HLM（Hierarchical Linear Modeling，分层线性模型）是一种用于分析嵌套数据结构的统计方法。在HLM中，数据被组织成两个或多个层次，其中一层是较低层次的观察单位（如学生），另一层是较高层次的观察单位（如学校）。HLM能够分析不同层次变量之间的相互作用，以及这些变量如何影响较低层次单位的结果（如学生成绩）。
HLM的主要结果解释包括以下几个方面：
截距项（γ00）
代表在第一层（如学校层面）的截距，即在没有考虑其他变量的情况下，因变量（如学生成绩）的平均值。
第一层斜率项（γ10）
代表在第一层变量（如学生参与程度）对因变量（如学生成绩）的平均影响。
第二层斜率项（γ01）
代表在第二层变量（如教师教学技巧）对第一层变量（如学生参与程度）的平均影响。
第二层斜率与第一层斜率的乘积项（γ11）
代表第二层变量（如教师教学技巧）对第一层变量（如学生参与程度）与因变量（如学生成绩）之间关系的调节作用。如果该项显著，说明第二层变量的作用依赖于第一层变量的水平。
随机残差项（u0j 和 u1j）
代表在第一层和第二层单位内的随机误差项，反映了模型未能解释的部分变异。
混合效应（rij）
代表在第一层单位内的随机误差项，反映了模型未能解释的部分变异。
在解释HLM结果时，需要关注这些系数的显著性。如果某个系数显著，说明对应的变量对因变量有显著影响。例如，如果γ01显著，说明教师教学技巧对学生的参与程度有显著影响；如果γ10显著，说明学生参与程度对成绩有显著影响；如果γ11显著，说明教师教学技巧对学生参与程度与成绩之间的关系有显著调节作用。
通过这些结果，研究者可以更好地理解不同层次变量之间的相互作用，以及这些相互作用如何影响最终的结果。这有助于制定更有效的干预措施和政策。