L'analyse du modèle à variables latentes est une méthode d'analyse qui définit une propriété derrière l'objet d'analyse comme une variable latente qui ne peut pas être directement observée, et suppose que la variable latente peut être observée indirectement. Les modèles à variables latentes sont classés en quatre types en fonction de la combinaison de variables observées et de mesures de variables latentes. L'analyse factorielle est utilisée lorsque la variable observée est continue et la variable latente est également continue ; le modèle de mélange fini est utilisé lorsque la variable observée est continue et la variable latente est discrète. Lorsque la variable latente est une échelle continue, il s'agit d'une réponse à un élément ; modèle théorique, et lorsque la variable observée est une échelle discrète et que la variable latente est également une échelle discrète, il s'agit d'une analyse de classe latente. Parmi ces quatre méthodes d'analyse, l'analyse des classes latentes n'est pas implémentée dans SAS et ne peut être effectuée que dans JMP Pro. Dans cette présentation, nous expliquerons la relation entre ces quatre méthodes d'analyse et présenterons l'analyse de modèle à variables latentes à l'aide de JMP.
