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方差分析(写成英文我就认识了。
analysis of variance (ANOVA) )主要有三种模型：即固定效应模型〔fixed effects model〕，随机效应模型〔random effects model〕，混合效应模型〔mixed effects model〕。
所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应模型，表示你打算比较的就是你如今选中的这几组。
例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差异，不想往外推广。
这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。
“固定〞的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。
随机效应模型，表示你打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，推广到他们所能代表的总体中去。
例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进展比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。
你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。
“随机〞的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。
混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。
一般来说，只有固定效应模型，才有必要进展两两比较，随机效应模型没有必要进展两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。
固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，假设回绝零假设，那么可以使用固定效应，反之假设承受零假设，那么使用随机效应。
但这种方法往往得到事与愿违的结果。
另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比方数据是从总体中抽样得到的，那么可以使用随机效应，比方从N个家庭中抽出了M个样本，那么由于存在随机抽样，那么建议使用随机效应，反之假设数据是总体数据，比方31个省市的Gdp，那么不存在随机抽样问题，可以使用固定效应。
【交流】关于随机效应模型及固定效应模型选择问题huajie881026 wrote:关于随机效应模型及固定效应模型的选择，我想⽆需赘述，版内这⽅⾯的讨论已经很详细。
我的⼀贯做法是两个模型都分析，看结果是否⼀致。
如果⼀致且异质性较⼩或⽆，则选择固定效应模型。
如果结果不⼀致且异质性较⼤，则选择随机效应模型，并进⾏亚组分析寻找异质性的来源，并且下结论应⽐较保守。
但是最近⼀联看到好⼏篇meta-analysis在⽅法学部分都说：“All pooled outcomemeasures were determined usingrandom-effects models” 、"All pooled outcome measures were determined usingrandom-effects models as described by DerSimonian and Laird"。
为什么都直接⽤随机效应模型却不⽤固定效应模型？是因为考虑RCTs异质性⼤，所以直接⽤随机效应模型吗？欢迎各位战友指点其实这些都是循证医学⽅法学的问题吧，根据⾃⼰做meta分析的经验，⼤致有以后⼏个派别吧1.就是根据12值来决定模型的使⽤，⼤部分认为＞50%，存在异质性，使⽤随机效应模型，≤50%，⽤固定，有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求异质性的来源，但是这两者都是定性的，不⼀定能找到，即使你做了，研究数⽬多的话，可以做个meta回归来找异质性的来源2.在任何情况下都使⽤随机形影模型，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不会有很⼤差别，当异质性很⼤时，就只能使⽤随机效应模型，所以可以说，在任何情况下都使⽤随机效应模型3.还有⼀种，看P值，⼀般推荐P的界值是0.1，但现在⼤部分使⽤0.05，就是说P＞0.05，⽤固定，≤0.05⽤随机但是这些都没有统⼀的说法，存在争议，如果你的审稿⼈是其中⼀种，你和他相冲突了，你只能按照他说的去修改，因为没有谁对谁错，但是现在你的⽂章在⼈家⼿⾥，如果模型不影响你的结果，你就遵照他们的建议这个主要看个⼈习惯吧其实个⼈偏向于第三种，因为P值可以看出来有没有异质性，I2是定量描述⼀致性的⼤⼩有没有异质性，我觉得不是很重要，就算你的meta没有统计异质性，能说明没有临床和⽅法⾎异质性吗？不可能，有可能各种因素混合把异质性消除了所以有异质性不重要，异质性肯定会存在，关键是你怎么找到它的来源，去消除它对结论的影响吧个⼈意见。
ols、固定效应和随机效应解释变量的回归结果下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。
所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。
例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。
这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。
“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。
随机效应模型，表示你打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，推广到他们所能代表的总体中去。
例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。
你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。
“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。
混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。
一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。
