随机效应模型：一种统计模型，假设不同研究、个体或组别之间存在“真实差异”（效应并非完全相同），并将这种差异作为随机变量纳入模型中。常见于荟萃分析（meta-analysis）和多层/混合效应模型（mixed-effects models）等场景。（也常与固定效应模型相对）
/ˌrændəm ɪˈfekts ˈmɑːd(ə)l/
We used a random-effects model to combine results from multiple studies.
我们使用随机效应模型来合并多项研究的结果。
Because the treatment effects varied across hospitals, the analysis relied on a random-effects model to account for between-site heterogeneity.
由于不同医院的治疗效应存在差异，该分析采用随机效应模型来解释站点间的异质性。
random（随机的）源自中古法语 random（“迅速、冲击”引申为“无规则”），effects（效应）来自拉丁语 effectus（结果、成效），model（模型）来自拉丁语 modulus（尺度、标准）。合起来的术语强调：不同来源（研究/个体/组）产生的“效应差异”被视为随机变化的一部分来建模。
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