คลังเก็บป้ายกำกับ: regression

สถิติ simple regression

ผู้วิจัยจะใช้สถิติ simple regression อย่างไร

การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระตัวเดียว (หรือที่เรียกว่าตัวแปรทำนาย) และตัวแปรตาม ผู้วิจัยอาจใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กแบบไม่เห็นแก่ตัวกับพฤติกรรมการสอนแบบไม่เห็นแก่ตัว

ต่อไปนี้คือตัวอย่างขั้นตอนที่ผู้วิจัยอาจใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กแบบไม่เห็นแก่ตัวกับพฤติกรรมการสอนแบบไม่เห็นแก่ตัว:

  1. ผู้วิจัยจะออกแบบแบบสำรวจหรือแบบสอบถามที่จะใช้เก็บรวบรวมข้อมูลพฤติกรรมการสอนแบบไม่เห็นแก่ตัวและปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กแบบไม่เห็นแก่ตัว (เช่น การอบรมครู การมีส่วนร่วมของผู้ปกครอง และสภาพแวดล้อมในห้องเรียน) จากกลุ่มตัวอย่างเด็ก
  2. ผู้วิจัยจะเก็บรวบรวมข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างเด็กโดยใช้แบบสำรวจหรือแบบสอบถาม
  3. ผู้วิจัยจะใช้ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS หรือ R เพื่อทำการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กที่ไม่เห็นแก่ตัวกับพฤติกรรมการสอนที่ไม่เห็นแก่ตัว
  4. จากนั้นผู้วิจัยจะแปลผลการวิเคราะห์การถดถอยโดยตรวจสอบค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (R²) ซึ่งแสดงสัดส่วนของความแปรปรวนในตัวแปรตาม (พฤติกรรมการสอนแบบไม่เห็นแก่ตัว) ที่คาดการณ์ได้จากตัวแปรอิสระ (ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กแบบไม่เห็นแก่ตัว)
  5. ผู้วิจัยจะตรวจสอบความชันและค่าตัดแกน y ของเส้นการถดถอยด้วย ถ้าความชันเป็นบวก นั่นหมายถึงทุกหน่วยที่เพิ่มขึ้นในตัวแปรอิสระ ตัวแปรตามจะเพิ่มขึ้น ถ้าเป็นลบก็จะลดลง และจุดตัดแกน y แสดงจุดที่เส้นตรงตัดแกน y
  6. จากนั้นผู้วิจัยจะใช้ผลการวิจัยเพื่อหาข้อสรุปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กที่ไม่เห็นแก่ตัวกับพฤติกรรมการสอนที่ไม่เห็นแก่ตัว และให้คำแนะนำในการปรับปรุงพฤติกรรมการสอนที่ไม่เห็นแก่ตัวของเด็ก

โปรดทราบว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของวิธีที่ผู้วิจัยอาจใช้การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายในการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กที่ไม่เห็นแก่ตัว และการคำนวณและการตีความที่เฉพาะเจาะจงจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและซอฟต์แวร์ทางสถิติที่ใช้ นอกจากนี้ การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่ายเป็นเพียงหนึ่งในเทคนิคทางสถิติมากมายที่สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในการศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการสอนเด็กโดยไม่เห็นแก่ตัว และเทคนิคที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัยที่เฉพาะเจาะจงและข้อมูลที่กำลังวิเคราะห์

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

สถิติสำหรับการวิจัย

สถิติสำหรับงานวิจัย คืออะไร

สถิติสำหรับการวิจัย หมายถึง การใช้วิธีการและเทคนิคทางสถิติในการรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่มีความหมายและทำการอนุมานเกี่ยวกับปรากฏการณ์หรือประชากรเฉพาะ

ในการวิจัย สถิติมีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจข้อมูล และใช้เพื่อ:

  • สรุปและอธิบายข้อมูลโดยใช้มาตรการต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
  • ทดสอบสมมติฐานและอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามกลุ่มตัวอย่าง
  • ระบุรูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูล
  • ประเมินความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการวิจัย

