การวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายตัวแปร (Multivariate Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายตัวแปร (Multivariate Analysis) เป็นกระบวนการทางสถิติที่ใช้เพื่อวิเคราะห์ufabetความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีมากกว่าหนึ่งตัวแปร. นี่คือบางวิธีที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแบบหลายตัวแปร: การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation Analysis): ใช้เพื่อวิเคราะห์ufabetความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่วัดด้วยค่าสหสัมพันธ์ เช่น Pearson's correlation coefficient. การจัดหมวดหมู่ (Cluster Analysis): ใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลufabetที่มีความคล้ายคลึงกัน. มักใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีลักษณะหลายตัวแปร. การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Factor Analysis): ใช้เพื่อหาตัวแปร (Factors) ที่อธิบายข้อมูลได้ดีที่สุด. ช่วยลดมิติของข้อมูล. การวิเคราะห์แบบประจำ (Canonical Correlation Analysis): ใช้เพื่อวิเคราะห์ufabetความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มของตัวแปร. สามารถใช้หาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรชุดหนึ่งกับตัวแปรชุดอื่น. การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลายตัวแปร (Principal Component Analysis - PCA): ใช้เพื่อหาส่วนประกอบหลัก (Principal Components) ที่อธิบายufabetความคล้ายคลึงของข้อมูล. การวิเคราะห์เส้นเหลี่ยม (Discriminant Analysis): ใช้เพื่อแยกแยะกลุ่มของตัวแปร. มักใช้ในการจำแนกว่าข้อมูลufabetอยู่ในกลุ่มไหน. การวิเคราะห์ทำนาย (Regression Analysis): ใช้เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ufabetระหว่างตัวแปรต้น (Independent Variables) และตัวแปรตาม (Dependent Variable). การวิเคราะห์ทำนายแบบการกล่าวถึง...