การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกพหุวิภาคกับการวิเคราะห์จำแนกในการศึกษาตัวแปรที่จำแนกกลุ่มมหาบัณฑิตที่ประสบความสำเร็จในการทำวิทยานิพนธ์ 6 กลุ่มที่ใช้เวลาในการศึกษาแตกต่างกัน และผลการประเมินวิทยานิพนธ์แตกต่างกัน กลุ่มตัวอย่างเป็นมหาบัณฑิต สาขาสังคมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในปีการศึกษา 2535-2537จำนวน 266 คน ข้อมูลประกอบด้วยตัวแปร 29 ตัวแปรเก็บรวบรวมข้อมูลโดยส่งแบบสอบถามทางไปรษณีย์ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์จำแนก ผลการวิจัยสรุปได้ว่า 1. ปัจจัยที่จำแนกความสำเร็จในการทำวิทยานิพนธ์ระหว่างมหาบัณฑิตที่สำเร็จการศึกษาภายในสองปีการศึกษากับมากกว่าสองปีการศึกษา และมหาบัณฑิตที่มีผลการประเมินวิทยานิพนธ์ดีมาก ดี และผ่าน ประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญ2 ด้าน คือ องค์ประกอบด้านคุณลักษณะของนิสิต ได้แก่ ความรู้ความสามารถในการวิจัย การลาศึกษาต่อจนสำเร็จการศึกษาลักษณะนิสัยที่เอื้อต่อการทำวิทยานิพนธ์ องค์ประกอบด้านอาจารย์ที่ปรึกษา ได้แก่ ความรู้ของอาจารย์ในเรื่องที่นิสิตทำวิทยานิพนธ์ความรู้ของอาจารย์ในเรื่องระเบียบ วิธีวิจัยและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล เวลาในการให้คำปรึกษา และคุณภาพในการให้คำแนะนำ 2. โมเดลถดถอยโลจิสติกสามารถอธิบายความแปรปรวนค่าลอการิทึมอัตราส่วนแต้มต่อของการสำเร็จการศึกษาภายในสองปีได้ร้อยละ 28.38 และจำแนกกลุ่มถูกต้องร้อยละ 75.94 ส่วนฟังก์ชันจำแนกสามารถอธิบายความแปรปรวนทั้งหมดได้ร้อยละ31.76 และจำแนกกลุ่มถูกต้องร้อยละ 78.20 ดังนั้นโมเดลถดถอยโลจิสติกสามารถอธิบายความแปรปรวนได้น้อยกว่า และจำแนกกลุ่มได้น้อยกว่าฟังก์ชันจำแนก 3. โมเดลถดถอยโลจิสติกพหุวิภาคที่ได้จากการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกแยกทีละโมเดลสามารถอธิบายความแปรปรวนค่าลอการิทึมอัตราส่วนแต้มต่อของการมีผลการประเมินวิทยานิพนธ์ดีมาก และค่าลอการิทึมอัตราส่วนแต้มต่อของการมีผลการประเมินวิทยานิพนธ์ดี ได้ร้อยละ 35.17, 17.53 ตามลำดับ และจำแนกกลุ่มมหาบัณฑิตทั้งหมดได้ถูกต้องร้อยละ 75.56 ส่วนฟังก์ชันจำแนกทั้ง 2 ฟังก์ชัน สามารถอธิบายความแปรปรวนทั้งหมดได้ร้อยละ 29.12, 11.07 ตามลำดับ จำแนกกลุ่มมหาบัณฑิตทั้งหมดถูกต้องร้อยละ 56.77 นั่นคือ โมเดลถดถอยโลจิสติกสามารถอธิบายความแปรปรวนได้มากกว่า และจำแนกกลุ่มได้มากกว่าฟังก์ชันจำแนก