随机效应模型解读(随机效应模型举例)

1.．固定效应模型，简称模型Ⅰ。试验中所有因素的水平都是人为选定的，因此它们的效应都是常数。2．随机效应模型，简称模型Ⅱ。试验中所有因素的水平都是随机选取的，因此它们的效应都是随机变量。3．混合效应模型，简称模型Ⅲ“固定”的含义正在于此，这三种是固定的，不是随机选择的。随机效应模型，示你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，推广到他们所能代的总体中去。

2.这三种不是从很多种中抽样出来的，不想推广到其他的物，结论仅限于这三种。“固定”的含义正在于此，这三种是固定的，不是随机选择的。随机效应模型，示你算比较的不仅是你的设计中的这几组，而是想通过对meta分析为什么要用随机效应模型：随机效应模型是不需要以假定各个研究来自同一个总体为前提，而仅对总体参数的近似无偏估计。

3.压缩shrinkage的功能。随机效应模型更有效的原因为：差分或去平均是无效率的一个过程，这时随机效应模型RandomEffectModel是更加有效的。随机效应有压缩shrinkage的功能，且可以使模型的度df变小。豪斯曼检验结果的P值小于0.01，即拒绝原假设，明应该采用固定效应。豪斯曼检验的结果是告诉：固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异，因此固定效应比随机效应好。H0：随机效应模型为正确模型。

4.固定效应模型可以对不同的变量间的关系进行更全面、准确的估计，而随机效应模型则更加适于识别一个特定变量的效果。它将每个变量作为的变量进行分析，不会受到其他变量的影响。更一般地，我们允许个体效应存在，即不同的个体拥有不同的 。

5.随机效应模型，示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，推广到所能代的总体中去。含义不同：119886; 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 个因固定效应模型和随机效应模型之间的不同就在于其基本假设，即个体不随时间改变的变量是否和所预测的或自变量相关。固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。