การวิเคราะห์แบบถดถอย (Regression analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายว่าตัวแปรหนึ่ง (ตัวแปรตาม) ขึ้นอยู่กับตัวแปรอื่น (ตัวแปรอิสระ) อย่างไร

การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงปริมาณ

ข้อมูลเชิงปริมาณเป็นข้อมูลที่วัดเป็นตัวเลข เช่น ความสูง น้ำหนัก คะแนนสอบ รายได้ ฯลฯ การวิเคราะห์แบบถดถอยแบบดั้งเดิม (Linear regression) เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้ โดยโมเดลจะแสดงความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปรตามและตัวแปรอิสระ

ตัวอย่าง:

• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความสูงและน้ำหนักของนักเรียน
• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนสอบและเวลาที่นักเรียนทบทวนบทเรียน
• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างรายได้และระดับการศึกษา

การใช้ Regression กับข้อมูลเชิงคุณภาพ

ข้อมูลเชิงคุณภาพเป็นข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น เพศ อาชีพ ประเภทสินค้า ความพึงพอใจ ฯลฯ การวิเคราะห์แบบถดถอยแบบดั้งเดิมไม่สามารถใช้กับข้อมูลประเภทนี้ได้โดยตรง แต่มีวิธีการอื่นๆ ที่สามารถใช้ได้ เช่น:

• การถดถอยโลจิสติก (Logistic regression): ใช้สำหรับวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามแบบไบนารี (0/1) กับตัวแปรอิสระ
• การถดถอยเชิงเส้นหลายมิติ (Multiple linear regression): ใช้สำหรับวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามแบบต่อเนื่องกับตัวแปรอิสระหลายตัว
• การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA): ใช้สำหรับเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรตามระหว่างกลุ่มต่างๆ

ตัวอย่าง:

• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างเพศและความชอบในการซื้อสินค้า
• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอาชีพและรายได้
• วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสินค้าและความพึงพอใจของลูกค้า

ข้อควรพิจารณา

• การเลือกวิธีการวิเคราะห์แบบถดถอยที่เหมาะสม ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูล วัตถุประสงค์การวิเคราะห์ และสมมติฐานของโมเดล
• จำเป็นต้องตรวจสอบสมมติฐานของโมเดลก่อนการวิเคราะห์ เช่น การกระจายของข้อมูล ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง ฯลฯ
• ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์แบบถดถอยควรตีความอย่างรอบคอบ โดยพิจารณาถึงปัจจัยต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง