જ્યારે ટ્રીટમેન્ટ્સ ફિક્સ્ડ નથી હોતી ત્યારે રેન્ડમ ઇફેક્ટ્સ્ મોડલ્સનો ઉપયોગ થાય છે.જ્યારે વિવિધ ટ્રીટમેન્ટ (જે ફેક્ટર લેવલ તરીકે પણ ઓળખાય છે)નું સેમ્પલિંગ વ્યાપક વસતિમાંથી લેવામાં આવે ત્યારે આ થાય છે.ટ્રીટમેન્ટ્સ જાતે રેન્ડમ ચળ હોવાથી કેટલીક ધારણા અને ટ્રીટમેન્ટ કોન્ટ્રાસ્ટની પદ્ધતિઓ અનોવા (ANOVA)મોડલ 1થી અલગ હોઇ શકે છે.
મોટા ભાગની રેન્ડ્મ ઇફેક્ટ્સ અથા મિક્સ્ડ ઇફેકટ્સ મોડલ્સનો ચોક્કસ સેમ્પ્લ્ડ ફેક્ટસર્ને લગતા નિષ્કર્ષ સાથે સંબંધ નથી. દાખલા તરીકે, એક મોટા ઉત્પાદન પ્લાન્ટી ધારણા કરો જેમાં ઘણા મશીનો એક જ પ્રોડક્ટનું ઉત્પાદન કરે છે.આંકડાશાસ્ત્રીને કોઇ પણ ત્રણ મશિનની એક બીજા સાથે તુલના કરવામાં બહુ ઓછો રસ પડશે.તેના સ્થાને "તમામ" મશિનનું કરવામાં આવેલું તારણ કામનું હોય છે જેમકે તેમનું ચલન અને કુલ સરેરાશ.

હોમોસેડેસ્ટિસિટીની પુષ્ટિ કરવા માટે અંતરની હોમોજીનીટી માટે લિવેન્સ ટેસ્ટ કરવામાં આવે છે.સામાન્યતાની પુષ્ટિ કરવા કોલ્મોગ્રોવ-સ્મિર્નોવ અથવા શેપિરો-વિક ટેસ્ટ કરવામાં આવે છે.કેટલાક લેખકો દાવો છે કે એફ-ટેસ્ટ અવિશ્વસનીય છે જો તેમાં સામાન્યતામાં વિચલન આવે તો.(લિન્ડમેન 1974) જ્યારે અન્યનો દાવો છે કે કે એફ ટેસ્ટ મજબૂત છે (ફર્ગ્યુસન એન્ડ ટેકેન, પીપી 2005, 261-2)ક્રુસ્કલ-વોલીસ ટેસ્ટ નોન પેરામેટ્રિક વિકલ્પ છે જે સામાન્યતાની ધારણા પર આધાર રાખતો નથી.
ઇફેક્ટ કદ માપ
રેન્ડમ ઇફેક્ટ્સ મોડલ્સ
મોડલ
ફોલોઅપ ટેસ્ટ