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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