ใช้สถิติอย่างรอบคอบ เพื่อให้งานวิจัยถูกต้อง น่าเชื่อถือ และไม่ถูกตั้งคำถาม

Regression Analysis หรือการวิเคราะห์ถดถอย เป็นหนึ่งในเทคนิคทางสถิติที่ถูกใช้มากที่สุดในงานวิจัยเชิงปริมาณ โดยเฉพาะในสาขาการศึกษา การบริหารธุรกิจ เศรษฐศาสตร์ สังคมศาสตร์ และสาธารณสุข เนื่องจากสามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และช่วยทดสอบสมมติฐานทางการวิจัยได้อย่างเป็นระบบ

อย่างไรก็ตาม แม้ Regression Analysis จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่หากใช้อย่างไม่ระมัดระวัง อาจนำไปสู่ข้อสรุปที่คลาดเคลื่อน งานวิจัยขาดความน่าเชื่อถือ หรือถูกกรรมการสอบและผู้ทรงคุณวุฒิตั้งข้อสังเกตอย่างหนัก

บทความนี้จะอธิบาย ข้อควรระวังในการใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย อย่างรอบด้าน ตั้งแต่ระดับการออกแบบงานวิจัย การเตรียมข้อมูล การตรวจสอบสมมติฐาน การเลือกแบบจำลอง ไปจนถึงการแปลผล เพื่อช่วยให้นักวิจัยสามารถใช้ Regression Analysis ได้อย่างถูกต้อง มีเหตุผล และยกระดับคุณภาพงานวิจัยได้อย่างแท้จริง

---

Regression Analysis คืออะไร (สรุปเพื่อความเข้าใจตรงกัน)

Regression Analysis คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง

• ตัวแปรตาม (Dependent Variable) และ

• ตัวแปรอิสระ (Independent Variables)

โดยมีเป้าหมายเพื่ออธิบาย ทำนาย หรือประเมินอิทธิพลของตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตาม ภายใต้กรอบแนวคิดและสมมติฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

---

เหตุใดจึงต้องระวังในการใช้ Regression Analysis

สาเหตุสำคัญที่ทำให้ต้องใช้ Regression Analysis อย่างระมัดระวัง ได้แก่

• Regression ไม่ได้พิสูจน์เหตุและผลโดยสมบูรณ์

• ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลและการออกแบบการวิจัย

• มีสมมติฐานทางสถิติหลายข้อที่ต้องปฏิบัติตาม

• การแปลผลผิดเพียงจุดเดียวอาจทำให้ข้อสรุปทั้งงานคลาดเคลื่อน

ดังนั้น การใช้ Regression อย่างถูกต้องจึงเป็นทั้ง ทักษะทางสถิติ และ จริยธรรมทางวิชาการ

---

ข้อควรระวังที่ 1 ต้องมีกรอบแนวคิดและทฤษฎีรองรับเสมอ

ปัญหาที่พบบ่อย

นักวิจัยบางคนเลือกใช้ Regression เพราะ

• เป็นสถิติที่นิยม

• ตัวอย่างงานวิจัยก่อนหน้าใช้

• โปรแกรมสถิติทำได้ง่าย

แต่ไม่ได้อธิบายว่าเหตุใดตัวแปรอิสระจึงควรมีอิทธิพลต่อตัวแปรตาม

แนวทางที่ถูกต้อง

• สร้างกรอบแนวคิดการวิจัย (Conceptual Framework) ให้ชัดเจน

• อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรโดยอิงทฤษฎีหรือวรรณกรรม

• ใช้ Regression เป็นเครื่องมือทดสอบสมมติฐาน ไม่ใช่สร้างสมมติฐานย้อนหลัง

---

ข้อควรระวังที่ 2 เลือกประเภท Regression ให้เหมาะกับข้อมูล

ตัวอย่างความผิดพลาด

• ใช้ Linear Regression ทั้งที่ตัวแปรตามเป็นข้อมูลกลุ่ม

• ใช้ Multiple Regression กับข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อนเกินไป

• ใช้ Regression กับข้อมูลอันดับ (Ordinal) โดยไม่พิจารณาข้อจำกัด

แนวทางที่ถูกต้อง

• ตรวจสอบระดับการวัดของตัวแปร (Nominal, Ordinal, Interval, Ratio)

• เลือกเทคนิคให้เหมาะสม เช่น

  • ตัวแปรตามเป็นกลุ่ม → Logistic Regression

  • ตัวแปรหลายชุดและมีความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง → SEM

---

ข้อควรระวังที่ 3 ตรวจสอบสมมติฐานของ Regression ทุกครั้ง

Regression Analysis มีสมมติฐานสำคัญ ได้แก่

• ความเป็นเส้นตรง (Linearity)

• ความเป็นอิสระของค่าคลาดเคลื่อน (Independence)

• ความแปรปรวนคงที่ (Homoscedasticity)

• การแจกแจงปกติของค่าคลาดเคลื่อน (Normality)

