Chẩn đoán mô hình, suy luận nhân quả và bài tập thực hành Model diagnostics, causal inference, and practice exercises Từ xây dựng đến kiểm định và suy luận Trong các bài học vừa qua, chúng ta đã học cách xây dựng các mô hình hồi quy ngày càng phức tạp để mô tả các mối quan hệ trong dữ liệu. Chúng ta đã ước lượng hệ số, kiểm định ý nghĩa thống kê và diễn giải tác động của các biến. Tuy nhiên, một mô hình, dù phức tạp đến đâu, cũng chỉ là một sự đơn giản hóa của thực tế và luôn dựa trên một loạt các giả định. Liệu các giả định đó có được thỏa mãn không? Mô hình của chúng ta có thực sự “tốt” không? Đây là những câu hỏi mà chẩn đoán mô hình (model diagnostics) sẽ giúp chúng ta trả lời. Bên cạnh đó, một câu hỏi sâu sắc hơn luôn tồn tại: Liệu hệ số mà chúng ta ước lượng được có phản ánh một mối quan hệ nhân quả …