บุญเลี้ยง ทุมทอง

มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์

บทคัดย่อ

สหสัมพันธ์และการถดถอยเป็นสถิติอ้างอิงที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวหรือมากกว่า 2 ตัว การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่นิยมใช้ในการวิจัยทางการศึกษา ได้แก่ สหสัมพันธ์อย่างง่าย สหสัมพันธ์พหุคูณ การถดถอยอย่างง่าย และการถดถอยพหุคูณ เทคนิคการวิเคราะห์เส้นทางเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวที่ใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆตามแนวความคิดของผู้วิจัยได้อย่างสมบูรณ์ด้วยการหาค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ทั้งทางตรงและทางอ้อม ผู้วิจัยจะใช้เทคนิคการวิเคราะห์ตามสมการชุดที่สร้างขึ้นมา ซึ่งสมการชุดที่สร้างขึ้นมานี้ต้องสอดคล้องกับแผนภาพเส้นทางความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทุกเส้นทาง การวิเคราะห์ปัจจัยหรือการวิเคราะห์องค์ประกอบเป็นการจัดกลุ่มตัวแปรที่มีคุณลักษณะเหมือนๆกันมาไว้ด้วยกันและสร้างเป็นตัวแปรใหม่ที่เรียกว่า ปัจจัย ซึ่งปัจจัยที่ได้จะเป็นตัวแทนของกลุ่มตัวแปรที่มีคุณสมบัติใกล้เคียงกัน ซึ่งจะเป็นการลดจำนวนตัวแปรให้น้อยลงอยู่ในระดับที่เหมาะสม แนวความคิดหลักของเทคนิคการวิเคราะห์จัดกลุ่มนี้มีหลักอยู่ว่าสิ่งที่เหมือนกันควรอยู่ในกลุ่มเดียวกัน แต่ทุกสิ่งทุกอย่างอาจจะไม่เหมือนกันทุกประการ ความเหมือนกันจึงเป็นความเหมือนกันโดยสัมพันธ์ การวิเคราะห์จำแนกประเภทเป็นเทคนิคสถิติที่จะตอบคำถามของผู้วิจัยว่าลักษณะความแตกต่างของกลุ่มเกิดขึ้นจากตัวแปรใด ตัวแปรใดเป็นตัวแปรที่แบ่งประชากรออกเป็นกลุ่มๆหรือแต่ละกลุ่มนั้นมีลักษณะอย่างใด การวิเคราะห์การจำแนกพหุเป็นวิธีการทางสถิติสำหรับการศึกษาความสัมพันธ์ภายในระหว่างตัวแปรอิสระหลายตัวกับตัวแปรตาม 1 ตัว โดยอาศัยหลักของความสัมพันธ์เชิงบวกแบบเส้นตรง ซึ่งเป็นแบบที่ตัวแปรอิสระหลายตัวไม่มีผลกระทบซึ่งกันและกัน การวิเคราะห์ MANOVA มุ่งหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระแต่ละตัวซึ่งมีค่ามากกว่า 1 ตัวขึ้นไปที่มีการวัดระดับกลุ่มกับตัวแปรตามและตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตาม ANCOVA เป็นสถิติทีใช้ในการควบคุมตัวแปรแทรกซ้อนไม่ให้ส่งผลต่อการวิจัย เป็นการป้องกันความคลาดเคลื่อนที่อาจเกิดขึ้นจากกระบวนการสุ่ม หรือกระบวนการทดลองหรืออาจเกิดขึ้นในตัว Treatment หรือในตัวแปรที่ศึกษาอันอาจจะส่งผลไปยังความคลาดเคลื่อนของการสรุปผลการวิจัย ทำให้งานวิจัยเรื่องนั้นลดความน่าเชื่อถือลงไป การวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอลคือการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ชุด ที่ทำให้ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันมากที่สุด โดยที่แต่ละชุดอาจมีตัวแปรหลายตัว และจำนวนตัวแปรแต่ละชุดจะเท่ากันหรือไม่ก็ได้

