Giới thiệu Chào mừng các bạn đến với bài học đầu tiên! Trong bài này, chúng ta sẽ xây dựng nền tảng vững chắc về một trong những vấn đề phổ biến nhất khi làm việc với dữ liệu kinh tế: sự cắt cụt (truncation). Hãy tưởng tượng bạn muốn nghiên cứu mối quan hệ giữa điểm trung bình (GPA) và mức lương làm thêm của sinh viên, nhưng vì một lý do nào đó, bạn chỉ có thể khảo sát những sinh viên có mức lương từ 50.000đ/giờ trở lên. Rõ ràng, mẫu dữ liệu của bạn không còn đại diện cho toàn bộ sinh viên nữa, nó đã bị “cắt cụt” ở phía dưới. Việc sử dụng mô hình hồi quy OLS thông thường trên mẫu dữ liệu này sẽ dẫn đến kết quả sai lệch nghiêm trọng. Vì vậy, mục tiêu của bài học hôm nay là giúp các bạn hiểu rõ: Sự cắt cụt là gì? Nó ảnh hưởng đến dữ liệu của chúng ta như thế nào? Và quan trọng nhất, chúng ta phải sử …