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 (0.1.3) ended normally after 80 iterations
#> lhs op rhs est se z pvalue ci.lower ci.upper
#> 1 X =~ x1 0.932 NA NA NA NA NA
#> 2 X =~ x2 0.819 NA NA NA NA NA
#> 3 X =~ x3 0.889 NA NA NA NA NA
#> 4 Z =~ z1 0.919 NA NA NA NA NA
#> 5 Z =~ z2 0.846 NA NA NA NA NA
#> 6 Z =~ z3 0.870 NA NA NA NA NA
#> 7 Y =~ y1 0.921 NA NA NA NA NA
#> 8 Y =~ y2 0.843 NA NA NA NA NA
#> 9 Y =~ y3 0.868 NA NA NA NA NA
#> 10 W =~ w1 0.918 NA NA NA NA NA
#> 11 W =~ w2 0.825 NA NA NA NA NA
#> 12 W =~ w3 0.885 NA NA NA NA NA
#> 13 Y ~ X 0.290 NA NA NA NA NA
#> 14 Y ~ Z 0.448 NA NA NA NA NA
#> 15 W ~ X 0.389 NA NA NA NA NA
#> 16 W ~ Z 0.239 NA NA NA NA NA
#> 17 X ~~ X 1.000 NA NA NA NA NA
#> 18 X ~~ Z 0.167 NA NA NA NA NA
#> 19 Z ~~ Z 1.000 NA NA NA NA NA
#> 20 Y ~~ Y 0.670 NA NA NA NA NA
#> 21 W ~~ W 0.759 NA NA NA NA NA
#> 22 x1 ~~ x1 0.131 NA NA NA NA NA
#> 23 x2 ~~ x2 0.329 NA NA NA NA NA
#> 24 x3 ~~ x3 0.210 NA NA NA NA NA
#> 25 z1 ~~ z1 0.156 NA NA NA NA NA
#> 26 z2 ~~ z2 0.285 NA NA NA NA NA
#> 27 z3 ~~ z3 0.243 NA NA NA NA NA
#> 28 y1 ~~ y1 0.152 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 0.157 NA NA NA NA NA
#> 32 w2 ~~ w2 0.319 NA NA NA NA NA
#> 33 w3 ~~ w3 0.218 NA NA NA NA NA
#> 34 x1 | t1 -2.811 NA NA NA NA NA
#> 35 x1 | t2 -2.000 NA NA NA NA NA
#> 36 x1 | t3 -0.942 NA NA NA NA NA
#> 37 x1 | t4 0.132 NA NA NA NA NA
#> 38 x1 | t5 1.087 NA NA NA NA NA
#> 39 x1 | t6 2.199 NA NA NA NA NA
#> 40 x2 | t1 -1.935 NA NA NA NA NA
#> 41 x2 | t2 -0.972 NA NA NA NA NA
#> 42 x2 | t3 0.273 NA NA NA NA NA
#> 43 x2 | t4 0.966 NA NA NA NA NA
#> 44 x2 | t5 2.243 NA NA NA NA NA
#> 45 x2 | t6 3.017 NA NA NA NA NA
#> 46 x3 | t1 -2.029 NA NA NA NA NA
#> 47 x3 | t2 -1.144 NA NA NA NA NA
#> 48 x3 | t3 -0.181 NA NA NA NA NA
#> 49 x3 | t4 0.668 NA NA NA NA NA
#> 50 x3 | t5 1.855 NA NA NA NA NA
#> 51 x3 | t6 2.694 NA NA NA NA NA
#> 52 z1 | t1 -2.171 NA NA NA NA NA
#> 53 z1 | t2 -1.314 NA NA NA NA NA
#> 54 z1 | t3 -0.216 NA NA NA NA NA
#> 55 z1 | t4 0.832 NA NA NA NA NA
#> 56 z1 | t5 1.908 NA NA NA NA NA
#> 57 z1 | t6 2.732 NA NA NA NA NA
#> 58 z2 | t1 -2.493 NA NA NA NA NA
#> 59 z2 | t2 -1.423 NA NA NA NA NA
#> 60 z2 | t3 -0.289 NA NA NA NA NA
#> 61 z2 | t4 0.810 NA NA NA NA NA
