หลักการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับโดยใช้ขนาดตัวอย่างและวิธีการประมาณค่าที่เหมาะสม - จำแนกสาร, ศิริรัตน์ (วารสารการวัด ประเมินผล สถิติ และการวิจัยทางสังคมศาสตร์, 2020)
การวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างพหุระดับเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูงที่เกิดจากการบูรณาการแนวคิดการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างกับการวิเคราะห์พหุระดับ เพื่อศึกษาอิทธิพลของตัวแปรทำนายหลายระดับที่มีต่อตัวแปรตาม และสามารถศึกษาปฏิสัมพันธ์ข้ามระดับได้ ทำให้มีความครอบคลุมและลึกซึ้งกว่าสถิติวิเคราะห์แบบประเพณีนิยม และช่วยแก้ไขข้อจำกัดในการวิเคราะห์ของโมเดลสมการโครงสร้างและการวิเคราะห์พหุระดับได้ การเลือกใช้สถิติควรคำนึงถึงข้อตกลงเบื้องต้นทางสถิติ การกำหนดขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมโดยพิจารณาขนาดตัวอย่างระดับมหภาคหรือระดับกลุ่มเป็นอันดับแรก โดยขนาดตัวอย่างระดับกลุ่มสูงสุดในการวิเคราะห์ควรมีจำนวนมากกว่า 30 กลุ่มขึ้นไป สำหรับขนาดตัวอย่างระดับจุลภาคหรือระดับบุคคลที่เหมาะสมควรมีขนาดตัวอย่างเท่ากับ 10-20 เท่าของจำนวนพารามิเตอร์ สำหรับการประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธีความเป็นไปได้สูงสุด (ML) และวิธีความเป็นไปได้สูงสุดแบบให้สารสนเทศเต็ม (FIML) ใช้ในกรณีที่ขนาดตัวอย่างแต่ละกลุ่มเท่ากัน และข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติ ส่วนการประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธีกึ่งความเป็นไปได้สูงสุดของ Muthen (MUML) วิธีความเป็นไปได้สูงสุดบางส่วน (PML) และวิธีความเป็นไปได้สูงสุดด้วยค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานที่แกร่งและไคสแควร์ (MLR) ใช้ในกรณีจำนวนหน่วยตัวอย่างในแต่ละกลุ่มไม่เท่ากัน และข้อมูลมีการแจกแจงที่ไม่เป็นโค้งปกติ ทั้งนี้ถ้ากลุ่มตัวอย่างมีขนาดใหญ่เพียงพอการประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธี ML และวิธี MUML จะให้ค่าที่ใกล้เคียงกัน