การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะเปรียบเทียบวิธีการสร้างตัวแบบในการวิเคราะห์ความถดถอยพหุนาม กรณีที่มี 2 ตัวแปรอิสระซึ่งเกิดอันตรายกิริยา โดยจะเปรียบเทียบวิธีการสร้างตัวแบบ 4 วิธี ได้แก่วิธีการสร้างตัวแบบด้วยวิธีกำลังสองน้อยสุดสามัญ (modelbuilding by ordinary least squares method (OLS)การสร้างตัวแบบด้วยวิธีกำจัดตัวแปรอิสระย้อนหลัง (modelbuilding by backward elimination method (BE)การสร้างตัวแบบด้วยวิธีการถดถอยขั้นบันได (model buildingby stepwise regression method (SW) และการสร้างตัวแบบหลักเกณฑ์ดี (model build by well-formulated modelmethod (WF) เกณฑ์การเปรียบเทียบที่ใช้ คือ ความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Squares Error (MSE)และใช้อัตราส่วนผลต่างของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Ratio of Different AverageMean Squares Error (RDAMSE) เป็นเกณฑ์ประกอบการตัดสินใจการแจกแจงของความคลาดเคลื่อนที่ศึกษา คือการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ย 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็น 5, 10, 20และ 25 ขนาดตัวอย่างเป็น 35, 50 75 และ 100 ระดับนัยสำคัญเป็น 0.05 และ 0.10 กำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามที่เหมาะสม (highest degree ofindependetn variables for fit dependent variablebuilding (MU)) เป็น 2, 3, 4, 5 และ 6 กำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามในตัวแบบเริ่มต้น (highest degree of independent variables fordependent variable building in heginning model (ME) เป็น2, 3, 4, 5 และ 6 สำหรับข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์จำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โลกระทำซ้ำ 500 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ซึ่งผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อค่า MSE ของทั้ง 4 วิธี ได้แก่กำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามที่เหมาะสม ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนขนาดตัวอย่างและกำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามในตัวแบบเริ่มต้น ซึ่งผลของอิทธิพลดังกล่าวเป็นดังนี้ 1. กำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามที่เหมาะสมมีค่าน้อย (MU<(,-)3) ถ้าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีค่าน้อย(...)<(,-)10) วิธี BE จะเป็นวิธีที่ดีที่สุดเมื่อขนาดตัวอย่างน้อย (n<(,-)50) ส่วนวิธี WF จะเป็นวิธีที่ดีที่สุดเมื่อขนาดตัวอย่างมีค่ามาก (n>50) หรือ MUใกล้เคียง ME แต่ถ้าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีค่ามาก (...)<(,-)10) BE จะให้ผลดีที่สุดโดยทั่วไป 2. กำลังสูงสุดของตัวแปรอิสระที่ใช้สำหรับการสร้างตัวแปรตามที่เหมาะสมมีค่ามาก (MU>3) ถ้าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีค่าน้อย(...)<(,-)10) WF จะให้ผลดีที่สุดโดยทั่วไป แต่ถ้าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของความคลาดเคลื่อนมีค่ามาก (...)<(,-)10) วิธี BE จะเป็นวิธีที่ดีที่สุดเมื่อขนาดตัวอย่างน้อย (n<(,-)50) ส่วนวิธี WF จะเป็นวิธีที่ดีที่สุดเมื่อขนาดตัวอย่างมีค่ามาก (n>50)