Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29197
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | สรชัย พิศาลบุตร | |
| dc.contributor.author | มลฤดี นิพันธุ์พงษ์ | |
| dc.contributor.other | จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย | |
| dc.date.accessioned | 2013-03-01T03:38:30Z | |
| dc.date.available | 2013-03-01T03:38:30Z | |
| dc.date.issued | 2530 | |
| dc.identifier.isbn | 9745679933 | |
| dc.identifier.uri | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/29197 | |
| dc.description | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2530 | en |
| dc.description.abstract | ในการปฏิรูปที่ดิน จำเป็นจะต้องมีการวางแผนคัดเลือกพื้นที่เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดินเพื่อให้การดำเนินงานปฏิรูปที่ดินบรรลุผลตามเป้าหมายที่วางไว้ แต่ในขั้นของการเตรียมงานที่ผ่านมา ยังไม่มีหลักเกณฑ์ที่แน่นอนในการคัดเลือกพื้นที่ที่จะประกาศให้เป็นเขตปฏิรูปที่ดิน เนื่องจากยังอยู่ในช่วงของการเริ่มต้นอย่างเร่งรีบ ผู้วิจัยเห็นว่าหากจะนำวิธีวิเคราะห์ทางสถิติเข้ามาช่วย จะทำให้การวางแผนในการประกาศเขตปฏิรูปที่ดินมีหลักเกณฑ์รัดกุมยิ่งขึ้น จึงได้นำวิธีวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว ได้แก่ วิธีวิเคราะห์การถดถอยเชิงซ้อน วิธีวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก วิธีวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอล และวิธีวิเคราะห์จำแนกประเภท มาวิเคราะห์หาลำดับความสำคัญของพื้นที่สำหรับการคัดเลือกพื้นที่เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดิน และจะวิเคราะห์หาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสม ด้วยการวัดความสอดคล้องของลำดับพื้นที่จากวิธีวิเคราะห์ทางสถิติต่าง ๆ ข้างต้นกับลำดับของพื้นที่เมื่อพิจารณาจากรายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือนต่อปีของประชากรที่เกิดขึ้นจริงด้วยสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงอันดับของสเปียร์แมน จากการวิจัย พบว่าแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมสำหรับการคัดเลือกพื้นที่เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดินคือ แบบจำลองที่ได้จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงซ้อน ตัวชี้นำต่าง ๆ ที่นำมาพิจารณานั้น กำหนดมาจากปัจจัยที่เป็นตัวบ่งชี้ความเหมาะสมของพื้นที่ในเรื่องที่เกี่ยวกับสาเหตุของการปฏิรูปที่ดิน และได้คัดเลือกตัวแปรที่นำมาวิเคราะห์อีกครั้งหนึ่ง โดยพิจารณาจากเมตริกสหสัมพันธ์ ซึ่งตัวแปรที่คัดเลือกแล้วได้แก่ รายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือนต่อปีของประชากร ร้อยละของครัวเรือนที่มีรายได้เฉลี่ยต่อปีตั้งแต่ 5,168 บาทขึ้นไป ซึ่งในเขตปฏิรูปที่ดินถือว่าเป็นรายได้ ณ ระดับค่าครองชีพที่จำเป็นต่ำสุดที่คนไทยจะดำรงชีอยู่ได้ ร้อยละของครัวเรือนที่มีอาชีพทางการเกษตร ร้อยละของเนื้อที่ชลประทาน ร้อยละของครัวเรือนที่นำที่ดินไปจำนองหรือขายฝากพ่อค้าเอกชน ความหนาแน่นของประชากร ร้อยละของผู้ถือครองที่เป็นเจ้าของที่ดิน จำนวนนักเรียนต่อครู 1 คน ร้อยละของผู้ถือครองที่มีการเช่าร้อยละของผู้ถือครองที่มีขนาดการถือครองที่ดินตั้งแต่ 100 ไร่ ร้อยละของครัวเรือนที่มีเครื่องรับวิทยุ จำนวนประชากรในอำเภอเฉลี่ยต่อสถานีอนามัย 1 โรง เนื้อที่เช่าเฉลี่ยต่อครัวเรือน ผลผลิตข้าวเฉลี่ยต่อไร่ อัตราส่วนของจำนวนธนาคารข้าวต่อจำนวนครัวเรือนเกษตรทั้งหมด เนื้อที่ถือครองเพื่อการเกษตรเฉลี่ยต่อครัวเรือน ร้อยละของครัวเรือนที่ปลูกข้าว