위계적 선형 분석의 가장 첫 단계는 법원에 따라 선고되는 양형의 차이를 살펴보기 위해 무조건 모형 57)을 분석하였다. 개인 수준의 양형 선고량 차이를 보여주는 제1수준 분산의 값은 0.44964이고, 집단 간 변량을 나타내는 제2수준 분산은 0.027148로 통계적으로 유의미하였다. 이는 법원마다 양형 선고량이 다르기 때문에 법원 단위의 변수를 추가로 분석할 필요성을 보여준 결과이다. 이를 바탕으로 한 집단내 상관계수(ICC)를 살펴본 결과 0.060으로서, 종속변수인 최종 형량(자연로그)의 분산 중 약 6.0%가 법원 간 차이에서 기인했음을 알 수 있다. 이는 양형 개인 수준에서 주로 영향을 받지만 법원 조직의 영향도 받으므로 개인 수준과 법원 수준의 양형 차이를 분석하기 위해서는 개인 수준의 변수 및 법원 조직 수준의 변수를 모두 투입하여 다층 모형을 분석해야 함을 입증해 주는 결과이다. 최대우 도법을 이용한 추정치와 로버스트 표준오차를 이용한 추정치 값을 비교하면, 최대우 도법 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 유의 수준 0.05에서 유의미하였다. 무조건 모형의 편차(deviance)는 992.213164이다.
무조건모형을 분석한 결과, 법원마다 양형 선고량이 다르게 나타났다. 결국 개인 수준과 법원 수준의 양형 차이 분석을 위해서는 개인 수준의 변수만이 아니라 법원 단위의 변수까지 투입된 다층 모형 분석이 필요하다는 사실이 입증된 셈이다.