El analisis de datos ha evolucionado y hoy no se trabaja ya exclusivamente con variables observables, sino tambien con variables latentes o factoriales. En este caso, las estructuras subyacentes en los datos son bastante menos aparentes y el nuevo software especializado puede detectarlas a partir del analisis de una matriz de datos, de covarianzas o de correlaciones. El diseno y la elaboracion de modelos ha cambiado mucho en las dos ultimas decadas. El investigador solia trabajar exclusivamente con variables observables cuando todas las estructuras subyacentes estaban claras y eran evidentes, pero la necesidad de la medida en las Ciencias Sociales mediante variables no observables impulso la evolucion de la modelizacion en este sentido en la totalidad de las ciencias. De esta forma aparecen los modelos causales, de ecuaciones estructurales o de estructuras de covarianzas desarrollados por Joreskog (1973), Keesing (1972) y Wiley (1973) y ampliados en el modelo LISREL (Linear Structural Relationship) y otros modelos que propusieron representaciones diferentes del analisis de estructuras de covarianzas. Este libro se ocupa de la mayoria de las tipologias de modelos estructurales enriquecidas con ejemplos y ejercicios practicos utilizando el software mas actual para esta materia"