Sugestões proativas por aba
Um olhar por aba
Abra Results, Editor, MGA ou Advanced e veja 1 a 3 sugestões no topo da aba. Cada dica lê seu modelo atual e cita seus próprios números.
PLS-SEM · Engine open-source Modelagem de equações estruturais.
Modelagem de equações estruturais.
Finalmente moderna.
A plataforma aberta para modelos de equações estruturais: editor visual de caminhos, o pipeline PLS-SEM completo e relatórios prontos para publicação. Direto no navegador. Ou em servidor próprio, quando seus dados são sensíveis.
Ou comece pelo Guia do usuário (76 páginas, PDF)
Sem configuração, sem cartão de crédito · Engine open-source · Validado contra valores de referência estabelecidos
Pré-visualização ao vivo
Um modelo real, totalmente calculado.
É isso que o openpls-engine retorna para uma pequena cadeia Qualidade → Satisfação → Lealdade. Caminhos, R², HTMT e ICs bootstrap em uma única visão.
Amostra de satisfação do cliente ECSI (n = 250), 5 000 reamostragens bootstrap. Reproduzível no projeto de demonstração.
Fluxo de trabalho
Quatro passos dos dados ao modelo.
- 01
Envie os dados
CSV, XLSX, SPSS ou Stata: lemos o que você tiver.
- 02
Desenhe o modelo
Construtos e caminhos via arrastar e soltar. Prévia ao vivo da estrutura do modelo.
- 03
Calcule
Um clique. O plspm calcula: loadings, caminhos, intervalos de confiança via bootstrap.
- 04
Exporte
Relatório em PDF, tabelas em XLSX, modelo em JSON ou trecho em LaTeX, tudo em formatos abertos.
Assistente de pesquisa IA Novo · Beta
IA ambiental que conhece seu projeto.
Sugestões contextuais aparecem enquanto você trabalha. Um painel de chat responde perguntas abertas sobre seu modelo, sempre baseadas nos números que você já calculou.
Painel de chat IA
Pergunte, obtenha respostas fundamentadas
Abra o robô no canto inferior direito para perguntar qualquer coisa sobre modelo, dados ou resultados. Quatro ferramentas somente-leitura dão acesso à estrutura do projeto, nunca às linhas brutas.
Dois designers, um fluxo conectado.
Transforme uma pergunta de pesquisa em um modelo inicial em segundos. Obtenha um questionário validado a partir das LVs do modelo. Colete dados, depois interprete com o mesmo assistente.
1
Designer de modelos IA
LiveDigite sua pergunta de pesquisa. O assistente propõe 3-6 variáveis latentes com modos (reflexivo/formativo), caminhos hipotéticos com citações e 2-3 referências da literatura PLS-SEM. Um clique cria um novo modelo com LVs e caminhos já desenhados.
Pergunta de pesquisa
"O que impulsiona a lealdade do cliente em compras online de alimentos?"
↓
Trust · Reflexivo Perceived Quality · Reflexivo Satisfaction · Reflexivo Loyalty · Reflexivo
2
Construtor de questionários
LiveDado o modelo, o assistente gera 4-6 itens validados por LV com citações (Davis TAM, Zeithaml SERVQUAL, Cronin & Taylor …). Ou comece do zero e escreva itens você mesmo. Edite inline, adicione demografia, exporte como CSV / Markdown / JSON para Qualtrics, LimeSurvey ou SoSci Survey.
Trust · Davis (1989)
trust1Confio que esta loja cumpre suas promessas.trust2Esta loja parece confiável em suas transações.trust3A loja lida com meus dados pessoais com cuidado. Toolkit completo Novo
Tudo o que a literatura pede.
Quinze métodos modernos de PLS-SEM (MGA, IPMA, PLSpredict, HOC, FIMIX, PLSc, HTMT2, moderação, CVPAT e mais) no mesmo editor. Sem segunda ferramenta. Sem marketplace de plugins.
Quantifique a incerteza dos efeitos e transforme o modelo em previsões fora da amostra.
-
IPMA
Importance-Performance Map: mostra quais construtos são altamente importantes e ao mesmo tempo apresentam baixo desempenho. Prioridade gerencial num relance.
-
PLSpredict
Avaliação fora da amostra com validação cruzada k-fold e o painel completo de Shmueli: RMSE, MAE e MAPE comparados a um benchmark de modelo linear, além de uma tabela de ajuste dentro da amostra para contextualizar.
-
Efeitos indiretos específicos
Cada cadeia de mediação do seu modelo com estimativas pontuais e intervalos de confiança bootstrap, valores t e valores p. Pare de reportar apenas o efeito indireto total.
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CVPAT (capacidade preditiva)
Cross-Validated Predictive Ability Test conforme Liengaard et al. 2021. Comparação direta contra benchmark de média de indicadores ou modelo linear, teste t pareado, validação cruzada k-fold.
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FIMIX-PLS
A segmentação por mistura finita revela subgrupos não observados na sua amostra. Torna visíveis os efeitos heterogêneos.
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MICOM
Teste em três passos de Henseler–Ringle–Sarstedt para invariância de medida: configural, composicional e escalar. Pré-requisito obrigatório antes de qualquer comparação multigrupo entre países, segmentos ou períodos.
Coloque o modelo de mensuração e as equações estruturais à prova de vieses comuns.
-
PLSc (PLS consistente)
Correção de viés de Dijkstra-Henseler para mensuração reflexiva. ρ_A por LV, correlações desatenuadas, caminhos e R² corrigidos.
