层级模型可能是面向普通人直观理解数据分析模型的天花板，往后的模型都需要至少简化到层级模型才具备一定的可解释性。那么什么是层级模型？最简单的理解就是数据内部不是均质的，例如你是一个刚到地球的外星人，随机大街上抓一百个人测量身高，想看看地球人能长多高。那最起码要区分下年龄层，未成年人身高跟成年人身高去搞平均，得到的数据相信自己看了也不信。也就是说人群身高这个变量天生要考虑年龄来进行分层，成年人几乎不变而未成年人每年都长高，在定义人群身高概念时就得考虑数据本身内部的分类，这种内生性分层在很多具体的学科概念里很常见。
之所以引入层级模型，很大程度是因为多数学科知识构架都是从基本概念堆起来的，学科或某个议题本身就是个层级概念模型。例如讨论环 …