R version 2.12.0 (2010-10-15)
Copyright (C) 2010 The R Foundation for Statistical Computing
ISBN 3-900051-07-0
Platform: i486-pc-linux-gnu (32-bit)

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+ ,dim=c(27
+ ,250)
+ ,dimnames=list(c('imag1'
+ ,'imag2'
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+ ,'qual5'
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+ ,'sat4'
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+ ,'loy2'
+ ,'loy3'
+ ,'loy4')
+ ,1:250))
>  y <- array(NA,dim=c(27,250),dimnames=list(c('imag1','imag2','imag3','imag4','imag5','expe1','expe2','expe3','expe4','expe5','qual1','qual2','qual3','qual4','qual5','val1','val2','val3','val4','sat1','sat2','sat3','sat4','loy1','loy2','loy3','loy4'),1:250))
>  for (i in 1:dim(x)[1])
+  {
+  	for (j in 1:dim(x)[2])
+  	{
+  		y[i,j] <- as.numeric(x[i,j])
+  	}
+  }
> par18 = ''
> par17 = ''
> par16 = '1 0 0 0 1 0'
> par15 = '1 1 1 1 0 0'
> par14 = '0 1 1 0 0 0'
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> par11 = '0 0 0 0 0 0'
> par10 = ''
> par9 = ''
> par8 = '24 25 26 27'
> par7 = '20 21 22 23'
> par6 = '16 17 18 19'
> par5 = '11 12 13 14 15'
> par4 = '6 7 8 9 10'
> par3 = '1 2 3 4 5'
> par2 = 'A A A A A A'
> par1 = 'IMAG EXPE QUAL VAL SAT LOY'
> #'GNU S' R Code compiled by R2WASP v. 1.0.44 ()
> #Author: Dr. Ian E. Holliday
> #To cite this work: Ian E. Holliday, 2009, YOUR SOFTWARE TITLE (vNUMBER) in Free Statistics Software (v$_version), Office for Research Development and Education, URL http://www.wessa.net/rwasp_YOURPAGE.wasp/
> #Source of accompanying publication: 
> #Technical description: 
> library(plspm)
Loading required package: amap
Loading required package: diagram
Loading required package: shape
> library(diagram)
> y <- as.data.frame(t(y))
> is.data.frame(y)
[1] TRUE
> head(y)
  imag1 imag2 imag3 imag4 imag5 expe1 expe2 expe3 expe4 expe5 qual1 qual2 qual3
1     1     8     9     5     6     9     9     5     8     9     6     8     2
2     9     9    10     9     7     9     8    10     8     9     7     9     7
3     9     8     8     8     8     8     8     8     9     9     7     9     6
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5    10    10     8    10     8     7     9     8     9     8     7     9     8
6     7     8     8     8     8     8     8     8     9    10     6     6     7
  qual4 qual5 val1 val2 val3 val4 sat1 sat2 sat3 sat4 loy1 loy2 loy3 loy4
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2     8     7    8    8    7    8    8    7    8    7    8    9    8    8
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5     9     8    9   10   10    8    8    8    8    7    8    9    9    9
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> trim <-	function(char) {
+ return(sub('s+$', '', sub('^s+', '', char)))
+ }
> (latnames <- strsplit(par1,' ')[[1]])
[1] "IMAG" "EXPE" "QUAL" "VAL"  "SAT"  "LOY" 
> (n <- length(latnames))
[1] 6
> (L1 <- as.numeric(strsplit(par3,' ')[[1]]))
[1] 1 2 3 4 5
> (L2 <- as.numeric(strsplit(par4,' ')[[1]]))
[1]  6  7  8  9 10
> (L3 <- as.numeric(strsplit(par5,' ')[[1]]))
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> (L4 <- as.numeric(strsplit(par6,' ')[[1]]))
[1] 16 17 18 19
> (L5 <- as.numeric(strsplit(par7,' ')[[1]]))
[1] 20 21 22 23
> (L6 <- as.numeric(strsplit(par8,' ')[[1]]))
[1] 24 25 26 27
> (L7 <- as.numeric(strsplit(par9,' ')[[1]]))
numeric(0)
> (L8 <- as.numeric(strsplit(par10,' ')[[1]]))
numeric(0)
> (S1 <- as.numeric(strsplit(par11,' ')[[1]]))
[1] 0 0 0 0 0 0
> (S2 <- as.numeric(strsplit(par12,' ')[[1]]))
[1] 1 0 0 0 0 0
> (S3 <- as.numeric(strsplit(par13,' ')[[1]]))
[1] 0 1 0 0 0 0
> (S4 <- as.numeric(strsplit(par14,' ')[[1]]))
[1] 0 1 1 0 0 0
> (S5 <- as.numeric(strsplit(par15,' ')[[1]]))
[1] 1 1 1 1 0 0
> (S6 <- as.numeric(strsplit(par16,' ')[[1]]))
[1] 1 0 0 0 1 0
> (S7 <- as.numeric(strsplit(par17,' ')[[1]]))
numeric(0)
> (S8 <- as.numeric(strsplit(par18,' ')[[1]]))
numeric(0)
> if (n==1) sat.mat <- rbind(S1)
> if (n==2) sat.mat <- rbind(S1,S2)
> if (n==3) sat.mat <- rbind(S1,S2,S3)
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> if (n==7) sat.mat <- rbind(S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7)
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> sat.mat
   [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
S1    0    0    0    0    0    0
S2    1    0    0    0    0    0
S3    0    1    0    0    0    0
S4    0    1    1    0    0    0
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> if (n==1) sat.sets <- list(L1)
> if (n==2) sat.sets <- list(L1,L2)
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> if (n==7) sat.sets <- list(L1,L2,L3,L4,L5,L6,L7)
> if (n==8) sat.sets <- list(L1,L2,L3,L4,L5,L6,L7,L8)
> sat.sets
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5

