การใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย: ตัวอย่างและคำอธิบาย

วิจัย

Regression Analysis หรือ การวิเคราะห์ถดถอย เป็นหนึ่งในเทคนิคทางสถิติที่สำคัญและถูกใช้อย่างแพร่หลายในงานวิจัยเชิงปริมาณ เนื่องจากสามารถอธิบายความสัมพันธ์และทดสอบอิทธิพลของตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตามได้อย่างเป็นระบบ ไม่ว่าจะเป็นงานวิจัยด้านการศึกษา บริหารธุรกิจ เศรษฐศาสตร์ สังคมศาสตร์ หรือสาธารณสุข

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยจำนวนมากยังประสบปัญหาในการใช้ Regression Analysis เช่น ไม่เข้าใจว่าควรใช้เมื่อใด เลือกตัวแปรไม่เหมาะสม แปลผลผิด หรือไม่สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์ได้อย่างเป็นวิชาการ ดังนั้น การเรียนรู้ การใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย พร้อมตัวอย่างและคำอธิบาย จึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง

บทความนี้จะอธิบาย Regression Analysis ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐาน ประเภท ขั้นตอนการใช้ พร้อมตัวอย่างเชิงอธิบายและแนวทางการเขียนรายงาน เพื่อให้ผู้อ่านสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานวิจัยของตนได้อย่างถูกต้อง

ความหมายและบทบาทของ Regression Analysis ในงานวิจัย

Regression Analysis คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง

ตัวแปรอิสระ (Independent Variables)
ตัวแปรตาม (Dependent Variable)

โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อ

อธิบายว่าตัวแปรอิสระใดส่งผลต่อตัวแปรตาม
ประเมินทิศทางและขนาดของอิทธิพล
ทดสอบสมมติฐานเชิงสาเหตุ
พยากรณ์ค่าของตัวแปรตาม

Regression Analysis จึงเป็นหัวใจสำคัญของงานวิจัยเชิงปริมาณ โดยเฉพาะในบทที่ 4 ของวิทยานิพนธ์

ประเภทของ Regression Analysis ที่ใช้บ่อยในงานวิจัย

ก่อนดูตัวอย่าง ควรเข้าใจประเภทของ Regression Analysis ที่นิยมใช้

1. Simple Linear Regression

ใช้เมื่อต้องการศึกษาผลของตัวแปรอิสระ 1 ตัวต่อตัวแปรตาม 1 ตัว

2. Multiple Regression Analysis

ใช้เมื่อมีตัวแปรอิสระมากกว่า 1 ตัว เป็นประเภทที่พบมากที่สุดในงานวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา

3. Logistic Regression

ใช้เมื่อ ตัวแปรตามเป็นเชิงกลุ่ม เช่น ผ่าน/ไม่ผ่าน สำเร็จ/ไม่สำเร็จ

บทความนี้จะเน้นตัวอย่าง Multiple Regression Analysis ซึ่งเป็นกรณีที่นักวิจัยใช้มากที่สุด

ขั้นตอนการใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย (ภาพรวม)

การใช้ Regression Analysis อย่างถูกต้องควรดำเนินการตามลำดับดังนี้

กำหนดปัญหา วัตถุประสงค์ และสมมติฐาน
กำหนดตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
ตรวจสอบความเหมาะสมของข้อมูล
ตรวจสอบสมมติฐานของ Regression
วิเคราะห์ข้อมูล
แปลผลและสรุปผล
เขียนรายงานผลการวิเคราะห์

ในส่วนถัดไปจะอธิบายแต่ละขั้นตอนพร้อมตัวอย่าง

ตัวอย่างงานวิจัย: การใช้ Regression Analysis

ตัวอย่างหัวข้องานวิจัย

ปัจจัยที่ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของนักศึกษาระดับปริญญาตรี

ตัวแปรในการวิจัย

ตัวแปรตาม (Y): ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
ตัวแปรอิสระ (X):
- X₁ แรงจูงใจในการเรียน
- X₂ วิธีการเรียนรู้
- X₃ การสนับสนุนจากครอบครัว

ขั้นตอนที่ 1 การกำหนดสมมติฐานการวิจัย

ตัวอย่างสมมติฐาน

H₁: แรงจูงใจในการเรียนส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
H₂: วิธีการเรียนรู้ส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน
H₃: การสนับสนุนจากครอบครัวส่งผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

Regression Analysis จะใช้ทดสอบสมมติฐานเหล่านี้

ขั้นตอนที่ 2 การตรวจสอบสมมติฐานของ Regression Analysis

ก่อนวิเคราะห์ข้อมูล ผู้วิจัยต้องตรวจสอบสมมติฐานสำคัญ ได้แก่

ความเป็นเชิงเส้น
การแจกแจงแบบปกติของค่าคลาดเคลื่อน
ความแปรปรวนคงที่
ปัญหา Multicollinearity

ตัวอย่างการรายงาน

ผลการตรวจสอบ Multicollinearity พบว่า ค่า VIF ของตัวแปรอิสระทุกตัวมีค่าน้อยกว่า 5 แสดงว่าไม่พบปัญหา Multicollinearity

