GSEM và ERM: Các công cụ nâng cao cho mô hình phi tuyến và nội sinh GSEM and ERM: Advanced tools for nonlinear and endogenous models Khi thực tế trở nên phức tạp hơn Chào các bạn, trong bài học trước, chúng ta đã khám phá thế giới của Mô hình Phương trình Cấu trúc Tuyến tính (SEM) và thấy được sức mạnh của nó trong việc mô hình hóa các hệ thống quan hệ và xử lý các biến ẩn. Tuy nhiên, SEM tuyến tính có một giả định quan trọng: tất cả các biến phụ thuộc trong mô hình đều phải là biến liên tục và các mối quan hệ đều là tuyến tính. Điều gì sẽ xảy ra nếu biến phụ thuộc của chúng ta là một lựa chọn nhị phân (có/không), một biến đếm (số lần xảy ra sự kiện), hay một biến thứ tự? Hoặc nếu chúng ta phải đối mặt đồng thời với nhiều vấn đề hóc búa như biến giải thích nội sinh, lựa chọn mẫu không ngẫu nhiên, và các mối …