方差分析主要有三種模型：即固定效應模型（fixed effects model），隨機效應模型（random effects model），混合效應模型（mixed effects model）。
所謂的固定、隨機、混合，主要是針對分組變數而言的。
表示你打算比較的就是你現在選中的這幾組。
例如，我想比較3種藥物的療效，我的目的就是為了比較這三種藥的差別，不想往外推廣。這三種藥不是從很多種藥中抽樣出來的，不想推廣到其他的藥物，結論僅限於這三種藥。「固定」的含義正在於此，這三種藥是固定的，不是隨機選擇的。
表示你打算比較的不僅是你的設計中的這幾組，而是想通過對這幾組的比較，推廣到他們所能代表的總體中去。
例如，你想知道是否名牌大學的就業率高於普通大學，你選擇了北大、清華、北京工商大學、北京科技大學4所學校進行比較，你的目的不是為了比較這4所學校之間的就業率差異，而是為了說明他們所代表的名牌和普通大學之間的差異。你的結論不會僅限於這4所大學，而是要推廣到名牌和普通這樣的乙個更廣泛的範圍。「隨機」的含義就在於此，這4所學校是從名牌和普通大學中隨機挑選出來的。
從上述的分析可以發現，固定效應模型和隨機效應模型之間最大的不同就在於其基本假設，即個體不隨時間改變的變數是否與所**的或自變數相關。固定效應模型認為包含個體影響效果的變數是內生的；而與此相反，隨機效應模型是假設全部的包含個體隨機影響的回歸變數是外生的。在模型中變數的引入上，固定效應模型預設了那些不隨時間變化而變化的自變數不會對因變數造成影響，因而不允許這類變數出現在模型之中；隨機效應模型則認為表示某些個體特徵的但不隨時間變化而變化的自變數能夠對因變數造成影響，允許這類變數引入到模型之中。 在假定了解釋變數是外生性的情況下，固定效應模型中的估計量是無偏的。與一階差分法一樣，固定效應通過乙個變換把非觀察效應消除掉了也正是其允許與任意時期內的解釋變數隨意相關才導致任何不隨時間變化而變化的解釋變數也會隨之消除。固定效應自由度問題。此外當面板資料中某一物件只有乙個截面則在固定效應模型中起不到作用。即僅具有一時期的樣本會被忽略而造成耗損。當有足夠的理由相信非觀察效應與所有解釋變數都無關時隨機效應模型則更為合理。理想的隨機效應模型假設包含了所有的固定效應假設之外又假定與所有時期任意解釋變數無關
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