Giới thiệu bài học Chào mừng các bạn đến với bài học thứ ba! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá mô hình hiệu ứng cố định (FE) và thấy rằng nó là một công cụ tuyệt vời để loại bỏ sai lệch do các biến không quan sát được không đổi theo thời gian. Tuy nhiên, chúng ta cũng đối mặt với một hạn chế lớn: mô hình FE không thể cho chúng ta biết tác động của các biến không đổi theo thời gian như trình độ học vấn (trong mẫu người đã đi làm), giới tính, hay chủng tộc. Vậy có cách nào vừa kiểm soát được tính không đồng nhất, vừa ước lượng được tác động của các biến này không? Câu trả lời có thể nằm ở mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model – RE). Thay vì coi mỗi hiệu ứng cá nhân là một hệ số chặn cố định cần ước lượng, mô hình RE xem chúng như một thành phần ngẫu nhiên của sai số. Cách tiếp cận …