在这一章，我们将学习两种密切相关的用于处理忽略变量偏误的技术。回顾第6章，当我们在模型中没有纳入影响结果变量且与一个或多个预测变量相关的变量时，就会发生忽略变量偏误。本章所讨论的用于估计无偏系数的技术被称为固定效应模型（fixed effects）和随机效应模型（random effects）。这两类模型使用两个或以上时点的相同个体信息，或者组内（家庭、学校、公司、社区或其他类似的组）两个或以上个体的信息，以排除估计方程中不随时间变化或在相同组内固定不变的所有特征，无论这些特征有没有被测量。结果是，我们能够测量的特征不会因为受到未被观测到的、不随时间变化的因素影响而出现偏误。有关这类技术的介绍，见Allison（2005）和Wooldridge（2006，第13、14章），本章内容主要来自他们的文献。