Ilustramos cómo los modelos de ecuaciones estructurales (SEM) pueden utilizarse para evaluar la fiabilidad y generalizabilidad de puntuaciones compuestas y de subescalas, proporciones de múltiples fuentes de error de medición y valor añadido de subescalas dentro de diseños multivariables utilizando datos de un inventario popular que mide rasgos de personalidad estructurados jerárquicamente. Comparamos estas técnicas entre SEM estándar que representan relaciones congruentes entre indicadores y factores subyacentes versus diseños de teoría de generalizabilidad (GT) basados en SEM con restricciones esenciales simplificadas tau-equivalentes. Los resultados enfatizaron fuertemente la importancia de tener en cuenta múltiples fuentes de error de medición en ambos contextos y revelaron que, en la mayoría pero no en todos los casos, los diseños congruentes arrojaron una mayor precisión de puntuación, menores proporciones de error de medición, mayor viabilidad promedio de puntuación de subescalas, mejores ajustes de modelo y magnitudes diferentes de intercorrelaciones de subescalas disatenuadas. Ampliando los análisis congruentes al nivel de los ítems, se resaltaron consistentemente debilidades en las propiedades psicométricas de los ítems negativos frente a los positivos. En conjunto, estos hallazgos demuestran el valor práctico y las ventajas de aplicar principios basados en GT a SEM congruentes que se encuentran mucho más comúnmente en la literatura de investigación y están más directamente vinculados a las medidas específicas que se están analizando. También proporcionamos fórmulas predictivas para estimar coeficientes de fiabilidad y generalizabilidad, proporciones de fuentes individuales de error de medición y valores añadidos de subescalas para cambios realizados en los procedimientos de medición y ofrecemos pautas y ejemplos para ejecutar todos los análisis ilustrados utilizando los paquetes (Versión 0.6-17) y (Versión 0.5-6) en R. Los métodos descritos para los diseños analizados son aplicables a cualquier evaluación puntuada objetivamente o subjetivamente para la cual se informen tanto puntuaciones compuestas como de subcomponentes.