และอัตราส่วนของจำนวนธนาคารโคกระบือต่อจำนวนครัวเรือนเกษตรทั้งหมด ได้กำหนดให้รายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือนต่อปีของประชากรเป็นตัวแปรตาม จากแบบจำลองนี้เมื่อแทนค่าของตัวแปรอิสระ จะได้ค่าประมาณของรายได้เฉลี่ยต่อครัวเรือนต่อปีของประชากร ในที่นี้ถือว่าเป็นตัวบ่งชี้ถึงสภาพความยากจนของประชากรในพื้นที่ ซึ่งสอดคล้องกับตัวแปรอิสระอื่น ๆ ที่แสดงถึงระดับการพัฒนาในพื้นที่ เมื่อนำมาเรียงลำดับจากน้อยไปหามาก จะได้ลำดับความสำคัญของพื้นที่สำหรับการคัดเลือกพื้นที่เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดิน 10 ลำดับแรก คือ อำเภอนครไทย จังหวัดพิษณุโลก อำเภอชาติตระการ จังหวัดพิษณุโลก อำเภอไชโย จังหวัดอ่างทอง อำเภอพานทอง จังหวัดชลบุรี อำเภอเมืองพิษณุโลก จังหวัดพิษณุโลก อำเภอค่ายบางระจัน จังหวัดสิงห์บุรี อำเภอวัดโบสถ์ จังหวัดพิษณุโลก กิ่งอำเภอหนองใหญ่ จังหวัดชลบุรี กิ่งอำเภอหนองหญ้าปล้อง จังหวัดเพชรบุรี อำเภอวังทอง จังหวัดพิษณุโลก ส่วน 10 ลำดับต่ำสุด คือ อำเภออินทร์บุรี จังหวัดสิงห์บุรี อำเภอบ้านบึง จังหวัดชลบุรี อำเภอเมืองชลบุรี จังหวัดชลบุรี อำเภอเขาย้อย จังหวัดเพชรบุรี อำเภอบ้านลาด จังหวัดเพชรบุรี อำเภอพรหมบุรี จังหวัดสิงห์บุรี อำเภอบางระจัน จังหวัดสิงห์บุรี อำเภอชะอำ จังหวัดเพชรบุรี อำเภอสัตหีบ จังหวัดชลบุรี อำเภอท่าช้าง จังหวัดสิงห์บุรี ผลการวิจัยที่ได้ครั้งนี้เป็นเพียงการวิเคราะห์ข้อมูลจากพื้นที่ระดับอำเภอเพียง 37 อำเภอ ของ 5 จังหวัด เฉพาะในภาคกลางและภาคเหนือ ซึ่งเป็นภาคที่มีปัญหาในเรื่องการเช่าที่ดินรุนแรง ดังนั้นถ้าต้องการอนุมานไปสู่ระดับประชากรก็สามารถทำได้โดยแทนค่าตัวแปรของแต่ละพื้นที่ โดยอาจจัดทำเป็นภาค หรือทั้งประเทศก็จะได้ลำดับความสำคัญของพื้นที่สำหรับการคัดเลือกพื้นที่เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดินตามต้องการ | |
| dc.description.abstractalternative | In the past, there was no really criteria to select the target of Land Reform Areas of the government in order to reach the target of Land Reform Areas. The main purpose of this research is to find out what multivariate analysis techniques : Multiple Regression Analysis, Principal Component Analysis, Canonical Correlation Analysis and Discriminant Analysis can be used to select land reform areas. By considering Spearman’s rank correlation coefficient; comparing rank of area from each statistical method to rank of areas from actual average annual income of people in each amphur, Multiple regression model was constructed. All of variables in model were set from problems of living that people in the land reform areas faced. Then 18 variables were selected by examining of correlation matrix. These variables were actual average annual income, percentage of household which has actual average annual income equal or more than 5,168 baht which is lowest average annual income for living in Land Reform Areas, percentage of household which work mainly in agriculture, percentage of area irrigated, percentage of land’s mortgage household, density of people, percentage of land owner, number of students per one teacher, percentage of area’s rented from others, percentage of the holder who hold land equal or more than 100 rais, percentage of household which has radio, number of population per one public’s health centre, average of area’s rented per household, average of rice yield per rai, number of