Home | KTL nâng cao | Chọn mẫu nội sinh trong hồi quy mở rộng
Vấn đề chọn mẫu phi ngẫu nhiên trong hồi quy mở rộng
Vấn đề chọn mẫu phi ngẫu nhiên trong hồi quy mở rộng

Chọn mẫu nội sinh trong hồi quy mở rộng

Như đã đề cập ở phần giới thiệu về hồi quy mở rộng, nếu các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến các đối tượng trong mẫu mà những yếu tố này lại có mối quan hệ với các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến kết quả thì việc chọn mẫu là nội sinh và khi đó, vấn đề này phải được xét tới khi ước lượng mô hình. Bởi vì các ước lượng bỏ qua vấn đề chọn mẫu nội sinh này sẽ cho ra các kết quả không tin cậy.

Đọc thêm: Xử lí biến nội sinh trong hồi quy mở rộng

Chọn mẫu nội sinh trong ERM
Trở lại ví dụ này, giả sử tôi nghi ngờ rằng các yếu tố không quan sát được ảnh hưởng đến việc nhân viên đến phòng tập cuối năm (completed) để ghi nhận số cân nặng, cũng ảnh hưởng đến kết quả giảm cân (weightloss). Chẳng hạn như trong ngày này những nhân viên làm việc toàn thời gian sẽ có nhiều cơ hội đến phòng tập hơn những nhân viên làm việc theo giờ, hoặc những người làm việc lâu năm sẽ có nhiều động lực hơn để hoàn thành chương trình.

Nếu đi sâu hơn về dữ liệu thì ở mô hình thực với dữ liệu DGP bao gồm đầy đủ thông tin của 545 nhân viên. Trong thực tế thì chỉ có 337 nhân viên đến phòng tập ngày cuối năm để ghi nhận số cân nặng hay có 545 – 337 = 208 quan sát không có giá trị weightloss (ứng với giá trị completed = 0). Khi đó, nếu chỉ sử dụng 337 quan sát này để đánh giá hiệu quả giảm cân của chương trình ứng thì kết quả sẽ không đại diện cho tổng thể (545 nhân viên của công ty). Trong khi đó, tôi có thể khai thác những thông tin thu thập ở ngày đầu năm (chẳng hạn, số cân nặng ban đầu) và những thông tin trước đó (số lần đến phòng tập trung bình mỗi tháng) để mô tả đối tượng.

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!