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 61 iterations
#>
#> Estimator MCOrdPLSc
#> Link PROBIT
#>
#> Number of observations 2000
#> Number of iterations 61
#> Number of latent variables 3
#> Number of observed variables 9
#>
#> R-squared (indicators):
#> x1 0.931
#> x2 0.898
#> x3 0.905
#> z1 0.935
#> z2 0.902
#> z3 0.911
#> y1 0.972
#> y2 0.952
#> y3 0.962
#>
#> R-squared (latents):
#> Y 0.475
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 0.931
#> x2 0.898
#> x3 0.905
#> Z =~
#> z1 0.935
#> z2 0.902
#> z3 0.911
#> Y =~
#> y1 0.972
#> y2 0.952
#> y3 0.962
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.417
#> Z 0.356
#> X:Z 0.448
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.197
#> X:Z -0.005
#> Z ~~
#> X:Z -0.004
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X 1.000
#> Z 1.000
#> .Y 0.525
#> X:Z 1.020
#> .x1 0.069
#> .x2 0.102
#> .x3 0.095
#> .z1 0.065
#> .z2 0.098
#> .z3 0.089
#> .y1 0.028
#> .y2 0.048
#> .y3 0.038
#>