個人レベルで測定された変数から集団レベルの結果変数を予測する：潜在変数マルチレベルモデル。

マルチレベルモデリングでは、マクロ-ミクロとミクロ-マクロの状況を区別することがよくあります。マクロ-ミクロマルチレベルの状況では、低レベルで測定された従属変数が、低レベルまたは高レベルで測定された変数によって予測または説明されます。ミクロ-マクロマルチレベルの状況では、高い集団レベルで定義された従属変数が、低い個人レベルで測定された独立変数に基づいて予測または説明されます。これまで、マルチレベル手法は主にマクロ-ミクロマルチレベルの状況に焦点を当ててきました。本稿では、ミクロ-マクロの状況からのデータを分析するための潜在変数モデルが提案されます。集約されたレベルで行われた回帰分析が偏ったパラメータ推定をもたらすことが示されています。グループ平均の最良線形不偏推定量を使用する方法が、パラメータの不偏推定をもたらすことが示されています。