Trải qua bốn bài học, chúng ta đã xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc về các kiểm định giả thuyết cốt lõi trong phân tích dữ liệu bảng. Từ việc quyết định có nên gộp dữ liệu hay không, xác định sự tồn tại của hiệu ứng riêng, cho đến việc lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên, mỗi bước đều trang bị cho chúng ta một công cụ thống kê sắc bén. Giờ là lúc kết nối tất cả các mảnh ghép này lại thành một bức tranh tổng thể, một quy trình làm việc (workflow) hoàn chỉnh mà bất kỳ nhà nghiên cứu nào cũng có thể áp dụng trong các dự án của riêng mình. Bài học cuối cùng này sẽ là một buổi thực hành tổng hợp. Chúng ta sẽ không học thêm lý thuyết mới, thay vào đó, chúng ta sẽ tập trung vào việc “làm thế nào”. Sử dụng bộ dữ liệu kinh điển về Năng suất Vốn Đầu tư Công của Munnell (1990), chúng ta …