Mô hình nâng cao: Tương tác và hiệu ứng phi tuyến Advanced models: Interactions and nonlinear effects Khi thế giới không còn là đường thẳng Trong các bài học trước, chúng ta đã xây dựng các mô hình hồi quy bội dựa trên một giả định ngầm quan trọng: các biến độc lập có tác động cộng gộp (additive) và tuyến tính (linear) lên biến phụ thuộc. “Cộng gộp” có nghĩa là tác động của một biến (ví dụ: giới tính) lên lương là không đổi, bất kể giá trị của các biến khác (như số năm kinh nghiệm). “Tuyến tính” có nghĩa là mỗi năm kinh nghiệm tăng thêm đều làm tăng lương một lượng không đổi, dù cho đó là năm kinh nghiệm đầu tiên hay năm thứ ba mươi. Tuy nhiên, thực tế thường phức tạp hơn nhiều. Liệu có hợp lý không khi cho rằng chênh lệch lương theo giới tính là như nhau đối với một giảng viên mới ra trường và một giáo sư kỳ cựu? Có lẽ chênh lệch này sẽ lớn dần …