Page 117 - kpi19903
P. 117

90



                       การประมาณค่าพารามิเตอร์ของการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกทวินามโดยทั่วไปจะใช้วิธีภาวะน่าจะ
               เป็นสูงสุด (Maximum Likelihood Estimation) (Agresti, 2002) การตรวจสอบความเหมาะสมของตัวแบบ

               (Goodness of fit of the Model) พิจารณาจากค่าไคก าลังสองที่ค านวณมาจากการน าค่าภาวะน่าจะเป็น

               (likelihood) น ามา take Natural log แล้วคูณด้วย -2 เรียกว่าค่า -2 log likelihood (-2LL) หรือเรียกอีก
               อย่างว่า Deviance Chi-square ในการพิจารณาค่า -2LL นั้นถ้ามีค่าต่ า ตัวแบบที่ได้ก็จะยิ่งมีความเหมาะสม

               เนื่องจากตัวแบบที่ดีในอุดมคตินั้นจะมีค่าภาวะน่าจะเป็น = 1 ซึ่งเป็นค่าสูงสุด เป็นตัวแบบสมบูรณ์แบบ

               (Perfect Model) มีค่า -2LL = 0 เป็นค่าต่ าสุด ดังนั้นเมื่อมีตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยส าคัญใส่
               เพิ่มเข้าไปในตัวแบบจะพบว่า ค่า -2LL นี้จะมีค่าลดลงเรื่อย ๆ

                       การทดสอบนัยส าคัญของสัมประสิทธิ์ของตัวแปรอิสระแต่ละตัวใช้สถิติทดสอบของวาลด์ (Wald

               statistic) ซึ่งเป็นการทดสอบโดยก าหนดสมมติฐานว่าง H  : βi = 0; i = 1, 2, … , k และสมมุติฐานแย้ง H  :
                                                               0
                                                                                                        1
                                                                 2
                                                             β
               βi ≠ 0 โดยที่ Wald statistics นั้นค านวณจาก    = (  i  ) โดยที่ se(βi) คือ ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน
                                                                (β )
                                                               i
               ของค่าสัมประสิทธิ์ และแจกแจงแบบไคก าลังสองที่องศาอิสระเท่ากับ 1
               6.6 ผลกำรวิจัย


                       ค่าสถิติเชิงบรรยายของตัวแปรอิสระจ าแนกตามความตั้งใจที่จะไปลงคะแนนเสียงเลือกตั้งแสดงใน

               ตารางที่ 6.2 และการได้ไปเลือกตั้งครั้งก่อนหน้า (ทางบวก) โดยมีอัตราส่วนแต้มต่อเท่ากับ 1.52, 0.65, 3.73
               และ 9.18 ตามล าดับ
                       ตารางที่ 6.2ตารางที่ 6.2 พบว่า ผู้ที่ตั้งใจจะไปลงคะแนนเสียงเลือกตั้งมีนักการเมืองที่เป็นตัวแทน

               ความคิดสูงกว่า (65.44%) มีพรรคการเมืองที่เป็นตัวแทนความคิดสูงกว่า (62.06%) มีความคาดหวังว่าผู้สมัคร

               รับเลือกตั้งที่ตนเลือกจะชนะสูงกว่า (53.13%) และเคยไปลงคะแนนเลือกตั้งครั้งก่อนหน้าสูงกว่า (98.09%)
               ทั้งสี่ตัวแปรทดสอบด้วยค่าไคก าลังสองมีนัยส าคัญทางสถิติที่ระดับ .05 นอกจากนี้ยังพบว่า คนที่ตั้งใจจะไป

               ลงคะแนนเสียงเลือกตั้งมีระดับรายได้และระดับการศึกษาต่ ากว่าแต่ไม่มีนัยส าคัญทางสถิติ และมีสภาพ

               เศรษฐกิจโดยรวมของครอบครัวต่ ากว่าคนที่ตั้งใจจะไม่ไปลงคะแนนเสียงเลือกตั้งอย่างมีนัยส าคัญทางสถิติที่
               ระดับ .05 ทั้งนี้คนที่ตั้งใจจะไปเลือกตั้งมีค่าเฉลี่ยคะแนนความสนใจในการเลือกตั้งที่ก าลังจะมาถึงสูงกว่าเมื่อ

               ทดสอบด้วย t-test ที่ระดับนัยส าคัญ .05

                       ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแสดงในตารางที่ 6.3 ทั้งนี้ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่เป็นตัวแปรทวิ
               นามและตัวแปรทวิวิภาค (ความตั้งใจที่จะไปลงคะแนนเสียงเลือกตั้ง, ความคาดหวังว่าผู้สมัครรับเลือกตั้งที่ตน

               เลือกจะชนะ, การมีพรรคการเมืองที่เป็นตัวแทนทางความคิด, การมีนักการเมืองที่เป็นตัวแทนความคิด, การไป

               ลงคะแนนเสียงเลือกตั้งครั้งก่อนหน้า) ค านวณจากค่าสัมประสิทธิ์ฟี ค่าสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทวิวิภาคกับ
               ตัวแปรอันตรภาค (ความสนใจในการเลือกตั้งที่ก าลังจะมาถึง และสภาพเศรษฐกิจโดยรวมของครอบครัว) ใช้ค่า

               สหสัมพันธ์แบบ point-biserial ทั้งนี้ตัวแปรจัดอันดับสองตัวแปร (ระดับการศึกษา ระดับรายได้ของครัวเรือน)

               นั้น จะก าหนดให้เป็นตัวแปรอันตรภาค เพื่อให้การสร้างตัวแบบเข้าใจได้ง่ายขึ้น ทั้งนี้หากพิจารณาจากค่า
   112   113   114   115   116   117   118   119   120   121   122