잠재 변수 모델 분석이란, 해석 대상의 배후에, 직접 관측할 수 없는 어떠한 성질을 잠재 변수라고 정의하고, 그 잠재 변수가 간접적으로 관측된다고 가정하여 행하는 해석 수법이다. 잠재 변수 모델은 관측되는 변수와 잠재 변수의 척도의 조합에 의해 4개로 분류된다. 관측되는 변수가 연속 척도로, 잠재 변수도 연속 척도일 때는 인자 분석, 관측되는 변수가 연속 척도로, 잠재 변수가 이산 척도일 때는 유한 혼합 모델, 관측되는 변수가 이산 척도로, 잠재 변수가 연속 척도일 때는 항목 반응 이론 모델, 관측되는 변수가 이산 척도이고, 잠재 변수도 이산 척도일 때는 잠재 클래스 분석이다. 이 네 가지 분석 방법 중 잠재 클래스 분석은 SAS에서 구현되지 않았으며 JMP Pro에서만 실행할 수 있습니다. 본 발표에서는, 이들 4개의 해석 방법의 관계를 해설하면서, JMP에 의한 잠재 변수 모델 분석에 대한 소개를 실시한다.
