Ikke alt som betyr noe måles. En latent variabel er noe som utledes fra observerte data som påvirker utfall, men som ikke sees direkte. Intelligens, motivasjon og sykdoms alvorlighetsgrad faller alle inn under denne kategorien.

Modeller bruker latente variabler for å forklare mønstre i observerte data. Faktoranalyse grupperer korrelerte målinger i underliggende faktorer. Variasjonsautokodere lærer et latent rom som fanger opp strukturen til bilder eller tekst. Emnemodeller utleder temaer fra dokumenter.

Vanlige bruksområder for latente variabler

• Dimensjonalitetsreduksjon
• Generativ modellering
• Emneoppdagelse i tekst
• Psykometrisk måling
• Kausal inferens med uobserverte konfunderende faktorer

Tolkning er vanskelig. En latent variabel er en matematisk konstruksjon, ikke en bevist enhet. To modeller kan finne forskjellige latente strukturer som forklarer de samme dataene like godt. Å gi mening til latente dimensjoner krever forsiktighet.