Các vấn đề nâng cao trong mô hình nhị phân Advanced topics in binary outcome models Giới thiệu Trong các bài học trước, chúng ta đã làm việc với giả định rằng các mô hình Logit và Probit tiêu chuẩn là đủ để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, thế giới thực hiếm khi đơn giản như vậy. Dữ liệu của chúng ta thường có những đặc điểm phức tạp vi phạm các giả định cơ bản của mô hình, và nếu chúng ta phớt lờ chúng, các kết luận rút ra có thể trở nên sai lệch, thậm chí vô nghĩa. Bài học này sẽ trang bị cho bạn kiến thức để nhận diện và xử lý ba trong số những thách thức nâng cao và phổ biến nhất trong phân tích mô hình nhị phân: dữ liệu phân cụm, vấn đề nội sinh, và dạng hàm không linh hoạt. Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu về dữ liệu phân cụm (clustered data), một tình huống xảy ra khi các quan sát không hoàn toàn độc lập với …