方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）
所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的
固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组
例如，我想比较3 种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广
这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药
“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的
随机效应模型，表示你打算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去
例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学 4 所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4 所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异
你的结论不会仅限于这4 所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围
“随机”的含义就在于此，这4 所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的
混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素
一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别
固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman 检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，如果拒绝零假设，则可以使用固定效应，反之如果接受零假设，则使用随机效应
但这种方法往往得到事与愿违的结果
另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比如数据是从总体中抽样得到的，则可以使用随机效应，比如从N 个家庭中抽出了M 个样本，则由于存在随机抽样，
