Trong bài học trước, chúng ta đã thiết lập bối cảnh chung cho việc phân tích các biến phụ thuộc giới hạn trong dữ liệu bảng và nhận diện thách thức cốt lõi do sự hiện diện của các hiệu ứng riêng không quan sát được. Khi các phương pháp hồi quy tuyến tính truyền thống không còn phù hợp, các mô hình lựa chọn nhị phân như Logit và Probit trở thành công cụ thiết yếu. Tuy nhiên, việc áp dụng chúng trong môi trường dữ liệu bảng đòi hỏi phải xử lý một cách cẩn thận các hiệu ứng riêng này để tránh đưa ra các kết luận sai lệch. Bài viết này sẽ tập trung phân tích hai phương pháp tiếp cận chính: mô hình hiệu ứng cố định và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên. Chúng ta sẽ khám phá vấn đề kinh điển mang tên “tham số ngẫu nhiên” (incidental parameters problem), một trở ngại lớn đối với ước lượng hiệu ứng cố định trong các mô hình phi tuyến. Đồng thời, chúng ta sẽ …