固定效应模型与随机效应模型的区别是什么?

一、表示不同：

固定效应模型，表示打算比较的就是现在选中的这几组。

随机效应模型，表示打算比较的不仅是设计中的这几组，而是想通过对这几组的比较，推广到所能代表的总体中去。

二、含义不同：

𝑎 个处理可以由实验者具体选定。此时所得结论仅适用于该分析中所考虑的𝑎 个因子水平，
而不能推广到未曾明确考虑的相似的因子水平中去。此时模型的参数为（𝜇, 𝜏2, 𝜎2） 。这称为固定效应模型。

𝑎 个处理可以看作是来自一个较大总体的一个随机样本。在这种情况下，能够把所得结论
推广到总体的所有处理中去。这里， 𝜏2 是随机变量，服从某个分布。需要检验关于𝜏2
的变异性假设并试图估计这一变异性。这称为随机效应模型。

扩展资料：

在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。

固定效应模型(FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型(REM)中的真实效应随研究的不同而改变。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。

参考资料来源：百度百科-固定效应模型