Chào mừng các bạn đến với bài học cuối cùng trong chuỗi bài viết về Mô hình Biến phụ thuộc Hạn chế. Trải qua bốn bài học trước, chúng ta đã xây dựng một nền tảng lý thuyết vững chắc, từ những khái niệm cơ bản của Mô hình Xác suất Tuyến tính, đi sâu vào cơ chế hoạt động của Logit và Probit, cho đến việc xử lý các vấn đề phức tạp như dữ liệu bị kiểm duyệt và thiên lệch chọn mẫu. Giờ là lúc chúng ta kết nối tất cả các mảnh ghép kiến thức đó lại và áp dụng chúng vào một quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, từ đầu đến cuối. Bài học này được thiết kế như một hướng dẫn thực hành chi tiết, mô phỏng lại các bước mà một nhà nghiên cứu thực thụ sẽ thực hiện khi đối mặt với một câu hỏi nghiên cứu liên quan đến biến phụ thuộc nhị phân. Chúng ta sẽ bắt đầu từ việc chuẩn bị và khám phá dữ liệu, tiến …