ขั้นตอนที่ 3 การวิเคราะห์ Multiple Regression

เมื่อข้อมูลผ่านการตรวจสอบแล้ว จึงทำการวิเคราะห์ Multiple Regression

รูปแบบสมการถดถอย

Y = b₀ + b₁X₁ + b₂X₂ + b₃X₃ + e

โดย

b₀ = ค่าคงที่
b₁, b₂, b₃ = ค่าสัมประสิทธิ์ถดถอย
e = ค่าคลาดเคลื่อน

ขั้นตอนที่ 4 การแปลผล Regression Analysis (ตัวอย่าง)

1. การแปลค่า R²

ค่า R² = 0.62 หมายความว่า ตัวแปรอิสระทั้งสามสามารถอธิบายความแปรปรวนของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนได้ร้อยละ 62

2. การแปลค่าสัมประสิทธิ์ถดถอย

แรงจูงใจ (β = 0.45, p < .01)
→ มีอิทธิพลเชิงบวกและมีนัยสำคัญ
วิธีการเรียนรู้ (β = 0.30, p < .05)
→ มีอิทธิพลเชิงบวก
การสนับสนุนจากครอบครัว (β = 0.10, p > .05)
→ ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ

ตัวอย่างการเขียนเชิงวิชาการ

ผลการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณพบว่า แรงจูงใจในการเรียนและวิธีการเรียนรู้มีอิทธิพลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ขณะที่การสนับสนุนจากครอบครัวไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

ตัวอย่างการเขียนผล Regression Analysis ในบทที่ 4

ตัวอย่างข้อความที่นิยมใช้ในวิทยานิพนธ์

ผลการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณแสดงให้เห็นว่า ตัวแปรอิสระทั้งสามสามารถร่วมกันอธิบายความแปรปรวนของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนได้ร้อยละ 62 โดยแรงจูงใจในการเรียนเป็นตัวแปรที่มีอิทธิพลสูงที่สุด รองลงมาคือวิธีการเรียนรู้

ข้อความลักษณะนี้สะท้อนทั้งผลเชิงสถิติและเชิงเนื้อหา

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการใช้ Regression Analysis

ใช้ Regression โดยไม่อิงทฤษฎี
ไม่ตรวจสอบสมมติฐานก่อนวิเคราะห์
แปลผล Regression เป็นเชิงสาเหตุโดยสมบูรณ์
ดูเฉพาะค่า p-value โดยไม่ดูขนาดอิทธิพล
ไม่อธิบายความหมายเชิงเนื้อหา

การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้จะช่วยให้งานวิจัยมีคุณภาพสูงขึ้น

Regression Analysis กับงานวิจัยระดับวิทยานิพนธ์

ในงานวิทยานิพนธ์ อาจารย์และกรรมการมักพิจารณา

ความเหมาะสมของตัวแปร
ความถูกต้องของวิธีวิเคราะห์
ความสามารถในการอธิบายผล

นักวิจัยที่เข้าใจ Regression Analysis อย่างแท้จริงจะสามารถตอบคำถามกรรมการได้อย่างมั่นใจ

ข้อแนะนำเชิงปฏิบัติสำหรับนักวิจัย

เริ่มจากกรอบแนวคิด ไม่ใช่โปรแกรมสถิติ
ใช้ Regression เพื่อ “อธิบาย” ไม่ใช่ “ตกแต่งผล”
รายงานผลอย่างโปร่งใสและตรงไปตรงมา
อธิบายผลลัพธ์ให้เชื่อมโยงกับบริบทการวิจัย

บทสรุป

การใช้ Regression Analysis ในงานวิจัย: ตัวอย่างและคำอธิบาย แสดงให้เห็นว่า Regression Analysis ไม่ใช่เพียงการคำนวณทางสถิติ แต่เป็นกระบวนการเชิงวิชาการที่ต้องอาศัยการออกแบบงานวิจัยที่ดี การเลือกตัวแปรอย่างเหมาะสม การตรวจสอบสมมติฐาน และการแปลผลอย่างมีวิจารณญาณ หากใช้อย่างถูกต้อง Regression Analysis จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง ช่วยให้งานวิจัยมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำผลไปใช้ประโยชน์ได้จริง

Regression ที่ดีไม่ใช่ Regression ที่ซับซ้อนที่สุด แต่คือ Regression ที่ ชัดเจน มีเหตุผล และอธิบายได้

มั่นใจในคุณภาพงานวิจัย ด้วยทีมงานระดับมืออาชีพ

บทความนี้เป็นเพียงส่วนหนึ่งขององค์ความรู้ที่เราเชี่ยวชาญ หากคุณต้องการยกระดับงานวิจัยของคุณให้มีความสมบูรณ์แบบ เราให้บริการ รับทำวิทยานิพนธ์ และ รับทำวิจัย ครบวงจร ครอบคลุมทั้งสายสังคมศาสตร์และวิทยาศาสตร์ การันตีคุณภาพและความลับของลูกค้า

อย่าปล่อยให้ความกังวลใจฉุดรั้งความสำเร็จของคุณ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญตัวจริงวันนี้ ทักไลน์ @impressedu