Nem tudo o que importa é medido. Uma variável latente é algo inferido a partir de dados observados que influencia os resultados, mas não é diretamente visível. A inteligência, a motivação e a gravidade da doença enquadram-se nesta categoria.

Os modelos utilizam variáveis ​​​​latentes para explicar padrões em dados observados. A análise fatorial agrupa as medidas correlacionadas em fatores subjacentes. Os autoencoders variacionais aprendem um espaço latente que capta a estrutura de imagens ou textos. Os modelos de tópicos inferem temas a partir de documentos.

Usos comuns de variáveis ​​​​latentes

• Redução de dimensionalidade
• Modelação generativa
• Descoberta de tópicos em textos
• Medição psicométrica
• Inferência causal com variáveis ​​de confusão não observadas

A interpretação é complexa. Uma variável latente é uma construção matemática, não uma entidade comprovada. Dois modelos podem encontrar estruturas latentes diferentes que explicam os mesmos dados igualmente bem. Atribuir significado às dimensões latentes requer cuidado.