マルチレベルモデル
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。
マルチレベルモデル(Multilevel model; MLM)は、階層線形モデル(Hierarchial linear model; HLM)、線形混合効果モデル、混合モデル、ネステッドデータモデル、ランダム係数、ランダム効果モデル、ランダムパラメータモデル、分割プロットデザインとも呼ばれ、複数のレベルで変化するパラメータの統計モデルである。個々の生徒の成績と、生徒が属する学級の成績からなる生徒の成績のモデルが、一例として挙げられる。線形モデル(特に線形回帰)の一般化と見なすことができるが、非線形モデルにも拡張できる。これらのモデルは、十分な計算能力とソフトウェアが利用できるようになってから、より一般的になった。
マルチレベルモデルは、参加者のデータが複数のレベルで編成されている研究デザイン(ネステッド・データ)に特に適している。