隨機效應模型(Random Effects Models,簡稱REM)是一種統計學中的模型，用於處理那些既包含個體間的隨機變異也包含個體內的變異的情況。
這個模型將傳統的固定效應模型的迴歸係數視爲隨機變量，通常假設這些係數服從正態分佈。如果模型中的一些係數是隨機的，而另一些是固定的，則這種模型被稱爲混合模型。在應用上，隨機效應模型常用於面板數據分析、meta分析等，以處理含有個體固定效應或隨機效應的問題。例如，在meta分析中，隨機效應模型可以用來估計不同研究之間的效應值的合併結果，從而提供對總體效應的更準確估計。