การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นหัวใจสำคัญของงานวิจัยเชิงปริมาณในหลากหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นการศึกษา บริหารธุรกิจ เศรษฐศาสตร์ การตลาด สังคมศาสตร์ หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล Regression ไม่ได้มีเพียงรูปแบบเดียว แต่มี หลายประเภทของการทดสอบ Regression ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อตอบคำถามวิจัยที่แตกต่างกัน

ปัญหาที่พบได้บ่อยในงานวิจัย คือ นักวิจัยเลือกใช้ Regression ไม่สอดคล้องกับลักษณะของข้อมูลหรือวัตถุประสงค์ของการวิจัย เช่น ใช้ Linear Regression ทั้งที่ตัวแปรตามเป็นข้อมูลเชิงกลุ่ม หรือใช้ Regression ที่ซับซ้อนเกินความจำเป็น ทำให้ผลการวิเคราะห์ถูกตั้งคำถามด้านความเหมาะสม

บทความนี้จึงมุ่งอธิบาย ประเภทของการทดสอบ Regression อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่ Regression พื้นฐานไปจนถึง Regression ขั้นสูง พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริง แนวทางเลือกใช้ให้เหมาะสม และข้อควรระวังทางสถิติ เพื่อช่วยให้นักวิจัยสามารถเลือกใช้ Regression ได้อย่างถูกต้องและเป็นมืออาชีพ

---

ความหมายของการทดสอบ Regression

การทดสอบ Regression คือกระบวนการทางสถิติที่ใช้

ศึกษาความสัมพันธ์และอิทธิพลของตัวแปรอิสระ (Independent Variables) ที่มีต่อตัวแปรตาม (Dependent Variable)

Regression ไม่เพียงใช้เพื่ออธิบายความสัมพันธ์เท่านั้น แต่ยังใช้ในการ

• ทดสอบสมมติฐาน

• ควบคุมตัวแปรแทรกซ้อน

• พยากรณ์ผลลัพธ์

• สนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายหรือเชิงธุรกิจ

---

การจำแนกประเภทของการทดสอบ Regression

โดยทั่วไป ประเภทของการทดสอบ Regression สามารถจำแนกได้ตาม

1. จำนวนตัวแปรอิสระ

2. ลักษณะของตัวแปรตาม

3. วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์

4. ระดับความซับซ้อนของโมเดล

บทความนี้จะอธิบายประเภทสำคัญที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในงานวิจัย

---

1. Simple Linear Regression

ความหมาย

Simple Linear Regression คือการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง

• ตัวแปรอิสระ 1 ตัว

• ตัวแปรตาม 1 ตัว

อยู่ในรูปสมการเส้นตรง

Y=b0+b1X+eY = b_0 + b_1X + eY=b0​+b1​X+e

---

ลักษณะเด่น

• เข้าใจง่าย

• ใช้ทดสอบอิทธิพลของปัจจัยเดียว

• เหมาะกับการวิเคราะห์เบื้องต้น

---

ตัวอย่างการใช้งาน

• ผลของเวลาเรียนต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

• ผลของราคาต่อยอดขายสินค้า

---

ข้อจำกัด

• ไม่สามารถควบคุมตัวแปรอื่น

• ไม่เหมาะกับปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน

---

2. Multiple Regression Analysis

ความหมาย

Multiple Regression คือการวิเคราะห์ที่มี

• ตัวแปรอิสระตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป

• ตัวแปรตาม 1 ตัว

---

ลักษณะเด่น

• วิเคราะห์หลายปัจจัยพร้อมกัน

• ควบคุมอิทธิพลของตัวแปรอื่นได้

• ใช้มากที่สุดในงานวิจัยเชิงปริมาณ

---

ตัวอย่างการใช้งาน

• วิเคราะห์ผลของแรงจูงใจ ทักษะ และสภาพแวดล้อม ต่อผลสัมฤทธิ์

• วิเคราะห์ปัจจัยด้านราคา โปรโมชั่น และโฆษณา ต่อยอดขาย

---

การทดสอบที่เกี่ยวข้อง

• F-test (โมเดลโดยรวม)

• t-test (ตัวแปรรายตัว)

---

3. Hierarchical Regression

ความหมาย

Hierarchical Regression เป็นรูปแบบหนึ่งของ Multiple Regression ที่

• ตัวแปรอิสระถูกใส่เข้าโมเดลเป็นลำดับขั้น

• นักวิจัยกำหนดลำดับตามทฤษฎีหรือกรอบแนวคิด

---

วัตถุประสงค์หลัก

• ตรวจสอบว่า ตัวแปรชุดใหม่เพิ่มพลังอธิบาย (R² Change) หรือไม่

• เปรียบเทียบโมเดลเป็นขั้นตอน

---

ตัวอย่างการใช้งาน

• ขั้นที่ 1 ใส่ตัวแปรควบคุม (เพศ อายุ)