rice bank per one agricultural household, average area of holding per household, percentage of rice holdings cultivated household, and number of cattle bank per one agricultural household. A predicted value of average annual income which indicate level of development areas was taken from this Multiple regression model. The predicted value were ranked from the lowest to the highest. Consequently, the first ten areas were put in order from the poorest areas; Amphur Nakhon Thai Changwat Phitsanulok, Amphur Chat Trakan Changwat Phitsanulok, Amphur Chaiyo Changwat Ang Thong, Amphur Phan Thong Changwat Chon Buri, Amphur Muang Phitsanulok Changwat Phitsanulok, Amphur Khai Bang Rachan Changwat Sing Buri, Amphur Wat Bot Changwat Phitsanulok, Amphur King A. Nong Yai Changwat Chon Buri, Amphur King A. Nongya Plong Changwat Phetcha Buri, Amphur Wang Thong Changwat Phitsanulok, to the last ten non-poor area; Amphur In Buri Changwat Sing Buri, Amphur Bang Bung Changwat Chon Buri, Amphur Muang Chong Buri Changwat Chon Buri, Amphur Khao Yoi Changwat Phetchabuti, Amphur Ban Lat Changwat Phetchaburi, Amphur Phrom Buri Changwat Sing Buri. Amphur Bang Rachan Changwat Sing Buri, Amphur Cha Am Changwat Phetchaburi, Amphur Sattahip Changwat Chon Buri, Amphur Tha Chang Changwat Sing Buri, for selecting land reform areas. However it should be noted that examples used in this research are only 37 amphurs from 5 changwats of Central and North region of Thailand where there are much more area’s rented problem. For further study, in order to investigate amphurs in a region or all amphur in the country, the Multiple regression model constructed in this research can be used. | |
| dc.format.extent | 11252504 bytes | |
| dc.format.extent | 4072526 bytes | |
| dc.format.extent | 18890936 bytes | |
| dc.format.extent | 31824549 bytes | |
| dc.format.extent | 35295747 bytes | |
| dc.format.extent | 6990306 bytes | |
| dc.format.extent | 2493169 bytes | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | th | es |
| dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| dc.title | การวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการคัดเลือกพื้นที่ เพื่อประกาศเขตปฏิรูปที่ดิน | en |
| dc.title.alternative | A statistical analysis for selecting land reform areas | en |
| dc.type | Thesis | es |
| dc.degree.name | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต | es |
| dc.degree.level | ปริญญาโท | es |
| dc.degree.discipline | สถิติ | es |
| dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | en |
| Appears in Collections: | Grad - Theses | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Molrudee_ni_front.pdf | 10.99 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_ch1.pdf | 3.98 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_ch2.pdf | 18.45 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_ch3.pdf | 31.08 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_ch4.pdf | 34.47 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_ch5.pdf | 6.83 MB | Adobe PDF | View/Open | |
| Molrudee_ni_back.pdf | 2.43 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.