Regression Analysis เป็นหนึ่งในเครื่องมือทางสถิติที่นักวิจัยใช้กันอย่างแพร่หลายในงานวิจัยเชิงปริมาณ เนื่องจากสามารถอธิบายความสัมพันธ์และทดสอบอิทธิพลของตัวแปรต่าง ๆ ได้อย่างเป็นระบบ อย่างไรก็ตาม ความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนซึ่งพบบ่อย คือ Regression ใช้ได้เฉพาะกับข้อมูลเชิงปริมาณเท่านั้น ในความเป็นจริง Regression Analysis สามารถนำมาใช้กับ ข้อมูลเชิงคุณภาพ ได้เช่นกัน หากมีการจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสม

บทความนี้จะอธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับ การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ตั้งแต่ความแตกต่างของชนิดข้อมูล หลักการแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพให้เหมาะกับ Regression การเลือกประเภท Regression ที่เหมาะสม ตัวอย่างการใช้งานจริง ไปจนถึงข้อควรระวังทางสถิติ เพื่อให้นักวิจัยสามารถใช้ Regression ได้อย่างถูกต้องและมั่นใจ

---

ทำความเข้าใจข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลเชิงคุณภาพ

ก่อนเข้าสู่การวิเคราะห์ จำเป็นต้องเข้าใจชนิดของข้อมูลให้ชัดเจน

ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data)

เป็นข้อมูลที่สามารถวัดค่าเป็นตัวเลขได้โดยตรง เช่น

• รายได้

• อายุ

• คะแนนสอบ

• จำนวนครั้งการซื้อ

• ยอดขาย

ข้อมูลประเภทนี้เหมาะกับ Regression Analysis โดยตรง

---

ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data)

เป็นข้อมูลที่แสดงลักษณะหรือประเภท ไม่ใช่ตัวเลขโดยตรง เช่น

• เพศ

• ระดับการศึกษา

• อาชีพ

• ประเภทสินค้า

• ระดับความพึงพอใจ (ต่ำ–ปานกลาง–สูง)

แม้จะไม่ใช่ตัวเลข แต่ข้อมูลเชิงคุณภาพ สามารถนำมาใช้ใน Regression ได้ หากมีการแปลงข้อมูลอย่างถูกต้อง

---

เหตุใด Regression จึงสามารถใช้กับข้อมูลเชิงคุณภาพได้

Regression Analysis ทำงานกับ “ตัวเลข” แต่ไม่ได้จำกัดว่าตัวเลขนั้นต้องมาจากการวัดเชิงปริมาณเท่านั้น หากนักวิจัยสามารถแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพให้เป็นตัวเลขที่มีความหมายเชิงสถิติได้ Regression ก็สามารถนำมาใช้ได้

ตัวอย่างเช่น

• เพศ: ชาย = 0, หญิง = 1

• ผ่านการอบรม: ไม่ผ่าน = 0, ผ่าน = 1

การแปลงลักษณะนี้เรียกว่า การสร้างตัวแปรจำลอง (Dummy Variables)

---

การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงปริมาณ

ลักษณะทั่วไป

• ตัวแปรอิสระและตัวแปรตามเป็นตัวเลข

• ใช้ Linear Regression หรือ Multiple Regression

• เหมาะกับงานวิจัยเชิงปริมาณแบบดั้งเดิม

ตัวอย่าง

วิเคราะห์ผลของรายได้ ชั่วโมงทำงาน และประสบการณ์ ต่อประสิทธิภาพการทำงาน

ข้อดี

• วิเคราะห์ง่าย

• แปลผลชัดเจน

• ตรงตามสมมติฐานของ Regression แบบคลาสสิก

---

การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพไม่สามารถใส่เข้า Regression โดยตรง จำเป็นต้องจัดการข้อมูลก่อน

1. การแปลงข้อมูลเชิงคุณภาพเป็น Dummy Variables

กรณีตัวแปร 2 กลุ่ม

เช่น

• เพศ: ชาย = 0, หญิง = 1

• การอบรม: ไม่เข้าร่วม = 0, เข้าร่วม = 1

สามารถนำเข้า Regression ได้ทันที

---

กรณีตัวแปรมากกว่า 2 กลุ่ม

เช่น ระดับการศึกษา

• มัธยม

• ปริญญาตรี

• ปริญญาโท

ต้องสร้าง Dummy Variables เช่น

• D1 = ปริญญาตรี (1 = ใช่, 0 = ไม่ใช่)

• D2 = ปริญญาโท (1 = ใช่, 0 = ไม่ใช่)

โดยกำหนด “มัธยม” เป็นกลุ่มอ้างอิง (Reference Group)

---

2. การใช้ Regression เพื่อเปรียบเทียบกลุ่ม

Regression ที่มี Dummy Variables สามารถใช้แทน t-test หรือ ANOVA ได้ โดยมีความยืดหยุ่นมากกว่า และสามารถควบคุมตัวแปรอื่นร่วมด้วย

---

การใช้ Regression กับข้อมูลผสม (เชิงปริมาณ + เชิงคุณภาพ)

