Estruturas hierárquicas de dados são encontradas freqüentemente em diversos estudos. Elas são caracterizadas pela presença de unidades experimentais agrupadas em outras unidades maiores. Para avaliar dados desta natureza podem ser utilizados osmodelos lineares hierárquicos. Eles constituem uma nova formulação para os modelos de efeitos aleatórios, que permite especificar cada um dos níveis de hierarquia separadamente e incorporar efeitos aleatórios associados a cada um destes níveis.O modelo linear hierárquico com 2 níveis é apresentado e ilustrado através de alguns sub modelos, juntamente com a sua teoria de estimação e testes de hipóteses. São apresentadas duas aplicações: uma em Educação e a outra em Medicina, executadasem dois programas computacionais: HLM e SAS. A última aplicação mostra como um estudo de dados longitudinais pode ser tratado sob o enfoque de um modelo linear hierárquico

Hierarchical data structures occur in many studies. They are characterized by the presence of experimental units nested in larger ones. Hierarchical linear models can be used to analyse this type of data. These models constitute a new formulationfor random effects associated to teach level. Two-level hierarchical linear models are introduced and illustrated by some submodels, including the estimation theory and the hypothesis testing. Two applications are presented: the first one inEducation and the other one in Medicine, both executed using two software: HLM and SAS. The last application shows how data from a longitudinal study can be treated under the hierarchical linear model approach