潜变量是什么？

潜变量往往表示某一复杂的无法之间测量的概念或建构。比如，信任、虔诚、社会融合。这些概念可以被操作化成不同的维度以不同的指标(indicator)加以测量。由此，可以看到，一个潜变量往往被建构成多个显变量(或指标)。不过，请注意，这只是SEM或者心理学/社会学中的“潜变量”

在经济学或统计学中，潜变量所指的含义稍有所不同。举个例子，比如，2009年一共有200个人报考北大社会学系的研究生，最后我们发现只有20个被录取了。注意，这里我们看到的结果是“录取或未被录取”（大家都知道，这个可以用logistic模型进行分析）。但实际上，再录取和未被录取的背后，实际上隐含着考生的“能力”差异（注意，能力是无法直接观测的！！），只有能力达到一定程度的考生才会被录取，（我们现在衡量能力的办法是考试成绩，比如360及以上就被录取）。所以，我们看到，在每一个二分变量（0-1变量）背后，实际上都隐含着一个不可观测的连续型变量（该变量被计量经济学家或统计学家称作潜变量），当该连续型潜变量的取值超过一定的量时，就表现为事件发生了（本例为，被录取了）。这一逻辑，换用大家可能都熟悉一种描述就是量变引起质变，发生在潜变量上的量变达到一定程度之后（这是个门槛！）就出现了有0-1变量反映出来的（是vs否、发生vs未发生）质变。质变是我们观察到的或可以测量的，但量变是隐含着的。