多层线性模型(Hierarchical Linear Model，HLM)
假设某学校有14个班级，每班抽取20个学生进行测试，为第一层测试（Level 1）。另外，测试每个班级的班主任，为第二层测试（Level 2）。传统线性模型只有一层数据，即学生层，因此只能研究学生的情况，如探究学生努力程度对学业成绩的影响。多层线性模型则考虑了班主任的作用，可探究班主任的教学技巧对学生学业成绩的影响，同一个班级的学生之间不独立（均受班主任影响，承认了第一层被试间的相关）。
HLM是最经典的HLM统计工具，最常用到的是两层的线性模型（可用前文提到的例子来理解）。简单来说，多层线性模型就是线性模型的线性模型，也是回归的回归。要做一个两层线性模型，第一步要分别估计每个群体的回归方程，进行群组间的描述性分析（截距与斜率的平均数及变异数），第二步则要将第一步求得的截距与斜率作为结果变量，与Level 2的变量进行回归分析（虽然从数学上来讲并不是真的分成两个阶段，但这种分法有助于理解HLM）。
那么，具体该如何使用HLM软件分析两层的线性模型呢？
HLM分析流程
1 资料准备（以SPSS数据为例）
1 HLM在不同Level上的数据应放在不同的SPSS数据文件中 2 SPSS数据文件的准备工作 - 检查资料 - 缺失值处理（Level 1可以有缺失值，Level 2则不行，也可以在MDM文件中通过设置处理缺失值） - 使用变量class关联各层的变量数据 3 在HLM中创建MDM文件 双击WHLM.exe打开HLM的主界面，最上面的工具栏即主要菜单。点击File可创建新的HLM/MDM文件。如果已有一份MDM文件，在下次打开的时候可选择Make new MDM from old MDM files导入打开。如果需要新建立一个新的MDM文件，点击Make new MDM file，选择Stata package input。下图为新建MDM文件的示例。
接下来进入选择模型类型的界面。一般使用两层的线性模型，即选择HLM2；同理若数据有3层结构则选择HLM3。若有多个因变量，则可以选择下面的Multivariate。点击OK跳转。
建立文件的界面主要如下图，其中区域1和区域2是MDM文件的名称与保存处。区域3是数据类型的选择，如果数据嵌套在组中，选择第一个persons within groups，如果是追踪测量多个时间点的数据，则选择第二个measures within persons。区域4用于对Level 1的界定，区域5用于对Level 2的界定。