Bài giảng "Phương pháp nghiên cứu và phân tích chính sách: Bài 5 - Một số điều cần tránh và tăng số lượng quan sát" trình bày về những điều cần tránh trong phân tích chính sách như: sai số đo lường; bỏ sót biến quan trọng; thừa biến không liên quan; biến nội sinh; . Mời các bạn cùng tham khảo bài giảng! | Vũ Thành Tự Anh Trường Chính sách công và Quản lý Fulbright MỘT SỐ ĐIỀU CẦN TRÁNH Sai số đo lường Bỏ sót biến quan trọng Thừa biến không liên quan Biến nội sinh Nhắc lại tiêu chí đánh giá suy luận mô tả và suy luận nhân quả Thiết kế nghiên cứu xác định Nhất quán nội tại Không thiên lệch Trung tâm của khoảng giá trị gần với giá trị ước lượng đúng Hiệu quả Thu hẹp khoảng giá trị ước lượng 1. Sai số đo lường Khi ghi nhận khác thực tế Source Tomas Pueyo analysis over chart and data from the Journal of the American Medical Association 1. Sai số đo lường Ví dụ Số ca ghi nhận nhiễm COVID-19 Chỉ gồm các xét nghiệm Gồm cả những trường hợp được trong phòng thí nghiệm chẩn đoán thông qua hình ảnh phổi 1. Sai số đo lường Sự khác biệt giữa đo lường định tính và định lượng Định lượng Mọi thang đo đều bằng số Định tính Thang đo không nhất thiết bằng số VD chế độ chính trị hình thức sở hữu hay mức độ phân cấp giữa chính quyền trung ương và địa phương Những thang đo gần đúng proxy không nhất thiết phản ảnh đúng thuộc tính VD số lượng thương vong không nhất thiết phản ảnh tầm quan trọng của cuộc chiến tranh Điều then chốt là nên sử dụng thang đo phù hợp nhất với mục tiêu nghiên cứu. Tác động của sai số đo lường Sai số hệ thống sv. ngẫu nhiên Sai số có tính Sai số có tính hệ thống ngẫu nhiên Làm thiên lệch suy luận Làm thiên lệch suy mô tả luận mô tả Không làm thiên lệch Biến phụ thuộc Không làm thiên lệch suy luận nhân quả suy luận nhân quả Giảm hiệu quả ước lượng nhân quả Làm thiên lệch suy luận Làm thiên lệch suy mô tả Biến độc lập luận mô tả Làm suy yếu suy luận Không làm thiên lệch nhân quả suy luận nhân quả Giảm hiệu quả ước lượng nhân quả 2. Bỏ sót biến quan trọng Bỏ sót biến sẽ không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng nếu Biến bị sót không tương quan với biến phụ thuộc Biến bị sót tuy có tương quan với biến phụ thuộc song không tương quan với các biến giải thích khác trong mô hình. Khi ấy Ước lượng quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc không bị ảnh hưởng Nhưng mức
