潜在変数モデル分析とは、解析対象の背後に、直接観測できない何らかの性質を潜在変数と定義し、その潜在変数が間接的に観測されると仮定して行う解析手法である。潜在変数モデルは、観測される変数と潜在変数の尺度の組み合わせによって4つに分類される。観測される変数が連続尺度で、潜在変数も連続尺度のときは因子分析、観測される変数が連続尺度で、潜在変数が離散尺度のときは有限混合モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数が連続尺度のときは項目反応理論モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数も離散尺度のときは潜在クラス分析である。これら4つの解析方法のうち潜在クラス分析はSASでは実装されておらず、JMP Proでのみ実行可能である。本発表では、これら4つの解析方法の関係を解説しつつ、JMPによる潜在変数モデル分析についての紹介を行う。