Los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) son una técnica estadística multivariante que, haciendo uso de la regresión múltiple y el análisis factorial, tiene como objetivo validar relaciones causales entre variables, ya sean observadas o no. Destacan, principalmente, por sus aplicaciones en ciencias sociales. Se presenta este trabajo como una síntesis de los principales resultados usados en SEM, así como su posterior aplicación a un caso práctico real mediante el uso del sofware estadístico R. Para ello, comenzaremos realizando una breve introducción donde establecer la lógica empleada y donde podamos fijar el contexto histórico en el que surgen. Posteriormente, se presentará el concepto de causalidad, así como los tipos de ecuaciones estructurales existentes. En el segundo capítulo se establecerá la nomenclatura usada, así como una serie de resultados básicos subyacentes a los diagramas de caminos. Continuaremos ya, en el tercer capítulo, estudiando las restricciones previas asociadas a la construcción del modelo. De especial importancia será la necesidad de normalidad multivariante para la estimación de parámetros por máxima verosimilitud, así como un tamaño muestral adecuado al número de variables observadas de nuestro modelo. El capítulo cuarto se erige como el pilar fundamental de los modelos de ecuaciones estructurales. En él estableceremos la fundamentación teórica para la construcción de los mismos diferenciando cuatro etapas: especificación, identificación, estimación y evaluación del modelo. Finalmente, desarrollaremos un modelo de ecuaciones estructurales con la intención de estudiar qué influencia tiene la percepción ciudadana de la corrupción en la confianza institucional. A su vez, se estudiarán las posibles relaciones causales entre el estatus socioeconómico unipersonal y las percepciones ciudadanas de la corrupción y del funcionamiento del sistema democrático español, entre otros.