การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า โดยตัวแปรหนึ่ง (ตัวแปรตาม) ขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น (ตัวแปรอิสระ) การวิเคราะห์นี้เป็นที่นิยมในงานวิจัยหลากหลายสาขาวิชา
บทความนี้ให้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้การวิเคราะห์การถดถอยในงานวิจัย:
1. กำหนดวัตถุประสงค์การวิจัย:
ก่อนเริ่มวิเคราะห์ กำหนดวัตถุประสงค์ของงานวิจัยให้ชัดเจน ต้องการทราบอะไรจากการวิเคราะห์ ต้องการทดสอบสมมติฐานอะไร
2. เลือกตัวแปร:
เลือกตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย ตัวแปรตามควรเป็นตัวแปรที่ต้องการอธิบาย ตัวแปรอิสระควรเป็นตัวแปรที่คิดว่ามีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม
3. ตรวจสอบข้อมูล:
ตรวจสอบความถูกต้องและครบถ้วนของข้อมูล วิเคราะห์การกระจายของข้อมูล ตรวจสอบว่ามีค่าผิดปกติ (outliers) หรือไม่
4. เลือกโมเดลการถดถอย:
มีโมเดลการถดถอยหลายแบบ เลือกโมเดลที่เหมาะสมกับข้อมูลและวัตถุประสงค์การวิจัย
5. ประเมินโมเดล:
ประเมินความเหมาะสมของโมเดล เช่น R-squared, adjusted R-squared, ประเมินค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ตรวจสอบว่ามี collinearity หรือไม่
6. ตีความผลลัพธ์:
อธิบายผลลัพธ์การวิเคราะห์อย่างถูกต้อง สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การวิจัย
7. นำเสนอผลลัพธ์:
นำเสนอผลลัพธ์การวิเคราะห์อย่างชัดเจน กระชับ เข้าใจง่าย
แนวทางปฏิบัติเพิ่มเติม:
- ใช้เครื่องมือทางสถิติที่เหมาะสม
- ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้านสถิติ
- อ้างอิงงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง
- ระบุข้อจำกัดของงานวิจัย
ตัวอย่างการใช้การวิเคราะห์การถดถอย:
- การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขายสินค้า
- การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการศึกษาและรายได้
- การวิเคราะห์ผลของนโยบายเศรษฐกิจ