マルチレベルモデル
線形性(線型性、加法性と斉次性からなる)の仮定は、変数間の関係性が直線的である、と表現される場合もある。非線形関係に拡張することも可能であり、レベル 1 の回帰方程式の平均部分を非線形パラメトリック関数に置き換えた場合、非線形混合効果モデルと呼ばれる。
階層データを分析するもう一つの方法は、ランダム係数モデルを使用することである。このモデルは、各グループがそれぞれの切片と傾きを持つ異なる回帰モデルを持っていると仮定する。グループはサンプリングされるので、このモデルでは、切片と傾きもグループの切片と傾きの母集団から無作為に抽出されると仮定する。これにより、傾きは固定されているが切片は変化させることができると仮定して分析することができる。しかし、これには問題がある。個人成分や独立しているが、グループ成分はグループ間で独立しているだけでグループ内で依存しているからだ。また、傾きはランダムだが、誤差項の相関は個人レベルの変数の値に依存するという分析も可能である。このように、階層データを分析するためにランダム係数モデルを使用する場合、高次の変数を組み込むことができないという問題がある。