การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวแปรหนึ่ง (หรือหลายตัว) ถูกกำหนดให้เป็นตัวแปรอิสระ (Independent Variable) ที่มีอิทธิพลต่อตัวแปรอีกตัวหนึ่งที่เรียกว่าตัวแปรตาม (Dependent Variable)
ในกรณีของการวิเคราะห์ยอดขายสินค้า ตัวแปรตามคือยอดขายสินค้า ตัวแปรอิสระอาจเป็นปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อยอดขาย เช่น ราคาสินค้า กลยุทธ์การตลาด สภาพเศรษฐกิจ ฯลฯ
ขั้นตอนการวิเคราะห์
1. กำหนดตัวแปร:
- ตัวแปรตาม: ยอดขายสินค้า
- ตัวแปรอิสระ: ปัจจัยที่คาดว่าจะส่งผลต่อยอดขาย เช่น ราคาสินค้า กลยุทธ์การตลาด สภาพเศรษฐกิจ ฯลฯ
2. รวบรวมข้อมูล:
- ข้อมูลยอดขายสินค้า
- ข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปรอิสระ
3. เลือกโมเดลการถดถอย:
- โมเดลการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เหมาะสำหรับกรณีที่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปร
- โมเดลการถดถอยแบบไม่เชิงเส้น (Nonlinear Regression) เหมาะสำหรับกรณีที่มีความสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้น
4. วิเคราะห์ข้อมูล:
- คำนวณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (Regression Coefficients)
- ทดสอบสมมติฐาน
- ประเมินความแปรปรวนของโมเดล
5. ตีความผลลัพธ์:
- วิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเพื่อดูว่าตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีผลต่อตัวแปรตามอย่างไร
- ตรวจสอบว่าโมเดลมีความแม่นยำเพียงพอหรือไม่