#> 62 z2 | t5 1.504 NA NA NA NA NA
#> 63 z2 | t6 2.717 NA NA NA NA NA
#> 64 z3 | t1 -2.746 NA NA NA NA NA
#> 65 z3 | t2 -2.075 NA NA NA NA NA
#> 66 z3 | t3 -1.154 NA NA NA NA NA
#> 67 z3 | t4 0.084 NA NA NA NA NA
#> 68 z3 | t5 0.982 NA NA NA NA NA
#> 69 z3 | t6 1.994 NA NA NA NA NA
#> 70 y1 | t1 -2.643 NA NA NA NA NA
#> 71 y1 | t2 -1.782 NA NA NA NA NA
#> 72 y1 | t3 -0.661 NA NA NA NA NA
#> 73 y1 | t4 0.404 NA NA NA NA NA
#> 74 y1 | t5 1.438 NA NA NA NA NA
#> 75 y1 | t6 2.388 NA NA NA NA NA
#> 76 y2 | t1 -2.496 NA NA NA NA NA
#> 77 y2 | t2 -1.705 NA NA NA NA NA
#> 78 y2 | t3 -0.557 NA NA NA NA NA
#> 79 y2 | t4 0.239 NA NA NA NA NA
#> 80 y2 | t5 1.392 NA NA NA NA NA
#> 81 y2 | t6 2.355 NA NA NA NA NA
#> 82 y3 | t1 -1.911 NA NA NA NA NA
#> 83 y3 | t2 -0.945 NA NA NA NA NA
#> 84 y3 | t3 -0.090 NA NA NA NA NA
#> 85 y3 | t4 1.100 NA NA NA NA NA
#> 86 y3 | t5 1.971 NA NA NA NA NA
#> 87 y3 | t6 3.156 NA NA NA NA NA
#> 88 w1 | t1 -2.767 NA NA NA NA NA
#> 89 w1 | t2 -1.670 NA NA NA NA NA
#> 90 w1 | t3 -0.776 NA NA NA NA NA
#> 91 w1 | t4 0.274 NA NA NA NA NA
#> 92 w1 | t5 1.082 NA NA NA NA NA
#> 93 w1 | t6 2.311 NA NA NA NA NA
#> 94 w2 | t1 -2.517 NA NA NA NA NA
#> 95 w2 | t2 -1.633 NA NA NA NA NA
#> 96 w2 | t3 -0.610 NA NA NA NA NA
#> 97 w2 | t4 0.570 NA NA NA NA NA
#> 98 w2 | t5 1.417 NA NA NA NA NA
#> 99 w2 | t6 2.410 NA NA NA NA NA
#> 100 w3 | t1 -2.421 NA NA NA NA NA
#> 101 w3 | t2 -1.426 NA NA NA NA NA
#> 102 w3 | t3 -0.710 NA NA NA NA NA
#> 103 w3 | t4 0.591 NA NA NA NA NA
#> 104 w3 | t5 1.508 NA NA NA NA NA
#> 105 w3 | t6 2.247 NA NA NA NA NA
#> 106 Y~1 ~~ Y~1 0.085 NA NA NA NA NA
#> 107 Y~X ~~ Y~1 -0.006 NA NA NA NA NA
#> 108 Y~Z ~~ Y~1 -0.027 NA NA NA NA NA
#> 109 Y~X ~~ Y~X 0.019 NA NA NA NA NA
#> 110 Y~Z ~~ Y~X 0.011 NA NA NA NA NA
#> 111 Y~Z ~~ Y~Z 0.106 NA NA NA NA NA
#> 112 W~1 ~~ W~1 0.057 NA NA NA NA NA
#> 113 W~X ~~ W~1 0.004 NA NA NA NA NA
#> 114 W~Z ~~ W~1 0.010 NA NA NA NA NA
#> 115 W~X ~~ W~X 0.100 NA NA NA NA NA
#> 116 W~Z ~~ W~X 0.013 NA NA NA NA NA
#> 117 W~Z ~~ W~Z 0.151 NA NA NA NA NA
summary(fit)
#> plssem->fitMeasures():
#> Fit measures for MC-PLSc models are under development! Traditional fit
#> criteria will likely be too strict.
#> plssem->fitMeasures():
#> Resampling MC-PLSc Model (R = 1000000)...
