Phân tích đa nhóm và tầm quan trọng của bất biến đo lường Multi-sample approach and the importance of measurement invariance Giới thiệu về Phân tích Đa nhóm (MGA) Chào các bạn đã đến với bài học thứ ba và cũng là bài thực hành chuyên sâu trong chuỗi bài về hiệu ứng điều tiết. Ở các bài trước, chúng ta đã học cách kiểm định tương tác bằng cách tạo ra một “biến tương tác”. Hôm nay, chúng ta sẽ tiếp cận vấn đề từ một góc độ hoàn toàn khác nhưng lại vô cùng trực quan và dễ hiểu: **Phân tích Đa nhóm** (Multi-Sample Approach), hay còn gọi là **Phân tích Đa nhóm** (Multi-Group Analysis – MGA). Thay vì gộp chung tất cả các quan sát vào một mô hình duy nhất, ý tưởng của MGA rất đơn giản: “Tại sao không chia dữ liệu ra thành các nhóm riêng biệt dựa trên biến điều tiết và so sánh trực tiếp mối quan hệ mà chúng ta quan tâm giữa các nhóm đó?”. Ví dụ, chúng ta …
Các bài đã xem
- Tại sao phải kiểm định giả định?
- Mô hình Probit và Logit – Tiếp cận qua biến tiềm ẩn
- Các phương pháp xấp xỉ ML nâng cao
- Thực hành mô phỏng lý thuyết giới hạn với Stata
- Phân tích hệ số tương quan và tổng kết
- Kiểm định giả thuyết cho một hệ số
- Các mô hình phức hợp và lựa chọn mô hình tốt nhất
- Mô hình Ornstein-Uhlenbeck tổng quát
- Lập trình Nâng cao với Mata và GMM
- Mở rộng tính dừng và biểu diễn ARCH(∞)
- Phương sai sai số thay đổi và không đổi
- Mô hình tự hồi quy (AR) và phân rã Wold
- Phân tích danh mục đầu tư trung bình-phương sai
- Xây dựng mô hình quốc gia (VARX*)
- Thực hành đánh giá dự báo với Stata
- So sánh các dự báo bằng hàm mất mát
- Hướng dẫn thực hành VaR trên Stata
- Phương sai thay đổi trong Chuỗi thời gian
- Ước lượng mô hình ARIMA với Stata
- Kiểm định dấu và tỷ số Cowles-Jones
- Thực hành tổng hợp các kiểm định vững
- Quản lý và nhập dữ liệu trong Stata
-
Xem thêm