多层次建模方法在教育研究中有着广泛的应用，它允许研究者考虑数据中存在的多个层次或聚集级别。例如，当研究学生的学术成绩时，除了考虑学生个体之间的差异，还需要考虑班级、学校或地区之间的差异。此外，多层次模型可以估计同一学校内学生之间的差异和学校之间的差异。

现有的多层次分析技术包括协方差分析（ANCOVA共变量分析），普通最小二乘回归的情景分析，组内与组间分析，使用HLM分析多层次随机系数模型，多层次共变结构分析，以及多层次结构方程模型。这些技术为研究者提供了丰富的工具来探索数据中的复杂关系。

在教育研究中，多层次建模的应用不仅局限于学术成绩的研究。例如，多水平统计模型被用于研究具有层次结构或嵌套结构的数据，如分层抽样或整群抽样的数据。此外，多层次建模还与教育政策制定有关，帮助研究者更好地理解政策的实施效果和影响。