#> plssem (0.1.3) ended normally after 80 iterations
#> Estimator MCOrdPLSc-MLM
#> Link PROBIT
#>
#> Number of observations 5000
#> Number of iterations 80
#> Number of latent variables 4
#> Number of observed variables 18
#>
#> Fit Measures:
#> Chi-Square 150.433
#> Degrees of Freedom 49
#> SRMR 0.011
#> RMSEA 0.020
#>
#> R-squared (indicators):
#> x1 0.869
#> x2 0.671
#> x3 0.790
#> z1 0.844
#> z2 0.715
#> z3 0.757
#> y1 0.848
#> y2 0.711
#> y3 0.754
#> w1 0.843
#> w2 0.681
#> w3 0.782
#>
#> R-squared (latents):
#> Y 0.330
#> W 0.241
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 0.932
#> x2 0.819
#> x3 0.889
#> Z =~
#> z1 0.919
#> z2 0.846
#> z3 0.870
#> Y =~
#> y1 0.921
#> y2 0.843
#> y3 0.868
#> W =~
#> w1 0.918
#> w2 0.825
#> w3 0.885
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.290
#> Z 0.448
#> W ~
#> X 0.389
#> Z 0.239
#>
#> Covariances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X ~~
#> Z 0.167
#> Y~X ~~
#> Y~1 -0.006
#> Y~Z ~~
#> Y~1 -0.027
#> Y~X 0.011
#> W~X ~~
#> W~1 0.004
#> W~Z ~~
#> W~1 0.010
#> W~X 0.013
#>
#> Thresholds:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> x1|t1 -2.811
#> x1|t2 -2.000
#> x1|t3 -0.942
#> x1|t4 0.132
#> x1|t5 1.087
#> x1|t6 2.199
#> x2|t1 -1.935
#> x2|t2 -0.972
#> x2|t3 0.273
#> x2|t4 0.966
#> x2|t5 2.243
#> x2|t6 3.017
#> x3|t1 -2.029
#> x3|t2 -1.144
#> x3|t3 -0.181
#> x3|t4 0.668
#> x3|t5 1.855
#> x3|t6 2.694
#> z1|t1 -2.171
#> z1|t2 -1.314
#> z1|t3 -0.216
#> z1|t4 0.832
#> z1|t5 1.908
#> z1|t6 2.732
#> z2|t1 -2.493
#> z2|t2 -1.423
#> z2|t3 -0.289
#> z2|t4 0.810
#> z2|t5 1.504
#> z2|t6 2.717
#> z3|t1 -2.746
#> z3|t2 -2.075
#> z3|t3 -1.154
#> z3|t4 0.084
#> z3|t5 0.982
#> z3|t6 1.994
#> y1|t1 -2.643
#> y1|t2 -1.782
#> y1|t3 -0.661
#> y1|t4 0.404
#> y1|t5 1.438
#> y1|t6 2.388
#> y2|t1 -2.496
#> y2|t2 -1.705
#> y2|t3 -0.557
#> y2|t4 0.239
#> y2|t5 1.392
#> y2|t6 2.355
#> y3|t1 -1.911
#> y3|t2 -0.945
#> y3|t3 -0.090
#> y3|t4 1.100
#> y3|t5 1.971
#> y3|t6 3.156
#> w1|t1 -2.767
#> w1|t2 -1.670
#> w1|t3 -0.776
#> w1|t4 0.274
#> w1|t5 1.082
#> w1|t6 2.311
#> w2|t1 -2.517
#> w2|t2 -1.633
#> w2|t3 -0.610
#> w2|t4 0.570
#> w2|t5 1.417
#> w2|t6 2.410
#> w3|t1 -2.421
#> w3|t2 -1.426
#> w3|t3 -0.710
#> w3|t4 0.591
#> w3|t5 1.508
#> w3|t6 2.247
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X 1.000
#> Z 1.000
#> .Y 0.670
#> .W 0.759
#> .x1 0.131
#> .x2 0.329
#> .x3 0.210
#> .z1 0.156
#> .z2 0.285
#> .z3 0.243
#> .y1 0.152
#> .y2 0.289
#> .y3 0.246
#> .w1 0.157
#> .w2 0.319
#> .w3 0.218
#> Y~1 0.085
#> Y~X 0.019
#> Y~Z 0.106
#> W~1 0.057
#> W~X 0.100
#> W~Z 0.151
#>