Una variabile latente è uno che non può essere registrato specificamente, ha dichiarato, o altrimenti si manifesta. Nell'analisi statistica, informatica, e in altri settori, le variabili latenti rappresentano gli elementi che, per un motivo o un altro, non sono concretamente definite nell'ambito di un programma. Ci sono molti diversi motivi per cui una variabile potrebbe essere considerato una variabile latente.

Un tipo di variabile latente è un elemento che non è specificato a causa di considerazioni di ordine pratico. Questi sono spesso chiamati 'variabili nascoste'. Una variabile nascosta può rappresentare qualcosa che è considerato ridondante, o una costante che non ha bisogno di essere osservati.

Altri tipi di variabili latenti sono variabili ipotetiche che sono legate ad aspetti più concreti di ciò che è in fase di studio. Variabili latenti sono spesso definito come il contrario di 'variabili osservabili,' che sono gli elementi che vengono modellati direttamente in un programma.

In molti linguaggi della scienza informatica, le variabili sono qualcosa che i programmatori di 'dichiarare' per la Ai fini di renderle osservabili o funzionale. In alcuni casi, anche le variabili devono essere dimensionati, un processo che alcuni chiamano "oscuramento", in modo che il programma li riconoscerà quando vengono utilizzati. Variabili latenti possono fare riferimento ad altre variabili che non sono dichiarate o dimensionati, e quindi non utilizzati da un programma del computer.

In una ricerca più generale, le variabili latenti sarebbe alcun tipo di irrilevanti o non misurabili punto che i ricercatori si sentono è ragionevole di lasciare fuori dalla loro costrutti. Alcuni esperti scegliere "unknowables" nel campo della ricerca socio-economica, come la felicità generale o morale, sia per il pubblico in generale o per un gruppo specifico. In alcuni settori, un eccesso di dati variabili rende possibili variabili latenti una necessità costante.

Alcuni ricercatori hanno sviluppato un modello latente variabile, in cui le variabili osservate o manifesto sono rispetto alle variabili di brevetto. Diversi modelli variabili latenti hanno diversi metodi di distribuzione. In molti di questi studi, i lavoratori stanno cercando di dimostrare un legame tra una condizione di base e uno osservato, o per capire se una data condizione colpisce una condizione sperimentale indotto rappresentato dalla variabile manifesto.

Anche se la matematica dei modelli che coinvolgono questi tipi di variabili possono ottenere abbastanza complicata, molte menti scientifiche vedere le variabili latenti comegenerali di designazione per qualcosa che la ricerca considera come un 'dato', ma in ultima analisi, può prendere in considerazione al fine di ottenere risultati efficaci. Alcuni ricercatori o programmatori possono tentare di etichettare questi come 'dato' variabili, o si può semplicemente fare riferimento a esse in una nota. In entrambi i casi, possono essere una parte importante di quello che succede in uno studio.