Chào mừng các bạn đến với bài học thực hành đầu tiên! Trong bốn bài học vừa qua, chúng ta đã cùng nhau xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc về các phương pháp ước lượng tác động can thiệp. Giờ là lúc chúng ta khởi động phần mềm Stata và áp dụng những gì đã học vào một ví dụ thực tế. Mục tiêu của bài học hôm nay không chỉ là gõ lệnh, mà là thực hành tư duy phân tích: từ việc khám phá dữ liệu, xây dựng mô hình, đến diễn giải kết quả một cách sâu sắc. Chúng ta sẽ sử dụng bộ dữ liệu jtrain2.dta, một bộ dữ liệu kinh điển trong lĩnh vực đánh giá chương trình, để trả lời câu hỏi: Một chương trình đào tạo việc làm có thực sự giúp tăng thu nhập cho người tham gia hay không? Đây là một thí nghiệm có thật, nhưng chúng ta sẽ phân tích nó như một bộ dữ liệu quan sát để thực hành các kỹ năng của mình. …
Các bài đã xem
- Đặc điểm của quá trình nhiễu và mô hình AR(1) kinh điển
- Hướng dẫn thực hành phân tích đồng tích hợp với Stata từ A đến Z
- Các giả định còn lại – Biến không ngẫu nhiên và phân phối chuẩn
- Giá trị thời gian của tiền tệ: Hiện tại và tương lai
- Hiểu về dữ liệu bị cắt cụt và mô hình hồi quy tương ứng
- Lý thuyết về mô hình không gian trạng thái và bộ lọc Kalman
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp các kỹ thuật với Stata
- Kiểm định nghiệm đơn vị trong dữ liệu bảng
- Thực hành phân tích tổng hợp cho dữ liệu liên tục với Stata
- Nền tảng của hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS)
- Nền tảng về chuỗi không dừng và nghiệm đơn vị
- Kiểm định giả thuyết trong khuôn khổ MLE
- Một cái nhìn toàn diện và các biện pháp phòng ngừa
- Hướng dẫn thực hành tổng hợp DID mở rộng với Stata
-
Xem thêm