Các mô hình thay thế: Hồi quy nhị thức âm và hiệu ứng cố định Alternative models: Negative binomial regression and fixed effects Khi mô hình Poisson là chưa đủ Trong bài học trước, chúng ta đã mở rộng mô hình Poisson bằng cách thêm vào một hệ số chặn ngẫu nhiên. Cách tiếp cận này rất mạnh mẽ, vì nó cho phép chúng ta mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các quan sát và sự không đồng nhất không quan sát được giữa các cá nhân. Tuy nhiên, mô hình Poisson hiệu ứng ngẫu nhiên vẫn dựa trên hai giả định quan trọng có thể không luôn được thỏa mãn trong thực tế: (1) Toàn bộ sự phân tán quá mức (overdispersion) đều được giải thích bởi thành phần hiệu ứng ngẫu nhiên, và (2) Các hiệu ứng ngẫu nhiên không tương quan với các biến giải thích trong mô hình. Điều gì sẽ xảy ra nếu những giả định này bị vi phạm? Nếu dữ liệu vẫn còn “ồn ào” hơn ngay cả sau khi đã tính …