Se presenta una Introducción al modelamiento de variables latentes como una estrategia analítica de datos para la investigación comportamental. Dicha estrategia permite modelar y manipular constructos, a diferencia de otras aproximaciones analíticas que solo manejan variables observadas. Se detallan procedimientos como el análisis factorial exploratorio, el análisis factorial confirmatorio y los modelos de ecuaciones estructurales, como medios para modelar variables latentes. Se enfatiza que la utilización de modelos de ecuaciones estructurales permite no sólo la "construcción" de variables latentes sino el modelamiento de relaciones entre estos constructos, otras variables observadas y variables emergentes. Se presentan algunas aplicaciones de estos sistemas analíticos, tales como la estimación de efectos indirectos, dirección causal, estabilidad, consistencia interna, validez convergente, validez discriminante, y validez predictiva de medidas comportamentales, así como la especificación y estimación de los efectos de tratamientos y comparaciones entre grupos. Se discute la utilidad de estas aplicaciones en el marco de la investigación científica del comportamiento.An introduction to modelling latent variable as an analytic strategy for data in behavioral research is presented. This strategy allows to model and manipulate constructs, in contrast to other analytical aproaches that only deal with observed variables. Procedures such as exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis and structural equations models are detailed as means to model latent variables. It is emphazised that the use of structural equations models allows the "construction" of latent variables, the modelling of relations between these constructs, other observed variables and emergent variables. Some applications of these analytic systems are presented, such as indirect effects estimation, causal direction, stability, internal consistency, convergent validity, discriminant validity, and predictive validity of behavioral measures, as well as the especification and estimation of treatment effects and group comparisons. The usefulness of these applications to scientific behavioral research is discussed.