top of page
ค้นหา
รูปภาพนักเขียนData Investigator Team

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Binary Logistic Regression คืออะไร?


Binary Logistic Regression
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Binary Logistic Regression คืออะไร

Binary Logistic Regression เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่มีสองค่า (Binary Outcome) โดยใช้ตัวแปรอิสระหนึ่งตัวหรือมากกว่า ตัวแปรตามใน Binary Logistic Regression มักจะเป็นตัวแปรเชิงหมวดหมู่ (Categorical Variable) ที่มีสองค่าหรือสองกลุ่ม เช่น การตัดสินใจซื้อหรือไม่ซื้อ สถานะของการเจ็บป่วยหรือไม่เจ็บป่วย

 

ควรใช้ในสถานการณ์แบบใด?

 

Binary Logistic Regression ใช้ในสถานการณ์ที่ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variables) ที่เป็นเชิงปริมาณหรือเชิงหมวดหมู่ กับตัวแปรตามที่เป็นเชิงหมวดหมู่ที่มีสองค่า เช่น:

 

  • การทำนายว่าลูกค้าจะซื้อผลิตภัณฑ์หรือไม่

  • การทำนายว่าผู้ป่วยจะมีอาการดีขึ้นหรือไม่

  • การทำนายว่าพนักงานจะลาออกหรือไม่

 

ตัวอย่างสมมติฐานการวิจัยที่ควรใช้ Binary Logistic Regression

 

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 1:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ออนไลน์:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นราคา ความพึงพอใจในการบริการ และคุณภาพของผลิตภัณฑ์ มีผลต่อการตัดสินใจซื้อผลิตภัณฑ์ออนไลน์

 

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 2:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการเกิดโรคเบาหวานในผู้สูงอายุ:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นน้ำหนัก ความดันโลหิต และการออกกำลังกาย มีผลต่อการเกิดโรคเบาหวานในผู้สูงอายุ

 

ตัวอย่างสมมติฐานที่ 3:

ศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการลาออกของพนักงานในองค์กร:

  • สมมติฐาน: ปัจจัยเช่นความพึงพอใจในงาน ระดับเงินเดือน และสภาพแวดล้อมในการทำงาน มีผลต่อการลาออกของพนักงานในองค์กร

 

ลักษณะของตัวแปรที่ควรใช้ใน Binary Logistic Regression

  • ตัวแปรตาม (Dependent Variable): ต้องเป็นตัวแปรเชิงหมวดหมู่ที่มีสองค่า เช่น การซื้อ/ไม่ซื้อ หรือ เจ็บป่วย/ไม่เจ็บป่วย

  • ตัวแปรอิสระ (Independent Variables): สามารถเป็นได้ทั้งตัวแปรเชิงปริมาณและเชิงหมวดหมู่ เช่น อายุ รายได้ ระดับการศึกษา หรือพฤติกรรมการบริโภค

 

Binary Logistic Regression เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามที่เป็นเชิงหมวดหมู่ที่มีสองค่า การใช้ Binary Logistic Regression ช่วยให้เราสามารถทำนายความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ การตีความผลการวิเคราะห์จะช่วยให้เราสามารถเข้าใจถึงความสำคัญและลักษณะของปัจจัยที่มีผลต่อผลลัพธ์ที่เราสนใจ

 

ที่ Data Investigator เรามีทีมผู้เชี่ยวชาญที่สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Binary Logistic Regression และเครื่องมือวิเคราะห์ทางสถิติอื่น ๆ เพื่อให้คุณมั่นใจได้ว่าจะได้รับข้อมูลที่มีคุณภาพและสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาธุรกิจของคุณได้ ติดต่อเราเพื่อรับคำปรึกษาและบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมและเชื่อถือได้

 

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator

โทร: 063-969-7944

 

Comments


bottom of page