分层线性回归预测法（hierarchical linear model），管理学-管理科学与工程-预测理论与方法-相关分析预测法-线性回归预测模型-分层线性回归预测法，一种针对参数随不同层发生变化数据的建模方法。又称多层线性模型、层次线性模型、多层分析模型等。主要用来处理具有层次结构特点的数据。当数据存在于不同层级时，先以第一层级的变量建立回归方程，然后把该方程中的截距项和斜率作为因变量，使用第二层级中的变量作为自变量，再建立新的方程。通过这种处理，可以探索不同层级变量对因变量的影响。该方法能够考虑不同层次的随机误差和变量信息，提供更为准确的标准误差估计，得到更为有效的区间估计和假设检验，以及回归方程中截距和斜率之间的相关关系。此外，分层线性回归也可以分析重复观测的数据，探究以往关于同一问题的不同研究结论是否具有一致性。相对于传统线性回归模型，该方法有所不同，分层线性模型中的线性模型指的是线性回归，一般线性回归和多重线性回归都是发生在单一层面，分层线性模型相对而言更适用于嵌套数据（nest data）。例如，在研究教学方式对不同班级的学生成绩的影响时，其影响随着不同班级而发生变化。