固定效应模型，表示打算比较的就是你现在选中的这几组。

例如，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。

简介

在面板数据线性回归模型中，如果对于不同的截面或不同的时间序列，只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。除了固定效应模型，典型的面板数据分析方法还有随机效应模型和混合效应模型。固定效应模型(FEM)假设所有的纳入研究拥有共同的真实效应量，而随机效应模型(REM)中的真实效应随研究的不同而改变。

个体效应和时间效应的含义分别是：

1、个体效应（FE）：是用来捕捉不随时间变化的个体之间的差异，可以用来克服遗漏变量的问题。例如，不随时间变动的个体的特征变量：性别，或者一段时间内的工作、学校等特征变量。

2、时间效应（TE）：是解决不随个体变化但随着时间而变化的遗漏变量问题。例如用来捕捉经济周期以及宏观经济变化。

双向固定效应：既考虑了时间效应又考虑了个体效应。

固定效应模型的基本假设：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。

什么时候做固定效应：

采用面板数据时，一般来说，不可观测的异质性通常会对解释变量有影响，因此考虑个体不可观测异质性时要做固定效应。

例如，探究政策实施效果分析时，通常要消除个体（政策实施对象）和时间（政策实施时间）差别带来的影响，就要考虑时间和个体的固定效应。政策实施效果分析中最常用的方法是多期-双重差分模型（DID），在公式中加时间和个体固定效应。

是的，双向固定效应模型是一种多元线性回归模型。它通常用于控制固定效应（如个体和时间固定效应）的面板数据分析，同时考虑多个自变量对因变量的影响。该模型假设因变量与自变量之间的关系是线性的，并使用最小二乘法进行估计。双向固定效应模型可以被视为一种特殊的多元线性回归模型，其中模型中包含了额外的固定效应参数。

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