1 / 55

โดย ดร. รวิสสาข์ สุชาโต การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร

การวิเคราห์สมการถดถอยอย่างง่าย (Simple Regression) และ การประยุกต์ใช้แบบจำลอง Hedonic price ทางด้านเศรษฐศาตร์เกษตร. โดย ดร. รวิสสาข์ สุชาโต การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร 17 ส.ค. 2554 ณ สถาบันเกษตราธิการ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.

nieve
Download Presentation

โดย ดร. รวิสสาข์ สุชาโต การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. การวิเคราห์สมการถดถอยอย่างง่าย (Simple Regression)และการประยุกต์ใช้แบบจำลอง Hedonic priceทางด้านเศรษฐศาตร์เกษตร โดย ดร. รวิสสาข์ สุชาโต การฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการสำหรับสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร 17 ส.ค. 2554 ณ สถาบันเกษตราธิการ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

  2. การวิเคราะห์สมการถดถอยอย่างง่าย(Simple regression)

  3. การวิเคราะห์สมการถดถอยการวิเคราะห์สมการถดถอย • การศีกษาถึงความสัมพันธ์ของตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวแปรขึ้นไป โดยที่ ตัวแปรอิสระ (X) เช่น ปริมาณน้ำฝน ปุ๋ย ยากำจัดศัตรูพืช ตัวแปรตาม (Y) เช่น ผลผลิตข้าว ส่งผลกระทบ โดยที่ตัวแปรอิสระ (x) คือตัวแปรที่ทราบค่า และตัวแปรตาม (Y) คือตัวแปรที่ต้องการพยากรณ์

  4. รูปแบบสมการถดถอยเชิงเส้นตรงอย่างง่ายรูปแบบสมการถดถอยเชิงเส้นตรงอย่างง่าย Y = β0+β1X1+β2X2+…+βnXn +ε โดยที่ Yคือ ตัวแปรตาม Xi คือ ตัวแปรต้น Β0คือ ค่าคงที่หรือค่าตัดแกน ( ค่า intercept) Βiคือ ค่าผลกระทบของ X ที่มีต่อY หรือค่าความชัน( ค่า slop) εคือ ค่าคลาดเคลื่อน(Error term) ทำการประมาณค่า Βi ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด

  5. การแปลผล β0เป็น ค่าระยะตัดแกนy (y-intercept) คือ ค่าที่เส้นตรงตัดแกน y หรือ ค่า y เมื่อ x = 0 นั่นเอง βi เป็น ค่าความชัน (slope) ของเส้นตรง คือ ค่าแสดงให้ทราบว่าเมื่อ xi มีค่าเปลี่ยนไป 1 หน่วย y จะเปลี่ยนไปโดยเฉลี่ยเท่าใดหรือ เรียกค่านี้ว่า สัมประสิทธิ์ความถดถอย (regression coefficient)

  6. ถ้า βi มีค่าเป็นบวก หรือมากกว่า 0 xi และ y มีความสัมพันธ์ไปในทิศทางเดียวกัน

  7. ถ้า βi มีค่าเป็นลบ หรือน้อยกว่า 0 xi และ y มีความสัมพันธ์ไปในทิศทางตรงข้ามกัน

  8. ถ้า βi มีค่าเท่ากับ 0 xi และ y ไม่ มีความสัมพันธ์กัน นั่นคือ การเปลี่ยนแปลงของ y ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงของ xi

  9. ข้อตกลงเบื้องต้น • การแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวแปรอิสระ (X) และตัวแปรตาม (Y) เป็นการแจกแจงแบบปกติ (Normal Distribution) • ความสัมพันธ์ของตัวแปร X และ Y มีลักษณะในเชิงเส้นตรง • ค่าคลาดเคลื่อน ε มีการแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ยเท่ากับศูนย์และมีความแปรปรวนเท่ากับ δ2 และเป็นอิสระต่อตัวแปรอิสระ (x): ε~N(0,δ2)

