Chào mừng các bạn đến với bài học thực hành cuối cùng và cũng là bài học quan trọng nhất trong chuỗi bài về các phương pháp xử lý thiên lệch ẩn! Trong các bài học trước, chúng ta đã tập trung vào các kỹ thuật áp dụng cho dữ liệu cắt ngang. Hôm nay, chúng ta sẽ chuyển sang một lĩnh vực khác, khai thác sức mạnh của dữ liệu được thu thập theo thời gian thông qua Phương pháp Sai biệt kép (DID). Như đã thảo luận ở bài 5, DID là một phương pháp trực quan và mạnh mẽ để ước lượng tác động nhân quả bằng cách so sánh sự thay đổi của nhóm được điều trị với sự thay đổi của nhóm đối chứng qua thời gian. Trong bài học này, chúng ta sẽ thực hành triển khai DID trong hai bối cảnh dữ liệu khác nhau: Dữ liệu cắt ngang lặp lại (Repeated Cross-Sections): Khi chúng ta có các mẫu ngẫu nhiên ở các thời điểm khác nhau. Dữ liệu bảng (Panel Data): Khi …