固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，如果拒绝零假设，则可以使用固定效应，反之如果接受零假设，则使用随机效应。
但这种方法往往得到事与愿违的结果。
另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比如数据是从总体中抽样得到的，则可以使用随机效应，比如从N个家庭中抽出了M个样本，则由于存在随机抽样，则建议使用随机效应，反之如果数据是总体数据，比如31个省市的Gdp，则不存在随机抽样问题，可以使用固定效应。
meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择在Meta分析中最常用的是固定效应模型、随机效应模型。
怎样理解这两种模型呢？举个简单的例子：让十个学生去测量操场中的同一根旗杆，旗杆长度的测量值可以看作是一个固定效应模型；然而如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗杆长度的测量值则是随机效应模型。
一般来说，随机效应模型得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，带给我们的信息是如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。
从另一个角度来说，Meta分析本来就是用来分析结论不一致甚至是相反的临床试验，通过Meta分析提供一个可靠的综合的答案，如果每个试验的结果都一模一样，根本就没有必要作Meta分析，因此要通过齐性检验来解决这对矛盾。
一般来说判断方法是根据I2来确定。
1.就是根据I2值来决定模型的使用，大部分认为＞50%，存在异质性，使用随机效应模型，≤50%，用固定效应模型，有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求异质性的来源，但是这两者都是定性的，不一定能找到，即使你做了，研究数目多的话，可以做个meta 回归来找异质性的来源2.在任何情况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不会有很大差别，当异质性很大时，就只能使用随机效应模型，所以可以说，在任何情况下都使用随机效应模型3.还有一种，看P值，一般推荐P的界值是0.1，但现在大部分使用0.05，就是说P＞0.05，用固定，≤0.05用随机效应模型。
但是这些都没有统一的说法，存在争议，如果你的审稿人是其中一种，你和他相冲突了，你只能按照他说的去修改，因为没有谁对谁错，但是现在你的文章在人家手里，如果模型不影响你的结果，你就遵照他们的建议但是，也不必过度强调哪种方法，更重要的是找到异质性根源。
固定效应与随机效应模型的估计与比较固定效应（Fixed Effects）模型和随机效应（Random Effects）模型是常用于面板数据分析的两种经济计量模型。
本文将对这两种模型进行估计和比较，以便更好地理解它们在实证研究中的应用。
一、固定效应模型的估计与比较固定效应模型是一种基于个体固定特征的模型，即假设个体间的差异可以通过个体固定效应来表示。
在面板数据中，固定效应模型可以通过对个体进行虚拟变量编码，然后引入这些虚拟变量作为回归分析的解释变量，进而估计个体固定效应的大小。
在估计固定效应模型时，我们通常使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）进行回归分析。
通过对个体虚拟变量进行控制，固定效应模型可以帮助我们消除个体间的固定不变量，并集中关注个体内部的变动。
这在一些研究中非常有用，尤其是需要解释时间效应或者个体特征对因变量的影响时。
固定效应模型的估计结果通常以个体固定效应的系数呈现。
通过这些系数，我们可以得知个体特征对因变量的影响程度，并进行比较。
然而，固定效应模型的一个局限是无法解释个体间的异质性。
二、随机效应模型的估计与比较相比固定效应模型，随机效应模型更加灵活，可以同时估计个体固定效应和个体间的异质性。
随机效应模型通过引入随机项来表示个体间的差异，因此可以更全面地捕捉面板数据中的各种变动。
在估计随机效应模型时，我们通常使用广义最小二乘法（Generalized Least Squares, GLS）或者随机效应估计器（Random Effects Estimator）进行回归分析。
这种方法可以将个体固定效应与个体间的异质性同时纳入考虑。
通过这样的估计，我们可以得到固定效应的系数以及个体间的异质性的标准差，从而更全面地分析个体特征对因变量的影响。
随机效应模型的估计结果通常以固定效应的系数和随机效应的方差来呈现。
通过分析这些系数，我们可以了解个体特征对因变量的平均影响，并通过方差了解个体间的差异性。
三线表固定效应
三线表是一种常用的表格格式，用于展示回归结果等统计数据。
在面板数据的回归模型中，固定效应和随机效应是两种常见的处理方式。
固定效应是指在模型中引入一些特定的变量，如时间、地区、行业等，以便控制这些因素对因变量的影响。
在Stata中进行固定效应的回归分析，一般需要先进行huasman检验，即先估计一个随机效应，然后进行检验。
如果检验结果拒绝零假设，那么可以使用固定效应模型；反之，如果接受零假设，则应使用随机效应模型。
同时，对于有时间、城市和行业三个维度的数据，可以分别控制这三个维度的固定效应，也可以同时控制时间、行业和年份等多个因素的固定效应。
总的来说，固定效应是一种重要的统计分析方法，可以帮助我们更准确地理解和解释数据。
在使用Stata进行统计分析时，掌握如何正确使用固定效应模型是非常重要的。
stata固定效应和随机效应命令Stata是一款广泛使用的统计分析软件，它提供了多种命令来进行面板数据分析，其中包括固定效应和随机效应命令。
本文将详细介绍这两种命令的使用方法和注意事项。
一、固定效应命令1.1 命令简介固定效应模型是一种常用的面板数据模型，它假设所有个体的截距都不同，但斜率相同。
在Stata中，可以使用xtreg命令来估计固定效应模型。
1.2 命令格式xtreg dependent_variable independent_variables, fei(panel_variable)其中，dependent_variable表示因变量，independent_variables表示自变量，panel_variable表示面板数据中的单位标识符。
1.3 参数说明- dependent_variable：因变量名称。
- independent_variables：自变量名称。
- panel_variable：面板数据中的单位标识符。
- fe：表示使用固定效应模型。
- i(panel_variable)：将panel_variable作为分类变量处理。
1.4 示例以Stata内置数据集“nlswork”为例，该数据集包含了1966年至1988年间美国国内劳动力市场调查中对个人收入、教育、工作经验等信息的调查结果。
