Mehrebenenmodelle, oft auch als Multilevel Models, Hierarchical Models oder Mixed Models bezeichnet, werden für geclusterte und longitudinale Daten verwendet und stellen eine recht moderne Form der Modellierung dar. Es wird explizit eine mehrere Ebenen umfassende Form des Samplings berücksichtigt, zum Beispiel die Untersuchung von Patienten, die im Rahmen einer multizentrischen Studie aus verschiedenen Kliniken und Stationen rekrutiert wurden. Es ist dann davon auszugehen, dass sich die Patienten einer Station ähnlicher sind als zwischen verschiedenen Stationen. Gleiches gilt für die Kliniken: Messe ich die Compliance der Patienten, so ist es nicht verwunderlich, wenn die Patienten aus ein und derselben Klinik sich ähnlicher sind. Die Patienten sind in den Stationen geclustert, während die Stationen unter den Kliniken geclustert sind. Die Messungen (und infolgedessen auch die Residuen) sind korreliert und voneinander abhängig, was bei diesen Modellen explizit berücksichtigt werden kann.
Analog trifft dies auch für longitudinale Daten zu: Messungen eines Subjektes über die Zeit sind nicht unabhängig voneinander. Würde man diese Abhängigkeiten ignorieren und die Anwendungen des ALM einsetzen, so sind die Ergebnisse nicht valide, da die Voraussetzung unabhängiger Residuen verletzt wurde. Die Umsetzung als auch die theoretischen Grundlagen von Mehrebenenmodellen sind allerdings deutlich komplexer und anspruchsvoller als die klassischen Verfahren des ALM, wie beispielsweise ANOVA oder lineare Regression. Dieser Artikel beschäftigt sich mit der Anwendung von Mehrebenenmodellen bei longitudinalen Daten.