PLS회귀분석은 이전에 다중회귀와는 달리 설명변수의 수가 많아져도 다중공선성의 문제로부터 해방될 수 있어서 요인분석이 불필요하며 잠재요인 사영변수 중요도값의 크기로 설명변수를 해석할 수 있어서 유연성을 지니고 있다. 따라서 설명변수의 수가 늘어났을 때 과대 적합 문제에 대비할 수 있는 방법이며 질적 연구에서 보다 정교한 결과를 만들어 낼 수 있다.
PLS회귀분석을 실시한 이유는, 첫째로 향후 이용자 측면에서 반응변수에 영향을 미치는 여러 가지 설명변수의 수가 더 증가할 수 있기 때문이다. PLS회귀분석은 전통적인 다중회귀 분석과는 달리 설명변수의 수가 무한대로 증가하더라도 다중공선성의 문제가 발생하지 않는다. 다중공선성의 문제로부터 해방되기 때문에 통계분석의 절차상 회귀분석에 앞서 측정도구의 타당성(validity)을 확인하기 위해 요인분석을 실시할 필요가 없다. 또한 t-value 나 p-value에 의하여 명확하게 ‘유의하다’와 ‘유의하지 않다’로 판단하지 않고 잠재요인 사영변수 중요도값(Variable Importance in the Projection: VIP)의 크기로 설명변수의 영향력을 해석하기 때문에 개별 설명변수에 대하여 전통적인 회귀분석보다 훨씬 더 유연하게 접근할 수 있는 장점이 있다. 둘째로 향후 영향요인의 수가 늘어나 설명변수의 수가 관측치의 수보다 많을 경우를 대비하기 위함이다. 방법론적 측면에 있어서 PLS회귀분석은 다변량 자료의 다중공선성 문제해결과 설명변수의 수가 관측치의 수보다 많을 경우 발생할 수 있는 모형의 과대 적합 문제를 해결할 수 있는 방법론으로 활용되고 있다. 따라서 본 연구와 같은 질적 연구에서는 구조방정식 모형보다 정교한 결과의 도출과 활용성이 뛰어날 수 있다.