• ไม่มี Multicollinearity

ปัญหาที่พบบ่อย

• วิเคราะห์ Regression โดยไม่ตรวจสมมติฐาน

• ตรวจแต่ไม่รายงานผล

• รายงานแต่ไม่เข้าใจความหมาย

แนวทางที่ถูกต้อง

• ตรวจสอบสมมติฐานทุกข้อ

• รายงานผลการตรวจในบทที่ 4 หรือภาคผนวก

• อธิบายผลที่พบอย่างมีเหตุผล

---

ข้อควรระวังที่ 4 ระวังปัญหา Multicollinearity

Multicollinearity คืออะไร

คือภาวะที่ตัวแปรอิสระมีความสัมพันธ์กันสูงเกินไป ทำให้

• ค่าสัมประสิทธิ์ Regression ไม่เสถียร

• การทดสอบนัยสำคัญคลาดเคลื่อน

สิ่งที่ควรทำ

• ตรวจค่า VIF และ Tolerance

• หาก VIF สูง ควรพิจารณา

  • ตัดตัวแปรที่ซ้ำซ้อน

  • รวมตัวแปร

  • อธิบายเหตุผลเชิงทฤษฎีในการคงตัวแปรไว้

---

ข้อควรระวังที่ 5 อย่าสับสนระหว่างค่า R² กับอิทธิพลของตัวแปร

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยคือ

• คิดว่า R² คือเปอร์เซ็นต์อิทธิพลของตัวแปรอิสระแต่ละตัว

• ใช้ R² สูงเป็นข้ออ้างว่างานวิจัยมีคุณภาพ

ความเข้าใจที่ถูกต้อง

• R² แสดงสัดส่วนความแปรปรวนของตัวแปรตามที่อธิบายได้โดยโมเดลรวม

• การพิจารณาอิทธิพลรายตัว ควรดูค่า Beta และค่า t-test

---

ข้อควรระวังที่ 6 แปลผล Regression Coefficient อย่างระมัดระวัง

ตัวอย่างการแปลผลที่ควรหลีกเลี่ยง

• “X มีผลต่อ Y ร้อยละ 70” (สับสนกับ R²)

• “X เพิ่ม 1 หน่วย Y เพิ่ม 1%” โดยไม่ดูหน่วยวัด

แนวทางที่ถูกต้อง

• แปลผลตามหน่วยของตัวแปร

• แยกความหมายของ

  • Unstandardized Coefficient (B)

  • Standardized Coefficient (Beta)

• เชื่อมโยงผลกับสมมติฐานและทฤษฎี

---

ข้อควรระวังที่ 7 อย่าให้ความสำคัญกับ p-value เพียงอย่างเดียว

p-value บอกเพียงว่า

• ผลมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่

แต่ ไม่บอกความสำคัญทางปฏิบัติ

แนวทางที่ถูกต้อง

• พิจารณาร่วมกับค่า Beta, R² และบริบทการวิจัย

• อภิปรายผลในเชิงความหมาย ไม่ใช่เพียงตัวเลข

---

ข้อควรระวังที่ 8 ขนาดกลุ่มตัวอย่างต้องเหมาะสม

Regression ต้องการกลุ่มตัวอย่างเพียงพอ โดยแนวทางทั่วไปคือ

• อย่างน้อย 10–20 ตัวอย่างต่อตัวแปรอิสระ 1 ตัว

หากกลุ่มตัวอย่างน้อยเกินไป อาจทำให้

• ค่าสัมประสิทธิ์ไม่น่าเชื่อถือ

• ผลลัพธ์ไม่เสถียร

---

ข้อควรระวังที่ 9 Regression ไม่สามารถชดเชยการออกแบบวิจัยที่อ่อนแอ

Regression ไม่สามารถแก้ปัญหา

• คำถามวิจัยไม่ชัด

• เครื่องมือวัดไม่มีคุณภาพ

• การเก็บข้อมูลมีอคติ

สถิติที่ซับซ้อนไม่สามารถทำให้งานวิจัยที่ออกแบบไม่ดี “ดูดีขึ้น” ได้

---

ข้อควรระวังที่ 10 ใช้โปรแกรมสถิติโดยไม่เข้าใจหลักการ

นักวิจัยจำนวนมากใช้โปรแกรม เช่น SPSS โดย

• กดตามขั้นตอน

• อ่านผลตามตัวอย่าง

• ไม่เข้าใจความหมายของตัวเลข

แนวทางที่ถูกต้อง

• เรียนรู้หลักสถิติควบคู่การใช้โปรแกรม

• เข้าใจว่าตัวเลขแต่ละค่าบอกอะไร

• สามารถอธิบายผลได้ด้วยภาษาของตนเอง

---

ตารางสรุปข้อควรระวังในการใช้ Regression Analysis

---

แนวปฏิบัติที่ดีในการใช้ Regression Analysis

• เริ่มจากคำถามวิจัยและทฤษฎี

• ตรวจสอบข้อมูลและสมมติฐานอย่างรอบคอบ

• แปลผลอย่างมีเหตุผลและไม่เกินขอบเขต

• ใช้ Regression เพื่ออธิบาย “ความจริงจากข้อมูล”

---

สรุป

ข้อควรระวังในการใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย เป็นประเด็นสำคัญที่นักวิจัยไม่ควรมองข้าม Regression Analysis เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ต้องใช้อย่างมีความรู้ ความเข้าใจ และความรับผิดชอบทางวิชาการ หากนักวิจัยสามารถตระหนักถึงข้อควรระวังเหล่านี้ งานวิจัยจะมีความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และได้รับการยอมรับมากยิ่งขึ้น

Regression Analysis ที่ดีไม่ใช่การได้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง แต่คือการสะท้อนความจริงของข้อมูลอย่างซื่อสัตย์และมีเหตุผล