  10. ตัวอย่าง ชาวนาท่านนึงต้องการหาความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนเมล็ดพันธุ์ที่ใช้ในนากับปริมาณผลผลิตข้าวที่ได้ จึงทำการเก็บข้อมูลการผลิตที่ผ่านมา

  11. จากข้อมูลสามารถสร้างแผนภาพการกระจายได้ดังนี้ จากรูป ทำให้สามารถมองเห็นได้คร่าวๆว่าแผนภาพการกระจายระหว่าง 2 ตัวแปร ดูเหมือนว่าจะมีความสัมพันธ์กันในเชิงเส้นตรง และมีทิศทางสูงขึ้นไป ดังนั้น เราอาจจะสรุปตรงนี้ได้ว่า ตัวแปร x (จำนวนเมล็ดพันธุ์) และตัวแปร y (ปริมาณผลผลิตข้าวเปลืแก) มีความสัมพันธ์กัน

  12. การวิเคราะห์สมการถดถอยการวิเคราะห์สมการถดถอย • สามารถเขียนเป็นสมการถดถอยได้: Y = β0+β1X+ε โดยที่ Y คือ ปริมาณผลผลิตข้าวเปลือก (กิโลกรัม) X คือ จำนวนเมล็ดพันธุ์ที่ใช้ (กิโลกรัม) β1คือ ค่าสัมประสิทธิ์แสดงความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณผลผลิตข้าวเปลือกและจำนวนเมล็ดพันธุ์

  13. การวิเคราะห์สมการถดถอยการวิเคราะห์สมการถดถอย • ทำการประมาณค่าสัมปะสิทธิ์ โดยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด: สามารถใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ เช่น Excel, SPSS, EVIEW, STATA • ผลการประมาณค่า Ŷ=7.383+8.124X แปลผลได้ว่าหากเพิ่มปริมาณเมล็ดพันธุ์ 1 กิโลกรัม จะทำให้ได้ผลผลิตข้าวเปลือกเพิ่มขึ้น 8.124 กิโลกรัม β0 β1

  14. การประยุกต์ใช้แบบจำลอง Hedonic ทางเศรษฐศาตร์เกษตร

  15. คุณภาพและความแตกต่างในตัวสินค้าเกษตรคุณภาพและความแตกต่างในตัวสินค้าเกษตร • สินค้าหนึ่งๆ ประกอบขึ้นจากกลุ่มของคุณลักษณะจำนวนหนึ่ง • ความแตกต่างของคุณภาพของสินค้าหรือเกรดของสินค้าขึ้นอยู่กับคุณลักษณะ (Attribute หรือ Characteristics) ของสินค้า เช่น สี ขนาด ระดับความชื้น ปริมาณโปรตีน ความละเอียด ปริมาณสิ่งเจือปน ฯลฯ • ข้าวสารแตกต่างกันตามพันธุ์ การสี ความชื้น และปริมาณการแตกหัก เป็นต้น • มังคุดแตกต่างกันตามขนาดของผล สีผิว ความมัน และสีของหู เป็นต้น

  16. ราคาและคุณภาพของสินค้าราคาและคุณภาพของสินค้า • การเปลี่ยนแปลงของราคาระหว่างคุณภาพอาจจะมีความสัมพันธ์กัน เช่น ยิ่งสินค้าคุณภาพดี ราคายิ่งสูง แต่ความแตกต่างของราคาระหว่างเกรดต่างๆ นั้น อาจจะไม่คงที่ • ถ้าสินค้ามีคุณลักษณะที่โดดเด่นก็จะได้รับราคาสูงเพื่อเป็นค่าตอบแทน หรือที่เรียกว่า ราคาพรีเมี่ยม (Premium) • แต่ราคาพรีเมี่ยม (Premium) อาจปรับขึ้นหรือลงตามปริมาณอุปทาน (Supply) ของสินค้าในตลาดได้อีกด้วย

