R version 3.0.2 (2013-09-25) -- "Frisbee Sailing"
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+ ,dim=c(27
+ ,250)
+ ,dimnames=list(c('imag1'
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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 = ''
> par14 = ''
> par13 = '1 1 0'
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> par10 = ''
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> par8 = ''
> par7 = ''
> 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')
> COMPL = c(0,0,0)
> TEN =   c(1,0,0)
> KWAL =  c(1,1,0)
> 
> path_matrix = rbind(COMPL, TEN, KWAL)
> colnames(path_matrix) = rownames(path_matrix)
> 
> blocks = list(c('Compl4','Compl8','Compl10'),
+               c('Ten1','Ten2'),
+               c('Kwal1','Kwal2','Kwal3')
+ )
> modes = c('A','A','A')
> r <- plspm(x,path_matrix,blocks,modes=modes,scaled=T,boot.val=T,br=100)
> #print(r$unidim)
> #print(r$crossloadings)
> #print(r$boot$weights)
> #print(r$boot$paths)
> 
> #cor(r$scores)
> 
> x$group <- x$Prim
> 
> x[x$group < 8,'group'] = 1
> x[x$group == 46,'group'] = 1
> x[x$group >= 8,'group'] = 2
> x$group <- as.factor(x$group)
> x$group
   [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  [38] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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 [408] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [445] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [482] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [519] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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 [815] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [852] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [889] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [926] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 [963] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1000] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1037] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1074] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1111] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1148] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1185] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1222] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1259] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1296] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1333] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[1518] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[1592] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[1814] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[1888] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[1925] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[2036] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
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[9473] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[9510] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Levels: 1 2
> typeof(x$group)
[1] "integer"
> mygroup <- plspm.groups(r, x$group, method='permutation')
> mygroup
GROUP COMPARISON IN PLS-PM FOR PATH COEFFICIENTS 

Scale of Data:       TRUE 
Weighting Scheme:    centroid 
Selected method:     permutation 
Num of replicates:   100 

$test 
             global  group.1  group.2  diff.abs  p.value  sig.05
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Inner models in the following objects: 
$global  
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> 
> 
> 
> 
> proc.time()
   user  system elapsed 
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