การเปรียบเทียบความแม่นยำของการศึกษาปัจจัยที่สัมพันธ์กับการเกิดโรคเบาหวานด้วยวิธีการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกและการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพหุระดับ: ฐานข้อมูล TCNAP ของประเทศไทย ปี 2561 - Boonnuk, Tanunchai (วารสารสาธารณสุข มหาวิทยาลัยบูรพา, 2021)
ข้อจำกัดการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติก คือ การลดระดับชั้นเพื่อให้ตัวแปรต้นมีระดับเท่ากัน ทำให้ความละเอียดข้อมูลลดลง การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเกิดความลำเอียง การวิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบความแม่นยำระหว่างการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกพหุระดับและการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติก โดยใช้ข้อมูลสำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ ปี พ.ศ. 2561 จำนวน 8,327,459 คน ผลการศึกษาพบว่า ความแตกต่างของ 95% CI ของอัตราส่วนออดส์ระหว่างทั้งสองวิธีอยู่ระหว่าง ร้อยละ 5.65 ถึง 72.14 (บางตัวแปรเกินเกณฑ์ที่กำหนดไว้คือร้อยละ 20) และความแม่นยำในภาพรวมพบว่าการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพหุระดับ (AIC=2,007,527, BIC=2,007,834, Brier score=0.0316, AUC=0.8511) ให้ผลแม่นยำกว่าการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติก (AIC=2,032,180, BIC=2,032,473, Brier score=0.0313, AUC=0.8505) แม้ผลเป็นเช่นนั้นแต่ค่า AUC ของทั้งสองวิธีการแตกต่างกันไม่ถึงร้อยละ 1 (น้อยกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้คือร้อยละ 5) และจากการศึกษาครั้งนี้ข้อมูลไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่ม (ICC=0.2656) ดังนั้นควรพิจารณาเลือกใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก ซึ่งข้อค้นพบที่ได้จากการศึกษาครั้งนี้นำไปสู่ข้อเสนอแนะที่ว่า หากข้อมูลมีแตกต่างระหว่างกลุ่มมาก ควรเลือกใช้สถิติการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพหุระดับ แต่หากข้อมูลไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่มควรเลือกใช้สถิติการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก นอกจากนี้ควรนำข้อมูลชุดนี้ไปศึกษาเพิ่มเติมในแบบจำลองสมการโครงสร้าง และการประมาณค่า