  17. การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อราคาสินค้าการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อราคาสินค้า • การบริโภคหรือการตัดสินใจเลือกซื้อสินค้าของผู้บริโภคขึ้นอยู่กับคุณสมบัติหรือคุณลักษณะ (Attribute หรือ Characteristics) ของสินค้าที่บริโภค(Becker (1965), Lancaster (1966), Rosen (1974)) • เช่น ผู้บริโภคเลือกซื้อข้าวหอมมะลิ 100 % เนื่องจากต้องการบริโภคคาร์โบไฮเดรท โทรตีน วิตามิน ความหอม ความสมบูรณ์ของเมล็ดข้าว • มูลค่าของสินค้าชนิดหนึ่งขึ้นอยู่กับชุดของลักษณะเฉพาะที่สร้างความพอใจให้แก่ผู้บริโภคของสินค้า

  18. Hedonic price model • ประยุกต์ทฤษฎีอรรถประโยชน์ Utility theory • การตั้งราคาสินค้าตามความพอใจของผู้บริโภคที่ได้รับจากคุณลักษณะต่าง ๆ ของสินค้านั้น ๆ • ดังนั้นราคาที่ผู้บริโภคจ่ายซื้อสินค้าจึงเกิดจากความพึ่งพอใจในคุณลักษณะต่างๆ ที่ประกอบกันขึ้นเป็นตัวสินค้าชนิดนั้น • นิยมใช้กับอสังหาริมทรัพย์ เช่น บ้าน

  19. Hedonic price model • อรรถประโยชน์ที่ผู้บริโภคได้รับเกิดจากการบริโภคคุณลักษณะ i ต่าง ๆ จากสินค้าทุกชนิด (k) โดย xikคือ ปริมาณคุณลักษณะ k ของการบริโภคสินค้า i และ ปริมาณบริโภคุณลักษณะ k (x.k) ขึ้นอยู่กับปริมาณการบริโภคอาหาร (Qi) ทุกชนิดรวมกัน

  20. Hedonic price model • ในการตัดสินใจบริโภคนั้นผู้บริโภคจะตัดสินใจบริโภคภายใต้งบประมาณที่มีอยู่ โดยที่ Piคือราคาสินค้า i • สามารถเขียน Lagrangian ได้

  21. Hedonic price model • ปริมาณการบริโภคสินค้า i ที่เหมาะสม โดยคือ อรรถประโยชน์ส่วนเพิ่มของรายได้ หรือ ดังนั้น โดยที่ คือ ราคาแฝง (marginal implicit price:Pk) ของคุณลักษณะที่ k เมื่อกำหนดให้งบประมาณเท่ากับรายได้

  22. Hedonic pricemodel • ราคาแฝง (Marginal implicit price) ของลักษณะเชิงคุณภาพที่ประกอบรวมกันเป็นราคาของสินค้าที่มีลักษณะแตกต่างกัน • Pi=ราคาของสินค้า i • Xk =คุณลักษณะที่ k ของสินค้า • Pk =ราคาแฝงของคุณลักษณะที่ k ของสินค้า หรือ ค่าสัมประสิทธิ์ซึ่งต้องทำการประมาณการณ์ • ε= ค่าความคาดเคลื่อน

  23. Hedonic pricemodel • ข้อสมมติ (Assumption) คือ ระดับคุณค่าโภชนาการมีค่าคงที่ และเป็นตัวแปรนอกการควบคุมของผู้บริโภค หรือ เป็นตัวแปรภายนอก (Exogenous) อย่างแท้จริง • ทั้งนี้ความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพและราคาอาจมีความสัมพันธ์แบบที่ไม่เป็นเส้นตรงได้

  24. Hedonic pricemodel • จุดอ่อนของแบบจำลอง Hedonic Price คือ ราคาสินค้าเกิดจากอุปสงค์ (Demand) และอุปทาน (Supply) แต่แบบจำลองดังกล่าวมองเฉพาะด้านอุปสงค์ เนื่องจากราคาที่ใช้ในการศึกษาโดยมากเป็นราคาในตลาดขายปลีก ซึ่งเป็นราคาที่ผู้บริโภคจ่ายซื้อสินค้า • คุณภาพของสินค้าบางอย่างเกิดจากพันธุ์ที่ใช้ สภาพแวดล้อมหรือสิ่งแวดล้อมที่ใช้ทำการผลิต และการจัดการหลังการเก็บเกี่ยว • ปัญหา Multicollinearity อันเกิดจากความสัมพันธ์ที่สูงระหว่างคุณลักษณะต่างๆ

