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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+ ,'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 = ''
> par14 = ''
> par13 = '1 1 0'
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> par10 = ''
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> par6 = ''
> par5 = '8 9 10'
> par4 = '6 7'
> par3 = '1 2 3 4 5'
> par2 = 'A A A'
> par1 = 'COMPL 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)
> RISK = c(0,0,0,0,0)
> COMPL = c(1,1,0,0,0)
> TEN =   c(0,0,1,0,0)
> KWAL =  c(0,0,1,1,0)
> 
> path_matrix = rbind(GRO, RISK, COMPL, TEN, KWAL)
> colnames(path_matrix) = rownames(path_matrix)
> 
> blocks = list(c('Compl1'),                            c('Compl5','Compl6','Compl7'),             c('Compl4','Compl8','Compl10'),
+ 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$unidim)
      Mode MVs     C.alpha    DG.rho  eig.1st    eig.2nd
GRO      A   1 1.000000000 1.0000000 1.000000 0.00000000
RISK     A   3 0.007168738 0.4165441 1.010533 1.00041624
COMPL    A   3 0.005471390 0.2707659 1.194729 0.99078080
TEN      A   2 0.787510363 0.9039590 1.649499 0.35050137
KWAL     A   3 0.982570592 0.9885253 2.899048 0.07466769
> print(r$crossloadings)
      name block           GRO         RISK         COMPL          TEN
1   Compl1   GRO  1.0000000000  0.005697442  0.1907872440  0.013056937
2   Compl5  RISK  0.0009173477  0.735293682 -0.0131704655 -0.034673195
3   Compl6  RISK  0.0001339390  0.025670355 -0.0004915767 -0.017384422
4   Compl7  RISK  0.0074197248  0.684587743 -0.0122497267 -0.009044756
5   Compl4 COMPL -0.0419638419 -0.038626741  0.1086798386  0.044416677
6   Compl8 COMPL  0.2181334108 -0.002816307  0.8953531932  0.037179644
7  Compl10 COMPL  0.0274411200 -0.017660020  0.5097358827  0.052830348
8     Ten1   TEN -0.0020129512 -0.023690499  0.0281574804  0.846934877
9     Ten2   TEN  0.0198029449 -0.032259839  0.0738678549  0.954365367
10   Kwal1  KWAL  0.0033932719  0.011902762  0.0290088707  0.036517782
11   Kwal2  KWAL  0.0037945306  0.011555870  0.0280315227  0.039444046
12   Kwal3  KWAL  0.0037505744  0.013158066  0.0266736483  0.034767022
           KWAL
1   0.003707571
2  -0.026381079
3  -0.003625538
4   0.046807189
5   0.028656731
6   0.014542952
7   0.024183577
8   0.033092741
9   0.035198234
10  0.982169225
11  0.991200232
12  0.975628121
> print(r$boot$weights)
          Original   Mean.Boot    Std.Error    perc.025  perc.975
Compl1  1.00000000  1.00000000 1.227510e-16  1.00000000 1.0000000
Compl5  0.72842540  0.71169173 1.936225e-01  0.34527716 0.9872925
Compl6  0.02760753 -0.02560074 1.971632e-01 -0.50532220 0.3122880
Compl7  0.67731962  0.58023987 2.674340e-01 -0.12419561 0.9287566
Compl4  0.22241911  0.22886207 1.035083e-01  0.04537933 0.4324053
Compl8  0.86850779  0.85443044 5.193931e-02  0.73279933 0.9376105
Compl10 0.38884118  0.39119489 6.744041e-02  0.27425279 0.5304754
Ten1    0.39276187  0.39303532 4.980796e-02  0.27860128 0.4816968
Ten2    0.69926707  0.69842058 4.384071e-02  0.61785342 0.7965355
Kwal1   0.34274170  0.34413161 1.253464e-02  0.32016864 0.3680251
Kwal2   0.35293611  0.35437466 9.761907e-03  0.33745575 0.3754662
Kwal3   0.32137173  0.32172341 1.324996e-02  0.29482951 0.3483617
> print(r$boot$paths)
                 Original   Mean.Boot   Std.Error    perc.025    perc.975
GRO -> COMPL   0.19089545  0.19667512 0.065142925  0.09519026 0.336241837
RISK -> COMPL -0.01899187 -0.02253716 0.010434322 -0.04507590 0.005193086
COMPL -> TEN   0.06271254  0.06442304 0.009512713  0.04714702 0.083909646
COMPL -> KWAL  0.02615224  0.02788936 0.008075368  0.01359366 0.045024643
TEN -> KWAL    0.03597046  0.03822045 0.012715622  0.01928998 0.066343339
> 
> cor(r$scores)
              GRO         RISK       COMPL         TEN        KWAL
GRO   1.000000000  0.005697442  0.19078724  0.01305694 0.003707571
RISK  0.005697442  1.000000000 -0.01790425 -0.03186297 0.012386687
COMPL 0.190787244 -0.017904253  1.00000000  0.06271254 0.028408043
TEN   0.013056937 -0.031862967  0.06271254  1.00000000 0.037610533
KWAL  0.003707571  0.012386687  0.02840804  0.03761053 1.000000000
> 
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
 84.573   2.169  86.736