การวิเคราะห์การถดถอย (Regression analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวหรือมากกว่า โดยตัวแปรหนึ่งจะถูกกำหนดให้เป็นตัวแปรตาม (dependent variable) ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงตามตัวแปรอิสระ (independent variable)
การทดสอบสถิติ Regression เป็นขั้นตอนสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อประเมินความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และความสำคัญทางสถิติของผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลการถดถอย
เหตุผลหลักที่ต้องทดสอบสถิติ Regression ในงานวิจัย มีดังนี้:
1. ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร: การทดสอบสถิติช่วยให้เราสามารถสรุปได้ว่าตัวแปรอิสระมีอิทธิพลต่อตัวแปรตามหรือไม่ และความสัมพันธ์นั้นเป็นแบบบวกหรือลบ
2. ประเมินความพอดีของโมเดล: การทดสอบสถิติช่วยให้เราสามารถประเมินได้ว่าโมเดลการถดถอยอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรตามได้ดีเพียงใด
3. เปรียบเทียบโมเดล: การทดสอบสถิติช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบโมเดลการถดถอยสองโมเดลหรือมากกว่า เพื่อหาโมเดลที่ดีที่สุดในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
4. ประเมินความสำคัญทางสถิติ: การทดสอบสถิติช่วยให้เราสามารถสรุปได้ว่าผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลการถดถอยมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
5. ตรวจสอบข้อสมมติฐาน: การทดสอบสถิติช่วยให้เราสามารถตรวจสอบข้อสมมติฐานของโมเดลการถดถอย เช่น การแจกแจงปกติของค่าคงเหลือ
ประเภทของการทดสอบสถิติ Regression ที่ใช้ในงานวิจัย:
- การทดสอบ F: ทดสอบว่าโมเดลการถดถอยโดยรวมมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
- การทดสอบ t: ทดสอบว่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่
- การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA): เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรตามระหว่างกลุ่มต่างๆ
- การทดสอบความสัมพันธ์: ทดสอบว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันหรือไม่