社會科學在運用實證資料進行相關議題的變遷分析時，無可避免地將面對年齡（Age）、時期（Period）與世代（Cohort）三種效應混雜在一起的情形。舉例而言，當問卷調查所得的數據顯示，年輕的受訪者較常使用網路作為獲得訊息的來源時，我們將無法釐清，這樣的結果是因為在人的生命歷程之年輕階段便會出現的傾向（也就是年齡效應），還是出生於某個特定世代的人有此偏好（也就是世代效應），又或者是傳播科技的發展與社會經濟條件的成熟，致使當代無論何種年齡層的人，多透過網路接受資訊（也就是時期效應）。
但若將年齡、時期、世代放入迴歸模型檢視三者與依變數的關係，又會因為「世代=時期–年齡」的關係，產生完全線性重合，從而無法釐清年齡、時期、世代三者的效應，此即APC難題。所幸，源自於流行病學的「交叉分類隨機效應模型」（cross-classified random effect model, CCREM）能從多層次模式（multilevel modeling, MLM）的概念來處理此問題。首先，APC資料結構的第一層是將受訪者的個人資訊（例如：年齡），第二層則是由不同時期與世代交叉組合成的總體層次。其次，這個第一層與第二層資料間具巢套（nested）關係的資料屬性，使得多層次模式的分析得以將年齡、時期與世代效果分開。
是以，本研究合併台灣社會變遷基本調查第二期第四次（1993年）、第三期第四次（1998年）、第四期第四次（2003年）、第五期第四次（2008年）、台灣傳播調查資料庫第一期第二次（2013年）、第二期第二次（2018年）總計6個橫斷面調查的資料檔，透過橫跨25年的資料，嘗試釐清台灣民眾媒體使用的變遷與年齡、時期、世代的關係。