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 82 iterations
#> lhs op rhs est se z pvalue ci.lower ci.upper
#> 1 X =~ x1 0.931 NA NA NA NA NA
#> 2 X =~ x2 0.819 NA NA NA NA NA
#> 3 X =~ x3 0.890 NA NA NA NA NA
#> 4 Z =~ z1 0.919 NA NA NA NA NA
#> 5 Z =~ z2 0.845 NA NA NA NA NA
#> 6 Z =~ z3 0.870 NA NA NA NA NA
#> 7 Y =~ y1 0.920 NA NA NA NA NA
#> 8 Y =~ y2 0.844 NA NA NA NA NA
#> 9 Y =~ y3 0.868 NA NA NA NA NA
#> 10 W =~ w1 0.916 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 0.286 NA NA NA NA NA
#> 14 Y ~ Z 0.444 NA NA NA NA NA
#> 15 W ~ X 0.389 NA NA NA NA NA
#> 16 W ~ Z 0.240 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 0.677 NA NA NA NA NA
#> 21 W ~~ W 0.759 NA NA NA NA NA
#> 22 x1 ~~ x1 0.133 NA NA NA NA NA
#> 23 x2 ~~ x2 0.329 NA NA NA NA NA
#> 24 x3 ~~ x3 0.208 NA NA NA NA NA
#> 25 z1 ~~ z1 0.155 NA NA NA NA NA
#> 26 z2 ~~ z2 0.286 NA NA NA NA NA
#> 27 z3 ~~ z3 0.243 NA NA NA NA NA
#> 28 y1 ~~ y1 0.154 NA NA NA NA NA
#> 29 y2 ~~ y2 0.288 NA NA NA NA NA
#> 30 y3 ~~ y3 0.246 NA NA NA NA NA
#> 31 w1 ~~ w1 0.160 NA NA NA NA NA
#> 32 w2 ~~ w2 0.320 NA NA NA NA NA
#> 33 w3 ~~ w3 0.216 NA NA NA NA NA
#> 34 x1 | t1 -2.888 NA NA NA NA NA
#> 35 x1 | t2 -2.029 NA NA NA NA NA
#> 36 x1 | t3 -0.937 NA NA NA NA NA
#> 37 x1 | t4 0.130 NA NA NA NA NA
#> 38 x1 | t5 1.097 NA NA NA NA NA
#> 39 x1 | t6 2.181 NA NA NA NA NA
#> 40 x2 | t1 -1.948 NA NA NA NA NA
#> 41 x2 | t2 -0.975 NA NA NA NA NA
#> 42 x2 | t3 0.287 NA NA NA NA NA
#> 43 x2 | t4 0.977 NA NA NA NA NA
#> 44 x2 | t5 2.234 NA NA NA NA NA
#> 45 x2 | t6 2.940 NA NA NA NA NA
#> 46 x3 | t1 -2.028 NA NA NA NA NA
#> 47 x3 | t2 -1.141 NA NA NA NA NA
#> 48 x3 | t3 -0.167 NA NA NA NA NA
#> 49 x3 | t4 0.667 NA NA NA NA NA
#> 50 x3 | t5 1.850 NA NA NA NA NA
#> 51 x3 | t6 2.686 NA NA NA NA NA
#> 52 z1 | t1 -2.157 NA NA NA NA NA
#> 53 z1 | t2 -1.323 NA NA NA NA NA
#> 54 z1 | t3 -0.217 NA NA NA NA NA
#> 55 z1 | t4 0.848 NA NA NA NA NA
#> 56 z1 | t5 1.862 NA NA NA NA NA
#> 57 z1 | t6 2.589 NA NA NA NA NA
#> 58 z2 | t1 -2.484 NA NA NA NA NA
#> 59 z2 | t2 -1.436 NA NA NA NA NA
#> 60 z2 | t3 -0.291 NA NA NA NA NA
#> 61 z2 | t4 0.805 NA NA NA NA NA
#> 62 z2 | t5 1.533 NA NA NA NA NA
#> 63 z2 | t6 2.644 NA NA NA NA NA
#> 64 z3 | t1 -2.756 NA NA NA NA NA