[[2]]
[1]  6  7  8  9 10

[[3]]
[1] 11 12 13 14 15

[[4]]
[1] 16 17 18 19

[[5]]
[1] 20 21 22 23

[[6]]
[1] 24 25 26 27

> (sat.mod <- strsplit(par2,' ')[[1]])
[1] "A" "A" "A" "A" "A" "A"
> res <- plspm(x=y, sat.mat, sat.sets, sat.mod, scheme='centroid', scaled=TRUE, boot.val=TRUE)
> (r <- summary(res))

PARTIAL LEAST SQUARES PATH MODELING (PLS-PM) 

---------------------------------------------------------- 
MODEL SPECIFICATION 
1   Number of Cases 	 250 
2   Latent Variables 	 6 
3   Manifest Variables 	 27 
4   Scale of Data 	 Standardized Data 
5   Weighting Scheme 	 centroid 
6   Tolerance Crit 	 1e-05 
7   Max Num Iters 	 100 
8   Convergence Iters 	 3 
9   Paths by PLS-R 	 FALSE 
10  Bootstrapping 	 TRUE 
11  Bootstrap samples 	 100 

---------------------------------------------------------- 
BLOCKS DEFINITION 
    Block         Type   NMVs         Mode
1      S1    Exogenous      5   Reflective
2      S2   Endogenous      5   Reflective
3      S3   Endogenous      5   Reflective
4      S4   Endogenous      4   Reflective
5      S5   Endogenous      4   Reflective
6      S6   Endogenous      4   Reflective

---------------------------------------------------------- 
BLOCKS UNIDIMENSIONALITY 
    Type.measure  MVs  C.alpha  DG.rho  eig.1st  eig.2nd
S1    Reflective    5    0.828   0.881     3.00    0.790
S2    Reflective    5    0.847   0.891     3.10    0.611
S3    Reflective    5    0.871   0.907     3.31    0.568
S4    Reflective    4    0.837   0.891     2.69    0.606
S5    Reflective    4    0.894   0.927     3.04    0.422
S6    Reflective    4    0.819   0.881     2.60    0.573

