พี่ขอเตือนตรงๆ แบบพี่เลี้ยงนะครับ…

น้องๆ เคยไหมครับ
รันสถิติแล้ว

• ค่า R² สวยมาก
• โมเดลดูดี
• แต่พออาจารย์ถามว่า

“ตรวจ Multicollinearity หรือยัง?”

ถ้าคำตอบคือ ยัง…
พี่บอกเลยนะครับ

งานวิจัยเสี่ยงโดนท้วงหนักมาก 😅

บทความนี้พี่จะพาน้องๆ เข้าใจแบบไม่ใช้ศัพท์หลอก
👉 Multicollinearity คืออะไร
👉 ทำไมต้องตรวจ
👉 ไม่ตรวจแล้วพังยังไง
👉 และตรวจไปเพื่ออะไรจริงๆ ครับ

---

🔍 Multicollinearity คืออะไร (อธิบายแบบเห็นภาพครับ)

Multicollinearity คือภาวะที่

ตัวแปรพยากรณ์ (Independent Variables) สัมพันธ์กันเองสูงเกินไป

พูดง่ายๆ แบบพี่สอนน้องนะครับ
📌 เอาตัวแปรที่ “คล้ายกันมาก” มาทำนายเรื่องเดียวกัน

เช่น

• ภาวะผู้นำ
• การสนับสนุนจากผู้บริหาร
• บรรยากาศองค์การ

ถ้า 3 ตัวนี้วัดเรื่องใกล้เคียงกันมาก
โมเดลจะเริ่ม “งงเอง” ครับ

---

⚠️ ทำไมต้องตรวจ Multicollinearity (เหตุผลจริง ไม่ใช่แค่ทำตามตำรา)

---

1️⃣ เพราะมันทำให้ผลการวิเคราะห์ “เชื่อถือไม่ได้”

แม้โมเดลจะดูดี
แต่ถ้ามี Multicollinearity สูง

• ค่า Regression Coefficient จะไม่นิ่ง
• ค่าบวกอาจกลายเป็นลบ
• ตัวแปรสำคัญอาจ “ไม่ Significant” แบบงงๆ

พี่ขอสรุปสั้นๆ เลยนะครับ

ตัวเลขออกมาได้ แต่ความหมายพัง

---

2️⃣ เพราะอธิบายผลไม่ได้อย่างมั่นใจ

ลองคิดภาพตามนะครับ

ถ้าน้องเขียนว่า

“ตัวแปร A ไม่มีผลต่อตัวแปรตาม”

แต่อาจารย์ถามกลับว่า

“หรือจริงๆ มันไปซ้ำกับตัวแปร B?”

ถ้าน้องไม่ตรวจ Multicollinearity
จะ ตอบไม่ได้ทันที ครับ

---

3️⃣ เพราะอาจารย์ใช้จุดนี้ “วัดความเป็นนักวิจัย”

พี่พูดจากประสบการณ์ตรงเลยนะครับ

อาจารย์หลายท่าน
ดูว่า

• รันสถิติเป็นไหม
• หรือเข้าใจสถิติจริง

📌 การตรวจ Multicollinearity คือสัญญาณว่า
เราคิดเชิงวิจัย ไม่ใช่แค่กดโปรแกรม ครับ

---

4️⃣ เพราะเป็นเงื่อนไขพื้นฐานของ Regression / SEM

ไม่ว่าจะเป็น

• Multiple Regression
• Logistic Regression
• SEM / PLS-SEM

การตรวจ Multicollinearity
คือ ด่านบังคับ ครับ

ไม่เขียน = ไม่ครบ
ไม่ครบ = เสี่ยงโดนให้แก้

---

🧪 ตรวจ Multicollinearity แล้วดูอะไรบ้าง

พี่สรุปให้แบบใช้งานจริงนะครับ

✅ 1. ค่า Tolerance

• ควรมากกว่า 0.10

✅ 2. ค่า VIF (Variance Inflation Factor)

• ควรน้อยกว่า 10
• ถ้าเข้มหน่อย พี่แนะนำ < 5 จะสวยครับ

✅ 3. Correlation ระหว่างตัวแปรอิสระ

• ไม่ควรสูงเกิน 0.80

📌 ถ้าค่าพวกนี้ผ่าน
อาจารย์จะสบายใจขึ้นทันทีครับ

---

❌ ถ้าไม่ตรวจ Multicollinearity จะเกิดอะไรขึ้น

พี่ขอสรุปแบบไม่อ้อมนะครับ

• โมเดลดูดี แต่สรุปไม่ได้
• ตัวแปรสำคัญโดนตัด
• อธิบายเหตุ–ผลไม่ได้
• โดนท้วงว่า “ยังไม่ครบกระบวนการ”

พี่เห็นงานดีๆ
ต้องแก้ทั้งบทที่ 4
เพราะลืมตรวจจุดนี้มาแล้วหลายเคสครับ

---

⚡ จุดนี้ช่วยชีวิตจริงๆ ครับ

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้แล้ว
เริ่มไม่แน่ใจว่า

“งานของเราตรวจ Multicollinearity ถูกต้องไหม?”
“ค่า VIF ที่ได้ มันโอเคจริงหรือเปล่า?”

ถ้าอยากมีคนช่วย [รับทำวิจัย]
ตั้งแต่เลือกสถิติ ตรวจสมมติฐาน
ไปจนถึงช่วยแปลผลให้ตอบอาจารย์ได้แบบมั่นใจ
พี่ช่วยดูให้ได้ครับ

---

💡 มุมมองจากพี่ (ประสบการณ์ 15 ปี)

พี่ขอพูดตรงๆ เลยนะครับ

Multicollinearity ไม่ได้น่ากลัว
แต่น่ากลัวตรงที่ “ไม่รู้ว่ามันกำลังทำร้ายงานเราอยู่”

นักศึกษาหลายคน
รันทุกอย่างถูกหมด
แต่พังเพราะ

ตัวแปรอิสระมันซ้ำกันเอง

แค่ตรวจเพิ่มอีกนิด
งานดูโปรขึ้นทันทีครับ

---

🧾 Summary (สรุปให้จำง่าย)

• Multicollinearity คือความสัมพันธ์สูงระหว่างตัวแปรพยากรณ์
• ไม่ตรวจ = ผลวิเคราะห์ไม่น่าเชื่อถือ
• ตรวจเพื่อให้แปลผลได้อย่างมั่นใจ
• เป็นด่านบังคับของงานวิจัยเชิงปริมาณครับ

“รันสถิติแล้วไม่มั่นใจเรื่อง Multicollinearity ให้พี่ช่วยตรวจ แปลผล และเขียนให้ผ่านอาจารย์ ปรึกษาฟรีครับ”

❓ FAQ: คำถามที่น้องๆ ถามพี่บ่อย