• ขั้นที่ 2 ใส่ตัวแปรหลัก (แรงจูงใจ)

---

เหมาะกับ

• งานวิจัยเชิงทฤษฎี

• งานวิจัยระดับวิทยานิพนธ์

---

4. Logistic Regression

ความหมาย

Logistic Regression ใช้เมื่อ

• ตัวแปรตามเป็นข้อมูลเชิงกลุ่ม (Binary / Categorical)
  เช่น

• ผ่าน / ไม่ผ่าน

• ซื้อ / ไม่ซื้อ

---

ลักษณะเด่น

• ไม่ต้องการสมมติฐานความเป็นปกติของตัวแปรตาม

• วิเคราะห์ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์

---

ตัวอย่างการใช้งาน

• ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้า

• ปัจจัยที่มีผลต่อการสอบผ่าน

---

การแปลผล

• ใช้ค่า Odds Ratio

• ไม่ใช้ R² แบบ Linear Regression

---

5. Polynomial Regression

ความหมาย

Polynomial Regression ใช้เมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

• ไม่เป็นเส้นตรง

• เป็นลักษณะโค้ง

---

ตัวอย่าง

• ความเครียดกับประสิทธิภาพการทำงาน

• ราคาและความต้องการซื้อในระดับที่สูงมาก

---

ข้อควรระวัง

• โมเดลซับซ้อน

• เสี่ยงต่อ Overfitting

---

6. Moderation Regression

ความหมาย

Moderation Regression ใช้ทดสอบว่า

ตัวแปรหนึ่ง (Moderator) เปลี่ยนความแรงหรือทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่าง X กับ Y หรือไม่

---

ตัวอย่าง

• แรงจูงใจส่งผลต่อผลการเรียนมากขึ้นหรือไม่ เมื่อมีการสนับสนุนจากครอบครัวสูง

---

วิธีวิเคราะห์

• สร้าง Interaction Term (X × Moderator)

---

นิยมใช้ใน

• งานวิจัยด้านพฤติกรรมองค์การ

• การศึกษาและจิตวิทยา

---

7. Mediation Regression

ความหมาย

Mediation Regression ใช้ทดสอบว่า

ความสัมพันธ์ระหว่าง X กับ Y ถูกส่งผ่านตัวแปรกลาง (Mediator) หรือไม่

---

ตัวอย่าง

• ภาวะผู้นำ → ความพึงพอใจ → ผลการปฏิบัติงาน

---

การวิเคราะห์

• วิเคราะห์หลายสมการ

• ใช้แนวคิด Baron & Kenny หรือ Bootstrap

---

8. Stepwise Regression

ความหมาย

Stepwise Regression เป็นวิธีเลือกตัวแปรอัตโนมัติ

• เพิ่มหรือตัดตัวแปรตามเกณฑ์ทางสถิติ

---

ข้อดี

• สะดวก

• เหมาะกับการสำรวจเบื้องต้น

---

ข้อจำกัด

• ไม่ยึดทฤษฎี

• เสี่ยงต่อการสรุปผลผิดพลาด

⚠️ ไม่แนะนำสำหรับงานวิทยานิพนธ์เชิงทฤษฎี

---

9. Ridge และ Lasso Regression (ขั้นสูง)

ความหมาย

ใช้ในกรณี

• ตัวแปรจำนวนมาก

• มีปัญหา Multicollinearity สูง

---

นิยมใช้ใน

• Data Science

• Machine Learning

---

แนวทางเลือกประเภท Regression ให้เหมาะสม

---

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการเลือก Regression

1. ใช้ Linear Regression กับตัวแปรตามเชิงกลุ่ม

2. เลือก Stepwise แทนโมเดลเชิงทฤษฎี

3. ใช้ Regression ซับซ้อนเกินความจำเป็น

4. ไม่ตรวจสอบข้อสมมติของ Regression

5. แปลผลไม่สอดคล้องกับประเภท Regression

---

บทสรุป

ประเภทของการทดสอบ Regression มีความหลากหลาย และแต่ละประเภทถูกออกแบบมาเพื่อตอบคำถามวิจัยที่แตกต่างกัน การเลือก Regression ที่เหมาะสมไม่ใช่การเลือกตามความคุ้นเคย แต่ต้องพิจารณาจากลักษณะข้อมูล วัตถุประสงค์การวิจัย และกรอบแนวคิดทางทฤษฎี

Regression ที่ดีไม่จำเป็นต้องซับซ้อนที่สุด แต่ต้อง

• สอดคล้องกับคำถามวิจัย

• ตรงกับชนิดข้อมูล

• แปลผลได้ชัดเจนและมีเหตุผล

หากนักวิจัยเข้าใจประเภทของ Regression อย่างลึกซึ้ง จะสามารถออกแบบงานวิจัยที่มีคุณภาพ และยกระดับความน่าเชื่อถือของผลการศึกษาได้อย่างแท้จริง