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En medicina, muchas veces se encuentran situaciones donde la regresión (lineal o logística) no es viable, por contar con constructos latentes o factores que incluyen diversas variables observadas, ya que tratan de reflejar o estimar fenómenos complejos multidimensionales. Esta limitación dio lugar a la búsqueda de metodologías estadísticas alternativas, como un subtipo de Modelos de Ecuaciones Estructurales denominados modelos MIMIC (del inglés, por Multiple Indicators Multiple Causes), utilizado originalmente en neurociencias. En esta entrega se explica qué son estos modelos, para qué sirven, así como se mencionan los programas para su aplicación, y la interpretación de resultados. Se ejemplifica con un estudio sobre la calidad de vida de personas que recibieron un trasplante, destacando la representación gráfica y la importancia de la parsimonia en los modelos. Estos modelos permiten incluir factores y variables sueltas en simultáneo, resolviendo relaciones causales complejas, por lo cual resultan herramientas útiles en la investigación médica.