Ở bài học trước, chúng ta đã làm quen với phương pháp Hồi quy OLS gộp (Pooled OLS) và nhận ra một sự thật quan trọng: khi làm việc với dữ liệu bảng, việc sử dụng sai số chuẩn thông thường gần như chắc chắn sẽ dẫn đến suy luận sai lầm. Chúng ta đã kết luận rằng việc điều chỉnh sai số chuẩn, đặc biệt là thông qua phân cụm, là một bước đi bắt buộc. Tuy nhiên, việc chỉ biết “cần phải làm” là chưa đủ. Một nhà nghiên cứu giỏi cần hiểu “tại sao” và “cơ chế hoạt động” đằng sau công cụ mà họ sử dụng. Tại sao phân cụm lại hiệu quả? Nên chọn mức độ phân cụm như thế nào? Và liệu có giới hạn nào cho phương pháp này không? Bài học này sẽ giải đáp những câu hỏi đó bằng cách đi sâu vào thế giới của sai số chuẩn phân cụm (Clustered Standard Errors). Chúng ta sẽ khám phá logic đằng sau nó, thảo luận về các lựa chọn phân cụm …