A simulated dataset.
syntax <- "
X =~ x1 + x2 + x3
Z =~ z1 + z2 + z3
Y =~ y1 + y2 + y3
W =~ w1 + w2 + w3
Y ~ X + Z + (1 + X + Z | cluster)
W ~ X + Z + (1 + X + Z | cluster)
"
fit <- pls(syntax, data = randomSlopesOrdered)
fit
#> plssem (0.1.0) ended normally after 3 iterations
#> lhs op rhs est se z pvalue ci.lower ci.upper
#> 1 X =~ x1 0.933 NA NA NA NA NA
#> 2 X =~ x2 0.818 NA NA NA NA NA
#> 3 X =~ x3 0.888 NA NA NA NA NA
#> 4 Z =~ z1 0.917 NA NA NA NA NA
#> 5 Z =~ z2 0.845 NA NA NA NA NA
#> 6 Z =~ z3 0.871 NA NA NA NA NA
#> 7 Y =~ y1 0.918 NA NA NA NA NA
#> 8 Y =~ y2 0.843 NA NA NA NA NA
#> 9 Y =~ y3 0.869 NA NA NA NA NA
#> 10 W =~ w1 0.914 NA NA NA NA NA
#> 11 W =~ w2 0.825 NA NA NA NA NA
#> 12 W =~ w3 0.886 NA NA NA NA NA
#> 13 Y ~ X 0.290 NA NA NA NA NA
#> 14 Y ~ Z 0.451 NA NA NA NA NA
#> 15 W ~ X 0.391 NA NA NA NA NA
#> 16 W ~ Z 0.245 NA NA NA NA NA
#> 17 X ~~ X 1.000 NA NA NA NA NA
#> 18 X ~~ Z 0.168 NA NA NA NA NA
#> 19 Z ~~ Z 1.000 NA NA NA NA NA
#> 20 Y ~~ Y 0.560 NA NA NA NA NA
#> 21 W ~~ W 0.560 NA NA NA NA NA
#> 22 x1 ~~ x1 0.130 NA NA NA NA NA
#> 23 x2 ~~ x2 0.331 NA NA NA NA NA
#> 24 x3 ~~ x3 0.211 NA NA NA NA NA
#> 25 z1 ~~ z1 0.159 NA NA NA NA NA
#> 26 z2 ~~ z2 0.286 NA NA NA NA NA
#> 27 z3 ~~ z3 0.242 NA NA NA NA NA
#> 28 y1 ~~ y1 0.156 NA NA NA NA NA
#> 29 y2 ~~ y2 0.289 NA NA NA NA NA
#> 30 y3 ~~ y3 0.246 NA NA NA NA NA
#> 31 w1 ~~ w1 0.165 NA NA NA NA NA
#> 32 w2 ~~ w2 0.319 NA NA NA NA NA
#> 33 w3 ~~ w3 0.215 NA NA NA NA NA
#> 34 Y ~1 0.011 NA NA NA NA NA
#> 35 W ~1 0.009 NA NA NA NA NA
#> 36 Y~1 ~~ Y~1 0.076 NA NA NA NA NA
#> 37 Y~X ~~ Y~1 -0.006 NA NA NA NA NA
#> 38 Y~Z ~~ Y~1 -0.024 NA NA NA NA NA
#> 39 Y~X ~~ Y~X 0.018 NA NA NA NA NA
#> 40 Y~Z ~~ Y~X 0.012 NA NA NA NA NA
#> 41 Y~Z ~~ Y~Z 0.101 NA NA NA NA NA
#> 42 W~1 ~~ W~1 0.052 NA NA NA NA NA
#> 43 W~X ~~ W~1 0.004 NA NA NA NA NA
#> 44 W~Z ~~ W~1 0.009 NA NA NA NA NA
#> 45 W~X ~~ W~X 0.099 NA NA NA NA NA
#> 46 W~Z ~~ W~X 0.016 NA NA NA NA NA
#> 47 W~Z ~~ W~Z 0.142 NA NA NA NA NA
#> 48 x1 | t1 -2.848 NA NA NA NA NA
#> 49 x1 | t2 -1.999 NA NA NA NA NA
#> 50 x1 | t3 -0.947 NA NA NA NA NA
#> 51 x1 | t4 0.134 NA NA NA NA NA
#> 52 x1 | t5 1.088 NA NA NA NA NA
#> 53 x1 | t6 2.165 NA NA NA NA NA
#> 54 x2 | t1 -1.940 NA NA NA NA NA
#> 55 x2 | t2 -0.976 NA NA NA NA NA
#> 56 x2 | t3 0.276 NA NA NA NA NA
#> 57 x2 | t4 0.974 NA NA NA NA NA
#> 58 x2 | t5 2.245 NA NA NA NA NA
#> 59 x2 | t6 2.989 NA NA NA NA NA
#> 60 x3 | t1 -2.018 NA NA NA NA NA
#> 61 x3 | t2 -1.143 NA NA NA NA NA
#> 62 x3 | t3 -0.178 NA NA NA NA NA
#> 63 x3 | t4 0.671 NA NA NA NA NA
#> 64 x3 | t5 1.852 NA NA NA NA NA
#> 65 x3 | t6 2.727 NA NA NA NA NA
#> 66 z1 | t1 -2.149 NA NA NA NA NA
#> 67 z1 | t2 -1.324 NA NA NA NA NA
#> 68 z1 | t3 -0.218 NA NA NA NA NA
#> 69 z1 | t4 0.844 NA NA NA NA NA
#> 70 z1 | t5 1.878 NA NA NA NA NA
#> 71 z1 | t6 2.636 NA NA NA NA NA
#> 72 z2 | t1 -2.468 NA NA NA NA NA
#> 73 z2 | t2 -1.433 NA NA NA NA NA
#> 74 z2 | t3 -0.286 NA NA NA NA NA
#> 75 z2 | t4 0.810 NA NA NA NA NA
#> 76 z2 | t5 1.524 NA NA NA NA NA
#> 77 z2 | t6 2.620 NA NA NA NA NA
#> 78 z3 | t1 -2.706 NA NA NA NA NA
#> 79 z3 | t2 -2.084 NA NA NA NA NA
#> 80 z3 | t3 -1.158 NA NA NA NA NA
#> 81 z3 | t4 0.093 NA NA NA NA NA
#> 82 z3 | t5 0.980 NA NA NA NA NA
#> 83 z3 | t6 1.981 NA NA NA NA NA
#> 84 y1 | t1 -2.524 NA NA NA NA NA
#> 85 y1 | t2 -1.758 NA NA NA NA NA
#> 86 y1 | t3 -0.678 NA NA NA NA NA
#> 87 y1 | t4 0.405 NA NA NA NA NA
#> 88 y1 | t5 1.464 NA NA NA NA NA
#> 89 y1 | t6 2.382 NA NA NA NA NA
#> 90 y2 | t1 -2.447 NA NA NA NA NA
#> 91 y2 | t2 -1.691 NA NA NA NA NA
#> 92 y2 | t3 -0.576 NA NA NA NA NA
#> 93 y2 | t4 0.232 NA NA NA NA NA
#> 94 y2 | t5 1.410 NA NA NA NA NA
#> 95 y2 | t6 2.349 NA NA NA NA NA
#> 96 y3 | t1 -1.884 NA NA NA NA NA
#> 97 y3 | t2 -0.960 NA NA NA NA NA
#> 98 y3 | t3 -0.104 NA NA NA NA NA
#> 99 y3 | t4 1.128 NA NA NA NA NA
#> 100 y3 | t5 1.981 NA NA NA NA NA
#> 101 y3 | t6 3.090 NA NA NA NA NA
#> 102 w1 | t1 -2.636 NA NA NA NA NA
#> 103 w1 | t2 -1.679 NA NA NA NA NA
#> 104 w1 | t3 -0.798 NA NA NA NA NA
#> 105 w1 | t4 0.285 NA NA NA NA NA
#> 106 w1 | t5 1.104 NA NA NA NA NA
#> 107 w1 | t6 2.264 NA NA NA NA NA
#> 108 w2 | t1 -2.428 NA NA NA NA NA
#> 109 w2 | t2 -1.649 NA NA NA NA NA
#> 110 w2 | t3 -0.621 NA NA NA NA NA
#> 111 w2 | t4 0.580 NA NA NA NA NA
#> 112 w2 | t5 1.427 NA NA NA NA NA
#> 113 w2 | t6 2.366 NA NA NA NA NA
#> 114 w3 | t1 -2.357 NA NA NA NA NA
#> 115 w3 | t2 -1.433 NA NA NA NA NA
#> 116 w3 | t3 -0.732 NA NA NA NA NA
#> 117 w3 | t4 0.598 NA NA NA NA NA
#> 118 w3 | t5 1.525 NA NA NA NA NA
#> 119 w3 | t6 2.203 NA NA NA NA NA
summary(fit)
#> plssem (0.1.0) ended normally after 3 iterations
#>
#> Estimator OrdPLSc-MLM
#> Link PROBIT
#>
#> Number of observations 5000
#> Number of iterations 3
#> Number of latent variables 4
#> Number of observed variables 18
#>
#> R-squared (indicators):
#> x1 0.870
#> x2 0.669
#> x3 0.789
#> z1 0.841
#> z2 0.714
#> z3 0.758
#> y1 0.844
#> y2 0.711
#> y3 0.754
#> w1 0.835
#> w2 0.681
#> w3 0.785
#>
#> R-squared (latents):
#> Y 0.440
#> W 0.440
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 0.933
#> x2 0.818
#> x3 0.888
#> Z =~
#> z1 0.917
#> z2 0.845
#> z3 0.871
#> Y =~
#> y1 0.918
#> y2 0.843
#> y3 0.869
#> W =~
#> w1 0.914
#> w2 0.825
#> w3 0.886
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.290
#> Z 0.451
#> W ~
#> X 0.391
#> Z 0.245
#>
#> Intercepts:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> .Y 0.011
#> .W 0.009
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.168
#> Y~X ~~
#> Y~1 -0.006
#> Y~Z ~~
#> Y~1 -0.024
#> Y~X 0.012
#> W~X ~~
#> W~1 0.004
#> W~Z ~~
#> W~1 0.009
#> W~X 0.016
#>
#> Thresholds:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> x1|t1 -2.848
#> x1|t2 -1.999
#> x1|t3 -0.947
#> x1|t4 0.134
#> x1|t5 1.088
#> x1|t6 2.165
#> x2|t1 -1.940
#> x2|t2 -0.976
#> x2|t3 0.276
#> x2|t4 0.974
#> x2|t5 2.245
#> x2|t6 2.989
#> x3|t1 -2.018
#> x3|t2 -1.143
#> x3|t3 -0.178
#> x3|t4 0.671
#> x3|t5 1.852
#> x3|t6 2.727
#> z1|t1 -2.149
#> z1|t2 -1.324
#> z1|t3 -0.218
#> z1|t4 0.844
#> z1|t5 1.878
#> z1|t6 2.636
#> z2|t1 -2.468
#> z2|t2 -1.433
#> z2|t3 -0.286
#> z2|t4 0.810
#> z2|t5 1.524
#> z2|t6 2.620
#> z3|t1 -2.706
#> z3|t2 -2.084
#> z3|t3 -1.158
#> z3|t4 0.093
#> z3|t5 0.980
#> z3|t6 1.981
#> y1|t1 -2.524
#> y1|t2 -1.758
#> y1|t3 -0.678
#> y1|t4 0.405
#> y1|t5 1.464
#> y1|t6 2.382
#> y2|t1 -2.447
#> y2|t2 -1.691
#> y2|t3 -0.576
#> y2|t4 0.232
#> y2|t5 1.410
#> y2|t6 2.349
#> y3|t1 -1.884
#> y3|t2 -0.960
#> y3|t3 -0.104
#> y3|t4 1.128
#> y3|t5 1.981
#> y3|t6 3.090
#> w1|t1 -2.636
#> w1|t2 -1.679
#> w1|t3 -0.798
#> w1|t4 0.285
#> w1|t5 1.104
#> w1|t6 2.264
#> w2|t1 -2.428
#> w2|t2 -1.649
#> w2|t3 -0.621
#> w2|t4 0.580
#> w2|t5 1.427
#> w2|t6 2.366
#> w3|t1 -2.357
#> w3|t2 -1.433
#> w3|t3 -0.732
#> w3|t4 0.598
#> w3|t5 1.525
#> w3|t6 2.203
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X 1.000
#> Z 1.000
#> .Y 0.560
#> .W 0.560
#> .x1 0.130
#> .x2 0.331
#> .x3 0.211
#> .z1 0.159
#> .z2 0.286
#> .z3 0.242
#> .y1 0.156
#> .y2 0.289
#> .y3 0.246
#> .w1 0.165
#> .w2 0.319
#> .w3 0.215
#> Y~1 0.076
#> Y~X 0.018
#> Y~Z 0.101
#> W~1 0.052
#> W~X 0.099
#> W~Z 0.142
#>