定義
最小モデルはマルチレベル分析におけるレベルの１種である。
最小モデルは下位レベル（レベル１）において切片と誤差項からのみなる線形予測子を仮定し、この切片に変量効果を仮定するモデルである。即ち説明変数の項を含まないモデルである。
階層データに対してはまず「最小レベル」を用いたマルチレベル分析を行い、級内相関係数(intra-class correlation coefficient, ICC)を算出する。
この級内相関係数の値を見て、マルチレベル分析を適用すべきか、データの階層構造を無視したプールド・データに対する通常の重回帰分析を適用すべきか判定する。
具体的には級内相関係数が１に近ければマルチレベル分析を適用し、0に近ければ適用しない。
