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，则 建 议 使 用 随机效应，反 之如果 数据是总体数据，比如31 个省 市 的Gdp，则 不存 在随机抽样问题 ，可 以 使 用 固定效应。同 时 ，从估 计自 由 度 角 度 看 ，由 于固定效应模型要估 计每 个截 面的参 数，因此随机效应比固定效应有较大的自 由 度 . 固定效应模型 固定效应模型（fixed effects model）的应用 前 提 是假 定全 ...
