En los modelos de factores latentes es necesario escoger el numero apropiado de esos factores para seleccionar un modelo parsimonioso que se ajuste a los datos. En la regresion por minimos cuadrados parciales (PLS = Partial Least Squares) se usa frecuentemente la tecnica de validacion cruzada para la escogencia del mejor modelo con capacidad predictiva. Para el numero apropiado de factores latentes de acuerdo a la capacidad predictiva del modelo, se presenta una metrica estadistica basada en la Suma de Cuadrados del Error de Prediccion (PRESS = Prediction Error Sum of Squares) para la regresion PLS. En este articulo, se muestra una forma computacional alternativa a la validacion cruzada, donde no es necesario dejar por fuera una observacion como se hace con el metodo leave-one-out de la validacion cruzada.