我们将使用该数据集来估计一个固定效应模型，其中因变量为“ln_wage”（对数工资），自变量为“exp”（工作经验）和“tenure”（在当前雇主工作时间），面板数据中的单位标识符为“id”。
首先，我们需要将数据集转化为面板数据格式：xtset id year然后，使用xtreg命令估计固定效应模型：xtreg ln_wage exp tenure, fe i(id)输出结果如下：. xtreg ln_wage exp tenure, fe i(id)note: id omitted because of collinearityFixed-effects (within) regression Number of obs = 28,036Group variable: id Number of groups = 4,928R-sq: Obs per group:within = 0.0000 min = 1between = 0.0002 avg = 5.7overall = 0.0001 max = 13F(2,19806) = 25.60corr(u_i, Xb) = -0.0159 Prob > F = 0.0000------------------------------------------------------------------------------ln_wage | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]-------------+----------------------------------------------------------------exp | .0388899 .0011484 33.870.000 .0366386 .0411411tenure | .0081687 .0010096 8.090.000 .00618 .0101573_cons | .4891543 .056711 8.620.000 .3777542 .6005543-------------+----------------------------------------------------------------sigma_u | .37293172sigma_e | .47407531rho | .47552977 (fraction of variance due to u_i)1.5 结果解读输出结果中，固定效应模型的估计结果包括了截距项（_cons）、工作经验（exp）和在当前雇主工作时间（tenure）的系数。
混合效应模型结果解读
混合效应模型（Mixed Effects Model）是一种统计模型，用于分析多层次数据或重复测量数据的效应。
它将固定效应和随机效应结合起来，考虑了在不同层次上的变异性。
在解读混合效应模型的结果时，我们通常要关注以下几个方面：
1.固定效应（Fixed Effects）：固定效应是指在模型中设定的固定变量的效应。
它们表示了不同自变量的平均效应，并且在所有层次上都是一致的。
我们可以关注固定效应的估计值和统计显著性，以了解自变量对因变量的影响。
2.随机效应（Random Effects）：随机效应是指在模型中设定的随机变量的效应。
它们表示了不同层次上的个体差异或组内变异。
我们可以关注随机效应的方差估计值，以了解不同层次上的变异程度。
3.模型拟合度（Model Fit）：我们可以通过检查模型的拟合度指标，如似然比、AIC、BIC等来评估模型的拟合度。
较小的AIC和BIC值表示模型拟合度较好。
4.显著性检验：对于固定效应，我们可以通过检查估计值与标准误差的比值（t值）来进行显著性检验。
通常，如果p值小于设定的显著性水平（例如0.05），则认为效应是显著的。
5.解释效应：在解读模型结果时，我们也要考虑解释效
应。
通过检查固定效应的估计值和符号，我们可以了解到自变量对因变量的影响方向和程度。
需要注意的是，混合效应模型的结果解释需要结合具体的研究背景和问题来进行。
在解读结果时，我们应该综合考虑所有相关的因素，并保持谨慎和全面性。
另外，如果模型结果不符合预期，我们也应该考虑可能的解释和进一步的分析。
方差分析(写成英文我就认识了。
analysis of variance (ANOV A) )主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。
所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应模型，表示你打算比较的就是你现在选中的这几组。
例如，我想比较3种药物的疗效，我的目的就是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。
这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。
“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。
随机效应模型，表示你打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，推广到他们所能代表的总体中去。
例如，你想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，你选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，你的目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。
你的结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。
“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。
固定效应和随机效应- luckyaeo - 启程
混合效应模型就比较好理解了，就是既有固定的因素，也有随机的因素。
一般来说，只有固定效应模型，才有必要进行两两比较，随机效应模型没有必要进行两两比较，因为研究的目的不是为了比较随机选中的这些组别。
固定效应和随机效应的选择是大家做面板数据常常要遇到的问题，一个常见的方法是做huasman检验，即先估计一个随机效应，然后做检验，如果拒绝零假设，则可以使用固定效应，反之如果接受零假设，则使用随机效应。
但这种方法往往得到事与愿违的结果。
另一个想法是在建立模型前根据数据性质确定使用那种模型，比如数据是从总体中抽样得到的，则可以使用随机效应，比如从N个家庭中抽出了M个样本，则由于存在随机抽样，则建议使用随机效应，反之如果数据是总体数据，比如31个省市的Gdp，则不存在随机抽样问题，可以使用固定效应。
同时，从估计自由度角度看，由于固定效应模型要估计每个截面的参数，因此随机效应比固定效应有较大的自由度.
