การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ นิยมใช้ในงานวิจัยหลากหลายสาขา แต่การใช้งานที่ผิดพลาดอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
1. การละเลยการตรวจสอบข้อสมมติ
ก่อนการวิเคราะห์การถดถอย จำเป็นต้องตรวจสอบข้อสมมติของโมเดล ข้อสมมติหลักๆ ได้แก่:
- ความเป็นเส้นตรง: ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามเป็นเส้นตรง
- ความเป็นเนื้อเดียวกันของความแปรปรวน: ความแปรปรวนของค่าคงที่ (residuals) constant
- การแจกแจงแบบปกติ: ค่าคงที่ (residuals) แจกแจงแบบปกติ
- การไม่มี autocorrelation: ค่าคงที่ (residuals) ไม่สัมพันธ์กัน
- การไม่มี multicollinearity: ตัวแปรอิสระไม่มีความสัมพันธ์กันสูง
การละเลยการตรวจสอบข้อสมมติเหล่านี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด
2. การเลือกตัวแปรอิสระที่ไม่เหมาะสม
ตัวแปรอิสระควรมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม การเลือกตัวแปรอิสระที่ไม่เกี่ยวข้อง หรือมี multicollinearity สูง จะส่งผลต่อความแม่นยำของโมเดล
3. การตีความผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
การตีความผลลัพธ์ของการวิเคราะห์การถดถอยควรทำอย่างระมัดระวัง
- ค่า R-squared: บอกความแปรปรวนของตัวแปรตามที่อธิบายโดยตัวแปรอิสระ ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
- ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย: บอกถึงความสัมพันธ์เฉลี่ยระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม ไม่ใช่ความสัมพันธ์ของแต่ละกรณี
- ค่า p-value: บอกถึงความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์จะเกิดขึ้นโดยบังเอิญ ไม่ใช่ตัวบ่งชี้ความสำคัญทาง practical
4. การไม่รายงานข้อมูลอย่างละเอียด
รายงานการวิจัยควรมีข้อมูลเกี่ยวกับ:
- โมเดลที่ใช้
- ข้อมูลที่ใช้
- ผลลัพธ์ที่ได้
- การตีความผลลัพธ์
การรายงานข้อมูลอย่างไม่ละเอียด ทำให้ผู้อ่านไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์
5. การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์โดยไม่เข้าใจ
การใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยให้การวิเคราะห์การถดถอยง่ายขึ้น แต่ผู้ใช้ควรเข้าใจหลักการของการวิเคราะห์การถดถอย