#> 65 z3 | t2 -2.098 NA NA NA NA NA
#> 66 z3 | t3 -1.145 NA NA NA NA NA
#> 67 z3 | t4 0.091 NA NA NA NA NA
#> 68 z3 | t5 0.983 NA NA NA NA NA
#> 69 z3 | t6 1.989 NA NA NA NA NA
#> 70 y1 | t1 -2.684 NA NA NA NA NA
#> 71 y1 | t2 -1.760 NA NA NA NA NA
#> 72 y1 | t3 -0.663 NA NA NA NA NA
#> 73 y1 | t4 0.399 NA NA NA NA NA
#> 74 y1 | t5 1.430 NA NA NA NA NA
#> 75 y1 | t6 2.400 NA NA NA NA NA
#> 76 y2 | t1 -2.538 NA NA NA NA NA
#> 77 y2 | t2 -1.693 NA NA NA NA NA
#> 78 y2 | t3 -0.554 NA NA NA NA NA
#> 79 y2 | t4 0.224 NA NA NA NA NA
#> 80 y2 | t5 1.392 NA NA NA NA NA
#> 81 y2 | t6 2.395 NA NA NA NA NA
#> 82 y3 | t1 -1.915 NA NA NA NA NA
#> 83 y3 | t2 -0.934 NA NA NA NA NA
#> 84 y3 | t3 -0.086 NA NA NA NA NA
#> 85 y3 | t4 1.112 NA NA NA NA NA
#> 86 y3 | t5 1.960 NA NA NA NA NA
#> 87 y3 | t6 3.178 NA NA NA NA NA
#> 88 w1 | t1 -2.707 NA NA NA NA NA
#> 89 w1 | t2 -1.653 NA NA NA NA NA
#> 90 w1 | t3 -0.775 NA NA NA NA NA
#> 91 w1 | t4 0.256 NA NA NA NA NA
#> 92 w1 | t5 1.081 NA NA NA NA NA
#> 93 w1 | t6 2.413 NA NA NA NA NA
#> 94 w2 | t1 -2.511 NA NA NA NA NA
#> 95 w2 | t2 -1.630 NA NA NA NA NA
#> 96 w2 | t3 -0.604 NA NA NA NA NA
#> 97 w2 | t4 0.554 NA NA NA NA NA
#> 98 w2 | t5 1.427 NA NA NA NA NA
#> 99 w2 | t6 2.481 NA NA NA NA NA
#> 100 w3 | t1 -2.378 NA NA NA NA NA
#> 101 w3 | t2 -1.408 NA NA NA NA NA
#> 102 w3 | t3 -0.721 NA NA NA NA NA
#> 103 w3 | t4 0.570 NA NA NA NA NA
#> 104 w3 | t5 1.528 NA NA NA NA NA
#> 105 w3 | t6 2.265 NA NA NA NA NA
#> 106 Y~1 ~~ Y~1 0.083 NA NA NA NA NA
#> 107 Y~X ~~ Y~1 -0.006 NA NA NA NA NA
#> 108 Y~Z ~~ Y~1 -0.024 NA NA NA NA NA
#> 109 Y~X ~~ Y~X 0.019 NA NA NA NA NA
#> 110 Y~Z ~~ Y~X 0.012 NA NA NA NA NA
#> 111 Y~Z ~~ Y~Z 0.110 NA NA NA NA NA
#> 112 W~1 ~~ W~1 0.060 NA NA NA NA NA
#> 113 W~X ~~ W~1 0.005 NA NA NA NA NA
#> 114 W~Z ~~ W~1 0.012 NA NA NA NA NA
#> 115 W~X ~~ W~X 0.098 NA NA NA NA NA
#> 116 W~Z ~~ W~X 0.014 NA NA NA NA NA
#> 117 W~Z ~~ W~Z 0.150 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 82 iterations
#> Estimator MCOrdPLSc-MLM
#> Link PROBIT
#>
#> Number of observations 5000
#> Number of iterations 82
#> Number of latent variables 4
#> Number of observed variables 18
#>
#> Fit Measures:
#> Chi-Square 148.131
#> Degrees of Freedom 49
#> SRMR 0.011
