Com a necessidade de analisar dados cada vez mais complexos nas mais diversas áreas, surge também a necessidade de novas técnicas e novas modelagens. Nesse contexto, os Modelos de Equações Estruturais são uma evolução da análise de caminhos proposto por Wright (1921), que por sua vez, consegue captar as relações de causa e efeito entre diferentes tipos de variáveis. Este trabalho tem como objetivo abordar uma revisão em torno dessa técnica, com ênfase aos modelos recursivos que utilizam em sua maioria apenas variáveis observadas. A aplicação deste trabalho está fundamentada em um processo de simulação considerando assim, seis cenários com diferentes tipos de relações numa mesma estrutura. As médias das estimativas dos parâmetros no processo de simulação resultam em valores próximos aos valores verdadeiros. Por meio de figuras e gráficos, pode-se observar o comportamento dos parâmetros por meio do erro quadrático médio e boxplot. A análise foi realizada com a utilização do software R e programas implementados com pacote sem (FOX; WEISBERG, 2012) e programação apresentada no Apêndice deste trabalho.

With the increasingly need to analyze complex data in several areas, comes the need for new techniques and new models. In this context, the Structural Equation Modeling is an evolution of the path analysis proposed by Wright (1921), which, can capture the relations of cause and effect between different types of variables. The present work aims to approach a review about this technique with emphasis on recursive models using mostly observed variables only. The application of this work is based on a simulation process considering six scenarios with different types of relationships within the same structure. The mean estimates of the parameters in the simulation result in values that are close to the true values, and by means of figures and graphs, one can observe the behavior of the parameters by means of the mean squared error and boxplot. The analysis was performed using the software software R and implemented programs as sem package (FOX; WEISBERG, 2012) and the programming is presented in the Appendix of this work.