integer(rowMeans(df[51:67], na.rm = TRUE))))
## Models
modelk1 = lm(data = datak,
kf1 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg1)
modelk2 = lm(data = datak,
kf2 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg2)
modelk3 = lm(data = datak,
kf3 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg3)
modelk4 = lm(data = datak,
kf4 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg4)
modelk5 = lm(data = datak,
kf5 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg5)
modelk6 = lm(data = datak,
kf6 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg6)
modelk7 = lm(data = datak,
kf7 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg7)
modelk8 = lm(data = datak,
kf8 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg8)
modelk9 = lm(data = datak,
kf9 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg9)
modelk10 = lm(data = datak,
kf10 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg10)
modelk11 = lm(data = datak,
kf11 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg11)
modelk12 = lm(data = datak,
kf12 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg12)
modelk13 = lm(data = datak,
kf13 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg13)
modelk14 = lm(data = datak,
kf14 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg14)
modelk15 = lm(data = datak,
kf15 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg15)
modelk16 = lm(data = datak,
kf16 ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kg16)
# Average model
modelkavg = lm(data = datak,
kfavg ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kgavg)
summary(modelkavg)
autoplot(modelkavg)
## Comparing models
AIC(modelk1, modelk2, modelk3, modelk4, modelk5, modelk6, modelk7,
modelk8, modelk9, modelk10, modelk11, modelk12, modelk13, modelk14,
modelk15, modelk16, modelkavg)
BIC(modelk1, modelk2, modelk3, modelk4, modelk5, modelk6, modelk7,
modelk8, modelk9, modelk10, modelk11, modelk12, modelk13, modelk14,
modelk15, modelk16, modelkavg)
### Best model - modelkavg
# Final Models
dataF = transmute(df, oportunidade = as.numeric(df$tri_oportunidade),
pressao = as.numeric(df$losango_motivacao),
racionalizacao = as.numeric(df$tri_dist_moral),
fraudenavg = rowMeans(df[68:71], na.rm = TRUE),
kgavg = as.factor(as.integer(rowMeans(df[51:67], na.rm = TRUE))),
kfavg = rowMeans(df[34:50], na.rm = TRUE))
ModelN = lm(data = dataF, fraudenavg ~ oportunidade + pressao + racionalizacao)
ModelC = lm(data = dataF, kfavg ~ oportunidade + pressao + racionalizacao + kgavg)
## Normality Tests
### Shapiro-Wilk's
shapiro.test(dataF$oportunidade)
shapiro.test(dataF$pressao)
shapiro.test(dataF$racionalizacao)
shapiro.test(dataF$fraudenavg)
shapiro.test(dataF$kgavg)
shapiro.test(dataF$kfavg)
#### Graphical confirmation
ggqqplot(dataF$fraudenavg) +
theme_gdocs() +
labs(title="QQPlot FraudeN")
ggqqplot(dataF$kgavg) +
theme_gdocs() +
labs(title="QQPlot FraudeC")
## Autocorrelation - No
dwtest(ModelC)
dwtest(ModelN)
bgtest(ModelC)
bgtest(ModelN)
## Multicollinearity - No
vif(ModelC)
vif(ModelN)
## Heteroscedasticity - No
bptest(ModelC)
bptest(ModelN)
gqtest(ModelC)
gqtest(ModelN)
ncvTest(ModelC)
### Graphical Confirmation
autoplot(ModelC)
# Analysing the results
summary(ModelN)
summary(ModelC)
# Sensitivity Analysis
ModelNS = lm(data = dataF, fraudenavg ~ oportunidade +
pressao + racionalizacao + df$idade +
df$socioeconomico + df$estudos_pai)
summary(ModelNS)
ModelCS = lm(data = dataF, kfavg ~ oportunidade +
pressao + racionalizacao + kgavg + df$idade +
as.factor(df$socioeconomico))
summary(ModelCS)