การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวแปรอิสระ (Independent Variable) หนึ่งตัวหรือมากกว่า กับตัวแปรตาม (Dependent Variable) หนึ่งตัว แต่การใช้ Regression ในงานวิจัยมักพบข้อผิดพลาดอยู่บ่อยครั้ง บทความนี้จึงสรุป 5 ความผิดพลาดที่พบบ่อย เพื่อเป็นแนวทางในการหลีกเลี่ยงและใช้วิธีการนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
1. ละเลยการตรวจสอบข้อตกลงเบื้องต้น
ก่อนการวิเคราะห์ Regression จำเป็นต้องตรวจสอบว่าข้อมูลของเรามีความเหมาะสมกับข้อตกลงเบื้องต้นของวิธีการนี้หรือไม่ โดยต้องตรวจสอบ 5 ข้อตกลงหลัก ดังนี้
- Linearity: ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามควรเป็นเส้นตรง
- Homoscedasticity: ความแปรปรวนของค่าตัวแปรตามควรสม่ำเสมอ
- Normality: ค่าตัวแปรตามควรมีการแจกแจงแบบปกติ
- Independence: ค่าตัวแปรในชุดข้อมูลควรเป็นอิสระต่อกัน
- Multicollinearity: ตัวแปรอิสระไม่ควรมีความสัมพันธ์กันเอง
2. เลือกตัวแปรอิสระที่ไม่เหมาะสม
การเลือกตัวแปรอิสระควรมีหลักการและเหตุผลรองรับ ตัวแปรอิสระควรมีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามตามทฤษฎีหรืองานวิจัยที่เกี่ยวข้อง และควรเลือกตัวแปรที่ไม่ซ้ำซ้อนหรือมีความสัมพันธ์กันเอง (Multicollinearity)
3. ตีความผลลัพธ์ผิดพลาด
การตีความผลลัพธ์ของ Regression ควรพิจารณาค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (Regression Coefficient) ค่า R-squared ค่า t-statistic และค่า p-value อย่างรอบคอบ ไม่ควรตีความผลลัพธ์โดยอิงจากค่าใดค่าหนึ่งเพียงอย่างเดียว
4. ไม่รายงานผลลัพธ์อย่างครบถ้วน
การรายงานผลลัพธ์ของ Regression ควรทำอย่างครบถ้วน โดยรายงานค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ค่า R-squared ค่า t-statistic ค่า p-value ค่า Standard Error และ Confidence Interval
5. ละเลยการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล
หลังจากการวิเคราะห์ Regression ควรตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์กราฟิก การวิเคราะห์ค่า Studentized Residual การวิเคราะห์ Cross-Validation