A diferencia de un modelo de efectos fijos, un modelo de efectos aleatorios trata las diferencias no observadas entre unidades de análisis como una fuente adicional de variación aleatoria, asumiendo que esas diferencias no están relacionadas sistemáticamente con las variables explicativas incluidas en el modelo.
Cuándo se prefiere sobre un modelo de efectos fijos
Es preferible cuando ese supuesto de no correlación es razonable y se dispone de variables que no cambian con el tiempo pero sí varían entre unidades (algo que un modelo de efectos fijos no puede estimar directamente, ya que las elimina del análisis), aunque elegir entre ambos enfoques requiere pruebas estadísticas específicas para justificar cuál es más apropiado en cada caso.