■ 결과 표 읽는 순서 HLM 분석 결과표에서 가장 먼저 보는 숫자는 집단 내 상관계수, 즉 intra-class correlation(ICC)값입니다. ICC가 0에 가깝다면 2수준 변동이 거의 없으므로 일반 회귀와 차이가 없을 가능성이 있습니다. 다음으로 1수준 회귀계수와 그 표준오차, 그리고 t값·p값을 살펴봅니다. 마지막으로 2수준 효과의 분산 구성요소와 그 유의성을 확인합니다. ■ 판단 기준값 · ICC값이 0.05 이상이면 2수준 구조를 무시할 수 없습니다. · 회귀계수의 p값이 0.05 미만이면 해당 효과가 통계적으로 유의합니다. · t값이 절대값 1.96 이상이면 95% 신뢰구간을 벗어나 유의하다고 판단합니다. 기준 미달 시 조치 ICC가 0.05 미만이면 2수준 모델을 그대로 유지하기보다는 단순 회귀로 전환하거나, 학교 수준 변수를 추가해 변동을 확보합니다. 회귀계수의 p값이 0.05 이상이면 표본 크기를 늘리거나, 변수 선택을 재검토해 설명력을 높이는 방안을 고려합니다. t값이 1.96 이하라면 표준오차가 과대추정된 것이므로 모델의 랜덤 효과 구조를 단순화하거나, 공변량을 재배치해 재추정합니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=96