固定效应模型与随机效应模型的区别?

固定效应模型分析组内差异，控制不随时间变化的变量；随机效应模型兼顾组内和组间差异，假设个体效应随机分布。前者适合研究组内特定影响，后者适合推断总体特征。

区别

固定效应模型：聚焦个体内部变化，忽略组间差异。例如分析同一公司不同年份的员工表现，只考虑时间因素对公司的影响。模型通过组内均值消除个体异质性，结果仅适用于样本中的个体。样本量需要足够大，每个组至少有10个观测值。模型无法估计不随时间变化的变量影响，如性别或地区。

随机效应模型：同时考虑组内和组间差异，假设个体效应来自总体分布。例如研究不同地区的企业效率，将地区视为随机样本。模型能估计不随时间变化的变量影响，样本量要求较低。结果可推广到总体，但需满足个体效应与解释变量无相关的前提。模型假设组间差异服从正态分布，标准误估计更准确。