Trải qua ba bài học, chúng ta đã xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc về các mô hình dữ liệu bảng và các công cụ kiểm định giả thuyết đi kèm. Chúng ta đã bắt đầu bằng việc phân biệt sự khác biệt cơ bản giữa hồi quy gộp, hiệu ứng cố định (FE) và hiệu ứng ngẫu nhiên (RE). Tiếp theo, chúng ta đã học cách sử dụng kiểm định F để đánh giá sự cần thiết của việc kiểm soát các hiệu ứng cá nhân, và kiểm định Breusch-Pagan LM để xác nhận sự tồn tại của các hiệu ứng ngẫu nhiên. Cuối cùng, chúng ta đã khám phá kiểm định Hausman, công cụ “trọng tài” giúp đưa ra quyết định sau cùng giữa hai phương pháp tiếp cận tinh vi hơn là FE và RE. Bài học cuối cùng này sẽ là đỉnh cao của chuỗi bài viết, nơi chúng ta chuyển hóa toàn bộ lý thuyết đã học thành một quy trình làm việc thực tiễn, có hệ thống và dễ dàng tái …