ตัวแบบการวิเคราะห์ภาวะเจริญพันธุ์ในช่วงภาวะเจริญพันธุ์ต่ำของประเทศไทย

Main Article Content

Thananon Buathong
Wiraporn Pothisiri

บทคัดย่อ

ตัวแปรระดับภาวะเจริญพันธุ์ เป็นข้อมูลจำนวนนับที่ได้รับความสนใจวิจัยมาอย่างต่อเนื่อง เพื่อเป็นข้อมูลพื้นฐานในการกำหนดเป้าหมายของนโยบายประชากร แต่ตัวแปรจำนวนนับไม่ใช่ตัวแปรต่อเนื่อง ทำให้สมการถดถอยเชิงเส้นไม่ใช่ตัวแบบการวิเคราะห์ที่เหมาะสม สำหรับบทความนี้ ได้สำรวจและนำเสนอวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมกับการกระจายตัวของตัวแปรระดับภาวะเจริญพันธุ์ของผู้หญิงไทยในปี 2552 และผลการวิจัยพบว่า 1) ค่าความแปรปรวนของตัวแปรจำนวนบุตรเกิดรอด และตัวแปรจำนวนบุตรที่ต้องการมีเพิ่ม ไม่แตกต่างไปจากค่าเฉลี่ยมากนัก แต่มีตัวอย่างรายงานว่า ไม่ต้องการมีบุตรเพิ่มเป็นจำนวนมาก ทำให้ตัวแปรจำนวนบุตรเกิดรอดควรเลือกใช้ตัวแบบการถดถอยปัวซอง ส่วนตัวแปรจำนวนบุตรที่ต้องการมีเพิ่มควรเลือกใช้ตัวแบบการถดถอยปัวซองที่มีผลกระทบจากศูนย์ และ 2) ผลการทดสอบด้วยสถิติอนุมานยืนยันความเหมาะสมของตัวแบบการวิเคราะห์เช่นเดียวกับผลการวิเคราะห์ด้วยสถิติพรรณนา โดย 3) ผลการวิเคราะห์ความแตกต่างของภาวะเจริญพันธุ์ของประชากรด้วยตัวแบบการถดถอยที่เหมาะสมกับการกระจายตัวของตัวแปรตาม เปรียบเทียบผลจากการวิเคราะห์ด้วยตัวแบบการถดถอยเชิงเส้น (เป็นตัวแบบที่ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาวะเจริญพันธุ์อย่างต่อเนื่อง) พบว่า ระดับความมีนัยสำคัญทางสถิติและทิศทางของความสัมพันธ์มีความแตกต่างเล็กน้อย สำหรับข้อเสนอแนะทางวิชาการคือ ในกรณีงานวิจัยมีวัตถุประสงค์เพียงพิจารณาแนวโน้มความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอธิบายกับตัวแปรตามที่เป็นจำนวนนับอาจเลือกนำเสนอผลการวิเคราะห์จากตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นได้ในกรณีที่ได้ทดสอบความสอดคล้องของผลการวิเคราะห์เรียบร้อยแล้ว ส่วนในกรณีที่เป็นงานวิจัยมีวัตถุประสงค์ต้องการสร้างสมการพยากรณ์ของตัวแปรตามที่เป็นจำนวนนับ หรือสนใจขนาดความแตกต่างระหว่างกลุ่มย่อยประชากร จำเป็นต้องนำเสนอผลการวิเคราะห์จากตัวแบบการถดถอยที่มีความเหมาะสมกับการกระจายตัวข้อมูลตัวแปรตาม เช่น ตัวแบบการถดถอยปัวซอง ตัวแบบการถดถอยทวินามลบ ตัวแบบการถดถอยปัวซองที่มีผลกระทบจากศูนย์ หรือตัวแบบการถดถอยทวินามลบที่มีผลกระทบจากศูนย์ เป็นต้น

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
Buathong, T., & Pothisiri, W. (2019). ตัวแบบการวิเคราะห์ภาวะเจริญพันธุ์ในช่วงภาวะเจริญพันธุ์ต่ำของประเทศไทย. วารสารสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร, 13(2), 13_217–240. สืบค้น จาก https://so04.tci-thaijo.org/index.php/jssnu/article/view/208729
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

Berrington, A., & Pattaro, S. (2014). Educational differences in fertility desires, intentions and behaviour: A life course perspective. Advances in life course research, 21: 10-27.
Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013). Regression analysis of count data (Vol. 53): Cambridge university press.
Fagbamigbe, A. F., & Adebowale, A. S. (2014). Current and Predicted Fertility using Poisson Regression Model: Evidence from 2008 Nigerian Demographic Health Survey. African journal of reproductive health, 18 (1): 71-83.
Filmer, D., & Pritchett, L. H. (2001). Estimating wealth effects without expenditure Data—Or tears: An application to educational enrollments in states of india*. Demography, 38 (1): 115-132.
Fu, V. K. (1998). Estimating generalized ordered logit models. Stata Technical Bulletin, 8 (44): 27-30.
King, G. (1989). Variance specification in event count models: From restrictive assumptions to a generalized estimator. American Journal of Political Science, 762-784.
Long, J. S., & Freese, J. (2006). Regression models for categorical dependent variables using Stata: Stata press.
Morgan, S. P. (1982). Parity-specific fertility intentions and uncertainty: The United States, 1970 to 1976. Demography, 19 (3): 315-334.
Pandey, R., & Kaur, C. (2015). Modelling fertility: an application of count regression models. Chinese Journal of Population Resources and Environment, 13 (4): 349-357.
Poston Jr, D. L., & McKibben, S. L. (2003). Using zero-inflated count regression models to estimate the fertility of US women. Journal of Modern Applied Statistical Methods, 2 (2): 10.
Testa, M. R. (2014). On the positive correlation between education and fertility intentions in Europe: Individual-and country-level evidence. Advances in Life Course Research, 21: 28-42.
Testa, M. R., Bordone, V., Osiewalska, B., & Skirbekk, V. (2016). Are daughters’ childbearing intentions related to their mothers’ socio-economic status? Demographic Research, 35: 581-616.
Vuong, Q. H. (1989). Likelihood ratio tests for model selection and non-nested hypotheses. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 57: 307-333.
Williams, R. (2006). Generalized ordered logit/partial proportional odds models for ordinal dependent variables. Stata Journal, 6 (1): 58-82.
Winkelmann, R., & Zimmermann, K. F. (1994). Count data models for demographic data∗. Mathematical Population Studies, 4 (3): 205-221.
Wolfe, R., & Gould, W. (1998). An approximate likelihood-ratio test for ordinal response models. Stata Technical Bulletin, 7 (42): 22-27.
Zeileis, A., Kleiber, C., & Jackman, S. (2008). Regression models for count data in R. Journal of statistical software, 27 (8): 1-25.