น้องๆ เคยไหมครับ…
เปิด SPSS แล้วเลือก Multiple Regression Analysis แต่ในหัวมีแต่คำถามว่า

“ใส่ตัวแปรครบแล้ว… แล้วต่อไปต้องดูอะไร?” 😵‍💫

พี่เจอมานักต่อนักครับ บางคนคำนวณถูก แต่ แปลผลพัง บางคน R² สวยมาก แต่ตอบคำถามวิจัยไม่ตรง จนอาจารย์ขอ “แก้ใหม่ทั้งบท 4”

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ เข้าใจว่า
👉 ผู้วิจัยใช้สถิติ Multiple Regression Analysis อย่างไรให้ถูกหลัก
👉 ดูผลลัพธ์ตรงไหน แปลยังไง ไม่โดนทัก
👉 ใช้ยังไงให้ตอบโจทย์งานวิจัยจริง ไม่ใช่แค่กดโปรแกรมเป็น
อ่านจบคือเอาไปใช้ได้เลยครับ

Multiple Regression Analysis คืออะไร (พูดแบบภาษาคน)

พูดง่ายๆ เลยนะครับ
Multiple Regression Analysis คือสถิติที่ใช้ดูว่า

👉 ตัวแปรอิสระหลายตัว “ร่วมกัน” ทำนายตัวแปรตามได้แค่ไหน

เช่น ในงานวิจัยด้านการตลาด

• การโฆษณา
• การส่งเสริมการขาย
• การตั้งราคา

ทั้งหมดนี้ ส่งผลต่อยอดขายพร้อมกันยังไง ไม่ได้ดูทีละตัวเหมือน Correlation ครับ

ผู้วิจัยใช้ Multiple Regression Analysis อย่างไร (ทีละขั้น ไม่งง)

พี่ขอเล่าเป็นขั้นตอนแบบที่พี่สอนลูกศิษย์นะครับ

1️⃣ กำหนดตัวแปรให้ชัดก่อน

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variables): ตัวทำนาย เช่น การโฆษณา ราคา โปรโมชั่น
• ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ผลลัพธ์ เช่น ยอดขาย ความพึงพอใจ

👉 ถ้าตรงนี้มั่ว ต่อให้สถิติสวยแค่ไหนก็จบครับ

2️⃣ รวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง

อาจได้จาก

• แบบสอบถาม
• ฐานข้อมูลบริษัท
• ข้อมูลเชิงปริมาณที่วัดเป็นตัวเลขได้

พี่เตือนนิดนึงนะครับ
📌 จำนวนกลุ่มตัวอย่างต้องพอ ไม่ใช่มีตัวแปร 5 ตัว แต่กลุ่มตัวอย่าง 30 คน แบบนี้อาจารย์มีสะดุ้งครับ

3️⃣ วิเคราะห์ด้วยโปรแกรมสถิติ (เช่น SPSS)

ขั้นนี้น้องๆ คุ้นกันดี

• เลือก Multiple Regression
• ใส่ตัวแปรอิสระทั้งหมด
• ใส่ตัวแปรตาม 1 ตัว

แต่ประเด็นคือ…
❌ ไม่ใช่กดเสร็จแล้วจบ
✅ ต้อง “อ่านผลให้เป็น” ครับ

4️⃣ ดูผลลัพธ์สำคัญอะไรบ้าง

เวลาผลออกมา พี่อยากให้น้องโฟกัส 4 จุดนี้ครับ

🔹 ค่า R² (Coefficient of Determination)

• บอกว่า ตัวแปรอิสระทั้งหมดอธิบายตัวแปรตามได้กี่เปอร์เซ็นต์
• เช่น R² = 0.62 แปลว่าอธิบายยอดขายได้ 62%

📌 ไม่จำเป็นต้องสูงเวอร์ แต่อธิบายให้สมเหตุสมผลครับ

🔹 ค่า F และ Sig.

• ใช้ดูว่า โมเดลโดยรวมมีนัยสำคัญไหม
• ถ้า Sig. < .05
  👉 แปลว่าโมเดลนี้ “ใช้ได้จริง” ไม่ได้เกิดจากความบังเอิญครับ

🔹 ค่า Beta (β) ของแต่ละตัวแปร

ตรงนี้แหละครับที่อาจารย์ชอบถาม

• ค่า β บอกว่า ตัวแปรไหนส่งผลมาก–น้อย
• ค่าเป็นบวก → ส่งผลเชิงบวก
• ค่าเป็นลบ → ส่งผลเชิงลบ

👉 ตัวไหน β สูง + Sig. < .05 = ตัวแปรเด่นของงานวิจัยครับ

🔹 ค่า p-value

พี่ขอย้ำชัดๆ

• p < .05 = มีนัยสำคัญทางสถิติ
• p ≥ .05 = ไม่มีนัยสำคัญ (อย่าฝืนแปล)

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้วยังรู้สึกมึนๆ หรืออยากหาคนช่วย รับทำวิจัย แบบมืออาชีพ ที่การันตีผลงาน ทักหาพี่ได้เลยนะครับ

ผู้วิจัยเอาผล Multiple Regression ไปใช้ยังไงต่อ

เมื่อวิเคราะห์เสร็จ ผู้วิจัยสามารถ

• ระบุได้ว่าปัจจัยไหน สำคัญที่สุด
• ตัดสินใจเชิงนโยบายหรือกลยุทธ์ได้
• ใช้เขียนอภิปรายผล (บทที่ 5) ได้อย่างมีน้ำหนัก

เช่น

“การโฆษณามีอิทธิพลต่อยอดขายมากที่สุด รองลงมาคือการตั้งราคา”

แบบนี้คือ ตอบคำถามวิจัยตรงจุด ครับ

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่เจอเคสหนึ่งครับ
นักศึกษาคนหนึ่งได้ R² = 0.78 สวยมาก แต่โดนอาจารย์ทักว่า

“อธิบายได้เยอะก็จริง แล้วอีก 22% คืออะไร?”

ตั้งแต่นั้นพี่สอนเสมอว่า
👉 Regression ที่ดี ไม่ใช่แค่ตัวเลขสวย แต่ต้องตีความเป็น
👉 กล้าพูดข้อจำกัดของงานวิจัย จะดูเป็นนักวิจัยมืออาชีพมากครับ

สรุปให้จำง่าย

• Multiple Regression ใช้ดูผลของตัวแปรหลายตัวพร้อมกัน
• ต้องดูทั้ง R², F, Beta และ p-value
• ห้ามแปลผลเกินข้อมูลที่มี
• ใช้ผลเพื่อเชื่อมโยงคำถามวิจัยให้ชัด
  เข้าใจตรงนี้ งานบท 4–5 จะผ่านง่ายขึ้นเยอะครับ

“Regression งงๆ อย่าเดา ส่งแล้วโดนแก้ ให้พี่ช่วยวิเคราะห์ SPSS แบบมืออาชีพครับ”

FAQ: คำถามที่พบบ่อย