固定效應模型和隨機效應模型的主要區別在於它們對觀察單位（或個體）效應的處理方式。以下是兩者的主要區別：
觀察單位效應的處理方式不同。固定效應模型假設觀察單位（或個體）的效應是固定的，即不隨時間或其他因素改變；隨機效應模型則假設觀察單位的效應是隨機的，即它們可以隨時間或其他因素變化。
套用場景不同。固定效應模型適用於面板數據，特別是當個體效應不隨時間變化時；隨機效應模型適用於當個體效應既可能隨時間變化也可能不變化時。
參數估計方式不同。固定效應模型通常使用最小二乘法（OLS）來估計參數；隨機效應模型通常使用廣義最小二乘法（GLS）或其他方法來處理個體間的隨機效應。
適用性不同。固定效應模型更適合當研究關注個體之間的固定差異時；隨機效應模型更適合當研究關注個體之間的隨機差異時。
選擇使用固定效應模型還是隨機效應模型通常取決於研究問題和數據類型。