毕业论文可以用随机效应模型

论文中异质性检验是什么介绍如下：

异质性一般指meta分析中，纳入文献之间的存在的异质性。其广义定义为：描述参与者、干预措施和一系列研究间测量结果的差异和多样性，或那些研究间的内在真实性的变异。狭义定义为：专指统计学异质性，用来描述一系列研究中效应量的变异程度，也表明除可预见的偶然机会外研究间存在的差异性。

异质性检验方法又叫统计量的齐性检验（一致性检验），目的是检查各个独立研究的结果是否具有可合并性。

应用Q及I²统计量，既可检测是否存在异质性，也可检测异质性的程度；适当应用图示法，找到引起异质性的异常点（某个或某几个研究）

处理：

在异质性较大时，随机效应模型主要是校正合并效应值的算法,使得结果更加接近无偏估计,即结果更为准确，但其得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，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。

meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型更可靠；如果异质性较大，则建议选择随机效应模型。但仍然需要通过敏感性分析，寻找到异质性根据，以消除其影响。

通过亚组分析、meta回归、敏感性分析分析异质性的来源。

本科可以用混合OLS处理面板。对于面板数据，可以使用混合OLS(POLS)、随机效应(RE)和固定效应(RE)三种模型毕业论文一点都不会写，如果是写论文，一般直接无脑使用固定或双固定模型。但是如果是写大作业，或是老师要求检验，才需要对混合OLS、随机效应和。

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面板数据简介

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。基于不同模型的运算，所得到的合并后的效应量均数值也不相同。早在1976年，第一篇Meta分析就使用FEM进行了数据合并，基于其统计简洁性及异质性认知。

致使FEM广泛使用，直到2006年仍然有四分之三的Meta分析的文章在使用。然而，随着方法学不断更新及异质性理解，方法学家们对于证据合并内在结构理解与剖析，已开始逐渐对“理想”状态的FEM产生疑问。随后，REM逐渐被使用，并替代部分FEM。