潜在変数（せんざいへんすう、）は、統計学において、直接は観察されないが（数理モデルを通して）、観測（直接測定）された他の変数から推定される変数を意味する。観測変数（）と対比される。
潜在変数は、現実の側面に対応する場合がある。原理的には測定できるが実際には観測できない状況では、変数に意味があるが観測できないという事実から、「隠れた変数」という用語が一般的に使用される。カテゴリ・行動・精神状態・データ構造などの抽象的な概念に対応する潜在変数では、「仮想変数」または「仮想構成」という用語が用いられることがある。
潜在変数の使用することで、データの次元を減らすのに役立つ。多くの観測可能な変数をモデルに集約して、基礎となる概念を表すことができるため、データを理解しやすくなる。この意味で、それらは科学理論と同様の機能を果たす。同時に、潜在変数は、現実世界の観測可能な（サブシンボリックな）データをモデル化された世界のシンボリックなデータにリンクする。
例.
心理学.
因子分析法によって作成された潜在変数は、一般に「共有」分散、または変数が一緒に「移動」する程度を表す。相関関係のない変数は、共通因子モデルに基づく潜在構造を生成できない。 
経済.
経済学の分野からの潜在変数の例には、生活の質、ビジネスの信頼、士気、幸福、保守主義が含まれる。これらの変数はすべて、直接測定できない。しかし、これらの潜在変数を他の観測可能な変数にリンクすると、潜在変数の値は、観測可能な変数の測定値から推測することができる。生活の質は、直接測定できない潜在変数であるため、観察可能な変数を使用して生活の質を推測する。生活の質を測定するための観察可能な変数には、富、雇用、環境、心身の健康、教育、レクリエーションと余暇、および社会的帰属が含まれる。
薬.
潜在変数の方法論は、医学の多くの分野で使用されています。潜在変数アプローチに自然に役立つ問題のクラスは、時間スケール（参加者の年齢や研究ベースラインからの時間など）が研究対象の特性と同期していない縦断的研究です。このような研究では、研究対象の特性と同期する観察されていない時間スケールを、潜在変数を使用して観察された時間スケールの変換としてモデル化できる。この例として、疾患進行モデリングおよび成長のモデリングなどがある。
潜在変数モデル.