Trong suốt ba bài học vừa qua, chúng ta đã xây dựng một bộ công cụ lý thuyết toàn diện để phân tích dữ liệu bảng không cân bằng, từ mô hình một chiều đơn giản đến mô hình hai chiều phức tạp. Chúng ta đã hiểu cách các phương pháp ước lượng được điều chỉnh và tầm quan trọng của các kiểm định đặc tả. Giờ là lúc biến những kiến thức lý thuyết đó thành kỹ năng thực hành vững chắc. Bài học cuối cùng này có hai mục tiêu chính. Thứ nhất, chúng ta sẽ đi qua một quy trình phân tích hoàn chỉnh từ đầu đến cuối, sử dụng bộ dữ liệu giá nhà hedonic kinh điển để minh họa cách áp dụng các phương pháp đã học trên Stata. Thứ hai, chúng ta sẽ mở rộng kiến thức bằng cách giới thiệu một cấu trúc mô hình nâng cao và rất hữu ích trong thực tế: mô hình thành phần sai số lồng ghép không cân bằng (unbalanced nested error component model). Bài học này …