เปรียบเทียบวิธี

	การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายสำหรับข้อมูลพาเนล	แบบจำลองเชิงเส้นลำดับชั้น (HLM)
สาขาวิชา	สถิติศาสตร์	สถิติศาสตร์
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	1986	1992
ผู้ริเริ่ม	Hsiao (1986); Baltagi (seminal textbook treatments)	Bryk & Raudenbush
ประเภท	Linear regression (panel data)	Multilevel linear regression
แหล่งต้นตำรับ	Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0262232586	Raudenbush, S. W., & Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (2nd ed.). Sage Publications. ISBN: 978-0761919049
ชื่อเรียกอื่น	panel SLR, longitudinal simple regression, two-way panel simple regression, fixed-effects simple linear regression	HLM, multilevel linear model, nested data model, random coefficient model
ที่เกี่ยวข้อง	5	4
สรุป	Panel simple linear regression models a continuous outcome as a linear function of a single predictor using data that track the same entities (individuals, firms, countries) across multiple time periods. It separates within-entity variation from between-entity variation, enabling control for unobserved time-invariant characteristics that would confound a plain cross-sectional regression.	The Hierarchical Linear Model (HLM) is a multilevel regression method designed for data in which lower-level units (e.g., students, patients) are nested within higher-level groups (e.g., schools, hospitals). It simultaneously models within-group relationships and between-group variation, producing unbiased estimates and correct standard errors that ordinary regression cannot provide for nested data.