对于给定的纵向数据集,在不知是否包含随机效应的条件下,直接使用含随机效应项的模型分析数据,当数据并不包含随机效应时,会导致结果产生较大偏差,甚至无效.为了防止出现这种模型错误规定的情况,也为了解决单指标混合效应模型是否可以简化为单指标模型和变系数混合效应模型是否可以简化为变系数模型这两个问题,我们分别对单指标混合效应模型和变系数混合效应模型的随机效应的所有方差分量均为零的原假设,在不需要假设随机效应和随机误差分布的情况下,利用扩展拟似然的思想,给出了Score检验,并证明了检验统计量在一定的正则条件下渐近服从自由度为s的x~2分布.关于单指标混合效应模型的随机效应检验,利用数值模拟,在来自混合正态分布的随机效应为单变量和双变量情形下,考虑随机误差分别服从多元正态分布和(?)分布,比较本文给出的检验统计量和假定随机误差服从正态分布得出的检验统计量的优劣.模拟结果表明本文所构造的Score检验统计量具有较好的有限样本性质.最后,通过实例分析说明了本文所提的检验方法是有效的.