因子分析, 構造方程式モデル, 項目反応理論などは, 一括して, 潜在変数モデル, ＬＶＭとよばれる. すなわち, これらの方法は, 潜在変数 をモデルに組み込む事によって, よりよくデータの振る舞いを記述し, 予測 しようとするモデル群である. この複雑な方法を統一的に整理し, かつ, 推論するには, これらの方法をベイズ的階層モデルとみなすのが好都合で ある. 今回の講演では, ベイズ的階層モデルとして, これらのＬＶＭを統一的 に表現し, ＭＣＭＣ法を使って数値的に答えを得る方法を具体的に論じる.