Visión general (mandato PLS)

El procedimiento PLS estima los modelos de regresión de mínimos cuadrados parciales. Los mínimos cuadrados parciales son una técnica predictiva que es una alternativa a la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), la correlación canónica o el modelado de ecuaciones estructurales para el análisis de sistemas de variables independientes y de respuesta. Es especialmente útil cuando las variables predictoras están muy correlacionadas o cuando el número de predictores supera el número de casos.

PLS combina características de análisis de componentes principales y regresión múltiple. Primero extrae un conjunto de factores latentes que explica la mayor parte posible de la covarianza entre las variables independientes y dependientes. A continuación, un paso de regresión pronostica los valores de las variables dependientes mediante la descomposición de las variables independientes.

La regresión de mínimos cuadrados parciales también se conoce como "Proyección a la estructura latente".

Opciones

Variables de respuesta. PLS estima modelos univariados y multivariados. Si especifica una o más variables dependientes categóricas, se estima un modelo de clasificación. Si especifica una o más variables dependientes de escala, se estima un modelo de regresión. Se da soporte a modelos de regresión y clasificación mixtos.

Predictores. Los predictores pueden ser variables categóricas o continuas. Se pueden estimar tanto los efectos principales como los términos de interacción.

Método. Puede especificar el número máximo de factores latentes a extraer. De forma predeterminada, se extraen cinco factores latentes.

Exportar. Puede guardar los resultados de los modelos por casos, por factores y por predictores en los conjuntos de datos IBM® SPSS® Statistics .

Especificación básica

PLS es un mandato de extensión y el sistema no lo reconocerá hasta que utilice el mandato EXTENSION para añadir PLS a la tabla de mandatos. El diagrama de sintaxis para PLS se define en plscommand.xml, que se instala en el subdirectorio \extensions del directorio de instalación principal. Consulte el tema EXTENSION para obtener más información.
La especificación mínima es una o más variables dependientes y uno o más predictores.
El procedimiento muestra las tablas siguientes: proporción de varianza explicada (por factor latente), ponderaciones de factor latente, cargas de factor latentes, importancia de variable independiente en proyección (VIP) y estimaciones de parámetro de regresión (por variable dependiente).

Operaciones

Todas las variables del modelo se centran y tipifican, incluidas las variables indicador que representan variables categóricas.
Si se especifica una variable WEIGHT , sus valores se utilizan como ponderaciones de frecuencia. Los valores de ponderación se redondean al número entero más cercano antes de utilizarlos. Los casos con ponderaciones perdidas o ponderaciones inferiores a 0,5 no se emplearán en los análisis.
Los valores perdidos del usuario y del sistema se consideran no válidos.
La memoria asignada a través de SET WORKSPACE no está disponible para los mandatos de extensión; al ejecutar PLS en conjuntos de datos grandes, en realidad puede reducir el tamaño del espacio de trabajo.

Reglas de la sintaxis

El mandato PLS es necesario. Todos los submandatos son opcionales.
Sólo se permite una única instancia de cada submandato.
Se produce un error si se especifica un atributo o palabra clave más de una vez dentro de un subcomando.
Son necesarios signos de igual y paréntesis que se muestran en el gráfico de sintaxis.
Los nombres de subcomando y las palabras clave deben escribirse en su totalidad.
No se permiten subcomandos vacíos.