ระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ

การใช้การวิเคราะห์การถดถอยต้องอธิบายอย่างไรในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเครื่องมือพื้นฐานในระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ เทคนิคนี้ใช้ในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป การวิเคราะห์การถดถอยใช้เพื่อกำหนดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถคาดการณ์และสรุปผลได้

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความสำคัญของการวิเคราะห์การถดถอยในงานวิจัย แบบจำลองการถดถอยประเภทต่างๆ และขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการดำเนินการวิเคราะห์การถดถอย

ความสำคัญของการวิเคราะห์การถดถอยในการวิจัย

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ เนื่องจากช่วยให้นักวิจัยสามารถสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เทคนิคนี้ช่วยให้นักวิจัยสร้างความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล คาดการณ์ และทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์การถดถอยถูกนำมาใช้ในหลายสาขาวิชา รวมทั้งเศรษฐศาสตร์ การเงิน การตลาด จิตวิทยา และสังคมวิทยา

การวิเคราะห์การถดถอยมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีตัวแปรมากมาย เมื่อใช้การวิเคราะห์การถดถอย นักวิจัยสามารถระบุได้ว่าตัวแปรใดมีอิทธิพลมากที่สุดและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำจากข้อมูล

ประเภทของแบบจำลองการถดถอย

แบบจำลองการถดถอยมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีการใช้งานเฉพาะของตัวเอง ประเภทของแบบจำลองการถดถอยที่พบมากที่สุดคือ:

  • การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย
  • การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ
  • การถดถอยพหุนาม
  • การถดถอยโลจิสติก
  • การถดถอยของสัน
  • การถดถอยแบบเชือก
  • การถดถอยของ ElasticNet

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายจะใช้เมื่อมีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรสองตัว ตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ เป้าหมายของการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายคือการหาเส้นที่เหมาะสมที่สุดซึ่งอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสอง

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ

การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณจะใช้เมื่อมีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรอิสระสองตัวหรือมากกว่ากับตัวแปรตาม เป้าหมายของการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณคือการหาเส้นที่เหมาะสมที่สุดซึ่งอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม

การถดถอยพหุนาม

การถดถอยพหุนามจะใช้เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระไม่เป็นเส้นตรง การถดถอยพหุนามใช้ฟังก์ชันพหุนามเพื่อสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

การถดถอยโลจิสติก

การถดถอยโลจิสติกจะใช้เมื่อตัวแปรตามเป็นหมวดหมู่ เป้าหมายของการถดถอยโลจิสติกคือการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและความน่าจะเป็นของผลลัพธ์เฉพาะ

การถดถอยของสัน

การถดถอยของสันจะใช้เมื่อมีตัวแปรอิสระหลายกลุ่ม Multicollinearity คือการมีความสัมพันธ์สูงระหว่างตัวแปรอิสระ การถดถอยของสันเป็นรูปแบบปกติของการถดถอยเชิงเส้นที่เพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันต้นทุน

การถดถอยแบบเชือก

การถดถอยแบบ Lasso ยังใช้เมื่อมี multicollinearity ระหว่างตัวแปรอิสระ การถดถอยแบบเชือกเป็นรูปแบบปกติของการถดถอยเชิงเส้นที่เพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันต้นทุน อย่างไรก็ตาม การถดถอยแบบบ่วงบาศใช้เงื่อนไขการลงโทษที่แตกต่างกัน ซึ่งสามารถบังคับให้ค่าสัมประสิทธิ์บางส่วนเป็นศูนย์ได้

การถดถอยของ ElasticNet

การถดถอยของ ElasticNet เป็นการรวมกันของการถดถอยแบบสันและการถดถอยแบบเชือก การถดถอยของ ElasticNet เพิ่มเงื่อนไขการลงโทษทั้ง L1 และ L2 ให้กับฟังก์ชันต้นทุน

ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การถดถอย

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การถดถอย:

  • ระบุคำถามการวิจัยและตัวแปรที่สนใจ
  • รวบรวมข้อมูล
  • ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
  • เลือกแบบจำลองการถดถอยที่เหมาะสม
  • ประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย
  • ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
  • ตีความผลลัพธ์

บทสรุป

การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิจัยเชิงปริมาณ เทคนิคนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร คาดการณ์ และทดสอบสมมติฐานได้ แบบจำลองการถดถอยมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีการใช้งานเฉพาะของตัวเอง ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการดำเนินการวิเคราะห์การถดถอย ได้แก่ การระบุคำถามการวิจัยและตัวแปรที่น่าสนใจ การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การเลือกแบบจำลองการถดถอยที่เหมาะสม การประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง และการตีความผลลัพธ์

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)