---------------------------------------------------------- 
OUTER MODEL 
         weights  std.loads  communal  redundan
S1                                             
  imag1    0.200      0.739     0.546     0.000
  imag2    0.300      0.891     0.794     0.000
  imag3    0.309      0.863     0.744     0.000
  imag4    0.183      0.640     0.409     0.000
  imag5    0.289      0.696     0.485     0.000
S2                                             
  expe1    0.236      0.788     0.620     0.194
  expe2    0.282      0.824     0.679     0.212
  expe3    0.224      0.732     0.536     0.168
  expe4    0.261      0.773     0.597     0.187
  expe5    0.265      0.818     0.669     0.209
S3                                             
  qual1    0.242      0.793     0.629     0.450
  qual2    0.269      0.870     0.756     0.541
  qual3    0.225      0.764     0.583     0.417
  qual4    0.246      0.823     0.677     0.484
  qual5    0.246      0.812     0.660     0.472
S4                                             
  val1     0.355      0.859     0.738     0.428
  val2     0.286      0.832     0.693     0.402
  val3     0.249      0.760     0.577     0.335
  val4     0.327      0.820     0.672     0.390
S5                                             
  sat1     0.317      0.915     0.837     0.588
  sat2     0.317      0.914     0.836     0.588
  sat3     0.248      0.834     0.696     0.489
  sat4     0.260      0.818     0.669     0.471
S6                                             
  loy1     0.374      0.888     0.788     0.386
  loy2     0.251      0.724     0.524     0.257
  loy3     0.372      0.881     0.776     0.380
  loy4     0.224      0.712     0.506     0.248

---------------------------------------------------------- 
CORRELATIONS BETWEEN MVs AND LVs 
            S1     S2     S3     S4     S5     S6
S1                                               
  imag1  0.739  0.307  0.323  0.403  0.384  0.389
  imag2  0.891  0.480  0.542  0.602  0.597  0.538
  imag3  0.863  0.476  0.523  0.658  0.644  0.548
  imag4  0.640  0.277  0.322  0.407  0.344  0.365
  imag5  0.696  0.540  0.596  0.528  0.555  0.461
S2                                               
  expe1  0.374  0.788  0.634  0.500  0.461  0.350
  expe2  0.488  0.824  0.738  0.584  0.545  0.413
  expe3  0.388  0.732  0.607  0.464  0.412  0.311
  expe4  0.475  0.773  0.646  0.553  0.508  0.434
  expe5  0.463  0.818  0.694  0.553  0.507  0.382
S3                                               
  qual1  0.442  0.698  0.793  0.591  0.553  0.499
  qual2  0.534  0.739  0.870  0.684  0.628  0.522
  qual3  0.423  0.647  0.764  0.566  0.499  0.366
  qual4  0.615  0.654  0.823  0.629  0.591  0.597
  qual5  0.499  0.698  0.812  0.610  0.571  0.497
S4                                               
  val1   0.608  0.663  0.712  0.859  0.748  0.575
  val2   0.515  0.478  0.557  0.832  0.675  0.570
  val3   0.496  0.445  0.512  0.760  0.536  0.484
  val4   0.628  0.595  0.671  0.820  0.694  0.595
S5                                               
  sat1   0.641  0.590  0.655  0.802  0.915  0.658
  sat2   0.627  0.630  0.713  0.795  0.914  0.582
  sat3   0.509  0.460  0.548  0.622  0.834  0.480
  sat4   0.575  0.463  0.503  0.609  0.818  0.595
S6                                               
  loy1   0.558  0.465  0.567  0.653  0.661  0.888
  loy2   0.421  0.305  0.387  0.405  0.397  0.724
  loy3   0.559  0.486  0.603  0.642  0.655  0.881
  loy4   0.387  0.234  0.355  0.439  0.343  0.712

---------------------------------------------------------- 
INNER MODEL 
$S2
    concept  value
1        R2 0.3127
2 Intercept 0.0000
3   path_S1 0.5592

$S3
    concept  value
1        R2 0.7150
2 Intercept 0.0000
3   path_S2 0.8456

$S4
    concept  value
1        R2 0.5809
2 Intercept 0.0000
3   path_S2 0.1240
4   path_S3 0.6544

$S5
    concept  value
1        R2 0.7032
2 Intercept 0.0000
3   path_S1 0.1874
4   path_S2 0.0059
5   path_S3 0.1401
6   path_S4 0.5790

$S6
    concept  value
1        R2 0.4903
2 Intercept 0.0000
3   path_S1 0.2893
4   path_S5 0.4709

---------------------------------------------------------- 
CORRELATIONS BETWEEN LVs 
       S1     S2     S3     S4     S5     S6
S1  1.000  0.559  0.620  0.692  0.678  0.609
S2  0.559  1.000  0.846  0.677  0.621  0.483
S3  0.620  0.846  1.000  0.759  0.701  0.613
S4  0.692  0.677  0.759  1.000  0.819  0.682
S5  0.678  0.621  0.701  0.819  1.000  0.667
S6  0.609  0.483  0.613  0.682  0.667  1.000

