Pilihan antara fixed Effect dan random effect ditentukan dengan menggunakan uji goodness of fit. Untuk pendekatan Fixed effect atau common menggunakan uji F statistik. Adapun uji F test yang dilakukan adalah sebagai berikut:

Dimana: RSS1= Residual Sum Square metode common, RSS2 = Residual Sum Square metode fixed effect, n = jumlah unit cross section, T = jumlah unit waktu dan K = jumlah parameter yang diestimasi.

Hipotesis Uji:

H0: model mengikuti Model Common
H1: model mengikuti Model Fixed.

Jika ternyata hasil perhitungan uji F ≥ F (n – 1 , nT – n – K) ini berarti Ho ditolak, artinya intersep untuk semua unit cross section tidak sama. Dalam hal ini, akan digunakan fixed effect  model untuk mengestimasi pesamaan regresi.

Contoh :

Data investasi 4 perusahaan US Steel, IBM, Goodyear, dan Union Oil selama periode 1935-1954 (20 tahun), sehingga total jumlah data ada sebanyak 80 data.. Data terdiri dari Y = nilai investasi, X1= nilai harga saham, dan X2=nilai aktual kapital diawal periode.

Prosedur

Prosedur ini digunakan untuk data yang disusun secara seri (data dalam satu variabel disusun kebawah)

1. Lakukan analisa data panel dengan dengan Fixed Model, untuk lengkapnya klik disini

2. Lakukan uji F untuk menentukan apakah Fixed Model lebih baik jika dibandingkan dengan Commom Model

View ==> Fixed/Random Effects Testing ==> Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio

OUTPUT

Dari hasil uji diperoleh nilai F=49,005196 dengan P-value 0,000 yang berarti kita menerima H1 yang menyatakan bahwa Model Fixed lebih baik daripada Model Common