  25. Hedonic pricemodel • ปัญหา Heteroskedasticity อันเกิดจากความแตกต่างและความผันผวนของราคาในแต่ละชั้นคุณภาพ หรือในแต่ละคุณลักษณะของสินค้า • ปัญหาของราคาสินค้าเกษตรซึ่งมีลักษณะเป็นฤดูกาล และในบางครั้งระดับราคาสินค้า กับ คุณภาพของสินค้า อาจจะมีความสัมพันธ์ในทางตรงกันข้ามกันได้ • ราคาในบางครั้งเกิดจากปัจจัยอื่นๆ ที่ไม่ใช่เรื่องของคุณภาพของผลผลิต เช่น สถานที่ซื้อ หรือ ประเภทของร้านค้าที่ซื้อ เป็นต้น ทั้งนี้ตัวแปรสถานที่อาจสะท้อนถึงรายได้และกลุ่มลูกค้า (Market Segment) ได้

  26. Example I: Hedonic Price ของน้ำส้ม • การวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลต่อการกำหนดราคาน้ำส้ม (ยุวดี ลีเบ็น และ วิศิษฐ์ ลิ้มสมบุญชัย 2551) • เก็บข้อมูลราคาและคุณลักษณะต่าง ๆ ของผลิตภัณฑ์น้ำส้มในช่วงเดือน พ.ย. 2550 ถึง ม.ค. 2551 รวมทั้งสิ้น 159 ตัวอย่าง (18 ยี่ห้อ 53 ผลิตภัณฑ์)

  27. Example I: Hedonic Price ของน้ำส้ม • P=f(CONC, SIZ, SUG, VIT, OR, TYi , PKi , SHi , BRi ) • P=ราคาน้ำส้มต่อหน่วย 200 ml • CONC= ระดับความเข้มข้นของน้ำส้ม • SIZ =ขนาดบรรจุ (ml) • SUG = ปริมาณน้ำตลาด • VIT = การระบุวิตามินไว้ข้างกล่อง (ตัวแปรหุ่น) • OR = เกล็ดส้มหรือเนื้อส้ม (ตัวแปรหุ่น)

  28. Example I: Hedonic Price ของน้ำส้ม • TYi = ชนิดของส้ม 10 ชนิด: ส้มผสม ส้มเนเวล ส้มเขียวหวาน ส้มสายน้ำผึ้ง ส้มโชกุน ส้มสีทับทิม ส้มสีทอง ส้มวาเลนเซียส้มแมนดาริน น้ำส้มที่ผสมน้ำผักหรือผลไม้ (ตัวแปรหุ่น) • PKi = บรรจุภัณฑ์ 5 แบบ: กล่อง กระป๋อง ขวดแก้ว ขวดพลาสติก ถ้วยพลาสติก (ตัวแปรหุ่น) • SHi = ระดับชั้นวางผลิตภัณฑ์ 4 ระดับ : ชั้น7 ชั้น5-6 ชั้น 3-4 ชั้น 1-2 (ตัวแปรหุ่น) • BRi = ยี่ห้อ 18 ยี่ห้อ : มาลี ชบา วาเลนเซีย ทิปโก้ ยูเอฟซี บรู๊ค โกลเด้นท์แพน ทรอผิคาน่า เบอรี่ซันเบส กรีนเมท ดีโด้ เฮฮา ฮาวาย กาโตะ เซกิ โมกุโมกุ มิซุ (ตัวแปรหุ่น)