ในงานวิจัยจริง นักวิจัยมักพบข้อมูลแบบผสมมากที่สุด

ตัวอย่างโครงสร้างข้อมูล

• ตัวแปรตาม: รายได้ (เชิงปริมาณ)

• ตัวแปรอิสระ:

  • อายุ (เชิงปริมาณ)

  • ประสบการณ์ทำงาน (เชิงปริมาณ)

  • เพศ (เชิงคุณภาพ → Dummy)

  • ระดับการศึกษา (เชิงคุณภาพ → Dummy)

Regression Analysis สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลักษณะนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

---

การเลือกประเภท Regression ให้เหมาะกับชนิดข้อมูล

1. Linear / Multiple Regression

ใช้เมื่อ

• ตัวแปรตามเป็นเชิงปริมาณต่อเนื่อง

• ตัวแปรอิสระเป็นเชิงปริมาณหรือ Dummy Variables

---

2. Logistic Regression

ใช้เมื่อ

• ตัวแปรตามเป็นเชิงคุณภาพ (เช่น ผ่าน/ไม่ผ่าน)

• ตัวแปรอิสระเป็นเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพก็ได้

ตัวอย่าง

วิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อ (ซื้อ = 1, ไม่ซื้อ = 0)

---

ตัวอย่างการใช้ Regression กับข้อมูลเชิงคุณภาพ

ตัวอย่างงานวิจัย

ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อสินค้าออนไลน์

ตัวแปร

• ตัวแปรตาม: การตัดสินใจซื้อ (0 = ไม่ซื้อ, 1 = ซื้อ)

• ตัวแปรอิสระ:

  • รายได้ (เชิงปริมาณ)

  • เพศ (Dummy)

  • ประสบการณ์ซื้อออนไลน์ (เชิงปริมาณ)

วิธีวิเคราะห์

• ใช้ Logistic Regression

การแปลผล (ตัวอย่าง)

ผลการวิเคราะห์พบว่า รายได้และประสบการณ์ซื้อออนไลน์มีผลต่อการตัดสินใจซื้ออย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่เพศไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ

---

การแปลผล Regression เมื่อมีข้อมูลเชิงคุณภาพ

การแปลผล Dummy Variables ต้องระมัดระวัง

หลักการสำคัญ

• ค่าสัมประสิทธิ์ของ Dummy แสดงความแตกต่างจากกลุ่มอ้างอิง

• ไม่ใช่การเพิ่ม–ลดเชิงปริมาณเหมือนตัวแปรตัวเลข

ตัวอย่าง

ค่า β = 0.35 สำหรับเพศ (หญิง = 1) หมายความว่า เมื่อเทียบกับเพศชาย เพศหญิงมีแนวโน้มคะแนนสูงกว่า

---

ข้อควรระวังในการใช้ Regression กับข้อมูลเชิงคุณภาพ

1. ห้ามใส่รหัสตัวเลขแทนกลุ่มโดยไม่สร้าง Dummy

   • เช่น มัธยม = 1, ปริญญาตรี = 2, ปริญญาโท = 3 ❌

2. ต้องกำหนดกลุ่มอ้างอิงให้ชัดเจน

3. ระวัง Multicollinearity ระหว่าง Dummy Variables

4. แปลผลตาม “ความแตกต่างของกลุ่ม” ไม่ใช่ปริมาณ

---

Regression กับงานวิจัยเชิงผสม (Mixed Methods)

ในงานวิจัยเชิงผสม

• ข้อมูลเชิงคุณภาพ → ใช้เพื่อสร้างตัวแปรหรือสมมติฐาน

• ข้อมูลเชิงปริมาณ → ใช้ Regression เพื่อทดสอบเชิงสถิติ

Regression จึงเป็นสะพานเชื่อมข้อมูลเชิงคุณภาพสู่การวิเคราะห์เชิงปริมาณอย่างเป็นระบบ

---

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

• เข้าใจผิดว่า Regression ใช้กับข้อมูลเชิงคุณภาพไม่ได้

• แปลงข้อมูลเชิงคุณภาพผิดวิธี

• แปลผล Dummy Variables ผิดความหมาย

• เลือก Regression ผิดประเภท

• ไม่อธิบายเหตุผลในการแปลงข้อมูลในรายงานวิจัย

---

บทสรุป

การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ เป็นแนวทางที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างครอบคลุมและยืดหยุ่น Regression Analysis ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะข้อมูลเชิงตัวเลขเท่านั้น แต่สามารถรองรับข้อมูลเชิงคุณภาพได้ หากมีการแปลงข้อมูลและเลือกประเภท Regression อย่างถูกต้อง

กุญแจสำคัญคือ

• เข้าใจชนิดข้อมูล

• จัดการข้อมูลเชิงคุณภาพอย่างเป็นระบบ

• แปลผลอย่างระมัดระวังและมีเหตุผลทางวิชาการ

หากทำได้ครบถ้วน Regression Analysis จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง ช่วยยกระดับคุณภาพงานวิจัยทั้งในเชิงทฤษฎีและเชิงปฏิบัติได้อย่างแท้จริง