국가-시기별로 변하는 고용구조와 사회정책이 개인의 니트 확률에 미치는 영향을 다수준 선형회귀분석을 적용해 확인한다. 이는 집단별 사례수 격차를 반영해 회귀계수를 도출하기 때문에 격차가 큰 데이터 구조에 매우 적합한 방법이다.
본 연구는 국가-시기별로 변하는 고용구조와 사회정책이 개인의 니트 확률에 미치는 영향을 확인하기 위해 3수준으로 구성된 다수준 선형회귀분석(Multilevel Linear Regression)을 적용한다. 3수준의 다수준 모형으로 구성한 이유는 LIS 데이터셋의 구조를 정확히 반영하기 위함이다. LIS 데이터셋은 1수준의 개인과 2수준의 국가-시기, 그리고 3수준의 국가로 구성되어 있으며, 하위수준은 상위수준에 포함되는 위계구조를 갖고 있다. 이처럼 3수준의 위계적 형태의 자료를 분석할 경우 다수준 모형(multilevel models)을 활용하는 것이 적당하다. 또한 다수준 모형은 집단별 사례수 격차를 반영해 회귀계수를 도출해 준다는 점에서(Raudenbush and Bryk, 2002: 230), LIS 데이터셋 처럼 사례 수 격차가 큰 데이터 구조에 매우 적합한 방법이다.