  29. Example II: Hedonic Price ของมะม่วงโชคอนันต์

  30. P คือ ราคาที่ผู้บริโภคยินดีจ่าย (หยวน/กก.) • COLOUR คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผิวเหลืองทอง • PEEL คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคคิดว่าเปลือกหนา • SIZE1 และ SIZE2 คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผลมะม่วงมีขนาดเล็กและขนาดกลาง ตามลำดับ • SIZE1, 2 มีค่าเป็น 0 เมื่อผู้บริโภคคิดว่ามะม่วงมีขนาดใหญ่ • TASTE คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคคิดว่าอร่อย • TEXTURE1 คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคคิดว่าเนื้อแข็ง • TEXTURE2 คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคคิดว่าเนื้อนิ่ม • TEXTURE1, 2 มีค่าเป็น 0 เมื่อผู้บริโภคคิดว่าเนื้อแข็งหรือนิ่มเกินไป • SUPERMKT คือ ตัวแปรหุ่นและมีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคซื้อจากซุปเปอร์มาเกต และเป็น 0 ถ้าซื้อจากตลาดสด

  31. Example III: Hedonic Price ของถั่วแขก

  32. P คือ ราคาของถั่วแขก (บาท/กก.) • WEIHGT1 และ WEIGHT2 มีค่าเป็น 1 เมื่อเป็นผักขนาดใหญ่และขนาดกลาง ตามลำดับ • LENGTH มีค่าเป็น 1 เมื่อผักยาวกว่า 16 ซม. • CHROMA มีค่าเป็น 1 เมื่อความสว่างของสีผิว >= 25.31 • HUE มีค่าเป็น 1 เมื่อมีโทนสีน้ำเงิน และมีค่าเป็น 0 เมื่อมีโทนสีเหลือง • FIRM1, 2 มีค่าเป็น 1 เมื่อความแน่นเนื้อมีค่า >1 และ 2 ตามลำดับ (ถ้าความแน่นเนื้อมาก ถั่วจะเหนี่ยวและไม่กรอบ) • RP มีค่าเป็น 1 เมื่อเป็นสินค้าดอยคำ และ 0 ถ้าเป็นยี่ห้ออื่นๆ • TIME มีค่าเป็น 1 เมื่อเป็นฤดูฝน และ 0 เมื่อเป็นฤดูร้อน • FBA มีค่าเป็น 1 เมื่อผู้บริโภคซื้อจากซุปเปอร์มาเกตย่านนักธุรกิจต่างชาติอยู่ และ 0 สำหรับย่านอื่นๆ • BKK มีค่าเป็น 1 เมื่อวางขายในตลาดกรุงเทพและ 0 เมื่อขายที่เชียงใหม่

  33. บทสรุป • HPM สามารถใช้ในการค้นหาคุณลักษณะที่สำคัญของสินค้า • HPM สามารถระบุถึงคุณค่า หรือมูลค่าที่ผู้บริโภคจ่ายเพื่อคุณลักษณะนั้นๆ เมื่อมีการซื้อขายผ่านตลาด • HPM สามารถระบุถึงคุณค่าของคุณลักษณะต่างๆ ของสินค้าที่ยังไม่มีการซื้อขายผ่านตลาด • ผลของ HPM สามารถนำไปใช้ในการกำหนดกลยุทธ์ กำหนดลูกค้าเป้าหมาย ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ หรือสินค้าให้มีคุณภาพตามที่ผู้บริโภคให้ความสำคัญ

  34. การออกแบบฐานข้อมูลและการใช้โปรแกรม SPSS ในการประเมินค่าแบบจำลอง Hedonic

  35. ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ • ข้อมูลที่ใช้: ข้อมูลราคาและคุณลักษณะต่าง ๆ ของสินค้า • ข้อมูลเชิงปริมาณ: มีค่าเป็นตัวเลข เช่น ราคา น้ำหนัก ความชื้น ปริมาณกากใย %โปรตีน • ข้อมูลเชิงคุณภาพ: เป็นข้อความ เช่น ใส่ไม่ใส่เกล็ดส้ม ข้าวหอมมะลิและข้าวขาวธรรมดา ต้องแปลงให้เป็นตัวเลข เช่น 0=ไม่ใส่เกล็ด และ 1=ใส่เกล็ด 0= ข้าวขาวธรรมดา 1=ข้าวหอมมะลิ • แหล่งที่มาของข้อมูล: ร้านค้า ตลาด

