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