การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัย ช่วยให้นักวิจัยสามารถ:
- ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร: วิเคราะห์ว่าตัวแปรอิสระ (Independent Variable) ส่งผลต่อตัวแปรตาม (Dependent Variable) อย่างไร
- ทำนายค่า: คาดการณ์ค่าของตัวแปรตามจากค่าของตัวแปรอิสระ
- ทดสอบสมมติฐาน: ตรวจสอบว่าสมมติฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นจริงหรือไม่
ประเภทของการวิเคราะห์การถดถอย
มีการวิเคราะห์การถดถอยหลายประเภท ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการวิจัย ตัวอย่าง:
- การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression Analysis): ใช้เมื่อตัวแปรตามมีความสัมพันธ์เชิงเส้นกับตัวแปรอิสระ
- การวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ (Multiple Regression Analysis): ใช้เมื่อตัวแปรตามมีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระมากกว่าหนึ่งตัว
- การวิเคราะห์การถดถอยเชิงลอจิสติก (Logistic Regression Analysis): ใช้เมื่อตัวแปรตามเป็นตัวแปรเชิงหมวดหมู่
ตัวอย่างการใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย
- การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง **“การออกกำลังกาย” กับ “น้ำหนักตัว”
- การทำนาย “คะแนนสอบ” จาก “เวลาที่ใช้ในการอ่านหนังสือ”
- การทดสอบสมมติฐาน “การเรียนพิเศษมีผลต่อคะแนนสอบหรือไม่”
ข้อดีของการใช้ Regression Analysis
- วิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
- ทำนายค่าตัวแปร
- ทดสอบสมมติฐาน
ข้อจำกัดของการใช้ Regression Analysis
- สมมติฐานของการวิเคราะห์การถดถอยต้องเป็นจริง
- ข้อมูลต้องมีคุณภาพดี
- การตีความผลลัพธ์ต้องทำอย่างระมัดระวัง
สรุป
การวิเคราะห์การถดถอยเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลงานวิจัย ช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ทำนายค่าตัวแปร และทดสอบสมมติฐาน