การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing) เป็นหัวใจสำคัญของงานวิจัยเชิงปริมาณ โดยมีเป้าหมายเพื่อพิสูจน์หรือปฏิเสธข้อคาดการณ์ทางทฤษฎีด้วยหลักฐานเชิงสถิติ ในบรรดาเทคนิคทางสถิติทั้งหมด Regression Analysis (การวิเคราะห์การถดถอย) ถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์และอิทธิพลของตัวแปร

อย่างไรก็ตาม นักวิจัยจำนวนไม่น้อยยังประสบปัญหา เช่น

• ไม่แน่ใจว่าสมมติฐานแบบใดเหมาะกับ Regression

• สับสนระหว่าง F-test กับ t-test

• แปลผลค่าสัมประสิทธิ์ไม่ถูกต้อง

• เขียนรายงานผลไม่สอดคล้องกับหลักวิชาการ

บทความนี้จึงจัดทำขึ้นในรูปแบบ คู่มือสำหรับนักวิจัย เพื่ออธิบาย การทดสอบสมมติฐานด้วย Regression อย่างเป็นขั้นตอน ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การเลือกโมเดล การทดสอบทางสถิติ การแปลผล ไปจนถึงแนวทางเขียนรายงานวิจัยให้ผ่านการประเมินอย่างมั่นใจ

---

ความสำคัญของการทดสอบสมมติฐานด้วย Regression

Regression Analysis ไม่ได้มีหน้าที่เพียงอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แต่เป็นกลไกหลักในการ

• ทดสอบสมมติฐานการวิจัย

• ตรวจสอบอิทธิพลของตัวแปรอิสระต่อตัวแปรตาม

• ควบคุมตัวแปรแทรกซ้อน

• สนับสนุนข้อสรุปเชิงทฤษฎี

ในงานวิจัยระดับวิทยานิพนธ์ บทที่ 4 มักใช้ Regression เป็นเครื่องมือหลักในการพิสูจน์สมมติฐาน หากนักวิจัยเข้าใจขั้นตอนการทดสอบสมมติฐานด้วย Regression อย่างถูกต้อง จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของงานวิจัยอย่างมาก

---

ทำความเข้าใจสมมติฐานการวิจัยและสมมติฐานทางสถิติ

ก่อนใช้ Regression นักวิจัยต้องแยกให้ออกระหว่าง

1. สมมติฐานการวิจัย (Research Hypothesis)

เป็นสมมติฐานที่ตั้งขึ้นจากทฤษฎีหรือกรอบแนวคิด เช่น

แรงจูงใจในการทำงานมีผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน

---

2. สมมติฐานทางสถิติ (Statistical Hypothesis)

เป็นสมมติฐานที่ใช้ในการทดสอบทางสถิติ แบ่งเป็น

• H₀ (Null Hypothesis): ไม่มีอิทธิพล / ไม่มีความสัมพันธ์

• H₁ (Alternative Hypothesis): มีอิทธิพล / มีความสัมพันธ์

Regression Analysis ใช้ทดสอบสมมติฐานทางสถิติเพื่อสนับสนุนหรือปฏิเสธสมมติฐานการวิจัย

---

รูปแบบสมมติฐานที่เหมาะกับ Regression

Regression เหมาะกับสมมติฐานในลักษณะต่อไปนี้

• X มีผลต่อ Y

• X₁, X₂, X₃ มีผลต่อ Y

• X มีผลต่อ Y เมื่อควบคุม Z

• X มีผลต่อ Y โดยมี M เป็นตัวแปรส่งผ่าน

• ความสัมพันธ์ระหว่าง X และ Y เปลี่ยนไปเมื่อมี W เป็นตัวแปรกำกับ

สมมติฐานเหล่านี้สามารถทดสอบได้ด้วย Regression ประเภทต่าง ๆ

---

ขั้นตอนที่ 1 การตั้งสมมติฐานสำหรับการทดสอบด้วย Regression

ตัวอย่างการตั้งสมมติฐาน

สมมติฐานการวิจัย

แรงจูงใจในการเรียนมีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

สมมติฐานทางสถิติ

• H₀: แรงจูงใจในการเรียนไม่มีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

• H₁: แรงจูงใจในการเรียนมีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

การตั้งสมมติฐานต้องชัดเจน สอดคล้องกับตัวแปรที่วัดได้จริง

---

ขั้นตอนที่ 2 การเลือกประเภท Regression ให้เหมาะสม

การเลือก Regression ที่ถูกต้องเป็นเงื่อนไขสำคัญของการทดสอบสมมติฐาน

• ตัวแปรตามเชิงปริมาณ → Linear / Multiple Regression

• ตัวแปรตามเชิงกลุ่ม → Logistic Regression

• ต้องการควบคุมตัวแปร → Hierarchical Regression

• มีตัวแปรส่งผ่าน → Mediation Regression

• มีตัวแปรกำกับ → Moderation Regression

หากเลือก Regression ไม่เหมาะสม ผลการทดสอบสมมติฐานจะไม่น่าเชื่อถือ

---

ขั้นตอนที่ 3 การตรวจสอบข้อสมมติของ Regression

ก่อนทดสอบสมมติฐาน ต้องตรวจสอบ Regression Assumptions ได้แก่

• ความเป็นเชิงเส้น

• ความเป็นอิสระของค่าคลาดเคลื่อน

• ความแปรปรวนคงที่

• การแจกแจงแบบปกติของค่าคลาดเคลื่อน

• การไม่มี Multicollinearity

การไม่ตรวจสอบสมมติฐานเป็นความผิดพลาดที่พบบ่อยและส่งผลโดยตรงต่อความถูกต้องของผลการทดสอบ

