方差分析主要有三种模型：即固定效应模型（fixed effects model），随机效应模型（random effects model），混合效应模型（mixed effects model）。所谓的固定、随机、混合，主要是针对分组变量而言的。
固定效应方差分析表示仅打算比较已选中几组。例如，想比较3种药物的疗效，目的是为了比较这三种药的差别，不想往外推广。这三种药不是从很多种药中抽样出来的，不想推广到其他的药物，结论仅限于这三种药。“固定”的含义正在于此，这三种药是固定的，不是随机选择的。
随机效应方差分析表示比较不仅是已选中的几组，而且想通过这几组的比较，推广到他们所能代表的总体中去。例如，想知道是否名牌大学的就业率高于普通大学，选择了北大、清华、北京工商大学、北京科技大学4所学校进行比较，但目的不是为了比较这4所学校之间的就业率差异，而是为了说明他们所代表的名牌和普通大学之间的差异。因此结论不会仅限于这4所大学，而是要推广到名牌和普通这样的一个更广泛的范围。“随机”的含义就在于此，这4所学校是从名牌和普通大学中随机挑选出来的。
混合效应方差分析即是固定效应方差分析与随机效应方差分析的综合，就是既有固定的因素，也有随机的因素。此种混合效应绝对不会出现在单因子方差分析中，当双因子或多因子方差分析同时存在固定效应与随机效应时，此种模型便是典型的混合型模式。
