การทดสอบสถิติ Regression เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นักวิจัยใช้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในงานวิจัย บทความนี้มุ่งเน้นไปที่แนวทางและตัวอย่างการใช้งาน Regression ในงานวิจัย

ประเภทของ Regression

1. Regression เชิงเส้นเดี่ยว:

• ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) 1 ตัว กับตัวแปรตาม (Dependent Variable) 1 ตัว
• มักใช้เมื่อต้องการสร้างสมการเพื่อพยากรณ์ตัวแปรตาม

2. Regression เชิงเส้นพหุคูณ:

• ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ 2 ตัวขึ้นไป กับตัวแปรตาม 1 ตัว
• มักใช้เมื่อต้องการวิเคราะห์ผลกระทบของตัวแปรอิสระหลายตัวที่มีต่อตัวแปรตาม

แนวทางการใช้ Regression

1. กำหนดสมการ Regression:

• ระบุตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
• เลือกรูปแบบของสมการ Regression ที่เหมาะสม

2. รวบรวมข้อมูล:

• ข้อมูลตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
• ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล

3. วิเคราะห์ข้อมูล:

• วิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (Regression coefficient)
• ทดสอบสมมติฐาน
• ประเมินความแปรปรวนของตัวแปรตามที่อธิบายโดยตัวแปรอิสระ (R-squared)

4. ตีความผลลัพธ์:

• อธิบายความหมายของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย
• สรุปผลการทดสอบสมมติฐาน
• อธิบายผลลัพธ์ในบริบทของงานวิจัย

ตัวอย่างการใช้งาน Regression

1. ตัวอย่างการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อยอดขาย:

• ตัวแปรอิสระ: ราคาสินค้า, กลยุทธ์ทางการตลาด, สภาพเศรษฐกิจ
• ตัวแปรตาม: ยอดขาย
• รูปแบบสมการ: Regression เชิงเส้นพหุคูณ
• วิเคราะห์: ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย, t-test, R-squared
• ตีความ: ผลกระทบของตัวแปรอิสระต่อยอดขาย, อธิบายผลลัพธ์

2. ตัวอย่างการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนสอบกับเวลาท่ีใช้ในการอ่านหนังสือ:

• ตัวแปรอิสระ: เวลาท่ีใช้ในการอ่านหนังสือ
• ตัวแปรตาม: คะแนนสอบ
• รูปแบบสมการ: Regression เชิงเส้นเดี่ยว
• วิเคราะห์: ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย, t-test, R-squared
• ตีความ: ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาท่ีใช้ในการอ่านหนังสือกับคะแนนสอบ, อธิบายผลลัพธ์

สรุป

การทดสอบสถิติ Regression เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับนักวิจัยในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ การเลือกประเภทของ Regression รูปแบบสมการ และการวิเคราะห์ข้อมูล ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของงานวิจัย ตัวอย่างท่ีนำเสนอแสดงให้เห็นถึงการใช้งาน Regression ท่ีหลากหลายในงานวิจัย