Fikseeritud efekte modelleeritakse üksikutele objektidele vastavate fiktiivsete tunnuste abil ja neid tunnuseid sisaldav mudel on LSDV (Least Square Dummy Variable) mudel. Mudeli üldkuju näiteks 4 objekti ja 2 regressori \(X_k\) korral on
$$Y_{it}=\alpha_1 +\alpha_2 D_{2i}+\alpha_3 D_{3i} +\alpha_4 D_{4i}+ \beta_1 X_{1it}+\beta_2 X_{2it} + u_{it},\;\;(1)$$kus \(D_{2i}, D_{3i}, D_{4i}\) on fiktiivsed tunnused. Ilma regressoriteta mudel on $$Y_{it}=\alpha_1 +\alpha_2 D_{2i}+\alpha_3 D_{3i} +\alpha_4 D_{4i}+u_{it}.\;\;(2)$$Regressorite statistilise olulisuse F-test võrdleb mudeleid (1) ja (2): kas regressorite eemaldamine vähendab oluliselt mudeli kirjeldusvõimet. Nullhüpoteesiks on, et kõikide regressorite kordajad on nullid. Sisukas hüpotees on, et vähemalt ühe regressori kordaja on nullist erinev. Nullhüpotees tähendab, et sõltuv tunnus \(Y\) omab erinevate objektide korral erinevat konstantset väärtust (\(\alpha_1\), \(\alpha_1 + \alpha_2, ...\)) ja ei sõltu ei regressoritest \(X_k\).
F-statistikule vastavat olulisuse tõenäosust p võrreldakse olulisuse nivooga α, mis tavaliselt on 0,05. Kui