Tài liệu Các phương pháp phân tích Các biến phụ thuộc bị giới hạn

Các biến phụ thuộc bị giới hạn
Chúng ta có thể tiếp xúc với các dữ liệu liên quan đến các trường hợp như: tại sao có những người
nằm trong lực lượng lao động và một số người khác thì không, tại sao có những người nằm dưới
mức nghèo đói và có những người lại nằm trên mức đó, tại sao có những người sở hữu một căn nhà
và những người khác thì không, tại sao một loại thuốc mới khi lâm sàng thể nghiệm thì có tác dụng
với một số người nhưng lại không có tác dụng với người khác, tại sao có sinh viên theo học đại học
điểm của họ lại được cải thiện còn các sinh viên khác thì không. Như vậy có rất nhiều trường hợp
mà chúng ta sẽ nghiên cứu giống như những trường hợp đã nêu ở trên.
Để giải thích tại sao lại xảy ra những trường hợp như vậy, hay nói khác đi là chúng ta muốn tìm ra
những nhân tố ảnh hưởng đến các trường hợp có hoặc không thì cần thiết phải áp dụng công cụ
kinh tế lượng quen thuộc.
Trong những trường hợp như vậy thì biến phụ thuộc của chúng ta có hai tính chất (nó là một biến
giả, biến nhị thức, biến định tính .). Các biến giả được bổ sung dễ dàng vào mô hình hồi qui bội
dưới dạng biến giải thích, nhưng trong việc sử dụng chúng dưới dạng biến phụ thuộc lại đòi hỏi các
kỹ thuật đặc biệt. Mô hình áp dụng cho trường hợp này là mô hình xác xuất.
Có ba mô hình xác xuất khác nhau:
1) LPM (Linear probability model) dùng phương pháp ước lượng OLS
2) Logit dùng phương pháp ước lượng CDF (cummulative distribution function)
3) Probit dùng phương pháp ước lượng CDF (cummulative distribution function)