Analysis)は、コンポーネント・ベースの構造方程式モデルの手法で、PLSパス・モデリングのように使用できる。algorithm)と呼ぶアルゴリズムを用いて、グローバル関数を最適化することができる。成分分析の伝統に沿っている。それは、PLStと同様に、因子の代わりに成分を使う。PLSとは異なり、GSCAは全体の最小2乗最適化基準を提供する。それは、モデル・パラメータの推定を得るために絶えず最小化される。GSCAは、PLSの利点(すなわち、分布の仮定に制限が少ない、不適解がない、独特な成分スコア推定)をすべて完全に保持しながら、モデル適合の全体の測度を実装する。GSCAは、PLSに比べて、より多様なパス解析を取り扱う。行列を示すこととする。列方向に中心化され、単位分散で尺度化されていると仮定する。モデルは、次のように表記できる。