Model latentní proměnné je statistický model, který spojuje množinu proměnných
(tzv. manifest variables) s množinou latentních proměnných.
Předpokládá se, že 1) odpovědi na indikátory nebo manifestní proměnné jsou výsledkem
pozice jedince na latentní proměnné (latentních proměnných) a 2) že manifestní proměnné nemají nic
společného po kontrole latentní proměnné (lokální nezávislost).
Různé typy modelu latentní proměnné lze seskupit podle toho, zda jsou proměnné manifestu a
latentní proměnné kategorické nebo spojité:
Jiný název pro analýzu latentních znaků je teorie odezvy položek (IRT).
Nejjednodušším IRT modelem je Raschův model.
Důležitou součástí analýzy latentních profilů je model směsi.
V analýze faktorů a analýze latentních znaků jsou latentní proměnné
považovány za spojité normálně distribuované proměnné a v analýze latentních profilů
a analýze latentních tříd jako z multinomiální distribuce.
Proměnné manifestů v analýze faktorů a analýze latentních profilů
jsou spojité a ve většině případů se předpokládá, že jejich podmíněné rozdělení vzhledem k latentním proměnným
je normální. V analýze latentních znaků a analýze latentních tříd
jsou proměnné manifestů diskrétní. Tyto proměnné mohou být dichotomické, ordinální nebo nominální proměnné.
Jejich podmíněné rozdělení je považováno za binomické nebo multinomiální.
Vzhledem k tomu, že rozdělení spojité latentní proměnné lze aproximovat diskrétní distribucí,
ukazuje se, že rozlišení mezi spojitou a diskrétní proměnnou není u al zásadní.
Proto může existovat psychometrická latentní proměnná, ale nikoliv psychologická psychometrická proměnná.