Nền tảng của mô hình tuyến tính đa biến và tương quan tập hợp Foundations of the multivariate general linear model and set correlation Bước vào thế giới phân tích đa chiều Trong các chuỗi bài học trước, chúng ta đã làm chủ một công cụ cực kỳ mạnh mẽ là Hồi quy/Tương quan bội (MRC), một hiện thân của mô hình tuyến tính tổng quát đơn biến. Chúng ta đã thấy sự linh hoạt đáng kinh ngạc của nó, khi nó có thể bao hàm cả những trường hợp đặc biệt như tương quan đơn, Phân tích phương sai (ANOVA) và Phân tích hiệp phương sai (ANCOVA). Tuy nhiên, tất cả các phương pháp này đều có chung một đặc điểm: chúng chỉ xử lý một biến phụ thuộc (Y) tại một thời điểm. Đây chính là ý nghĩa của từ “đơn biến” (univariate). Thế nhưng, thực tế nghiên cứu thường phức tạp hơn rất nhiều. Hãy tưởng tượng bạn đang đánh giá tác động của một chương trình đào tạo mới. Liệu tác động của nó chỉ thể …
Các bài đã xem
- Giới thiệu phương pháp GMM và các điều kiện mô-men
- Giải pháp biến công cụ và bộ ước lượng GMM Arellano-Bond
- Mô hình hiệu ứng cố định hai chiều và hiệu ứng tương tác
- Hướng dẫn thực hành mô hình động tuyến tính với Stata
- Hướng dẫn thực hành xử lý biến nội sinh với Stata
- Nền tảng về bộ ước lượng hiệu ứng cố định và biến công cụ
- Hồi quy hai giai đoạn (2SLS) và các vấn đề thực tiễn
- Tính ngoại sinh ngặt và các phương pháp ước lượng nâng cao
-
Xem thêm