Table 7.

Result of PLSpredict showing predictive power of the model

PLS-SEM			LM				PLS-SEM - LM
Indicators	RMSE	MAE	$Q_{\mathit{predict}}^2$	RMSE	MAE	$Q_{\mathit{predict}}^2$	RMSE	MAE	$Q_{\mathit{predict}}^2$
CRE1	0.629	0.495	0.074	0.629	0.503	0.075	0.000442	$-$ 0.00708	$-$ 0.0013
CRE2	0.683	0.526	0.072	0.69	0.535	0.055	$-$ 0.00624	$-$ 0.00866	0.017026
CRE3	0.602	0.461	0.147	0.605	0.463	0.14	$-$ 0.0026	$-$ 0.00156	0.007395
CRE4	0.649	0.519	0.099	0.653	0.523	0.087	$-$ 0.00422	$-$ 0.00407	0.011769
RES11	0.738	0.551	0.072	0.744	0.549	0.057	$-$ 0.00589	0.002442	0.014886
RES10	0.678	0.495	0.078	0.68	0.493	0.074	$-$ 0.00136	0.001761	0.003714
RES8	0.681	0.49	0.052	0.679	0.49	0.058	0.002049	0.000204	$-$ 0.00569
RES7	0.628	0.475	0.098	0.626	0.476	0.103	0.001755	$-$ 0.00101	$-$ 0.00504
RES6	0.742	0.533	0.06	0.745	0.534	0.052	$-$ 0.00292	$-$ 0.00051	0.007422
RES5	0.805	0.611	0.089	0.813	0.624	0.072	$-$ 0.00714	$-$ 0.01281	0.016222
RES4	0.812	0.608	0.067	0.81	0.607	0.073	0.00227	0.00118	$-$ 0.00521
SMI3	0.58	0.487	0.11	0.585	0.484	0.093	$-$ 0.00527	0.002149	0.016246
SMI4	0.655	0.533	0.051	0.659	0.537	0.041	$-$ 0.0035	$-$ 0.00342	0.01017
SMI6	0.674	0.532	0.073	0.674	0.535	0.071	$-$ 0.00042	$-$ 0.00259	0.001167
SMI7	0.633	0.523	0.091	0.639	0.526	0.073	$-$ 0.00627	$-$ 0.00382	0.018092
						Overall Predictive Power	− 0.03934	− 0.03779	0.106868