1. Различие между латентными переменными зависит от типа эмпирического познания явлений: априорного (предшествующего) и апостериорного (последующего). Так, например, методы факторного анализа делятся на эксплораторный (разведочный) и конфирматорный (подтверждающий). При разведочном факторном анализе, исследователь не знает, сколько факторов необходимо извлечь из исходных данных. Для поиска числа факторов используется либо формальные критерии (критерий Кайзера и др.), либо неформальные, основанные на принципе ясной интерпретации (бритва Оккама). При конфирматорном факторном анализе, исследователь подтверждает выстроенную гипотезу о латентной переменной или структуре.

2. Необходимо различать латентные переменные, являющиеся детерминирующими (причинами) или детерминируемыми (следствиями). Например, в структурном моделировании (SEM) «в причинно-следственных парах в качестве зависимых и независимых переменных выступают как латентные, так и наблюдаемые переменные в любом сочетании. То есть и латентные и наблюдаемые переменные могут детерминироваться и латентными и наблюдаемыми переменными. Возможно также, что зависимая переменная, в свою очередь, также может детерминировать какую-либо третью переменную» [5, с.131].

3. Латентные переменные модели могут классифицироваться в зависимости от типа переменных: метрических или неметрических. В классическом факторном анализе Ч. Спирмана латентные и наблюдаемые переменные имеют метрический тип (шкала отношений и интервальная шкала). В теории педагогических измерений (Item Response Theory) наблюдаемые переменные имеют неметрический тип (шкала порядка и номинальная шкала), например в модели Раша. В кластерном анализе латентные и наблюдаемые переменные имеют неметрический тип.

4. Латентные переменные могут различаться по степени «объяснять» данные. На это свойство влияет множество факторов, таких как размер анализируемой выборки, наличие пропущенных данных, число индикаторов и их корреляция т.д.

Латентный анализ, в широком смысле слова, как метод выявления скрытых переменных и структур исследуемых объектов объединяет в себе множество методов многомерного статистического анализа. Причем в различных статистических моделях, мы имеем дело с различными типами латентных переменных. Невозможность точного измерения объектов в гуманитарных науках, возникновение ошибок, наличие непредсказуемых дополнительных внешних воздействий, нелинейность явлений, субъективизм исследователей и многие другие факторы «размывают» границы между четким определением, что есть латентное, а что наблюдаемое. Научное познание заключается в преобразовании неявного в явное, а, следовательно, в расширении области неизвестного, скрытого, латентного. Отсюда вытекает вопрос о достаточности дихотомии «наблюдаемое-латентное» и о необходимости «множить сущее».