Une fois que les variables (également appelées facteurs et déterminants selon les auteurs) ont été identifiées - et dans notre cas mappéLa plupart des méthodes de prévision visent à réduire leur nombre, c'est-à-dire à ne conserver que quelques-unes de ces variables.

En effet, compte tenu des limites cognitives, ainsi que des ressources limitées, on essaie d'obtenir un certain nombre de variables qui peuvent être facilement et relativement rapidement combinées par le cerveau humain.

Le problème auquel nous sommes confrontés ici sur le plan méthodologique est de savoir comment réduire au mieux ce nombre de variables, en s'assurant que nous ne réintroduisons pas de biais et/ou que nous simplifions notre modèle au point qu'il devienne inutile ou sous-optimal.

En outre, compte tenu également des réactions indésirables potentielles des praticiens à des modèles complexes, il est le plus souvent nécessaire de pouvoir présenter un modèle correctement simplifié ou réduit (tout en restant fidèle au modèle initial).