#> RMSEA 0.020
#>
#> R-squared (indicators):
#> x1 0.867
#> x2 0.671
#> x3 0.792
#> z1 0.845
#> z2 0.714
#> z3 0.757
#> y1 0.846
#> y2 0.712
#> y3 0.754
#> w1 0.840
#> w2 0.680
#> w3 0.784
#>
#> R-squared (latents):
#> Y 0.323
#> W 0.241
#>
#> Latent Variables:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X =~
#> x1 0.931
#> x2 0.819
#> x3 0.890
#> Z =~
#> z1 0.919
#> z2 0.845
#> z3 0.870
#> Y =~
#> y1 0.920
#> y2 0.844
#> y3 0.868
#> W =~
#> w1 0.916
#> w2 0.825
#> w3 0.886
#>
#> Regressions:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> Y ~
#> X 0.286
#> Z 0.444
#> W ~
#> X 0.389
#> Z 0.240
#>
#> 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 0.005
#> W~Z ~~
#> W~1 0.012
#> W~X 0.014
#>
#> Thresholds:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> x1|t1 -2.888
#> x1|t2 -2.029
#> x1|t3 -0.937
#> x1|t4 0.130
#> x1|t5 1.097
#> x1|t6 2.181
#> x2|t1 -1.948
#> x2|t2 -0.975
#> x2|t3 0.287
#> x2|t4 0.977
#> x2|t5 2.234
#> x2|t6 2.940
#> x3|t1 -2.028
#> x3|t2 -1.141
#> x3|t3 -0.167
#> x3|t4 0.667
#> x3|t5 1.850
#> x3|t6 2.686
#> z1|t1 -2.157
#> z1|t2 -1.323
#> z1|t3 -0.217
#> z1|t4 0.848
#> z1|t5 1.862
#> z1|t6 2.589
#> z2|t1 -2.484
#> z2|t2 -1.436
#> z2|t3 -0.291
#> z2|t4 0.805
#> z2|t5 1.533
#> z2|t6 2.644
#> z3|t1 -2.756
#> z3|t2 -2.098
#> z3|t3 -1.145
#> z3|t4 0.091
#> z3|t5 0.983
#> z3|t6 1.989
#> y1|t1 -2.684
#> y1|t2 -1.760
#> y1|t3 -0.663
#> y1|t4 0.399
#> y1|t5 1.430
#> y1|t6 2.400
#> y2|t1 -2.538
#> y2|t2 -1.693
#> y2|t3 -0.554
#> y2|t4 0.224
#> y2|t5 1.392
#> y2|t6 2.395
#> y3|t1 -1.915
#> y3|t2 -0.934
#> y3|t3 -0.086
#> y3|t4 1.112
#> y3|t5 1.960
#> y3|t6 3.178
#> w1|t1 -2.707
#> w1|t2 -1.653
#> w1|t3 -0.775
#> w1|t4 0.256
#> w1|t5 1.081
#> w1|t6 2.413
#> w2|t1 -2.511
#> w2|t2 -1.630
#> w2|t3 -0.604
#> w2|t4 0.554
#> w2|t5 1.427
#> w2|t6 2.481
#> w3|t1 -2.378
#> w3|t2 -1.408
#> w3|t3 -0.721
#> w3|t4 0.570
#> w3|t5 1.528
#> w3|t6 2.265
#>
#> Variances:
#> Estimate Std.Error z.value P(>|z|)
#> X 1.000
#> Z 1.000
#> .Y 0.677
#> .W 0.759
#> .x1 0.133
#> .x2 0.329
#> .x3 0.208
#> .z1 0.155
#> .z2 0.286
#> .z3 0.243
#> .y1 0.154
#> .y2 0.288
#> .y3 0.246
#> .w1 0.160
#> .w2 0.320
#> .w3 0.216
#> Y~1 0.083
#> Y~X 0.019
#> Y~Z 0.110
#> W~1 0.060
#> W~X 0.098
#> W~Z 0.150
#>