Diễn giải kết quả Probit: Sức mạnh của tác động biên Interpreting probit results: The power of marginal effects Tại sao hệ số Probit chưa đủ? Trong bài học trước, chúng ta đã cùng nhau ước lượng thành công mô hình Probit đầu tiên và học cách diễn giải dấu cũng như ý nghĩa thống kê của các hệ số. Chúng ta biết rằng điểm trung bình cao hơn (hệ số dương) làm tăng khả năng đi làm thêm, trong khi thu nhập gia đình cao hơn (hệ số âm) làm giảm khả năng này. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng vẫn còn bỏ ngỏ: “Tăng bao nhiêu?” và “Giảm bao nhiêu?”. Chúng ta không thể trả lời câu hỏi này bằng cách nhìn vào độ lớn của hệ số Probit, ví dụ như hệ số 1.18 của biến diem_tbc không có nghĩa là “khi điểm TBC tăng 1 điểm thì xác suất đi làm thêm tăng 118%”. Nguyên nhân là do mối quan hệ giữa các biến độc lập và xác suất trong mô hình Probit là một …

🔔 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