---

ขั้นตอนที่ 4 การทดสอบสมมติฐานระดับโมเดลด้วย F-test

ความหมายของ F-test

F-test ใช้ทดสอบว่า

ตัวแปรอิสระทั้งหมดในโมเดลร่วมกันมีผลต่อตัวแปรตามหรือไม่

สมมติฐาน

• H₀: ตัวแปรอิสระทั้งหมดไม่มีผลต่อตัวแปรตาม

• H₁: อย่างน้อยหนึ่งตัวแปรมีผลต่อตัวแปรตาม

การแปลผล

• p-value < .05 → โมเดลมีนัยสำคัญทางสถิติ

ตัวอย่างการเขียนรายงาน

ผลการทดสอบ F-test พบว่าโมเดลการถดถอยมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05

---

ขั้นตอนที่ 5 การทดสอบสมมติฐานระดับตัวแปรด้วย t-test

ความหมายของ t-test

t-test ใช้ทดสอบว่า

ตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามหรือไม่

สมมติฐาน

• H₀: ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย = 0

• H₁: ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย ≠ 0

การแปลผล

• p-value < .05 → ตัวแปรมีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

• p-value ≥ .05 → ไม่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ

เฉพาะตัวแปรที่ผ่าน t-test เท่านั้นที่สามารถใช้ยืนยันสมมติฐานการวิจัยได้

---

ขั้นตอนที่ 6 การตีความค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย

การทดสอบสมมติฐานด้วย Regression ไม่สมบูรณ์หากไม่ตีความค่าสัมประสิทธิ์

• Unstandardized Coefficient (b): ใช้อธิบายเชิงหน่วยจริง

• Standardized Coefficient (β): ใช้เปรียบเทียบอิทธิพลระหว่างตัวแปร

ตัวอย่างการตีความ

ค่า β = 0.45 แสดงว่าแรงจูงใจมีอิทธิพลเชิงบวกต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนในระดับสูง

---

ตัวอย่างการทดสอบสมมติฐานด้วย Regression (เชิงวิชาการ)

สมมติฐาน

แรงจูงใจในการเรียนมีผลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน

ผลการวิเคราะห์

• β = 0.52

• p < .001

การสรุปผล

ผลการวิเคราะห์ถดถอยพบว่าแรงจูงใจในการเรียนมีอิทธิพลต่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สนับสนุนสมมติฐานการวิจัยที่ตั้งไว้

---

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการทดสอบสมมติฐานด้วย Regression

1. ใช้ Regression โดยไม่ตั้งสมมติฐานชัดเจน

2. ดูเฉพาะค่า p-value โดยไม่ดูขนาดอิทธิพล

3. ไม่แยกระดับการทดสอบ (โมเดล vs ตัวแปร)

4. ตีความผลเชิงสาเหตุเกินขอบเขตข้อมูล

5. ไม่รายงานการตรวจสอบสมมติฐาน

---

แนวทางเขียนรายงานผลการทดสอบสมมติฐานด้วย Regression

การเขียนที่ดีควร

• ระบุสมมติฐานอย่างชัดเจน

• รายงานค่า F, t, β, p-value

• ใช้ภาษาวิชาการ ไม่กำกวม

• เชื่อมโยงผลลัพธ์กับทฤษฎี

• ระบุข้อจำกัดของการวิจัย

---

บทสรุป

คู่มือสำหรับนักวิจัย: การทดสอบสมมติฐานด้วย Regression แสดงให้เห็นว่า Regression Analysis เป็นมากกว่าสถิติในการคำนวณตัวเลข แต่เป็นกระบวนการพิสูจน์สมมติฐานทางวิชาการอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การตั้งสมมติฐาน การเลือกโมเดล การทดสอบ F-test และ t-test ไปจนถึงการตีความและรายงานผล

นักวิจัยที่เข้าใจขั้นตอนเหล่านี้อย่างถ่องแท้ จะสามารถใช้ Regression เพื่อสร้างข้อค้นพบที่มีความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และตอบคำถามวิจัยได้อย่างแท้จริง

Regression ที่ดีไม่ใช่ Regression ที่ “ให้ผลมีนัยสำคัญมากที่สุด” แต่คือ Regression ที่ ทดสอบสมมติฐานได้อย่างถูกต้อง โปร่งใส และอธิบายได้อย่างมีเหตุผล