Effekter på klyngenivå kan i prinsippet også estimeres ved bruk av faste effekter i en konvensjonell lineær modell, men denne framgangsmåten har flere svakheter. En slik modell vil for det første estimere parametre for hver klynge, som sannsynligvis ikke er interessante - både fordi de ikke vil kunne generaliseres til å si noe om klynger som ikke var med i studien, og fordi det potensielt store antallet parametre "forbruker" frihetsgrader i modellen. I motsetning til dette vil en blandet modell kun estimere varianskomponentene, som, avhengig av kovariansstruktur og antall klynger, kan være betraktelig færre. Bruken av faste effekter for å estimere klyngeffekter vil ofte også møte problemer med identifiserbarhet - hvis klyngene er konfundert med en kategorisk variabel (individer i en studie har for eksempel kun fått en type behandling), er det mulig å legge til og trekke fra et vilkårlig tall fra regresjonskoeffisientene og ende opp med identiske prediksjoner. For å unngå denne situasjonen, må man introdusere noen avgrensninger (constraints).