Penelitian dengan data panel membutuhkan perhatian yang serius terhadap pemilihan model. Hal ini berkaitan dengan asumsi bagaimana error term terdistribusi.
Pemilihan model pada regresi data panel diawali dengan menetapkan model awal terlebih dahulu. Penetapan model awal didasarkan pada bagaimana individu (cross-section) diambil. Jika individu diambil dengan dipilih atau ditentukan oleh peneliti sendiri, maka model awalnya adalah model efek tetap (fixed effect model). Jika individu diambil secara acak dari populasi, maka model awalnya adalah model efek acak (random effect model) (Baltagi, 2008, hal. 299; Park, 2011, hal. 16-17).
Pemilihan model regresi data panel dapat juga dilakukan berdasarkan pertimbangan berikut (Gujarati, 2003 , hal. 650):
- Jika T (jumlah data deret waktu) adalah besar dan N ( jumlah individu) adalah kecil, kemungkinan akan ada sedikit perbedaan nilai parameter yang diestimasi oleh model efek tetap dan model efek acak. Oleh karena itu, pemilihannya berdasarkan kenyamanan perhitungan saja. Dalam hal ini, model efek tetap lebih disukai
- Ketika N besar dan T kecil (yaitu sebuah panel pendek), hasil estimasi yang diperoleh dari kedua metode bisa berbeda signifikan. Pada kasus ini, jika kita percaya bahwa individu bukan diambil secara acak, maka model yang tepat adalah model efek tetap. Sebaliknya, jika individu diambil secara acak, maka model yang tepat adalah model efek acak.
- Jika komponen galat individu dan satu atau lebih variabel penjelas saling berkorelasi, maka model efek acak akan bias, sedangak model efek tetap tidak bias.
- Jika N besar dan T kecil, dan jika asumsi yang mendasari model efek acak terpenuhi maka model efek acak lebih kuat dari model efek tetap
