固定效应与随机效应是两种不同的统计模型，用于分析数据中的个体差异。固定效应模型强调个体效应的固定性，意味着模型中考虑的个体特定影响是固定的，而非随机生成的。这适用于特定研究中的特定样本，如比较三种药物疗效时，三种药是事先确定的，而非随机选择，因此无法推广到其他药物。在固定效应模型下，个体特征与自变量之间存在相关性。

与此相对，随机效应模型假设个体效应是随机生成的，且与自变量无关。这种模型适合于从较大总体中随机抽样的情况，如比较名牌大学与普通大学的就业率，选择的大学是从名牌大学和普通大学中随机抽取的，因此结论可以推广到更广泛的范围。在随机效应模型中，个体的不可观测特征被视为随机变量，与自变量独立。

简而言之，固定效应模型适用于特定、已知的样本，强调个体效应的固定性，而随机效应模型则适用于从总体中随机抽样，强调个体效应的随机性。在选择模型时，重要的是考虑样本的性质以及研究目的，以确保模型的适用性和有效性。