Abstract

Correlation and regression are reference statistics used to study the relationship between two or more variables. The most popular correlation analysis used in educational research is simple correlation. Multiple correlation simple regression and multiple regressions. Path Analysis Technique is a multivariate analysis technique that can be used to completely analyze the relationship between variables according to the researcher's idea by finding the relationship coefficient between variables. Both directly and indirectly the researcher will use analytical techniques according to the created set of equations. This set of equations created must be consistent with the relationship path diagrams between all variables. Factor analysis is the grouping of variables with the same characteristics together and creating a new variable called factor in which the factors obtained will represent a group of variables with properties. Close together this will reduce the number of variables to an appropriate level. The main idea of this Cluster Analysis technique is that the same things should be in the same group. But everything may not be exactly the same. Similarity is the same by relative homogeneity. Discriminant Analysis is a statistical technique to answer the researcher's question as to which variables the group differences are caused by. Which variable is the variable that divides the population into groups or what characteristics does each group have? Multiple Classification Analysis is a statistical method for studying the internal correlation between multiple independent variables and one dependent variable based on linear positive correlation. Which is such that several independent variables do not affect each other. The MANOVA analysis aimed to determine the relationship between individual independent variables of one or more values measured at group level with dependent variables and independent variables with dependent variables. ANCOVA is a statistic used to control the complication variable from affecting the research. This is to prevent discrepancies that may occur from random processes. Or the experimental process or may occur in the treatment or in the studied variables which may result in the discrepancy of the research conclusion causing the research to reduce credibility Canonical analysis is the correlation between two variables that give the most correlation between the data. Where each set may contain multiple variables and the number of variables in each set is optional or not.

คำสำคัญ

แผนผังความคิดรวบยอด , การวิเคราะห์ตัวแปรพหุคูณ , ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง , การแจกแจงแบบปกติ

Keywords

Concept Map, Multivariate Analysis, Linear Correlation, , Normal Distribution

เอกสารอ้างอิง

บุญเลี้ยง ทุมทอง. (2559). ระเบียบวิธีวิจัยด้านหลักสูตรและการสอน. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ : บริษัท ทริปเพิ้ล กรุ๊ป จำกัด.
----------. (2559). การวิเคราะห์ตัวแปรพหุคูณทางการศึกษา (Multivariate Analysis for Education). สุรินทร์ : คณะครุศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏสุรินทร์.
บุญศรี พรหมมาพันธุ์. (2564). เทคนิคการแปลผลการวิเคราะห์ข้อมูลสาหรับการใช้สหสัมพันธ์และการถดถอยในการวิจัย. วารสารศึกษาศาสตร์ มสธ., 11(1), 32-45.
ประยูรศรี บุตรแสนคม. (2555). การคัดเลือกตัวแปรพยากรณ์เข้าในสมการถดถอยพหุคูณ. วารสารการวัดผลการศึกษา, 17(1), 43-60.
สำราญ มีแจ้ง. (2544). สถิติขั้นสูงสำหรับการวิจัย. กรุงเทพฯ : นิซินแอดเวอร์ไทซิ่งกรูฟ.
----------. (2546). สถิติขั้นสูงสำหรับการวิจัย. พิมพ์ครั้งที่ 2. กรุงเทพฯ : นิซินแอดเวอร์ไทซิ่ง กรูฟ.
Hay, William L. (1994). Statistics. 5th ed. Florida : Rinehart and Winston.
Hair, J.F., Anderson, R.E. & Tatham,R.L. (1987). Multivariate Data Analysis with Reading. New York : Macmillan Publishing Company.
Johnson, R.A. & Wichern,D.W. (2002) . Applied Multivariate Statistical Analysis(5 th edition). Englewood Cliffs, New Jersey : Prentice Hall.
Joseph F. Hair, Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham & William C. Black. (1999). Multivariate data analysis. Fifth Edition. New York: Prentice-Hall International, Inc.
Kerlinger, F.N. (1988). Foundations of behavioral research. New York: Holt, Rinehart and Winston, Inc.
Tabachnick, B.G., & Fidell, L.S. (1996). Using Multivariate Statistics. 3rd. USA: Harper Collins College Publishers.