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Funcionalidades
El flujo PLS-SEM completo: modelo de medida, estructural, validez discriminante, bootstrap, MGA.
Cómo funciona
Desde subir el dataset hasta el informe listo para publicar, en cuatro pasos.
Métodos avanzados
13 métodos integrados: MGA, MICOM, IPMA, PLSpredict, HOC, FIMIX y más.
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Publica una URL de encuesta pública, recoge respuestas anónimas, impórtalas como conjunto de datos con un clic.
Casos prácticos
Modelos PLS-SEM publicados y reproducibles, clonables con un clic a tu workspace.
¿Qué es PLS-SEM?
Una introducción en lenguaje claro a Partial Least Squares Structural Equation Modeling - definición, cuándo usarlo y en qué se diferencia de CB-SEM.
Guía del usuario Nuevo
Manual de 76 páginas con capturas de la app real. Descarga gratuita en PDF.
Referencias
Validación contra SmartPLS y la literatura canónica de PLS-SEM.
Docs del motor
Referencia de la API de openpls-engine, el paquete Python open source detrás de OpenPLS.
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Funcionalidades El flujo PLS-SEM completo: modelo de medida, estructural, validez discriminante, bootstrap, MGA. Cómo funciona Desde subir el dataset hasta el informe listo para publicar, en cuatro pasos. Métodos avanzados 13 métodos integrados: MGA, MICOM, IPMA, PLSpredict, HOC, FIMIX y más. Compañero IA Nuevo Sugerencias contextuales + chat, basadas en tus datos. Encuestas Nuevo Publica una URL de encuesta pública, recoge respuestas anónimas, impórtalas como conjunto de datos con un clic. Casos prácticos Modelos PLS-SEM publicados y reproducibles, clonables con un clic a tu workspace.
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¿Qué es PLS-SEM? Una introducción en lenguaje claro a Partial Least Squares Structural Equation Modeling - definición, cuándo usarlo y en qué se diferencia de CB-SEM. Guía del usuario Nuevo Manual de 76 páginas con capturas de la app real. Descarga gratuita en PDF. Referencias Validación contra SmartPLS y la literatura canónica de PLS-SEM. Docs del motor Referencia de la API de openpls-engine, el paquete Python open source detrás de OpenPLS.
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Casos de uso

Casos de uso

Cada caso de uso recorre un modelo PLS-SEM publicado: fundamento teórico, hipótesis, diagrama de rutas, metodología y métricas clave reproducibles. Clona el proyecto con un clic o descarga solo el dataset.

ECSI

European Customer Satisfaction Index

Customer Experience

Seis constructos reflectivos (Image → Expectations → Quality → Value → Satisfaction → Loyalty), el modelo canónico de la investigación en marketing de servicios.

N
250
LVs
6
R²(SAT)
0.71
Abrir caso de uso →
UTAUT2 + Trust

Aceptación en e-commerce con confianza

Marketing / E-commerce

Performance expectancy, effort expectancy, influencia social y confianza explican la intención de compra y el uso real. Incluye variables sociodemográficas para multi-group analysis.

N
400
LVs
6
MGA
Age · Device
Abrir caso de uso →
JD-R

Engagement laboral (Job Demands-Resources)

RR. HH. / Comportamiento organizacional

Job demands y job resources actúan sobre la satisfacción y el desempeño vía engagement. Un modelo mediador clásico con cinco constructos.

N
350
LVs
5
R²(JP)
0.40
Abrir caso de uso →
TAM + Privacy

Adopción de apps de salud digital

Salud / mHealth

PEOU, utilidad, conciencia de salud y riesgo de privacidad inciden sobre actitud e intención conductual. El path negativo de privacidad funciona muy bien como ejemplo de tamaños de efecto f².

N
380
LVs
6
Efecto
PR → BI negativo
Abrir caso de uso →
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La plataforma abierta para PLS-SEM. Gratis en el navegador o autoalojada.

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