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위계적선형분석의 가장 첫 단계는 법원에 따라 선고되는 양형의 차이를 살펴보기 위해 무조건모형을 분석하였다. 개인수준의 양형선고량 차이를 보여주는 제1수준 분산의 값은 0.44964이고, 집단간 변량을 나타내는 제2수준 분산은 0.027148로 통계적으로 유의미하였다. 이는 법원마다 양형선고량이 다르기 때문에 법원단위의 변수를 추가로 분석할 필요성을 보여준 결과이다. 이를 바탕으로 한 집단내 상관계수(ICC)를 살펴본 결과 0.060으로서, 종속변수인 최종형량(자연로그)의 분산중 약 6.0%가 법원간 차이에서 기인했음을 알 수 있다. 이는 양형 개인수준에서 주로 영향을 받지만 법원조직의 영향도 받으므로 개인수준과 법원수준의 양형 차이를 분석하기 위해서는 개인수준의 변수 및 법원조직 수준의 변수를 모두 투입하여 다층모형을 분석해야 함을 입증해 주는 결과이다. 최대우도법을 이용한 추정치와 로버스트 표준오차를 이용한 추정치값을 비교하면, 최대우도법 추정치 결과의 절편의 회귀계수는 4.814856, t값은 113.438이고, 로버스트 표준오차를 이용한 회귀계수는 4.814856, t값은 115.183로서 두 모델의 큰 차이는 발견되지 않았다. 두 방법 모두 유의수준 0.05에서 유의미하였다. 무조건 모형의 편차(deviance)는 992.213164이다.
제1수준 및 제2수준 분산을 살펴본 결과, 법원별 양형선고량이 달라 법원단위의 변수를 추가로 분석할 필요가 있었다. 집단 내 상관계수를 살펴본 결과 개인수준과 법원수준의 양형 차이를 살피기 위해서는 두 수준의 변수를 모두 반영해야 함이 입증되었다. 최대우도법과 로버스트 표준오차를 통해 측정한 추정치값에서는 두 모델 사이에 큰 차이가 없었다.