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PLS (Partial Least Squares)

Schätzverfahren im Rahmen der Kausal­analyse. Wurde von Wold zum Schätzen in Pfadanalysen entwickelt und auf Mo­delle mit latenten Variablen erweitert (LVPLS). Grundlage ist eine partielle Kleinste-Quadrate-Schätzung mit dem Ziel, die Individualdaten zu reproduzieren und individuelle Prognosen latenter und ma­nifester Variablen zu ermöglichen. PLS unterscheidet formative und reflektive manifeste Variablen. Die latenten Variablen (Faktoren) werden als Hauptkomponenten (Faktorenanalyse) geschätzt. Das PLS- Verfahren bestimmt zunächst iterativ Fak­torwerte auf der Basis der für den Faktor je­weils relevanten Variablen (Blöcken). Die Schätzung der Beziehungen auf der Ebene der latenten Variablen (Faktoren) erfolgt partiell nur über die Zusammenhänge der je­weils relevanten Variablen. Die PLS-Schätzung ist im Vergleich zu LISREL an keine Verteilungsannahmen gebunden. Nicht die genaue Parameterschätzung steht im Vor­dergrund, sondern die Prognose. Die Metho­de wird deshalb auch als „soft modelling“ bezeichnet und eignet sich besonders zur Exploration von Kausalstrukturen mit gro­ßen Variablenzahlen. Die Verläßlichkeit der Schätzungen kann über die Anwendung ei­ner J ackknife-Technik geprüft werden.

Literatur:  Fornell, C.; Bookstein, F. L., Two Struc- tural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory, in: Journal of Marketing Research, 19 (November 1982), S. 440- 42 ff. Schneeweiß, H., Modelle mit latenten Vari­ablen: LISREL versus PLS, in : Nakhaizadeh, G.; Hamen, G. (Hrsg.), Neuere Entwicklungen in der angewandten Ökonometrie, Heidelberg 1990.

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