怎么判断是固定效应还是随机效应
随机成群效应是什么？
随机群效应用来描述在一个社会系统中，某个事物的存在达到了足够的动量，使其能够自持，为未来的成长提供动力。
举一个大城市的简单例子:如果一个人停下来仰望天空，没有人会注意他，其他路人会继续做自己想做的事情。
如果三个人停下来仰望天空，也许会有更多的人停下来看看他们在做什么，但很快他们就会继续他们原来的工作。
但如果街上仰望天空的人增加到五七个，那么其他人可能会好奇地加入进来，看看他们在做什么。
固定效应模型和随机效应模型的区别在于:
一、表示不同:
固定效应模型，表示将要比较的是选定的组。
随机效应模型意味着不仅仅是设计中的这些群体要被比较，而且他们希望通过这些群体的比较扩展到所代表的人群。
第二，意义不同:
每个治疗可以由实验者具体选择。此时，结论仅适用于本次分析所考虑的因素水平。
它不能扩展到没有明确考虑的类似因素水平。此时模型的参数为(，2，2)。这被称为固定效应模型。
这种处理可以看作是从更大的人群中随机抽取的样本。在这种情况下，我们可以得出结论。
扩展到整个人群的所有治疗。这里，2是随机变量，服从一定的分布。大约需要检查2
并尝试估计这种可变性。这就是所谓的随机效应模型。
所谓固定、随机、混合，主要是对变量进行分组。
固定效应模型意味着你打算比较你所选择的群体。比如我想比较三种药物的疗效。我的目的是比较这三种药物之间的差异，我不 我不想在国外推广它们。这三种药物不是从多种药物中取样的，它们不 我不想推广到其他药物。结论仅限于这三种药物。这就是 固定 。这三种药物是固定的，不是随机选取的。
随机效应模型意味着你不仅要比较设计中的这些组，还要通过比较这些组来比较它们所代表的整体。比如你想知道名牌大学的就业率是否高于普通大学，你选择北大、清华、北京工商大学、北京科技大学进行对比。你的目的不是比较这四所学校的就业率差异，而是说明它们所代表的名牌大学和普通大学的差异。你的结论不会局限于这四所大学，会扩展到更大范围的名牌和普通。这就是 随机与。这四所学校是从名牌和普通大学中随机抽取的。