ความยากจนแฝงของครัวเรือน พ.ศ. 2567

ความยากจนแฝงของครัวเรือน พ.ศ. 2567 121 ขั้น อนและการแปลผลการวิเคราะห์ 1. ทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ เพื่อป้องกันการเกิดปัญหาตัวแปร อิสระมีสหสัมพันธ์ (Correlation) ระหว่างตัวแปรอิสระด้วยกันในระดับค่อนข้างสูง (Multicollinearity) โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน (Pearson Correlation) โดยมีเกณฑ์คือ จะต้องมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) ไม่เกิน 0.65 2. วิเคราะห์ปัจจัยที่่ีอิทธิพลต่อการเป็นครัวเรือนยากจนแฝงกลุ่มที่สนใจ โดยใช้ การถดถอยโลจิสติกเชิงพหุแบบทวิภาค (Binary Logistic Regression) 3. ทดสอบการเลือกตัวแบบ (Model) ที่เหมาะสม พิจารณาจาก Goodness of Fit ของตัวแบบ ได้แก่ - Classification Table แสดงการคำนวณค่าความน่าจะเป็นของการ พยากรณ์ของตัวแบบ (Predictive efficiency) ค่าของ Percentage correctly classified สูง แสดงว่าตัวแบบนั้นมีความแม่นยำในการพยากรณ์ - Pseudo R2 (Cox & Snell R Square, Nagelkerke R Square) คือ ค่าที่บอกสัดส่วนหรือเปอร์เซ็นต์ความแปรปรวนของตัวแปรตามที่สามารถอธิบายได้ด้วย ตัวแปรอิสระ - Maximum Likelihood Estimation (MLE) ใช้ในการประมาณค่า Likelihood Function และนำฟังก์ชันที่ได้มาใช้เปรียบเทียบตัวแบบ โดยการเปรียบเทียบ ด้วยค่า -2 Loglikelihood ถ้าตัวแบบใดที่่ีค่าต่ำกว่าแสดงถึงความเหมาะสมของตัวแบบ ที่่ีกว่า - Model Chi-square หรือ Likelihood Ratio (LR) Test ใช้ทดสอบ Overall model เพื่อทดสอบโอกาสที่่ัวแปรตามจะขึ้นกับตัวแปรอิสระอย่างน้อย 1 ตัว หรือตัวแปรอิสระอย่างน้อย 1 ตัวมีความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม 4. ทดสอบสมมติฐานของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติก (ß) โดยใช้สถิติ ทดสอบ Wald statistic ซึ่งทดสอบโอกาสที่่ัวแปรตามจะขึ้นกับตัวแปรอิสระแต่ละตัว หรือ ตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามหรือไม่ ขั้นตอนการวิเคราะห์์