多层结构方程模型（MultilevelStructuralEquationModeling,MSEM）是一种结合了多层模型（MultilevelModeling）和结构方程模型（StructuralEquationModeling,SEM）的统计分析方法。它主要用于分析具有嵌套结构的数据，例如学生嵌套于班级、员工嵌套于公司等。MSEM能够同时处理个体层面（Level1）和群体层面（Level2）的变量，并考察它们之间的复杂关系。例如，它可以分析个体特征（如学生的学习动机）如何受到班级环境（如教师的教学风格）的影响。与传统多层模型相比，MSEM的优势在于能够纳入潜变量（LatentVariables），从而更准确地测量不可直接观测的构念（如幸福感、组织氛围等）。此外，它还能检验跨层级的调节效应、中介效应以及更复杂的路径关系。MSEM广泛应用于教育学、心理学、管理学和社会科学等领域，特别适合研究多层次交互作用的数据结构。常见的软件实现包括Mplus、R（如lavaan和OpenMx）、Stata和SPSSAmos等。
