คู่มือสำหรับนักวิจัย: การทดสอบสมมติฐานด้วย Regression

การวิเคราะห์แบบ Regression เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับนักวิจัยในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ คู่มือนี้จะช่วยนักวิจัยเข้าใจขั้นตอนต่างๆ ในการใช้ Regression สำหรับการทดสอบสมมติฐาน

ขั้นตอน

1. กำหนดสมมติฐาน:

  • สมมติฐานว่าง (Null Hypothesis): เป็นการอ้างสิทธิ์ว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
  • สมมติฐานทางเลือก (Alternative Hypothesis): เป็นการอ้างสิทธิ์ว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

2. เลือกรูปแบบ Regression:

  • Linear Regression: เหมาะสำหรับการทดสอบความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปร
  • Logistic Regression: เหมาะสำหรับการทดสอบความสัมพันธ์แบบ non-linear ระหว่างตัวแปร
  • Robust Regression: เหมาะสำหรับการทดสอบความสัมพันธ์ที่มี outliers

3. รวบรวมข้อมูล:

  • ข้อมูลควรมีตัวแปรที่สนใจ (dependent variable) และตัวแปรอิสระ (independent variables)
  • ข้อมูลควรมีขนาดใหญ่พอที่จะให้ผลลัพธ์ที่มีความน่าเชื่อถือ

4. วิเคราะห์ข้อมูล:

  • ใส่ข้อมูลลงในโปรแกรมวิเคราะห์ทางสถิติ
  • เลือกรูปแบบ Regression ที่เหมาะสม
  • ตีความผลลัพธ์:
    • ค่า p-value: บ่งบอกถึงความน่าจะเป็นที่จะพบผลลัพธ์ที่เหมือนกันหรือแย่กว่าที่ได้หากสมมติฐานว่างเป็นจริง
    • R-squared: บ่งบอกถึงสัดส่วนของความแปรปรวนของตัวแปรที่สนใจที่อธิบายได้โดยตัวแปรอิสระ

5. สรุปผล:

  • เขียนสรุปผลการวิเคราะห์
  • อธิบายว่าผลการวิเคราะห์สนับสนุนสมมติฐานใด
  • อธิบายความหมายของผลลัพธ์