Mplus會將測量變項分數至level 1和level 2，如果在語法設定時，沒有指定測量變項屬於哪一個層次的變項，則可以在分析時探討變項在level 1和level 2不同層次的關係。
【例題】
探討班級教師教學風格是否能顯著影響提升學生的學習表現。此時若不將教師教學風格和學習表現未指定為L2或L1。
從推導公式即可發現這個方法與一般線性迴歸分析的差異。
【分析結果】
Mplus分析結果的開頭會先出現當初撰寫的語法內容。
接著，Mplus會提供原始資料(raw data)的結構。
從下圖可知這個研究共有75個研究資料，1個自變數，1個依變數。
總計有15個團隊資料，平均每個團隊共有5位成員，組內相關係數(intraclass correlation coefficient, ICC 1)為0.019。
再來，Mplus會提供自變數和依變數的基本資料，如平均數、共變數和相關係數，如下圖所示。
最後，下圖可見Within層次中，教學風格對學習表現未具有顯著的影響(β =0.171, p > .05)，另在Between層次中，教學風格也對學習表現未具有顯著的影響(β =0.084, p > .05)。
