PLS는 복잡하고 예측이 가능한 모형을 잘 설명하기 때문에 사회현상을 연구하는데 적합한 도구인데, 측정모형의 요인 적재치와 구조모형의 경로계수를 동시에 추정할 수 있기 때문에 이론을 바탕으로 한 확증적인 연구 뿐 아니라 탐색적 연구에도 적합한 방법이다(Barclay et al., 1995). 또한 LISREL과 AMOS는 통계 알고리즘이 특정 구성개념들 간의 상관이 잠재변수에 의해 발생한 것으로 설정하고 있기 때문에 모든 문항은 기본적으로 반영지표로 가정한다. 따라서 조형지표가 포함된 연구 모델을 LISREL 또는 AMOS로 분석하면 식별문제(identification problem)가 발생하게 된다(Javis et al., 2003. 김계수, 2013에서 재인용). Javis et al.(2003)은 반영지표와 조형지표를 구분하는 기준으로 구성개념에서 측정지표의 인과성, 측정지표들 간의 상호 호환성, 측정지표들 간의 공변량, 구성개념 측정지표들의 법칙적 관련성(nomological net)을 제시하였다(김계수, 2013 재인용).
PLS는 요인 적재치와 경로계수의 동시측정이 가능하므로 탐색적 연구에도 적용할 수 있는 도구이며 LISREL과 AMOS는 모든 문항을 반영지표로 가정하여 식별문제가 발생하게 된다. Javis et al은 반영지표와 조형지표의 구분기준인데 개념으로 인과성, 공변량 등을 다룬다.