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Validade discriminante
HTMT junto com o refinamento por média geométrica HTMT2 (Roemer et al. 2021) e o teste de Fornell-Larcker, lado a lado. Três perspectivas independentes sobre a distinção entre construtos, reunidas em um único painel.
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Cópula gaussiana
Teste de endogeneidade de Park-Gupta / Hult et al. para preditores estruturais. Detecta viés sem variáveis instrumentais, com verificação de admissibilidade embutida.
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Validade nomológica
Pré-registre os sinais esperados das correlações entre construtos e teste cada hipótese com testes t unilaterais. O capítulo teórico vira um painel verificável com um veredicto claro por relação.
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Viés de método comum (Lindell-Whitney)
Ajuste por correlação parcial com variável marcadora para detectar variância de método comum. Escolha um marcador teoricamente independente, compare correlações ajustadas e brutas, decida se o CMB é um problema.
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Moderação (Two-Stage)
Teste termos de interação no seu modelo estrutural. Abordagem em duas etapas conforme Henseler & Chin, em um clique.
Construa topologias mais ricas e escolha o algoritmo de convergência adequado aos seus dados.
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Construtos de ordem superior (HOC)
Procedimento disjoint two-stage para modelos hierárquicos. Os quatro tipos canônicos (R-R, R-F, F-R, F-F) e HOCs aninhados, sem reconfigurar o editor.
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Esquema Newton
Ponderação interna quasi-Newton para convergência mais estável e rápida em modelos complexos.
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Esquema PCA
Esquema de ponderação interna PCA de Lohmöller como alternativa a centroid e path. Liberdade algorítmica por modelo.
Novo · Pesquisas públicas
Do questionário ao conjunto de dados. Com um link.
Publique seu questionário numa URL compartilhável, veja respostas anônimas chegando ao vivo, importe como conjunto de dados com um clique. Tudo o que pesquisadores realmente precisam, integrado.
Ver pesquisas públicas Snapshots por versão Introdução pública vs. notas internas Proteção contra envio duplo Respostas só para o dono Import para dataset com um clique Página do respondente multilíngue
Métodos, visualizados
É assim que os resultados realmente aparecem.
Quatro exemplos do que o OpenPLS produz para as suas análises. Direto dos painéis explicativos do app.
01
Distribuição Bootstrap
5.000 reamostragens, estimativa pontual e CI de 95 %. É assim que aparece a incerteza em torno de um coeficiente de caminho.
02
Mapa de importância e desempenho
Quais construtos são importantes e estão com desempenho abaixo do esperado? Uma visão em quatro quadrantes para priorização gerencial.
03
Segmentação FIMIX
Encontre subgrupos não observados. Revele efeitos heterogêneos antes que enviesem os seus resultados.
04
Simple Slopes
Como um coeficiente de caminho muda com moderador baixo, médio e alto? Três linhas dizem mais do que um único p-value.
Casos de uso
Reproduzíveis em 60 segundos.
Quatro modelos PLS-SEM publicados, disponíveis como clones de um clique no seu workspace OpenPLS. Cada caso inclui dados originais sintéticos, a definição completa do modelo e métricas-chave reproduzíveis.
ECSI
European Customer Satisfaction Index
Customer Experience
Seis construtos reflexivos (Image → Expectations → Quality → Value → Satisfaction → Loyalty), o modelo canônico da pesquisa em marketing de serviços.
- N
- 250
- LVs
- 6
- R²(SAT)
- 0.71
Fornell et al. (1996)
Abrir caso de uso UTAUT2 + Trust
Aceitação em e-commerce com confiança
Marketing / E-commerce
Performance expectancy, effort expectancy, influência social e confiança explicam a intenção de compra e o uso efetivo. Inclui variáveis sociodemográficas para multi-group analysis.
- N
- 400
- LVs
- 6
- MGA
- Age · Device
Venkatesh et al. (2012)
Abrir caso de uso JD-R
Engagement no trabalho (Job Demands-Resources)
RH / Comportamento organizacional
Job demands e job resources atuam sobre a satisfação e o desempenho via engagement. Um modelo mediador clássico com cinco construtos.
- N
- 350
- LVs
- 5
- R²(JP)
- 0.40
Bakker & Demerouti (2017)
Abrir caso de uso TAM + Privacy
Adoção de apps de saúde digital
Saúde / mHealth
PEOU, utilidade percebida, consciência sobre saúde e risco de privacidade atuam sobre atitude e intenção comportamental. O caminho negativo de privacidade é um ótimo exemplo de tamanhos de efeito f².
- N
- 380
- LVs
- 6
- Effect
- PR → BI negative
Davis (1989); Sun et al. (2013)
Abrir caso de usoClonar requer uma conta OpenPLS gratuita.
Preços
Aberto hoje. Aberto para sempre.
O aplicativo web é gratuito. O motor é de código aberto sob GPL-3.0 e sempre será.
Cloud
Grátis
Tudo o que você precisa para a sua pesquisa. Hospedado por nós.
- Modelos e conjuntos de dados ilimitados
- Todos os relatórios e exportações
- Editor visual de caminhos
- Comparação de versões
Self-host
$0 GPL-3.0
Engine como contêiner Docker e biblioteca Python. No seu servidor, dentro da sua rede.
- Funcionalidade completa da engine offline
- CLI e API Python
- Soberania de dados para clínica e indústria
- Suporte da comunidade no GitHub
Consulting
Sob consulta Personalizado
Adaptações personalizadas, treinamentos e assessoria metodológica para grupos de pesquisa.
- Coaching metodológico
- Modelos e plugins personalizados
- Workshops presenciais
- Suporte prioritário