マルチレベルモデル
マルチレベルモデル分析を行うには、固定された係数(切片と傾き)から始める。一度に 1 つの側面だけを変更し、前のモデルと比較する。研究者がモデルを評価する際には、3 つの点をチェックする。第一に、それは良いモデルなのか?第二に、より複雑なモデルの方がよいのか?第三に、個々の予測因子はモデルにどのような貢献をしているか?
モデルを評価するためには、さまざまなモデル適合統計量を調べることになる。そのような統計量の1つが、モデル間の差異を評価するカイ2乗尤度比検定である。尤度比検定は、一般なモデル構築、モデル中の効果を変化させたときに何が起きるかの検討、ダミーコードのカテゴリ変数を単一の効果とする検定、などに用いられる。ただし、この検定は、モデルが入れ子になっている(より複雑なモデルが、より単純なモデルのすべての効果を含む)場合にのみ使用できる。入れ子になっていないモデルを検定する場合、赤池情報量基準(AIC)またはベイズ情報量基準(BIC)を用いてモデル間の比較を行うことができる 。
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。
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。