Partie de situations de didactique des mathématiques, la méthode d’analyse statistique implicative se développe au fil des problèmes rencontrés et des questions posées. Son objectif majeur vise la structuration de données croisant sujets et variables, l’extraction de règles inductives entre les variables et, à partir de la contingence de ces règles, l’explication et donc une certaine prévision dans divers domaines : psychologie, sociologie, biologie, etc. C’est dans ce but que les concepts d’intensité d’implication, de cohésion de classes, d’implication-inclusion, de significativité de niveaux hiérarchiques, de contribution de variables supplémentaires, etc., sont fondés. De la même façon, au traitement de variables binaires (par exemple, des descripteurs) s’ajoutent progressivement ceux des variables modales, fréquentielles et, récemment, de variables-intervalles et de variables floues.