マルチレベルモデル分析を実施する前に、研究者はいくつかの側面を決定しなければならない。例えば、分析にどの予測子を含める可。次に、研究者は、パラメータ（すなわち、推定される要素）を固定するかランダムかを決定する必要がある 。固定パラメータはすべてのグループにわたり値が一定だが、ランダムパラメータはグループ毎に値が異なる。さらに、研究者は、最尤推定か制限付き最尤推定か、どちらのタイプを採用するかを決定しなければならない。
ランダム切片モデル.
ランダム切片モデルは、切片の変化を許容するモデルで、グループ間で切片が異なる 。このモデルは、グループ間で傾きが一定であることを前提としている。さらに、このモデルは、クラス内相関に関する情報を提供する。これは、マルチレベルモデルがそもそも必要かどうかを判断するのに役立つ。
ランダム傾きモデル.
ランダム傾きモデルは、傾きの変化を許容するモデルであり、グループ間で傾きが異なるこのモデルは、グループ間で切片が一定であることを前提としている。
ランダム切片・傾きモデル.
ランダム切片とランダム傾きの両方を含むモデルは、最も複雑ながら最も現実的なモデルである。このモデルでは、切片と傾きの両方がグループ間で変化することを許容している。
マルチレベルモデルの開発.
仮定.
マルチレベルモデルでは、他の主要な一般線形モデル（ANOVA 、回帰など）と同じ仮定を置くが、設計の階層的性質（ネストされたデータ）に合わせて一部が変更されている。
正規性の仮定は、モデルの各レベルにおける誤差項が正規分布しているというものだ。ただし、ほとんどの統計ソフトウェアでは、ポアソン分布、二項分布、ロジスティック分布など、異なる分布を指定することもできる。マルチレベルモデリングの手法は、すべての形態の一般化線形モデルに使用できる。
等分散性（分散の均一性）の仮定は、母分散が等しいことを前提としている。しかし、異なる分散相関行列を指定したり、分散の不均一性自体をモデル化することもできる。
統計的検定.
統計的検出力.
応用.
レベル.
研究者は、各変数について、その変数が測定されたレベルを確立しなければならない。この例では、「テストスコア」は生徒レベルで、「教師の経験」はクラスレベルで、「学校の資金」は学校レベルで、「都市」は地区レベルで測定される。
例.