หนี้สินของครัวเรือนเกษตร พ.ศ. 2562

หนี้สินของครัวเรือนเกษตร พ.ศ. 2562 47 4.3 การแปลผลการวิเคราะห์ เพื่อให้ง่ายต่อการแปลผลการวิเคราะห์ Binary Logistic Regression จะพิจารณาจาก ค่า Odds Ratio (OR) เนื่องจากการแปลผลจากค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย (ß) มีความยากต่อการ ตีความ Odds Ratio (OR) คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงของความน่าจะเป็นหรือโอกาสที่จะเกิด เหตุการณ์ที่สนใจ เมื่อตัวแปรอิสระเปลี่ยนไปหนึ่งหน่วย ส� ำหรับรายงานเล่มนี้ คือ โอกาสที่ครัวเรือน เกษตรจะเป็นหนี้ เมื่อครัวเรือนเกษตรมีลักษณะอย่างใดอย่างหนึ่งเทียบกับกลุ่มอ้างอิง โดยกลุ่มอ้างอิง จะมีค่า Odds Ratio เท่ากับ 1 ซึ่งรายงานเล่มนี้ตัวแปรอิสระประกอบไปด้วย ตัวแปรที่มีลักษณะ เชิงกลุ่มและตัวแปรแบบต่อเนื่อง ซึ่งมีการแปลผลของค่า Odds Ratio แตกต่างกัน ดังนี้ กรณีที่ตัวแปรอิสระเป็นตัวแปรเชิงกลุ่ม Odds Ratio > 1 หมายถึง ครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในกลุ่มที่สนใจมีโอกาสที่จะเป็นหนี้ มากกว่ากลุ่มอ้างอิงมากกว่า 1 เท่า (หรือร้อยละ (Odds Ratio - 1)*100)) ตัวอย่างเช่น ก� ำหนดให้กลุ่มที่สนใจ คือ ครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และกลุ่มอ้างอิงเป็นครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในภาคใต้ ถ้าค่า Odds Ratio เท่ากับ 4.972 หมายถึง ครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีโอกาสเป็นหนี้มากกว่าภาคใต้ประมาณ 5.0 เท่า Odds Ratio < 1 หมายถึง ครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในกลุ่มที่สนใจมีโอกาสที่จะเป็นหนี้น้อย กว่ากลุ่มอ้างอิงน้อยกว่า 1 เท่า (หรือร้อยละ (1 - Odds Ratio)*100)) ตัวอย่างเช่น ก� ำหนดให้กลุ่มที่สนใจ คือ หัวหน้าครัวเรือนเกษตรสถานภาพโสด และ กลุ่มอ้างอิงเป็นหัวหน้าครัวเรือนเกษตรที่มีสถานภาพเป็นสมรส ถ้าค่า Odds Ratio เท่ากับ 0.410 หมายถึง หัวหน้าครัวเรือนเกษตรสถานภาพโสดมีโอกาสเป็นหนี้น้อยกว่าหัวหน้าครัวเรือนเกษตร สถานภาพเป็นสมรส ร้อยละ 59.0 Odds Ratio = 1 หมายถึง ครัวเรือนเกษตรที่อยู่ในกลุ่มที่สนใจมีโอกาสที่จะเป็นหนี้เท่ากับ กลุ่มอ้างอิง หรือการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรที่สนใจ (ตัวแปรอิสระ) ไม่มีผลต่อตัวแปรตาม ทดสอบสมมติฐานของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยโลจิสติก (ß) โดยใช้สถิติทดสอบ - Wald statistic ใช้ทดสอบโอกาสที่ตัวแปรตามจะขึ้นกับตัวแปรอิสระแต่ละตัว หรือ ตัวแปรอิสระแต่ละตัวมีความสัมพันธ์กับตัวแปรตามหรือไม่ วิเคราะห์ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเป็นหนี้ของครัวเรือนเกษตร - การถดถอยโลจิสติกเชิงพหุแบบทวิภาค (Binary Logistic Regression)