Bài 3: Sức mạnh của Điểm xu hướng trong Ước lượng ATE The power of propensity score 1. Giới thiệu Chào mừng các bạn đã quay trở lại! Trong bài học trước, chúng ta đã khám phá phương pháp điều chỉnh hồi quy, một công cụ mạnh mẽ để kiểm soát các yếu tố gây nhiễu quan sát được. Tuy nhiên, khi số lượng biến kiểm soát (các biến $x$) tăng lên, việc xây dựng một mô hình hồi quy chính xác trở nên rất khó khăn. Chúng ta phải đối mặt với “lời nguyền của số chiều” (curse of dimensionality), nơi dữ liệu trở nên thưa thớt và các giả định về dạng hàm tuyến tính có thể không còn phù hợp. Để giải quyết thách thức này, Rosenbaum và Rubin (1983) đã giới thiệu một ý tưởng mang tính cách mạng: thay vì cố gắng kiểm soát hàng chục biến số, chúng ta chỉ cần kiểm soát một biến duy nhất – đó chính là điểm xu hướng (propensity score). Điểm xu hướng gói gọn tất cả …