  36. การแปลตัวแปรเชิงคุณภาพเป็นตัวแปรเชิงปริมาณการแปลตัวแปรเชิงคุณภาพเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ • คำถามที่มีคำตอบเพียง 2 คำตอบ เช่น ข้าวธรรมดาvsข้าวอินทรีย์ สร้างตัวแปร org โดยกำหนด code 0= ข้าวธรรมดา 1 = ข้าวอินทรีย์ (ตัวแปรหุ่น dummy variable) • คำถามที่มีคำตอบหลายคำตอบ แต่เลือกคำตอบได้คำตอบเดียว เช่น พันธุ์ข้าว (ข้าวหอมมะลิ ข้าวหอมปทุม ข้าวเสาไห้ ข้าวมันปู ข้าวสังหยด) สร้างตัวแปร seed โดยกำหนด code 1 =ข้าวหอมมะลิ 2 =ข้าวหอมปทุม 3 = ข้าวเสาไห้ 4=ข้าวมันปู 5=ข้าวสังหยด

  37. การแปลตัวแปรเชิงคุณภาพเป็นตัวแปรเชิงปริมาณการแปลตัวแปรเชิงคุณภาพเป็นตัวแปรเชิงปริมาณ • หรือสร้างตัวแปรสำหรับแต่ละพันธุ์ข้าว (ตัวแปรหุ่น dummy variable) เช่น • ตัวแปรข้าวหอมมะลิ seed1=1 หากเป็นข้าวหอมมะลิ seed1=0หากเป็นข้าวชนิดอื่น ๆ • ตัวแปรข้าวหอมปทุม seed1=1 หากเป็นข้าวปทุม seed1=0หากเป็นข้าวชนิดอื่น ๆ • ในการวิเคราะห์สมการถดถอยจำนวนตัวแปรหุ่นจะน้อยกว่าตัวแปรในกลุ่มเดียวกันทั้งหมด 1ตัว เช่น พันธุ์ข้าวมี 5 พันธุ์ จะมีตัวแปรหุ่นทั้งหมด 4ตัว

  38. การสร้างฐานข้อมูลในการวิเคราะห์ Hedonic • สามารถสร้างได้ในไฟล์ Excel หรือ โปรแกรมทางสถิติที่ถนัด • กรณีสร้างฐานข้อมูลใน Excel และต้องการจัดประเมินค่าในโปรแกรมทางสถิติอื่น เช่น SPSS, STATA ให้ทำการ save ไฟล์ฐานข้อมูลแล้วปิดไฟล์ Excel ก่อนที่จะทำการ import ข้อมูลในโปรแกรมทางสถิติ • ควรบันทึกข้อมูลเป็นภาษาอังกฤษเนื่องจากโปรแกรมทางสถิติส่วนใหญ่ไม่สามารถอ่านภาษาไทยได้

  39. ตัวอย่างฐานข้อมูล

  40. Obj = ตัวอย่างที่ • P = ราคาต่อกล่อง (บาท) • P200 = ราคาต่อ 200 มิลลิลิตร (บาท/200ml) • Con = ระดับความเข้มข้น (%) • Size = ขนาด (มิลลิลิตร) • Sug = ปริมาณน้ำตาล (%) • Vit = การระบุวิตามินซีไว้ข้างกล่อง (1= ระบุ, 0=ไม่ระบุ) • Plus = การผสมเกล็ดส้ม (1= ผสม, 0=ไม่ผสม) • Etc…