---------------------------------------------------------- 
SUMMARY INNER MODEL 
    LV.Type  Measure  MVs  R.square  Av.Commu  Av.Redun    AVE
S1   Exogen    Rflct    5     0.000     0.596     0.000  0.596
S2  Endogen    Rflct    5     0.313     0.620     0.194  0.620
S3  Endogen    Rflct    5     0.715     0.661     0.473  0.661
S4  Endogen    Rflct    4     0.581     0.670     0.389  0.670
S5  Endogen    Rflct    4     0.703     0.760     0.534  0.760
S6  Endogen    Rflct    4     0.490     0.649     0.318  0.649

---------------------------------------------------------- 
GOODNESS-OF-FIT 
         GoF   value
1   Absolute  0.6061
2   Relative  0.9515
3  Outer.mod  0.9988
4  Inner.mod  0.9527

---------------------------------------------------------- 
TOTAL EFFECTS 
    relationships  dir.effects  ind.effects  tot.effects
1          S1->S2      0.55921        0.000        0.559
2          S1->S3      0.00000        0.473        0.473
3          S1->S4      0.00000        0.379        0.379
4          S1->S5      0.18737        0.289        0.476
5          S1->S6      0.28932        0.224        0.514
6          S2->S3      0.84556        0.000        0.846
7          S2->S4      0.12404        0.553        0.677
8          S2->S5      0.00593        0.511        0.517
9          S2->S6      0.00000        0.243        0.243
10         S3->S4      0.65439        0.000        0.654
11         S3->S5      0.14013        0.379        0.519
12         S3->S6      0.00000        0.244        0.244
13         S4->S5      0.57904        0.000        0.579
14         S4->S6      0.00000        0.273        0.273
15         S5->S6      0.47092        0.000        0.471

--------------------------------------------------------- 
BOOTSTRAP VALIDATION 
weights 
       Original  Mean.Boot  Std.Error  perc.05  perc.95
imag1     0.200      0.201     0.0243    0.161    0.234
imag2     0.300      0.299     0.0183    0.274    0.332
imag3     0.309      0.308     0.0202    0.273    0.339
imag4     0.183      0.188     0.0272    0.144    0.229
imag5     0.289      0.283     0.0233    0.250    0.319
expe1     0.236      0.235     0.0198    0.207    0.263
expe2     0.282      0.281     0.0153    0.259    0.310
expe3     0.224      0.223     0.0177    0.193    0.249
expe4     0.261      0.262     0.0184    0.238    0.298
expe5     0.265      0.268     0.0167    0.244    0.295
qual1     0.242      0.243     0.0192    0.214    0.271
qual2     0.269      0.269     0.0117    0.252    0.294
qual3     0.225      0.224     0.0158    0.200    0.250
qual4     0.246      0.248     0.0114    0.232    0.266
qual5     0.247      0.246     0.0124    0.230    0.269
val1      0.355      0.351     0.0215    0.317    0.387
val2      0.286      0.286     0.0184    0.256    0.317
val3      0.249      0.251     0.0194    0.214    0.279
val4      0.327      0.326     0.0202    0.296    0.359
sat1      0.317      0.319     0.0165    0.298    0.349
sat2      0.317      0.319     0.0158    0.296    0.343
sat3      0.248      0.246     0.0108    0.226    0.262
sat4      0.260      0.263     0.0145    0.242    0.290
loy1      0.374      0.369     0.0232    0.331    0.406
loy2      0.251      0.249     0.0252    0.206    0.288
loy3      0.372      0.367     0.0276    0.329    0.419
loy4      0.224      0.228     0.0371    0.173    0.287