固定效应模型
固定效应模型（fixed effects model）的应用前提是假定全部研究结果的方向与效应大小基本相同，即各独立研究的结果趋于一致，一致性检验差异无显著性。
因此固定效应模型适用于各独立研究间无差异，或差异较小的研究。
固定效应模型是指实验结果只想比较每一自变项之特定类目或类别间的差异及其与其他自变项之特定类目或类别间交互作用效果，而不想依此推论到同一自变项未包含在内的其他类目或类别的实验设计。
例如：研究者想知道教师的认知类型在不同教学方法情境中，对儿童学习数学的效果有何不同，其中教师和学生的认知类型，均指场地依赖型和场地独立型，而不同的教学方法，则指启发式、讲演式、编序式。
当实验结束时，研究者仅就两种类型间的交互作用效果及类型间的差异进行说明，而未推论到其他认知类型，或第四种教学方法。
象此种实验研究模式，即称为固定效果模式。
与本词相对者是随机效应模型（random effect model）、混合效应模型（mixed effect model）。
随机效应模型random effects models
随机效应模型(random effects models)是经典的线性模型的一种推广，就是把原来（固定）的回归系数看作是随机变量，一般都是假设是来自正态分布。
如果模型里一部分系数是随机的，另外一些是固定的，一般就叫做混合模型（mixed models）。
虽然定义很简单，对线性混合模型的研究与应用也已经比较成熟了，但是如果从不同的侧面来看，可以把很多的统计思想方法综合联系起来。
概括地来说，这个模型是频率派和贝叶斯模型的结合，是经典的参数统计到高维数据分析的先驱，是拟合具有一定相关结构的观测的典型工具。
随机效应最直观的用处就是把固定效应推广到随机效应。
注意，这时随机效应是一个群体概念，代表了一个分布的信息or 特征，而对固定效应而言，我们所做的推断仅限于那几个固定的（未知的）参数。
例如，如果要研究一些水稻的品种是否与产量有影响，如果用于分析的品种是从一个很大的品种集合里随机选取的，那么这时用随机效应模型分析就可以推断所有品种构成的整体的一些信息。
这里，就体现了经典的频率派的思想-任何样本都来源于一个无限的群体(population)。
同时，引入随机效应就可以使个体观测之间就有一定的相关性，所以就可以用来拟合非独立观测的数据。
经典的就有重复观测的数据，多时间点的记录等等，很多时候就叫做纵向数据(longitudinal data)，已经成为很大的一个统计分支。
上述两点基本上属于频率派，分析的工具也很经典，像极大似然估计，似然比检验，大样本的渐近性等。
但是，应该注意到把固定的参数看做是随机变量，可是贝叶斯学派的观念。
当然，mixed models 不能算是完全的贝叶斯模型，因为贝叶斯学派要把所有的未知的参数都看作是随机的。
所以有人把它看做是半贝叶斯的or 经验贝叶斯的。
在这个模型上，我们可以看到两个学派很好的共存与交流，在现代的统计方法里两种学派互相结合的例子也越来越多。
众所周知，随机效应有压缩(shrinkage)的功能, 而且可以使模型的自由度(df) 变小。
这个简单的结果，对现在的高维数据分析的发展起到了至关重要的作用。
事实上，随机效应模型就是一个带惩罚(penalty)的一个线性模型，有引入正态随机效应就等价于增加的一个二次惩罚。
有趣的是，著名的岭回归(ridge regression) 就是一个二次惩罚，它的提出解决了当设计矩阵不满秩时最小二乘估计（LSE）无法计算以及提高了预测能力。
于是，引入随机效应或者二次惩罚就可以处理当参数个数p 大于观测个数n的情形，这是在分析高维数据时必须面对的问题。
当然，二次惩罚还有一个特性，如：计算简便，能选择相关的predictors，对前面的几个主成分压缩程度较小等。
根据面板数据的特性，在回归模型的设定的有效性问题上，我们需要检验混合估计模型、固定效应模型（Fixed-Effect Model）以及随机效应模型（Random-Effect Model）的有效性[1]，其中固定效应又包括个体固定效应和时间固定效应（如果同时具备个体固定效应和时间固定效应，则称之为双向固定效应）。
对于混合估计模型和固定效应模型，我们可以使用F检验来判别其有效性；对于混合估计模型和随机效应模型，通常可以用LM检验判别其有效性；对于固定效应模型和随机效应模型，通常用Hausman检验判断其适用性。
有关模型设定和检验的细节可以参考Baltagi（2005）
所以，你需要分别检验是否加入时间固定效应、是否需要加入个体固定效应。
[1] 简言之，混合估计模型就是假定所有公司年度都具有相同的截距项；固定效应模型假定截距项随公司和年度而变；随机效应模型不但假定截距项随公司和年度而变，而且假定这些不同的截距项和其它解释变量不相关。
更为具体的模型设定问题可以参见李子奈、叶阿忠（2000），Wooldridge（2003），以及Baltagi（2005）。
