รายละเอียด
เรียนรู้และเข้าใจถึงความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสหสัมพันธ์และการวิเคราห์ถดถอย และเหตุผลว่าทำไมในบริบทงานวิจัยส่วนใหญ่จึงจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ถดถอย โดยจะลงรายละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นที่มีผลลัพธ์เป็นข้อมูลชนิดแบ่งกลุ่มแบบ 2 ระดับ หรือ Logistic Regression
คำอธิบายคอร์ส
ในงานวิจัยส่วนใหญ่มักสนใจการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้นและผลลัพธ์บางอย่าง อย่างไรก็ตามยังมีความเข้าใจผิดและข้อสับสนระหว่างการหาสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอยู่พอสมควร จึงทำให้หลายครั้งผู้วิจัยเลือกแนวทางในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เหมาะสม ส่งผลให้ผลการวิจัยตอบคำถามไม่ตรงโจทย์หรือให้คำตอบที่ไม่ตรงความต้องการของผู้ใช้ เนื่องจากหลายครั้งสิ่งที่เราต้องการคือการบรรยายลักษณะของความสัมพันธ์ที่พบให้เห็นภาพได้ชัดเจนว่ามีทิศทางและขนาดความสัมพันธ์อย่างไร ไม่ใช่เพียงแต่มีหรือไม่มีสหสัมพันธ์ หรือมีหรือไม่มีความสัมพันธ์กันเท่านั้น
ซึ่งการจะบรรยายลักษณะได้นั้นจำเป็นต้องอาศัยความรู้และทักษะในการวิเคราะห์ถดถอยหรือ Regression ในคอร์สนี้ผู้เรียนจะได้ทราบถึงความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสหสัมพันธ์และการวิเคราห์ถดถอย และเหตุผลว่าทำไมในบริบทงานวิจัยส่วนใหญ่เราจำเป็นต้องทำการวิเคราะห์ถดถอย โดยคอร์สนี้จะลงรายละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นที่มีผลลัพธ์เป็นข้อมูลชนิดแบ่งกลุ่มแบบ 2 ระดับ
หรือ Logistic Regression ซึ่งเป็น Regression ที่มีการใช้กันมากที่สุด
หัวข้อหลักของเนื้อหาในคอร์ส
1) ชนิดของข้อมูล และลักษณะของฐานข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
2) การนำข้อมูลเข้าสู่โปรแกรม Stata และการตรวจสอบเบื้องต้น
3) การวิเคราะห์ถดถอย (regression) เพื่อหาความสัมพันธ์
4) การวิเคราะห์ถดถอย Logistic สำหรับผลลัพธ์ที่เป็น 2 กลุ่ม
5) การแปลผล และการสร้างภาพจากสมการถดถอย
6) การตรวจสอบเงื่อนไข (assumption) ที่จำเป็น
7) ตัวอย่างการศึกษาที่ใช้การวิเคราะห์ถดถอย Logistic
ประโยชน์ที่ผู้เรียนจะได้รับ
1) ทราบชนิดของข้อมูลและรูปแบบฐานข้อมูลที่พร้อมวิเคราะห์
2) ทราบหลักการของการวิเคราะห์ถดถอย
3) ทราบความแตกต่างระหว่าง Gaussian และ Logistic Regression
4) ทราบวิธีการวิเคราะห์ถดถอย Logistic
5) ทราบการแปลผล การสร้างภาพแทนสมการ และการตรวจสอบเงื่อนไข (assumption) ที่สำคัญ
ใครควรเรียนคอร์สนี้
- ผู้สนใจการวิเคราะห์ถดถอย (regression) เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร โดยเฉพาะข้อมูลวิจัยสายวิทยาศาสตร์สุขภาพหรือการแพทย์
ผู้เรียนต้องมีความรู้อะไรมาก่อน
- ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลมาก่อน ควรมีพื้นฐานเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลโดย Stata มาแล้วเบื้องต้น
- ผู้เรียนควรมีโปรแกรม Stata version อย่างน้อย 15 สำหรับประกอบการเรียน
เนื้อหา
ผู้สอน
ผศ. ดร. นพ.พิชญุตม์ ภิญโญ (เพียว)
ไปที่หน้าผู้สอนPureyo Research Academy
ไปที่หน้าผู้สอน