loadings 
       Original  Mean.Boot  Std.Error  perc.05  perc.95
imag1     0.739      0.740     0.0545    0.664    0.812
imag2     0.891      0.891     0.0152    0.863    0.913
imag3     0.863      0.864     0.0212    0.824    0.896
imag4     0.640      0.647     0.0675    0.541    0.737
imag5     0.696      0.687     0.0428    0.621    0.758
expe1     0.788      0.787     0.0367    0.730    0.839
expe2     0.824      0.820     0.0290    0.773    0.860
expe3     0.732      0.728     0.0405    0.652    0.784
expe4     0.773      0.772     0.0310    0.723    0.820
expe5     0.818      0.818     0.0271    0.774    0.854
qual1     0.793      0.793     0.0455    0.717    0.843
qual2     0.870      0.866     0.0204    0.835    0.899
qual3     0.764      0.760     0.0401    0.683    0.815
qual4     0.823      0.822     0.0335    0.764    0.864
qual5     0.812      0.810     0.0309    0.765    0.858
val1      0.859      0.858     0.0181    0.828    0.888
val2      0.832      0.834     0.0341    0.776    0.885
val3      0.760      0.764     0.0518    0.671    0.841
val4      0.820      0.818     0.0279    0.769    0.858
sat1      0.915      0.912     0.0122    0.889    0.932
sat2      0.914      0.913     0.0114    0.895    0.927
sat3      0.834      0.825     0.0312    0.770    0.866
sat4      0.818      0.813     0.0358    0.752    0.864
loy1      0.888      0.888     0.0224    0.846    0.921
loy2      0.724      0.727     0.0570    0.639    0.812
loy3      0.881      0.881     0.0202    0.849    0.914
loy4      0.711      0.718     0.0684    0.600    0.807

paths 
        Original  Mean.Boot  Std.Error  perc.05  perc.95
S1->S2   0.55921     0.5619     0.0528   0.4697    0.647
S1->S5   0.18737     0.1966     0.0501   0.1175    0.284
S1->S6   0.28932     0.3123     0.0715   0.2038    0.427
S2->S3   0.84556     0.8421     0.0216   0.8053    0.871
S2->S4   0.12404     0.1278     0.0694   0.0224    0.224
S2->S5   0.00593     0.0163     0.0721  -0.0922    0.131
S3->S4   0.65439     0.6472     0.0784   0.5151    0.782
S3->S5   0.14013     0.1285     0.0796   0.0149    0.259
S4->S5   0.57904     0.5736     0.0780   0.4251    0.694
S5->S6   0.47092     0.4499     0.0744   0.3229    0.559

rsq 
    Original  Mean.Boot  Std.Error  perc.05  perc.95
S2     0.313      0.319     0.0588    0.221    0.418
S3     0.715      0.710     0.0359    0.649    0.758
S4     0.581      0.578     0.0623    0.478    0.682
S5     0.703      0.710     0.0316    0.646    0.756
S6     0.490      0.496     0.0465    0.417    0.571

total.efs 
        Original  Mean.Boot  Std.Error  perc.05  perc.95
S1->S2     0.559      0.562     0.0528    0.470    0.647
S1->S3     0.473      0.474     0.0515    0.388    0.558
S1->S4     0.379      0.380     0.0548    0.293    0.463
S1->S5     0.476      0.484     0.0578    0.392    0.561
S1->S6     0.514      0.529     0.0583    0.437    0.625
S2->S3     0.846      0.842     0.0216    0.805    0.871
S2->S4     0.677      0.673     0.0426    0.603    0.737
S2->S5     0.517      0.510     0.0545    0.431    0.600
S2->S6     0.243      0.229     0.0462    0.152    0.309
S3->S4     0.654      0.647     0.0784    0.515    0.782
S3->S5     0.519      0.499     0.0844    0.373    0.631
S3->S6     0.244      0.225     0.0551    0.138    0.314
S4->S5     0.579      0.574     0.0780    0.425    0.694
S4->S6     0.273      0.260     0.0624    0.163    0.355
S5->S6     0.471      0.450     0.0744    0.323    0.559

