A simulated dataset.
m <- '
X =~ x1 + x2 + x3
Z =~ z1 + z2 + z3
Y =~ y1 + y2 + y3
Y ~ X + Z + X:Z
'
fit <- pls(m, oneIntOrdered)
summary(fit)
#> plssem (0.1.0) ended normally after 18 iterations
#>
#> Estimator OrdPLSc
#> Link PROBIT-CEXP
#>
#> Number of observations 2000
#> Number of iterations 18
#> Number of latent variables 3
#> Number of observed variables 9
#>
#> R-squared (indicators):
#> x1 0.810
#> x2 0.752
#> x3 0.729
#> z1 0.799
#> z2 0.755
#> z3 0.750
#> y1 0.848
#> y2 0.838
#> y3 0.848
#>
#> R-squared (latents):
#> Y 0.592
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 0.900
#> x2 0.867
#> x3 0.854
#> Z =~
#> z1 0.894
#> z2 0.869
#> z3 0.866
#> Y =~
#> y1 0.921
#> y2 0.916
#> y3 0.921
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.419
#> Z 0.354
#> X:Z 0.448
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.195
#> X:Z 0.016
#> Z ~~
#> X:Z 0.070
#>
#> Thresholds:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> x1|t1 -2.183
#> x1|t2 -0.827
#> x1|t3 0.077
#> x1|t4 0.895
#> x1|t5 1.859
#> x2|t1 -2.576
#> x2|t2 -1.594
#> x2|t3 -0.425
#> x2|t4 0.418
#> x2|t5 1.302
#> x2|t6 2.484
#> x3|t1 -2.387
#> x3|t2 -1.248
#> x3|t3 -0.083
#> x3|t4 0.749
#> x3|t5 2.086
#> x3|t6 2.697
#> z1|t1 -2.024
#> z1|t2 -0.782
#> z1|t3 0.285
#> z1|t4 0.938
#> z1|t5 2.273
#> z1|t6 3.291
#> z2|t1 -2.878
#> z2|t2 -1.594
#> z2|t3 -0.749
#> z2|t4 0.242
#> z2|t5 1.213
#> z2|t6 2.308
#> z3|t1 -3.291
#> z3|t2 -1.960
#> z3|t3 -1.273
#> z3|t4 -0.204
#> z3|t5 0.999
#> z3|t6 1.675
#> y1|t1 -2.803
#> y1|t2 -1.529
#> y1|t3 -0.684
#> y1|t4 0.514
#> y1|t5 1.590
#> y1|t6 2.522
#> y2|t1 -3.005
#> y2|t2 -1.663
#> y2|t3 -1.000
#> y2|t4 0.296
#> y2|t5 1.077
#> y2|t6 2.305
#> y3|t1 -1.691
#> y3|t2 -0.848
#> y3|t3 0.321
#> y3|t4 1.353
#> y3|t5 2.182
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X 1.000
#> Z 1.000
#> .Y 0.408
#> X:Z 1.022
#> .x1 0.190
#> .x2 0.248
#> .x3 0.271
#> .z1 0.201
#> .z2 0.245
#> .z3 0.250
#> .y1 0.152
#> .y2 0.162
#> .y3 0.152
#>