การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการประมาณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับสัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแบบถดถอยโลจิสติก โดยการเปรียบเทียบค่าระดับความเชื่อมั่นและค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นของแต่ละวิธีการประมาณ วิธีการประมาณที่ใช้ในการวิจัยนี้คือ 1. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดและค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดถ่วงน้ำหนัก (WW) 2. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดด้วยวิธีความควรจะเป็นสูงสุดและประมาณค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีการใช้สารสนเทศของฟิชเชอร์ (MF) 3. ประมาณค่าพารามิเตอร์แบบจุดด้วยวิธีความควรจะเป็นสูงสุดและประมาณค่าความแปรปรวนของตัวประมาณค่าด้วยวิธีแจคไนฟ์ (MJ) กำหนดจำนวนตัวแปรอธิบาย X หนึ่งตัวแบ่งเป็นระดับต่าง ๆ k ระดับดังนี้คือ 3, 5, 7 และ 10 ระดับ ในแต่ละระดับของตัวแปรอธิบาย X จะใช้ขนาดตัวอย่าง n เท่ากับ 15,20, 30, 40 และ 50 กำหนดค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่นเท่ากับ 90%, 95% และ 99% สำหรับค่าพารามิเตอร์Beta(,0) และ Beta(,1) นั้นจะกำหนดให้ Beta(,0)มีค่าคงที่ดังนี้ 0, 1 และ 2 แล้วแต่ละค่าของ Beta(,0)ทำการเปลี่ยนแปลงค่าของ Beta(,1) โดยเริ่มจากค่า Beta(,1)เท่ากับ 1 แล้ว ทำการเพิ่มหรือลดครั้งละ 0.5 ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยได้จากการจำลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล กระทำซ้ำ500 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ ผลการวิจัยสรุปได้ดังนี้ 1. ระดับความเชื่อมั่นทุกวิธีการประมาณให้ค่าระดับความเชื่อมั่นไม่ต่ำกว่าค่าสัมประสิทธิ์ความเชื่อมั่นในทุกระดับที่กำหนด (90%, 95%, 99%) ในทุกจำนวนระดับของตัวแปรอธิบาย ทุกขนาดตัวอย่าง และทุก ๆ ค่าพารามิเตอร์ 2. ความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่น วิธี WW จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - Beta(,0) = 0 และ -2.1(<,-)Beta(,1) (<,-) 1.9 เมื่อ k เป็น 3, 5, 7 และ 10 ระดับ หรือ - Beta(,0) = 1, -2 และ -2.4 (<,-) Beta(,1) (<,-) 0.7 เมื่อ k เป็น 3, 5, 7 และ 10 ระดับ วิธี MF จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - Beta(,0) = 0 และ Beta(,1) (<,-) -2.2 หรือ Beta(,1) (>,-) 2 เมื่อ k เป็น 3, 5 และ 7 ระดับหรือ - Beta(,0) = 1, -2 และ Beta(,1) (<,-) -2.5 เมื่อ k เป็น 5, 7 และ 10 ระดับ หรือ Beta(,1) (>,-) 0.8 เมื่อ k เป็น 3, 5, 7 และ 10 ระดับ วิธี MJ จะให้ค่าความยาวเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่นน้อยที่สุด ทุกค่า n และเมื่อ - Beta(,0) = 0 และ Beta(,1) (<,-) -2.2 หรือ Beta(,1) (>,-) 2 เมื่อ k เป็น 10 ระดับ หรือ - Beta(,0) = 1, -2 และ Beta(,1) (<,-) -2.5 เมื่อ k เป็น 3 ระดับ