La presente investigación muestra y discute las ventajas empíricas de emplear herramientas estadísticas modernas (i.e., correlaciones policóricas, análisis factorial de ítems y modelos de ecuaciones estructurales) específicamente desarrollados para analizar variables latentes medidas con ítems ordinales categóricos, y compara estos procedimientos con dos tipos de análisis estadísticos clásicos desarrollados para trabajar con variables observadas (no latentes) medidas a nivel de intervalo (i.e., correlaciones de Pearson y análisis de regresión lineal). Los resultados de dos estudios Monte Carlo revelaron que los métodos estadísticos específicamente desarrollados para trabajar con variables observadas de tipo categórico y variables latentes permiten una mejor caracterización de los instrumentos de medida y los constructos teóricos, así como también una caracterización más precisa de la fuerza de la asociación entre las variables y la varianza explicada global del modelo. Se discute la relevancia de estas técnicas estadísticas para la investigación sociológica cuantitativa con la finalidad de iluminar un posible cambio en el enfoque metodológico y epistemológico de la investigación en ciencias sociales, desde el simple contraste de hipótesis nulas hacia el contraste de modelos teóricos alternativos.