O estimador de efeitos fixos é eficiente quando os erros idiossincráticos não possuem correlação serial e são homocedásticos. Este método aplica-se diretamente a painéis desequilibrados. 

O estimador de efeitos aleatórios e adequado quando se supõe que o efeito não observado não está correlacionado com nenhuma das variáveis explicativas. Nesse caso, esse efeito pode ser mantido no termo de erro, e a correlação serial resultante ao longo do tempo pode ser tratada por meio da estimativa dos mínimos quadrados generalizados.

Dados em painel podem surgir a partir de dados transversais independentes agrupados (quando se obtêm diferentes amostras aleatórias em diferentes períodos de tempo, geralmente anos). É especialmente importante na literatura de avaliação de políticas a interação entre variáveis binárias de tempo com certas variáveis independentes para observar como elas se alteram ao longo do tempo.

Conjuntos de dados em painel são mais úteis quando se controla por características não observadas e constantes no tempo, as quais acredita-se que possam estar correlacionadas com as variáveis explicativas do modelo. Com exceção da homocedasticidade, não é preciso atender outros pressupostos habituais sobre o termo de erro.