การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล เพื่อคัดเลือกตัวแปรที่มีศักยภาพในการพยากรณ์ด้วยการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย: Comparative Analysis of Data Correlations for Selecting Predictive Variables Using Simple Linear Regression - ทรัพย์ประกอบ กุลิสรา; ดวงสุวรรณ์ นาวิน; มีมานะ ปยุต (วารสารการจัดการเทคโนโลยีและนวัตกรรมดิจิทัล, 2025)
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรจากชุดข้อมูลหลากหลาย โดยมุ่งหวังคัดเลือกคู่ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์เชิงบวกสูง และมีศักยภาพในการนำไปสร้างแบบจำลองพยากรณ์ด้วยวิธีการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Linear Regression) ผู้วิจัยใช้ข้อมูลทุติยภูมิจากแหล่งเปิดเผยจำนวน 5 ชุด ได้แก่ Heart.csv, StudentMarks.csv, TestEnergyData.csv, Salary_dataset.csv และ Advertising.csv โดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (Pearson Correlation Coefficient) และค่าตัวชี้วัดประสิทธิภาพของแบบจำลอง ได้แก่ ค่า R2R^2R2, RMSE และ MAE ในการประเมิน ผลการวิเคราะห์พบว่า ชุดข้อมูล Salary_dataset.csv แสดงค่าความสัมพันธ์สูงที่สุด ( R2=0.9570R^2 = 0.9570R2=0.9570 ) ซึ่งชี้ให้เห็นว่าตัวแปร “ประสบการณ์ทำงาน” มีศักยภาพสูงในการทำนาย “เงินเดือน” ขณะที่ชุดข้อมูล StudentMarks.csv และ Advertising.csv ก็มีค่าความสัมพันธ์ในระดับสูงเช่นกัน ( R2>0.80R^2 > 0.80R2>0.80 ) ส่วนชุดข้อมูล Heart.csv และ TestEnergyData.csv แสดงความสัมพันธ์ในระดับต่ำและปานกลางตามลำดับ การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการวิเคราะห์สหสัมพันธ์เชิงเปรียบเทียบในการคัดเลือกตัวแปรเชิงปริมาณที่เหมาะสมก่อนการสร้างแบบจำลองทางสถิติ ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ในหลายบริบท เช่น เศรษฐกิจ การศึกษา และพฤติกรรมผู้บริโภค