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한편, 다층모형은 종속변수의 형태와는 관계없이 임의효과의 절편, 기울기 존재 여부에 따라 임의절편모형(random intercept model)과 임의계수모형(random coefficient model)로 구분된다. 즉, 지역 간 차이를 절편에만 두는 것인가, 아니면 절편과 기울기에 모두 두는 것인가의 여부가 두 모형의 구분 근거라 할 수 있다. 아울러 이때의 임의효과란 절편 및 기울기의 추정계수가 2수준인 지역 혹은 집단 등의 특성에 따라 다르게 나타나는 것을 뜻한다. 본 연구에서는 임의절편모형을 채택하고 이를 바탕으로 실증분석을 진행하였다. 이는 임의효과가 절편에만 존재하고 있는 임의절편모형을 적용하는 것이 독립변수별 영향을 고려한 종속변수의 지역 간 차이를 더 명확하게 살펴볼 수 있다고 판단하였기 때문이다. 임의효과가 절편에만 존재하는 경우 본 연구에서의 서울시 25개 자치구별 종속변수의 기울기는 동일하나 절편만 서로 다르게 나타나기 때문에, 자치구별 종속변수의 차이를 명확하게 한 눈에 파악할 수 있는 장점이 있다. 반대로 임의효과가 절편 이외에 기울기에도 존재하면, 임의효과의 상호작용은 더 정교하게 파악할 수 있는 장점이 있는 반면, 자치구별 종속변수의 차이를 한 눈에 파악하기 어려운 한계점이 존재한다. 또한 본 연구에서와 같이 리커트형 이산 형태의 종속변수의 자치구별 임의효과를 고려하기 위해서도 임의효과가 절편 모형에만 존재하는 것이 분석의 용이성을 도모할 수 있다고 판단하였다.
다층모형은 임의절편모형과 임의계수모형으로 구분되는데 지역 간 차이를 절편 또는 절편과 기울기 모두에 두는것인가의 여부로 구분한다.  서울시 25개 자치구별 종속변수의 기울기는 동일하나 절편만 다르기 때문에 본 연구는 임의절편모형을 통해 자치구별 종속변수의 차이를 한눈에 파악하였다. 임의효과가 기울기에도 존재하면 상호작용을 파악할 수 있지만 자치구별 종속변수 차이의 파악은 어렵기 때문이다.