R version 3.0.2 (2013-09-25) -- "Frisbee Sailing"
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+ ,dim=c(27
+ ,250)
+ ,dimnames=list(c('imag1'
+ ,'imag2'
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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 = ''
> par15 = '1 1 1 1 0'
> par14 = '1 1 1 0 0'
> par13 = '0 0 0 0 0'
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> par11 = '0 0 0 0 0'
> par10 = ''
> par9 = ''
> par8 = ''
> par7 = '1 2 3'
> par6 = '4 5'
> par5 = '10 11 12'
> par4 = '9 13 14 15 16'
> par3 = '6'
> par2 = 'A A A A A'
> par1 = 'GRO COMPL RISK TEN KWAL'
> library(plspm)
Loading required package: amap
Loading required package: diagram
Loading required package: shape
Loading required package: tester
Loading required package: turner
> x <- read.csv(file='http://www.wessa.net/uploads/root/Patrik3.csv')
> GRO = c(0,0,0,0,0)
> COMPL = c(0,0,0,0,0)
> RISK = c(0,0,0,0,0)
> TEN =   c(1,1,1,0,0)
> KWAL =  c(1,1,1,1,0)
> 
> path_matrix = rbind(GRO, COMPL, RISK, TEN, KWAL)
> colnames(path_matrix) = rownames(path_matrix)
> 
> blocks = list(c('Compl1'),              c('Compl4','Compl8','Compl10'),              c('Compl5','Compl6','Compl7'),             c('Ten1','Ten2'),c('Kwal1','Kwal2','Kwal3'))
> modes = c('A','A','A','A','A')
> r <- plspm(x,path_matrix,blocks,modes=modes,scaled=T,boot.val=T,br=500)
> print(r$unidim)
      Mode MVs     C.alpha    DG.rho  eig.1st    eig.2nd
GRO      A   1 1.000000000 1.0000000 1.000000 0.00000000
COMPL    A   3 0.005471390 0.2707659 1.194729 0.99078080
RISK     A   3 0.007168738 0.4165441 1.010533 1.00041624
TEN      A   2 0.787510363 0.9039590 1.649499 0.35050137
KWAL     A   3 0.982570592 0.9885253 2.899048 0.07466769
> print(r$crossloadings)
      name block           GRO        COMPL          RISK          TEN
1   Compl1   GRO  1.0000000000  0.086964185  0.0072877262  0.012921629
2   Compl4 COMPL -0.0419638419  0.557558666 -0.0313087796  0.044454711
3   Compl8 COMPL  0.2181334108  0.449507866 -0.0007173646  0.036964835
4  Compl10 COMPL  0.0274411200  0.706047873 -0.0158613870  0.052622557
5   Compl5  RISK  0.0009173477 -0.026057307  0.1521382910 -0.034641320
6   Compl6  RISK  0.0001339390 -0.006523386  0.2340147230 -0.017421116
7   Compl7  RISK  0.0074197248 -0.025766324  0.9609260645 -0.009026541
8     Ten1   TEN -0.0020129512  0.046357922 -0.0137664404  0.849844194
9     Ten2   TEN  0.0198029449  0.085564498 -0.0176444893  0.952709676
10   Kwal1  KWAL  0.0033932719  0.040977008  0.0401417620  0.036506985
11   Kwal2  KWAL  0.0037945306  0.039181960  0.0406341921  0.039465867
12   Kwal3  KWAL  0.0037505744  0.037098955  0.0380784973  0.034792657
           KWAL
1   0.003707138
2   0.028658811
3   0.014543221
4   0.024181342
5  -0.026370238
6  -0.003623749
7   0.046801229
8   0.033080343
9   0.035189687
10  0.982171869
11  0.991113915
12  0.975719410
> print(r$boot$weights)
         Original Mean.Boot    Std.Error   perc.025  perc.975
Compl1  1.0000000 1.0000000 1.304577e-16  1.0000000 1.0000000
Compl4  0.6188700 0.5983942 1.086864e-01  0.3701184 0.7834474
Compl8  0.4359522 0.4406516 8.428573e-02  0.2892225 0.5968072
Compl10 0.6500689 0.6436550 7.664443e-02  0.4831242 0.7836695
Compl5  0.1422685 0.3584376 4.015572e-01 -0.6238040 0.9611801
Compl6  0.2373526 0.2113754 1.488126e-01 -0.1746183 0.4905103
Compl7  0.9603356 0.6136673 5.171429e-01 -0.4546218 0.9935172
Ten1    0.3996540 0.4113659 5.035002e-02  0.3083798 0.5255507
Ten2    0.6931350 0.6818337 4.583427e-02  0.5732118 0.7713516
Kwal1   0.3440012 0.3466409 1.571765e-02  0.3166700 0.3788770
Kwal2   0.3498432 0.3508066 1.253971e-02  0.3295426 0.3762824
Kwal3   0.3232459 0.3236652 1.979488e-02  0.2823943 0.3591832
> print(r$boot$paths)
                   Original     Mean.Boot   Std.Error     perc.025
GRO -> TEN     0.0063539734  0.0060460072 0.007766727 -0.009411765
GRO -> KWAL   -0.0003910906 -0.0008209148 0.008162941 -0.017553361
COMPL -> TEN   0.0768180999  0.0769409817 0.009043650  0.058534118
COMPL -> KWAL  0.0383394086  0.0401078122 0.009144415  0.023384733
RISK -> TEN   -0.0154736039 -0.0236134778 0.012724605 -0.046129144
RISK -> KWAL   0.0421134942  0.0218114052 0.054171223 -0.085138479
TEN -> KWAL    0.0353795530  0.0381664060 0.012671091  0.017309515
                   perc.975
GRO -> TEN     2.264178e-02
GRO -> KWAL    1.428385e-02
COMPL -> TEN   9.393316e-02
COMPL -> KWAL  5.864435e-02
RISK -> TEN   -9.084993e-05
RISK -> KWAL   1.023496e-01
TEN -> KWAL    6.231640e-02
> 
> cor(r$scores)
              GRO       COMPL         RISK         TEN        KWAL
GRO   1.000000000  0.08696419  0.007287726  0.01292163 0.003707138
COMPL 0.086964185  1.00000000 -0.029999795  0.07783487 0.039795765
RISK  0.007287726 -0.02999980  1.000000000 -0.01773183 0.040333126
TEN   0.012921629  0.07783487 -0.017731825  1.00000000 0.037611893
KWAL  0.003707138  0.03979576  0.040333126  0.03761189 1.000000000
> 
> 
> 
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