이 연구는 아동패널 데이터를 이용해 지역적 특성에 관한 변수들을 만들고 분석에 이용했다. 그러나 nested data에 관련해서 문제가 있는지에 대한 의문이 발생할 수 있는데 개인적 특성이 집합적 수준의 특성으로 돌아갈 가능성이 높을 수 있지만 실제 결과를 통해 판단해야 한다.
그럼에도 불구하고 여전히 아동패널연구 외부의 데이터를 가져와 활용하는 것에 대해 분석 타당성의 의문이 제기될 것을 감안해, 이 연구에서는 아동패널 데이터를 활용해 지역적 특성에 관한 변수들을 생성하고 분석에 이용하였다. 이와 관련해서는, “개인적 변수를 가지고 지역적인 특성 변수로 변환했기 때문에 이미 미시적 변수와 거시적 변수 자체로 상호 연관성이 높아질 우려, 즉 nested data 관련 문제가 있지 않는가”하는 의문이 제기될 수 있다. 그러나 개인적 수준의 자료를 활용해 집단적 수준의 자료를 구성한다고 해서 반드시 전자의 특성이 절대적으로 후자에 영향을 미친다고 단언할 수는 없다. 다시 말해, 개인적 수준의 특성이 집합적 수준의 특성으로 환원될 ‘가능성’은 높을 수 있어도, 그것은 가능성일 뿐 ‘필연성’은 아니므로 실제 분석 결과를 통해 그 환원 수준을 판단해야 한다는 것이다. 만일, 분석 결과 지역별 평균 가구소득이나 어머니 취업률이 의미 있는 변수로 판명될 때 동시에 개별 응답자의 가구소득이나 취업여부도 의미 있다고 나타나면 이런 문제점을 심각하게 고려해야 하겠지만, 그렇지 않을 가능성도 있다. 서로 별개로 결과가 나타날 경우에는 nested data의 문제는 그만큼 영향력이 낮아진다고 보는 것이 타당하다.