多层模型越来越多地被用来分析在公共卫生、流行病学和教育研究中的集群数据。本文介绍了线性多层模型和离散型多层模型,包括模型的基本形式、参数估计方法、参数估计的性质、计算方法以及模型估计的样本量问题。并针对2005年全国性的问卷调查数据,应用两水平多层Logistic模型进行拟合,探究哮喘病与个体指标以及城市指标变量的关系,研究表明患哮喘病主要是由个体身体指标造成的,比如性别、是否经常感冒、是否曾确诊为过敏等等,其个体所处城市的环境因素也不容忽略,尤其是城市的平均湿度。同时,结果表明多层Logistic模型拟合优度要优于单层Logistic模型,体现在较小的对数似然值和残差标准误。此外,基于响应变量发生率较低的两水平多层Logistic模型,根据不同的情形进行数据模拟并拟合,重点探讨了在不带交互效应的情况下组水平、个体水平以及组内相关系数ICC的不同组合对参数估计精度的影响,结果表明组水平样本量比组内个体样本量更为重要；当组内个体样本量只有5个时,不管有多少个组水平样本量,大部分估计都很差,尤其是对组内相关系数较高的情况。