Giới thiệu bài học Trong hai bài học trước, chúng ta đã khám phá chi tiết hai phương pháp tiếp cận nền tảng trong phân tích dữ liệu bảng: Mô hình Hiệu ứng Cố định (FE) và Mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên (RE). Mỗi mô hình đều có những giả định, ưu điểm và hạn chế riêng. Mô hình FE mạnh mẽ trong việc kiểm soát các biến bị bỏ sót không đổi theo thời gian, trong khi mô hình RE hiệu quả hơn và cho phép ước lượng tác động của các biến này, nhưng đòi hỏi một giả định chặt chẽ về sự độc lập. Điều này dẫn đến một câu hỏi thực tiễn quan trọng nhất đối với bất kỳ nhà nghiên cứu nào: “Khi nào nên sử dụng FE và khi nào nên sử dụng RE?”. Bài học này sẽ giải quyết trực tiếp câu hỏi đó bằng cách giới thiệu Kiểm định Hausman, một công cụ thống kê chính thức để lựa chọn giữa hai mô hình. Sau khi đã có công cụ lựa …