我浏览了几本书（Raudenbush & Bryk、Snijders & Bosker、Gelman & Hill 等）和几篇文章（Gelman、Jusko、Primo & Jacobsmeier 等），但我仍然没有真正理解使用聚类标准误差与多级建模之间的主要区别。

我了解与手头研究问题相关的部分；您只能从多级建模中获得某些类型的答案。但是，例如，对于您感兴趣的系数仅在第二个级别的两级模型，使用一种方法相对于另一种方法有什么优势？在这种情况下，我不担心进行预测或提取集群的单个系数。

我能够发现的主要区别是，当集群的样本量不相等时，集群标准误差会受到影响，并且多级建模很弱，因为它假设了随机系数分布的规范（而使用集群标准误差是无模型的） .

最后，所有这一切是否意味着对于表面上可以使用任何一种方法的模型，我们应该在系数和标准误差方面得到相似的结果？

任何回复或有用的资源将不胜感激。