近年来,面板数据模型被广泛的应用到经济、金融、生物医药等诸多领域。在实际应用过程中,研究者常常发现所收集到的面板数据集是非平衡的,即并非所有的个体在整个的样本观测时间内均有观测值,非平衡面板数据模型是利用面板数据进行建模分析的更一般的模型设定形式。作为统计建模的一个重要步骤,模型的诊断检验已经得到了许多理论与实证研究者的重视。而在面板数据模型的诊断检验中,误差成分中的随机效应检验又显得尤为重要。错误指定误差成分中的随机效应会导致模型的标准差有误、对模型的统计推断失效等严重后果。所以对非平衡面板误差模型的随机效应检验具有重要的理论与实际意义。本文最主要的研究结果是提出了一个检验非平衡面板误差模型的个体效应的新方法。所提出的新的检验方法可以看做是Wu and Li(2014)所提出的检验方法在非平衡面板误差模型下的推广。具体的讲,根据不同稳健水平下的纯粹误差项的方差估计量的差异,构造了一个检验统计量,该检验统计量在原假设条件下是渐近服从标准正态分布的。本文还从理论上研究了所提出的检验方法的功效性质,结果表明该检验的方法的敏感性较强,能检测到以参数速度收敛到原假设的备择假设,并且理论上证明了当协变量与个体效应相关时,该检验方法比相应的检验个体效应的ANOVA F统计量的功效高。本文还通过Monte Carlo模拟实验比较了本文所提出的检验方法与其他常用的检验方法在不同情形下的有限样本性质。此外,本文还通过了一个实例来说明所提出检验方法的实用性。