A simulated dataset.
syntax <- '
f =~ y1 + y2 + y3
f ~ x1 + x2 + x3 + w1 + w2 + (1 | cluster)
'
fit <- pls(syntax, data = randomIntercepts)
summary(fit)
#> plssem (0.1.0) ended normally after 2 iterations
#>
#> Estimator PLSc-MLM
#> Link LINEAR
#>
#> Number of observations 10000
#> Number of iterations 2
#> Number of latent variables 1
#> Number of observed variables 9
#>
#> R-squared (indicators):
#> y1 0.891
#> y2 0.785
#> y3 0.814
#>
#> R-squared (latents):
#> f 0.689
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> f =~
#> y1 0.944
#> y2 0.886
#> y3 0.902
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> f ~
#> x1 0.238
#> x2 0.162
#> x3 0.077
#> w1 0.128
#> w2 0.091
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .f -0.012
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> x1 ~~
#> x2 0.104
#> x3 0.004
#> w1 0.000
#> w2 0.000
#> x2 ~~
#> x3 0.097
#> w1 0.000
#> w2 0.000
#> x3 ~~
#> w1 0.000
#> w2 0.000
#> w1 ~~
#> w2 -0.041
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .f 0.311
#> x1 1.000
#> x2 1.000
#> x3 1.000
#> w1 1.000
#> w2 1.000
#> .y1 0.109
#> .y2 0.215
#> .y3 0.186
#> f~1 0.582
#>