Từ RCT đến Dữ liệu Quan sát: Các Giả định và Phương pháp Ước lượng Nâng cao From RCTs to Observational Data: Assumptions and Advanced Estimation Methods Thách thức của Dữ liệu trong Thế giới Thực Trong các bài học trước, chúng ta đã khám phá “tiêu chuẩn vàng” của suy luận nhân quả – Thử nghiệm Ngẫu nhiên có Đối chứng (RCTs). Chúng ta đã thấy rằng việc phân bổ ngẫu nhiên là một công cụ kỳ diệu giúp loại bỏ sai lệch và cho phép chúng ta ước lượng tác động của can thiệp một cách trực tiếp. Tuy nhiên, trong thế giới thực, việc tiến hành RCTs không phải lúc nào cũng khả thi. Các rào cản về chi phí (một RCT quy mô lớn có thể tốn hàng triệu đô la), về đạo đức (chúng ta không thể ngẫu nhiên bắt người ta hút thuốc để nghiên cứu tác động của nó), hay về tính thực tiễn (không thể quay ngược thời gian để phân bổ ngẫu nhiên các chính sách đã được ban hành) …

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản → đăng nhập
Back to top button