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• HLM是分層線性模型軟件，新版本為Version 8，適用于Windows 64 bit. 包含線性和非線性部分，可以讀取大部份統(tǒng)計軟件的數(shù)據(jù)如 SPSS, SAS, SYSTAT及STATA等等。
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• 在社會研究和其他領(lǐng)域，研究數(shù)據(jù)通常具有等級結(jié)構(gòu)。也就是說，個體研究對象可以被分類或安排成組，這些組本身具有影響研究的品質(zhì)。在這種情況下，個人可以被視為一級學(xué)習(xí)單元，他們被安排的組是二級單元。這可以進一步擴展，將第二級單元組織成第三級的另一組單元，將第三級單元組織成第四級的另一組單元。教育（1級學(xué)生，2級教師，3級學(xué)校和4級學(xué)區(qū)）和社會學(xué)（1級人員，2級社區(qū)）等領(lǐng)域的例子比比皆是。很明顯，對這些數(shù)據(jù)的分析需要專門的軟件。
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• HLM處理多層次數(shù)據(jù)，進行線性和非線性的階層模型分析。在HLM中，不僅改善了原有的界面，而且增加了新的統(tǒng)計功能。比如對線性模型增加了交叉隨機效應(yīng)；對三層數(shù)據(jù)增加了多項式模型。該工具能處理多層次數(shù)據(jù)，進行線性和非線性的階層模型分析。
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• HLM程序包能夠根據(jù)結(jié)果變量來產(chǎn)生帶說明變量(expl lanatory variable,利用在每層指定的變量來說明每層的變異性)的線性模型.HLM不僅僅估計每一層的模型系數(shù),也預(yù)測與每層的每個采樣單元相關(guān)的隨機因子(random effects).雖然HLM常用在教育學(xué)研究領(lǐng)域(該領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)通常具有分層結(jié)構(gòu)),但它也適合用在其它任何具有分層結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的領(lǐng)域.這包括縱向分析( longitudinal analysis),在這種情況下,在個體被研究時的重復(fù)測量可能是嵌套(nested)的.另外,雖然上面的示例暗示在這個分層結(jié)構(gòu)的任意層次上的成員(除了處于高層次的)是嵌套(nested)的,HLM同樣可以處理成員關(guān)系為"交叉(crossed)",而非必須是"嵌套(nested)"的情況,在這種情況下,一個學(xué)生在他的整個學(xué)習(xí)期間可以是多個不同教室里的成員.
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• HLM程序包可以處理連續(xù),計數(shù),序數(shù)和名義結(jié)果變量(outcome varible),及假定一個在結(jié)果期望值和一系列說明變量(explanatory variable)的線性組合之間的函數(shù)關(guān)系.這個關(guān)系通過合適的關(guān)聯(lián)函數(shù)來定義,例如identity關(guān)聯(lián)(連續(xù)值結(jié)果)或logit關(guān)聯(lián)(二元結(jié)果)。
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• 由于對多變量結(jié)果模型（如重復(fù)測量數(shù)據(jù)）的興趣增加，Jennrich&Schluchter（1986）和Goldstein（1995）的貢獻導(dǎo)致大多數(shù)可用的分層線性建模程序中包含多變量模型。這些模型允許研究人員研究層次低層的方差可以采用各種形式/結(jié)構(gòu)的情況。該方法還為研究人員提供了擬合潛變量模型的機會（Raudenbush&Bryk，2002），其中層次結(jié)構(gòu)的第一級表示易錯的，觀察到的數(shù)據(jù)與潛在的“真實”數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。
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• HLM 8的新功能
• 從不完整的數(shù)據(jù)估計HLM
• 在HLM 8中，增加了從不完整數(shù)據(jù)估計HLM的能力。這是一種完全自動化的方法，可以生成和分析來自不完整數(shù)據(jù)的多重推算數(shù)據(jù)集。該模型是完全多變量的，使分析師能夠通過輔助變量加強估算，這意味著用戶指定HLM程序自動搜索數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)哪些變量具有缺失值，然后估計多變量分層線性模型（“插補模型”），其中具有遺漏值的所有變量在具有完整數(shù)據(jù)的所有固定截距和隨機系數(shù)的靈活組合。
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• 固定截距和隨機系數(shù)的靈活組合
• HLM 8的另一個新特性是固定截距和隨機系數(shù)（FIRC）的靈活組合現(xiàn)在包含在HLM2，HLM3，HLM4，HCM2和HCM3中。多級因果研究中可能出現(xiàn)的一個問題是隨機效應(yīng)可能與治療分配相關(guān)。例如，假設(shè)治療是非隨機分配給嵌套在學(xué)校內(nèi)的學(xué)生，如果隨機截距與治療效果相關(guān)，則估計具有隨機學(xué)校截距的兩級模型將產(chǎn)生偏差，傳統(tǒng)的策略是為學(xué)校指定固定效應(yīng)模型。然而，這種方法假設(shè)均勻的治療效果，可能導(dǎo)致對平均治療效果的偏倚估計，不正確的標準誤差和不適當?shù)慕忉尅LM 7允許分析人員在解決這些問題的模型中將固定截距與隨機系數(shù)相結(jié)合，并促進更豐富的總結(jié)，包括對治療效果變化的估計和單位特定治療效果的經(jīng)驗貝特斯估計，這種方法在Bloom，Raudenbush，Weiss和Porter（2017）中提出。
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• HLM與Windows 7,10兼容。