> myr <- res$path.coefs
> myind <- 1
> for (j in 1:(length(sat.mat[1,])-1)) {
+ for (i in 1:length(sat.mat[,1])) {
+ if (sat.mat[i,j] == 1) {
+ if ((res$boot$path[myind,'perc.05'] < 0) && (res$boot$path[myind,'perc.95'] > 0)) {
+ myr[i,j] = 0
+ }
+ myind = myind + 1
+ }
+ }
+ }
> postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/1r8541323805585.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) 
> plotmat(round(myr,4), pos = NULL, curve = 0, name = latnames,
+ lwd = 1, box.lwd = 1, cex.txt = 1, box.type = 'circle',
+ box.prop = 0.5, box.cex = 1, arr.type = 'triangle',
+ arr.pos = 0.5, shadow.size = 0.01, prefix = '', arr.lcol = 'blue',
+ arr.col = 'blue', arr.width = 0.2, main = c('Inner Model',
+ 'Path Coefficients'))
> dev.off()
null device 
          1 
> myr <- res$path.coefs
> myind <- 1
> myi <- 1
> for (j in 1:(length(sat.mat[1,])-1)) {
+ for (i in 1:length(sat.mat[,1])) {
+ if (i > j) {
+ myr[i,j] = res$boot$total.efs[myi,'Original']
+ myi = myi + 1
+ if ((res$boot$total.efs[myind,'perc.05'] < 0) && (res$boot$total.efs[myind,'perc.95'] > 0)) {
+ myr[i,j] = 0
+ }
+ myind = myind + 1
+ }
+ }
+ }
> postscript(file="/var/www/rcomp/tmp/2pkr61323805585.ps",horizontal=F,onefile=F,pagecentre=F,paper="special",width=8.3333333333333,height=5.5555555555556) 
> plotmat(round(myr,4), pos = NULL, curve = 0, name = latnames,
+ lwd = 1, box.lwd = 1, cex.txt = 1, box.type = 'circle',
+ box.prop = 0.5, box.cex = 1, arr.type = 'triangle',
+ arr.pos = 0.5, shadow.size = 0.01, prefix = '', arr.lcol = 'blue',
+ arr.col = 'blue', arr.width = 0.2, main = c('Inner Model',
+ 'Total Effects'))
> dev.off()
null device 
          1 
> 
> #Note: the /var/www/rcomp/createtable file can be downloaded at http://www.wessa.net/cretab
> load(file="/var/www/rcomp/createtable")
> 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'PARTIAL LEAST SQUARES PATH MODELING (PLS-PM)',2,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'MODEL SPECIFICATION',2,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Number of Cases',header=TRUE)
> a<-table.element(a,r$xxx$obs)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Latent Variables',header=TRUE)
> a<-table.element(a,n)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Manifest Variables',header=TRUE)
> a<-table.element(a,length(y[1,]))
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Scaled?',header=TRUE)
> a<-table.element(a,r$xxx$scaled)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Weighting Scheme',header=TRUE)
> a<-table.element(a,r$xx$scheme)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Bootstrapping?',header=TRUE)
> a<-table.element(a,r$xx$boot.val)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Bootstrap samples',header=TRUE)
> a<-table.element(a,r$xx$br)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/370x11323805585.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BLOCKS DEFINITION',4,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Block',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Type',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'NMVs',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Mode',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],header=TRUE)
+ a<-table.element(a,r$input$Type[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$MVs[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$Type.measure[i])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/4rkp21323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BLOCKS UNIDIMENSIONALITY',7,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Block',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Type.measure',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'MVs',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'eig.1st',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'eig.2nd',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'C.alpha',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'DG.rho',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],header=TRUE)
+ a<-table.element(a,r$unidim$Type.measure[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$MVs[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$eig.1st[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$eig.2nd[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$C.alpha[i])
+ a<-table.element(a,r$unidim$DG.rho[i])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/5r5qc1323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'OUTER MODEL',5,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Block',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'weights',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'std.loads',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'communal',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'redundan',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],5,header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ for (j in 1:length(r$outer.mod[[i]][,1])) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(r$outer.mod[[i]])[j],header=T)
+ a<-table.element(a,r$outer.mod[[i]][j,1])
+ a<-table.element(a,r$outer.mod[[i]][j,2])
+ a<-table.element(a,r$outer.mod[[i]][j,3])
+ a<-table.element(a,r$outer.mod[[i]][j,4])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/6k74d1323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'CORRELATIONS BETWEEN MVs AND LVs',n+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Block',header=TRUE)
> for (iii in 1:n) {
+ a<-table.element(a,latnames[iii],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],n+1,header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ for (j in 1:length(r$outer.cor[[i]][,1])) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(r$outer.cor[[i]])[j],header=T)
+ for (iii in 1:n) {
+ a<-table.element(a,r$outer.cor[[i]][j,iii])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/7nji11323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'INNER MODEL',3,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'Block',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Concept',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Value',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:(length(labels(r$inner.mod)))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ print (paste('i=',i,sep=''))
+ a<-table.element(a,labels(r$inner.mod)[i],3,header=TRUE)
