小学校?児童など階層構造をもつデータの解析。ランダム切片モデル，ランダム傾きモデルほか。無作為抽出した小学校からさらに無作為抽出した児童を対象とする調査など，複数のレベルをもつデータの解析に有効な統計手法の基礎的な考え方とモデル（ランダム切片モデル／ランダム傾きモデル）を理論・事例の二部構成で実践的に解説。
【第I部 理論編】
第1章 複数のレベルを持つデータ・モデル（尾崎幸謙）
1.1 複数のレベルを持つデータ
1.2 複数のレベルを持つモデル
1.3 本章のまとめ
付録1 固定因子と変量因子
第2章 マルチレベルモデルへの準備その1
―従来の方法に基づく分析の欠点―（尾崎幸謙）
2.1 従来の方法の欠点
2.2 レベル1の変数間の関係
2.3 集団平均の分散{集団平均の信頼性
2.4 レベル2の変数間の関係
2.5 レベル1の変数間の関係に，レベル2の変数が与える影響(交互作用)
2.6 レベル1の変数とレベル2の変数の関係
2.7 変数の持つ意味
2.8 本章のまとめ
第3章 マルチレベルモデルへの準備その2
―観測値の独立性―（尾崎幸謙）
3.1 観測値の独立性と級内相関係数
3.2 デザイン効果
3.3 レベル1の説明変数の中心化
3.4 3種類の回帰直線の傾きの関係
3.5 本章のまとめ
付録1 観測値の独立性に関して
付録2 級内相関係数の信頼区間
付録3 級内相関係数の値の影響
付録4 (3.19)式の証明
第4章 ランダム切片モデル（川端一光）
4.1 ランダム切片モデルの種類
4.2 ランダム効果の分散分析モデル(ANOVA)
4.3 ランダム効果を伴う共分散分析モデル(RANCOVA)
4.4 平均に関する回帰モデル
4.5 集団・個人レベル効果推定モデル
4.6 本章のまとめ
第5章 ランダム傾きモデル（川端一光）
5.1 ランダム傾きモデルの種類
5.2 ランダム切片・傾きモデル
5.3 切片・傾きに関する回帰モデル
5.4 モデル比較
5.5 その他の指標を利用したモデル比較
5.6 本章のまとめ
付録1 関数lmerの記法
第6章 説明変数の中心化（尾崎幸謙）
6.1 データの説明と3.3節の復習
6.2 集団平均中心化の性質
6.3 全体平均中心化の性質
6.4 レベル2の説明変数の中心化
6.5 集団平均中心化と全
