マルチレベル分析におけるモデルの分類（最小モデル、ランダム切片モデル、ランダム係数モデル、ランダム切片・係数モデル）

マルチレベル分析におけるモデルは5つに分類できる。

(2) ランダム切片モデル(RIモデル)

(3) ランダム係数モデル (RCモデル)

(4) ランダム切片・係数モデル (RICモデル)

(5) フルモデル

レベル１の回帰式（の線形予測子）を構成する項は切片と係数に分類することができる。

このうちどれを変量効果とみなすかによって上記の分類が成立する。

即ち、ランダム○○モデルと名のつくものは○○のみを変量効果とみなすモデルである。

最小モデルは、(2)の切片のみを変量効果とみなすもののうち、係数の項（説明変数を含む項）を含ないモデルである。

フルモデルは、(4)のランダム切片・係数モデルうち、切片と全ての係数を変動効果とみなしたモデルである。

マルチレベル解析においては最尤法によって推定値を求め、AICやBICなどの適合度指標を用いてモデル間の比較を行う。具体的には最小モデルと新たに作成したモデルを比較して、新たに仮定した説明変数ないし変量効果が予測に役立っているかを判定する。