使用者5416510070692021-05-12 04:37:29固定效應模型（fixed effects model），即固定效應迴歸模型，簡稱FEM，是一種面板資料分析方法。它是指實驗結果只想比較每一自變項之特定類目或類別間的差異及其與其他自變項之特定類目或類別間互動作用效果，而不想依此推論到同一自變項未包含在內的其他類目或類別的實驗設計。固定效應迴歸是一種空間面板資料中隨個體變化但不隨時間變化的一類變數方法。
固定效應模型有n個不同的截距，其中一個截距對應一個個體。可以用一系列二值變數來表示這些截距。
在面板資料線性迴歸模型中，如果對於不同的截面或不同的時間序列，只是模型的截距項是不同的，而模型的斜率係數是相同的，則稱此模型為固定效應模型。除了固定效應模型，典型的面板資料分析方法還有隨機效應模型和混合效應模型。固定效應模型（FEM）假設所有的納入研究擁有共同的真實效應量，而隨機效應模型（REM）中的真實效應隨研究的不同而改變。基於不同模型的運算，所得到的合併後的效應量均數值也不相同。早在1976年，第一篇Meta分析就使用FEM進行了資料合併，基於其統計簡潔性及異質性認知，致使FEM廣泛使用，直到2006年仍然有四分之三的Meta分析的文章在使用。然而，隨著方法學不斷更新及異質性理解，方法學家們對於證據合併內在結構理解與剖析，已開始逐漸對“理想”狀態的FEM產生疑問。隨後，REM逐漸被使用，並替代部分FEM。
分類
固定效應模型可分為三類：
（1）個體固定效應模型：個體固定效應模型是對於不同的時間序列（個體）只有截距項不同的模型：
從時間和個體上看，面板資料迴歸模型的解釋變數對被解釋變數的邊際影響均是相同的，而目除模型的解釋變數之外，影響被解釋變數的其他所有（未包括在迴歸模型或不可觀測的）確定性變數的效應只是隨個體變化而不隨時間變化。
（2）時點固定效應模型：時點固定效應模型就是對於不同的截面（時點）有不同截距的模型。如果確知對於不同的截面，模型的截距顯著不同，但是對於不同的時間序列（個體）截距是相同的，那麼應該建立時點固定效應摸型：
（3）時點個體固定效應模型：時點個體固定效應模型就是對於不同的截面（時點）、不同的時間序列（個體）都有不同截距的模型。如果確知對於不同的截面、不同的時間序列（個體）模型的截距都顯著不相同，那麼應該建立時點個體固定效應模型：
