Page 262 - kpi19903

227

2
การศึกษานี้ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติ เทคนิคหลัก คือ การวิเคราะห์มุขส าคัญ (Principal
Component Analysis) เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ที่ใช้สร้างดัชนีความเป็นเมือง และตัวแบบวิเคราะห์การ

ถดถอยเชิงพื้นที่ Spatial Error Regression เป็นเทคนิคที่ใช้ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความเป็นเมือง ความ

เป็นภูมิภาคนิยม ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และพฤติกรรมการเลือกตั้ง

14.4.1 การวิเคราะห์มุขส้าคัญ (Principal Component Analysis: PCA)

การวิเคราะห์มุขส าคัญ (H. Hotelling, 1933; Harold Hotelling, 1935) เป็นวิธีการทางสถิติที่ช่วย
ในการค้นหาโครงสร้างของตัวแปรหลายๆ ตัวแปรที่สัมพันธ์กัน และลดจ านวนตัวแปรที่สัมพันธ์กันให้อยู่ในมุข

ส าคัญเดียวกัน กระบวนการวิเคราะห์ประกอบด้วย 5 ขั้นตอน คือ ( ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 1 (

การสกัด ) 2 ( มุขส าคัญโดยวิธี PCA (การหมุนแกน มุขส าคัญ (การแปลความหมาย มุขส าคัญ และ (5) การ
4 (
3 (
ค านวณคะแนนปัจจัยมุขส าคัญที่มีค่า จะพิจารณาเป็น 1 มากกว่า Eigenvalueมุขส าคัญ โดยน้ าหนักของ
loading ควรมากกว่า . 30 การหมุนแกนแบบตั้งฉากแบบ Varimax (Henry F. Kaiser, 1970) เป็นวิธีการ

หมุนแกนเพื่อให้ได้มุขส าคัญที่มีโครงสร้างง่ายต่อการแปลความหมายของมุขส าคัญ (Joseph F. Hair,
Tatham, Anderson, & Black, 1995) ผลลัพธ์จาก PCA จะได้คะแนนมุขส าคัญซึ่งใช้เทคนิคการวิเคราะห์การ

ถดถอย (regression) มาค านวณดัชนีวัดความเป็นเมือง (Petrişor, Ianoş, Iurea, & Văidianu, 2012(

14.4.2 ตัวแบบวิเคราะห์ถดถอยเชิงพื้นที่ (Spatial Error Regression Analysis)

กฎข้อที่หนึ่งของวิชาภูมิศาสตร์ คือ “Everything is related to everything else, but near things
are more related than distant things” (W. R. Tobler, 1970) หรือกล่าวได้ว่า ทุกสิ่งย่อมสัมพันธ์กัน สิ่ง

ที่อยู่ใกล้กันจะสัมพันธ์กันมากกว่าสิ่งที่อยู่ไกลกัน เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นย ามากยิ่งขึ้น การ

วิเคราะห์เชิงพื้นที่จึงมีความจ าเป็น ดังนั้นการศึกษานี้จึงใช้เทคนิค spatial error regression model ใน
การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความเป็นเมือง ภูมิภาคนิยม และพฤติกรรมการเลือกตั้ง โดยใช้การถ่วงน้ าหนัก

เชิงพื้นที่แบบ Queen Contiguity ซึ่งพื้นที่ที่มีขอบเขตส่วนใดส่วนหนึ่งติดกันจะถูกให้น้ าหนักเป็น 1 ทั้งนี้

Spatial Error Regression Analysis อนุญาตให้ error term สัมพันธ์กันเพื่อแก้ปัญหาการไม่เป็นอิสระกันเชิง
พื้นที่ (spatial dependency) (Luc Anselin, 1988) ดังนี้

Y = Xβ + ε; ε = λWε + u

โดย, λ เป็นค่าสัมประสิทธิ์แสดงอิทธิพลของสหสัมพันธ์เชิงพื้นที่, ε คือ ค่าความคลาดเคลื่อนที่ไม่ได้แก้ปัญหา

เรื่องการไม่เป็นอิสระกันเชิงพื้นที่, W คือเมทริกซ์น้ าหนักพื้นที่ (Spatial weight matrix) และ u คือ ค่า
ความคลาดเคลื่อนที่แก้ปัญหาเรื่องการไม่เป็นอิสระกันเชิงพื้นที่โดย regress ε ลงบน Wε เพื่อประมาณค่า λ

อย่างไรก็ตามมีข้อตกลงเบื้องต้นว่า (1) u มีค่าความคลาดเคลื่อนคงที่และ (2) u เป็นอิสระกันเชิงพื้นที่