Flernivåmodell (blandad modell)

En flernivåmodell arbetar med data som sitter i grupper: barn i klasser, studenter i seminarier, mätningar inom personer. Personer i samma grupp liknar ofta varandra mer än personer i olika grupper, så deras värden är inte oberoende. Modellen ger varje grupp sin egen nivå (slumpmässigt intercept) och skiljer på så sätt skillnaderna mellan grupper från dem inom grupper. Effekten av ett kännetecken (fix effekt) skattas sedan med hänsyn till grupperna.

Exempel: Ett läsprov med 720 barn från 40 klasser: 16 % av variationen ligger mellan klasserna. Kännetecknet ”socioekonomisk status” hänger ihop med läsprovet (b = 2,61, p < ,001), även med klassen medräknad.

Se upp: Den behöver flera grupper med flera fall vardera; med färre än 10 grupper är skattningarna på gruppnivå mycket osäkra, från ungefär 30 är de tillförlitliga. En flernivåmodell visar samband, inte orsaker.