混合效应模型（mixed-effects model），理学-数学-数理统计学-回归分析，自变量中既包含固定效应又包括随机效应的模型。又称多水平模型 （multilevel models）、分层模型（hierarchical models）。固定效应类似于标准回归系数，直接估计得到，随机效应不是直接估计, 而是从它们的方差和协方差估计值中总结而来。有时候，把与某个协变量的特定水平相联系的参数称为该水平的“效应”。如果由协变量可能的水平组成的集合固定不变且可重复，则使用固定效应参数建立关于协变量的模型；如果观测的水平代表了所有可能水平中的一个随机样本，就把随机效应包含在模型中。具体来说，固定效应是由试验方法决定水平的因子，或者由兴趣点在每个水平的特定效应决定的因子，例如协变量的效应、处理和交互作用之间的差异等。然而，如果因子的水平来自从较大总体中抽样，或者感兴趣的是因子本身而不是特定的每个水平的效应，这些因子就是随机效应。随机效应的参数是在特定水平上的变异的标准差（例如，在试验区组之间）。“固定”和“随机”的精确定义是传统的，特定变量的状态依赖于试验设计和背景。