统计学中固定效应vs.随机效应固定效应(fixed effect, FE)vs. 随机效应(random effect, RE)是统计学中躲不开的⼀对重要概念，也是统计学思想的⼀个⾮常核⼼的理念：真实世界的在任何情冴下都使用随机效应模型，因为如果异质性很小，那么随即和固定效应模型最终合并结果丌会有很大差别，当异质性很大时，就叧能使用随机效应模型，所以可以说，
(3)如果个体效应和时间效应均与某个解释变量相关，则模型可称之为“双向固定效应模型”；(4)如果个体效应和时间效应与所有的解释变量均不相关，则模型可称之为“那就代表是固定效应模型，反之则为随机效应模型；之后还提到可以先设立随机效应模型，然后检验随机参数是否
固定效应模型和随机效应模型的区别在于其基本假设不同。前者认为效应是固定的，且误差项和解释变量相关；后者认为效应是随机的，误差项和解释变量不相关。因此固定效应模型更适用于研一、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
＋０＋ Meta分析的统计方法包括固定效应模型(fixed effect model)和随机效应模型(random effect model)。固定效应模型是假设各独立研究来自同一总体的样本，各研究的效应值只是总体参数的因此，在随机效应模型思想下，真实效应值等于观测效应值、研究间误差和研究内误差三者之和(见图1右),公式具体如下：3、固定效应模型和随机效应模型的选择由上述分析可知：当不存在
1.2 固定效应模型选择——F检验1.2.1单因素效应直接看P值1.2.2双向效应检验(时点效应) 2 随机效应模型(Random Effects Model) 3 混合效应模型(Mixed Effects Model) ——选择使用两种常用见的元分析统计模型：固定效应模型和随机效应模型在固定效应模型下，我们假定在纳入分析的所有研究存在一个真实的效应量，并且观察效应量的所有差异均归因于取样误差。虽然
