ปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจและการตัดสินใจใช้บริการตรวจคัดกรองผู้ป่วยติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) แบบไม่เจ็บตัว โดยการวิเคราะห์โปรไฟล์จากลมหายใจ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความพึงพอใจในการใช้บริการ ความสัมพันธ์ระหว่างการรับรู้ความเสี่ยง การยอมรับนวัตกรรมกับการตัดสินใจใช้บริการ และความพึงพอใจในการใช้บริการ อิทธิพลของการรับรู้ความเสี่ยงและการยอมรับนวัตกรรม ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้บริการและความพึงพอใจในการใช้บริการตรวจคัดกรองผู้ป่วยติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) แบบไม่เจ็บตัว โดยการวิเคราะห์โปรไฟล์จากลมหายใจ โดยใช้ กลุ่มตัวอย่าง จำนวน 109 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลในการวิจัยครั้งนี้เป็นแบบสอบถาม การวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ความถี่ ร้อยละ ค่าเฉลี่ยเลขคณิต ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ค่าสูงสุด ค่าต่ำสุด และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ
ผลการวิจัย พบว่า ความพึงพอใจของผู้ใช้บริการในภาพรวม อยู่ในระดับพึงพอใจมากที่สุด มีค่าเฉลี่ย เท่ากับ 4.57 โดยด้านที่ผู้รับบริการมีความพึงพอใจสูงที่สุด มี 2 ด้าน คือ ด้านเจ้าหน้าที่ให้บริการด้วยความสะดวกรวดเร็ว และด้านพื้นที่ในการให้บริการมีความสะอาดกว้างขวางมีที่จอดรถเพียงพอ ค่าเฉลี่ย เท่ากับ 4.64 ต่อมา คือ การยอมรับนวัตกรรม เป็นปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการตัดสินใจใช้บริการ และความพึงพอใจในการใช้บริการ โดยมีความสัมพันธ์ในระดับค่อนข้างสูงกับความพึงพอใจในการใช้บริการเท่ากับ 0.686 และมีความสัมพันธ์ในระดับสูงกับการตัดสินใจใช้บริการเท่ากับ 0.870 มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจใช้บริการและความพึงพอใจในการใช้บริการ โดยมีค่าอำนาจของการทำนาย เท่ากับ ร้อยละ 75 (R2= 0.75) และ ร้อยละ 47.00 (R2 = 0.47) ตามลำดับ Y1 = 0.020 + 0.041X1 + 0.997X2; R2= 0.75, Y2 = 1.243 + 0.091X1 + 0.692X2; R2 = 0.47
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความวิชาการ บทความวิจัย และบทวิจารณ์หนังสือในวารสารดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ เป็นความคิดเห็นของผู้เขียน มิใช่ของคณะผู้จัดทำ และมิใช่ความรับผิดชอบของสมาคมปรัชญาดุษฎีบัณฑิตทางสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง (กรณีการทำวิจัยในมนุษย์ ผู้วิจัยต้องผ่านการอบรมจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ และนำหลักฐานมาแสดง)
เอกสารอ้างอิง
Charoenwong, W. (2017). The relationship between risk perception and intention to buy accommodation online in Hat Yai District, Songkhla Province of Thai tourists. Doctoral Dissertation of Business Administration, Prince of Songkhla University. [In Thai]
Jathurongkakul, A., & Jathurongkakul, D. (2006). Consumer behavior. Thammasat University Printing House. [In Thai]
Demirdogen, O., Yaprakli, S., Yilmaz, M. K., & Husain, J. (2010). Customer risk perceptıons of internet bankıng–A study in Turkey. Journal of Applied Business Research, 26(6), 57-68.
Devore, J., & Peck, R. (1993). Statistic: The exploration and analysis of data. Wadsworth.
Dickins, D. (2008). Consumer behavior, decision-making and the adventist educator. Retrieved from https://christintheclassroom.org/vol_37a/37a-cc_141-156.pdf
Kantabutr, S. (2011). The factors related to consumers’ decision on eco-product purchase in Nakhon Ratchasima province. Master’s Independent Study of Business Administration, Rajamangala University of Technology Thanyaburi. [In Thai]
Kitimool, T., & Kunthachai, A. (2021, March). Usage behavior and acceptance of innovative technology affecting the selection of social networking application in Mueang Chiang Rai district, Chiang Rai province. Retrieved from https://rsujournals.rsu.ac.th/index.php/rgrc/article/view/2379/1992 [In Thai]
Khunthong, U., Ananchairachata, N., & Racharak, B. (2020). Factors affecting acceptance of financial technology: A case study of smartphone payment system with Near Field Communication (NFC) technology in consumer shopping in Bangkok. Rajapark Journal, 14(32), 23-36. [In Thai]
Kotler, P., Wong, V., Saunders, J., & Armstrong, G. (2005). Principles of marketing (4th ed.). Prentice Hall.
Krejcie, R. V., & Morgan, D. W. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607-610.
Liljander, V., & Strandvik, T. (1995) The nature of customer relationships. In T. A. Swartz, D. E. Bowen, & S. W. Brown (Eds.), Advances in services marketing and management, vol. 4 (pp. 141-167). JAI Press.
Marriott, H. R., & Williams, M. D. (2018). Exploring consumers perceived risk and trust for mobile shopping: A theoretical framework and empirical study. Journal of Retailing and Consumer Services, 42, 133-146.
Ooi, K. B., & Tan, G. W.-H. (2016). Mobile technology acceptance model: An investigation using mobile users to explore smartphone credit card. Journal of Expert Systems with Applications, 59, 33-46.
Rogers, E. M. (1995). Diffusion of innovations (4th ed.). The Free Press.
Sanont, R. (2016). Causal factors influencing behavioral intent of astrology service users in Thailand. Doctoral Dissertation of Business Administration, Ramkhamhaeng University. [In Thai]
Supina, P. (2017). Perceived risk and high involvement procuct purchase of new customer on e-commerce. Master’s Independent Study of Science, Thammasat University. [In Thai]
Tulanont, S. (2019). Acceptance of technology affecting the decision to buy online products of the elderly. Master’s Thesis of Business Administration, Naresuan University. [In Thai]
Wang, C., Horby, P. W., Hayden, F. G., & Gao, G. F. (2020). A novel coronavirus outbreak of global health concern. The Lancet, 395(10223), 470-473.
World Health Organization. (2021). COVID-19 WHO Thailand situation reports. Retrieved from https://www.who.int/thailand/emergencies/novel-coronavirus-2019/situation-reports
Yudhanusorn, S., & Tapachai, N. (2020). Visiting behavior and marketing satisfaction to the square, NSM Science. Valaya Alongkorn Review, 10(2), 122-130. [In Thai]
