Chào mừng các bạn đến với bài học thứ hai! Trong bài học trước, chúng ta đã thấy rằng các phương pháp như hồi quy đa biến hay dữ liệu bảng đều phải dựa vào những giả định khá mạnh để có thể đưa ra ước lượng nhân quả. Chúng ta phải “hy vọng” rằng mình đã kiểm soát đủ các biến, hoặc “giả định” rằng các yếu tố không quan sát được là không đổi theo thời gian. Nhưng sẽ ra sao nếu chúng ta có thể chủ động thiết kế một nghiên cứu mà ở đó, sự lựa chọn tham gia chương trình không còn phụ thuộc vào các đặc điểm quan sát được hay không quan sát được nữa? Đây chính là ý tưởng cốt lõi đằng sau Thử nghiệm ngẫu nhiên có kiểm soát (Randomized Controlled Trial – RCT). Thay vì cố gắng “làm sạch” dữ liệu có sẵn, phương pháp RCT tạo ra dữ liệu “sạch” ngay từ đầu bằng cách phân bổ ngẫu nhiên các đối tượng vào nhóm nhận can thiệp (nhóm điều …