잠재요인을 통한 설명변수의 분산 설명 정도 실험에 따르면 모형의 적합도는 잠재요인이 2개로 늘어날 때 크게 증가하는데, 이를 통해 연구에서 발견하지 못한 잠재설명변수의 개수가 2개 이상임을 알 수 있다.
본 연구에서 PLS회귀분석 시 추출한 잠재요인의 기본 개수는 5개로 설정하였다. <표 7>을 보면 각 잠재요인을 통한 설명변수의 분산 설명 정도(Cumulative X Variance)는 5개의 잠재요인을 통해 전체 24개의 설명변수 분산이 55.5%로 설명된다. 향후 반응변수에 영향을 미치는 잠재된 요인을 밝혀내고 추가한다면 설명변수의 설명력 또한 반응변수에 상응하는 수준으로 높일 수 있을 것이다. 결정계수인 반응변수의 분산 설명 정도(Cumulative Y Variance)는 75.6%로 복합 반응변수를 적용한 분석모형으로는 비교적 모형의 적합도를 잘 설명하고 있는 것으로 보인다. 본 연구에서 모형의 적합도는 잠재요인의 수가 2개로 늘어날 때 가장 크게 증가(4.3%)한다. 이는 본 연구에서 찾지 못한 잠재된 설명변수의 수가 최소 2개 정도 더 있을 것임을 암시한다.