  41. ทางเลือกอื่นในการเก็บข้อมูลบางชนิด • ระดับความเข้มข้น • HCON ระดับความเข้มขันสูง โดย 1=น้ำส้ม 100% , 0= ไม่ใช่ 100% • MCON ระดับความเข้มข้นปานกลาง โดย 1=น้ำส้ม 30-60% , 0= ไม่ใช่ 30-60% • LCON ระดับความเข้มขันต่ำ โดย 1=น้ำส้มไม่เกิน 25% , 0= สูงกว่า25% • ตัวแปลอื่น เช่น ชนิดส้ม ระดับชั้นวาง บรรจุภัณฑ์

  42. การสร้างตัวแปรหุ่นใน SPSS • กรณีเก็บระดับความเข้มข้นเป็นตัวเลข(แบบตัวอย่างแรก) แล้วต้องการทำเป็นตัวแปรหุ่นแบ่งเป็น 3 ระดับ (เหมือนตัวอย่างที่ 2) • คำสั่ง SPSS • ครั้งที่ 1: เลือก transform compute variable • ใน target variable ใส่ ตัวแปรใหม่ HCON ใน numeric expression ใส่ 1 • กด if เลือก include if case satisfies condition ใส่ CON=100 กด continue และ ok (ตอนนี้ตัวอย่างที่เข้มข้นน้อยกว่า 100% มีค่าเป็น. • ครั้งที่ 2: เลือก transform compute variable • ใน target variable ใส่ HCON ใน numeric expression ใส่ 0 • กด if เลือก include if case satisfies condition ใส่ CON<100 กด continue และ ok

  43. การสร้างตัวแปรหุ่นใน SPSS • ทำเช่นเดียวกันกับความเข้มข้นระดับปานกลางและต่ำ เปลี่ยนตัวเลขใน if case satisfies condition • สำหรับความเข้มข้นระดับกลาง (MCON) ใน if case satisfies condition • ครั้งแรก: 30 <= CON&CON <= 60 • ครั้งที่ 2 : CON <= 30 | CON >= 60 • สำหรับความเข้มข้นระดับต่ำ (LCON) ใน if case satisfies condition • ครั้งแรก: 25 <= CON • ครั้งที่ 2 : CON >25 • สามารถทำกับตัวแปรอื่น ๆ เช่น ยี่ห้อ ชนิดส้ม

  44. การวิเคราะห์ Hedonic โดยการใช้ SPSS • ใช้สมการถดถอยอย่างง่าย โดยการระบุตัวแปรต้นและตัวแปรตามที่ต้องการ สำหรับ Hedonic model เป็นการวิเคราะห์คุณลักษณะต่าง ๆ ที่มีผลต่อราคาสินค้า: • ตัวแปรตาม: ราคาน้ำส้ม • ตัวแปรต้น: คุณลักษณะต่าง ๆ เช่น ระดับความเข้มข้น ขนาด ปริมาณน้ำตาล การระบุวิตามินซี การผสมเกล็ดส้ม อื่น ๆ • ตัวอย่าง เช่น P200 = β0+β1HCON+β2MCON+ β3size + β4sug+β5vit+ β6plus+ ε

  45. การดูข้อมูลสถิติอย่างง่ายการดูข้อมูลสถิติอย่างง่าย • เลือก Analyze Descriptive statistics Frequencies ในช่อง variable(s) เลือกตัวแปรที่ต้องการ เช่น P200, CON, Sug เลือก statistics เลือกสถิติที่ต้องการ เช่น mean, std. deviation กด continue กด ok

  46. การวิเคราะห์แบบจำลอง Hedonic • เลือก Analyze Regression Linear • ในช่อง Dependent ใส่ P200 (ราคาน้ำส้ม) • ในช่อง Independent(s) ใส่ ตัวแปรที่ต้องการ HCON MCON size Sug vit plus • ตรง method เลือก enter • เลือก statistics ในส่วนของ regression coefficient เลือก Estimates, Confidential interval, model fit ในส่วนของ Residual เลือก Durbin-Watson และ Case wise diagnostics และ outliner outside ใส่เลข 3 (หรือเลขอื่น ๆ ) • กด continue กด ok

More Related