多级模型具有与其他主要一般线性模型（例如，ANOVA，回归）相同的假设，但是一些假设针对设计的分层性质（即，嵌套数据）而被修改。

等级线性模型线性

线性假设表明变量之间存在直线（直线，非线性或U形）关系。但是，该模型可以扩展到非线性关系。

等级线性模型常态

正态假设表明模型的每个级别的误差项都是正态分布的。然而，大多数统计软件允许人们为方差项指定不同的分布，例如泊松，二项式，逻辑。多级建模方法可用于所有形式的广义线性模型。

等级线性模型方差齐性

同方差性的假设，也称为方差的同质性，假设人口方差相等。然而，可以指定不同的方差 - 相关矩阵来解释这一点，并且方差的异质性本身可以被建模。

等级线性模型观察的独立性

独立性是一般线性模型的假设，其表明案例是来自群体的随机样本，并且因变量上的分数彼此独立。多层次模型的主要目的之一是处理违反独立性假设的情况；然而，多级模型确实假设1）1级和2级残差是不相关的，2）最高级别的误差（由残差测量）是不相关的 。