パネルデータにおけるHausmanの適合度検定は、個体固有の効果が回帰変数と相関しているかどうかを判定する。そのような相関があると、ランダム効果推定量は一致性を失う。統計的に有意な結果は固定効果モデルを支持し、有意でない結果はより効率的なランダム効果モデルを支持する。

ランダム効果推定量は、個体内の変動と個体間の変動の両方を活用するため、固定効果推定量よりも効率的であるが、観測されない個体特性が回帰変数と無相関である場合にのみ一致性を持つ。固定効果推定量は、個体の異質性を完全に除去するため、厳密な外生性の下では常に一致性を持つ。Hausman検定は、両推定量が体系的に異なる結果を与えるかどうかをチェックする。もし異なる場合、ランダム効果は内生性によって汚染されているため、固定効果を使用すべきである。