Descripción: Un modelo de variable latente probabilística es un enfoque estadístico que busca explicar las relaciones entre variables observadas a través de variables latentes, que son aquellas que no se pueden medir directamente. Estas variables latentes representan conceptos subyacentes que influyen en las variables observadas, permitiendo así una comprensión más profunda de los datos. Este tipo de modelo se basa en la teoría de la probabilidad y utiliza técnicas matemáticas para inferir la existencia y el impacto de estas variables ocultas. Entre sus características principales se encuentran la capacidad de manejar datos incompletos y la flexibilidad para modelar relaciones complejas. Los modelos de variable latente son especialmente útiles en situaciones donde las variables observadas son el resultado de procesos más profundos y no observables, como en el caso de actitudes, habilidades o rasgos psicológicos. Al proporcionar un marco para entender cómo las variables latentes afectan a las observadas, estos modelos permiten a los investigadores y analistas realizar inferencias y predicciones más precisas, facilitando la toma de decisiones informadas en diversas disciplinas, desde la psicología hasta la economía y otras ciencias sociales.