สถิติที่ใช้ในการวิจัยมี 2 สาขาหลัก ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน

สถิติเชิงพรรณนามีวิธีการสรุปและอธิบายข้อมูล เช่น:

  • การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง (ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม)
  • การวัดการแพร่กระจาย (ความแปรปรวน, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน)
  • การแจกแจงความถี่

สถิติเชิงอนุมานใช้ในการอนุมานเกี่ยวกับประชากรตามข้อมูลตัวอย่าง โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น:

  • การทดสอบสมมติฐาน: ตัดสินใจเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรตามสถิติตัวอย่าง
  • การประมาณค่า: การประมาณค่าพารามิเตอร์ประชากรตามสถิติตัวอย่าง
  • การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) : ใช้เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของสองกลุ่มขึ้นไป
  • การวิเคราะห์การถดถอย (Regression): การสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

สิ่งสำคัญคือต้องระบุว่านี่เป็นเพียงวิธีการบางส่วนที่นักสถิติใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล และยังมีวิธีอื่นๆ อีกมากมายที่ใช้ได้เช่นกัน เทคนิคทางสถิติที่เหมาะสมที่จะใช้ขึ้นอยู่กับคำถามการวิจัย ประเภทของข้อมูล และเป้าหมายของการวิจัย

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

การทดสอบ Heteroscedasticity

7 วิธีทดสอบ Heteroscedasticity ตามข้อตกลง Regression

มีหลายวิธีในการทดสอบ Heteroscedasticity ตามข้อตกลง Regression ของการถดถอย:

  1. การทดสอบ White’s test: การทดสอบอย่างเป็นทางการโดยพิจารณาจากความแตกต่างของความแปรปรวนที่เหลือในระดับต่างๆ ของตัวแปรอิสระ
  2. การทดสอบ Breusch-Pagan: การทดสอบที่ใช้การแจกแจงแบบไคสแควร์เพื่อทดสอบสมมติฐานว่างของ Heteroscedasticity
  3. การทดสอบ Cook-Weisberg: การทดสอบที่ใช้การแจกแจงแบบไคสแควร์ โดยใช้เศษเหลือกำลังสองและตัวแปรอิสระเป็นตัวทำนาย
  4. การทดสอบ Goldfeld-Quandt: การทดสอบที่แบ่งตัวอย่างออกเป็นสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งมีค่าสูงและอีกกลุ่มหนึ่งมีค่าตัวแปรอิสระต่ำ และเปรียบเทียบความแปรปรวนของค่าที่เหลือในสองกลุ่มนี้
  5. การทดสอบ RESET: การทดสอบ Ramsey Error Specification (RESET) ขึ้นอยู่กับการเพิ่มเงื่อนไขลำดับที่สูงกว่าของค่าที่พอดีให้กับโมเดล หากเงื่อนไขเหล่านี้มีความสำคัญ แสดงว่ามีความแตกต่าง
  6. การทดสอบภาคสนาม: การทดสอบอีกแบบหนึ่งที่ใช้ค่าที่เหลือและตัวแปรอิสระ โดยพิจารณาจากค่าเฉลี่ยกำลังสองของค่าที่เหลือในค่าต่างๆ ของตัวแปรอิสระ
  7. การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์: ในกรณีที่ไม่ตรงตามสมมติฐานการกระจายของข้อผิดพลาด เราสามารถใช้การทดสอบแบบไม่อิงพารามิเตอร์ เช่น บูทสแตรป มีดสั้น หรือไวลด์บูตสแตรป เพื่อทดสอบความเป็น heteroskedasticity

โปรดทราบว่าการทดสอบเหล่านี้ขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่แตกต่างกัน และการเลือกการทดสอบจะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของข้อมูลและแบบจำลอง นอกจากนี้ยังสามารถเสริมการทดสอบอย่างเป็นทางการของ heteroskedasticity โดยการตรวจสอบแผนภาพที่เหลือซึ่งเป็นข้อมูลที่มองเห็นได้

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)