+ a<-table.row.end(a)
+ for (j in 1:length(r$inner.mod[[i]][,1])) {
+ print (paste('j=',j,sep=''))
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(r$inner.mod[[i]])[j],header=T)
+ a<-table.element(a,r$inner.mod[[i]][j,1],header=T)
+ a<-table.element(a,r$inner.mod[[i]][j,2])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
+ }
[1] "i=1"
[1] "j=1"
[1] "j=2"
[1] "j=3"
[1] "i=2"
[1] "j=1"
[1] "j=2"
[1] "j=3"
[1] "i=3"
[1] "j=1"
[1] "j=2"
[1] "j=3"
[1] "j=4"
[1] "i=4"
[1] "j=1"
[1] "j=2"
[1] "j=3"
[1] "j=4"
[1] "j=5"
[1] "j=6"
[1] "i=5"
[1] "j=1"
[1] "j=2"
[1] "j=3"
[1] "j=4"
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/8at721323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'CORRELATIONS BETWEEN LVs',n+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (iii in 1:n) {
+ a<-table.element(a,latnames[iii],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],header=T)
+ for (j in 1:n) {
+ a<-table.element(a,r$latent.cor[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/92c7s1323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'SUMMARY INNER MODEL',8,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'LV.Type',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Measure',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'MVs',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'R.square',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Av.Commu',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Av.Redun',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'AVE',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:n) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,latnames[i],header=T)
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,1])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,2])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,3])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,4])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,5])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,6])
+ a<-table.element(a,r$inner.sum[i,7])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/10xyy51323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'GOODNESS-OF-FIT',2,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'GoF',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'Value',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:4) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,r$gof[i,1],header=T)
+ a<-table.element(a,r$gof[i,2])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/11yv6q1323805586.tab") 
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'TOTAL EFFECTS',4,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'relationships',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'dir.effect',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'ind.effect',header=TRUE)
> a<-table.element(a,'tot.effect',header=TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(r$effects[,1])) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,r$effects[i,1],header=T)
+ a<-table.element(a,r$effects[i,2])
+ a<-table.element(a,r$effects[i,3])
+ a<-table.element(a,r$effects[i,4])
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/12gws71323805586.tab") 
> dum <- r$boot$weights
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BOOTSTRAP VALIDATION - WEIGHTS',length(colnames(dum))+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (i in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,colnames(dum)[i],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(rownames(dum))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(dum)[i],header=T)
+ for (j in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,dum[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/132ikn1323805586.tab") 
> dum <- r$boot$loadings
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BOOTSTRAP VALIDATION - LOADINGS',length(colnames(dum))+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (i in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,colnames(dum)[i],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(rownames(dum))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(dum)[i],header=T)
+ for (j in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,dum[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/14qp1d1323805586.tab") 
> dum <- r$boot$paths
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BOOTSTRAP VALIDATION - PATHS',length(colnames(dum))+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (i in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,colnames(dum)[i],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(rownames(dum))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(dum)[i],header=T)
+ for (j in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,dum[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/158jej1323805586.tab") 
> dum <- r$boot$rsq
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BOOTSTRAP VALIDATION - RSQ',length(colnames(dum))+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (i in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,colnames(dum)[i],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(rownames(dum))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(dum)[i],header=T)
+ for (j in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,dum[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/16dmlf1323805586.tab") 
> dum <- r$boot$total.efs
> a<-table.start()
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'BOOTSTRAP VALIDATION - TOTAL EFFECTS',length(colnames(dum))+1,TRUE)
> a<-table.row.end(a)
> a<-table.row.start(a)
> a<-table.element(a,'',header=TRUE)
> for (i in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,colnames(dum)[i],header=TRUE)
+ }
> a<-table.row.end(a)
> for (i in 1:length(rownames(dum))) {
+ a<-table.row.start(a)
+ a<-table.element(a,rownames(dum)[i],header=T)
+ for (j in 1:length(colnames(dum))) {
+ a<-table.element(a,dum[i,j])
+ }
+ a<-table.row.end(a)
+ }
> a<-table.end(a)
> table.save(a,file="/var/www/rcomp/tmp/17zs7w1323805586.tab") 
> try(system("convert tmp/1r8541323805585.ps tmp/1r8541323805585.png",intern=TRUE))
character(0)
> try(system("convert tmp/2pkr61323805585.ps tmp/2pkr61323805585.png",intern=TRUE))
character(0)
> 
> #-SERVER-vre.aston.ac.uk
> 
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
 12.040   0.080  12.111