1. Giới thiệu Trong bài học trước, chúng ta đã cùng nhau xây dựng nền tảng lý thuyết cho mô hình Probit và Logit, hiểu rằng chúng bắt nguồn từ một khái niệm trực quan là “biến tiềm ẩn”. Bây giờ là lúc chúng ta chuyển sang một phần thú vị không kém: sau khi chạy mô hình trong Stata, làm thế nào để chúng ta hiểu được những con số mà nó trả về? Đây là một bước cực kỳ quan trọng. Một trong những lỗi phổ biến nhất của người mới học là diễn giải các hệ số (\(\beta\)) từ kết quả Probit hoặc Logit giống hệt như cách họ làm với mô hình OLS. Điều này là hoàn toàn không chính xác và có thể dẫn đến những kết luận sai lầm. Lý do là vì bản chất phi tuyến (đường cong hình chữ S) của các mô hình này. Vậy, nếu không thể diễn giải trực tiếp, chúng ta phải làm gì? Câu trả lời nằm ở một công cụ mạnh mẽ và chính xác hơn …