บทบาทของลักษณะส่วนบุคคลต่อการแต่งงานล่าช้าในไทย:การตรวจสอบโดยปัญญาประดิษฐ์ด้วยการวิเคราะห์แบบป่าสุ่ม
Main Article Content
บทคัดย่อ
โลกาภิวัตน์และการเปลี่ยนแปลงทางพฤติกรรมของประชากรส่งผลโดยตรงต่ออัตราการทดแทนของโครงสร้างประชากรอย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทำให้ในปัจจจุบันทุกประเทศได้ก้าวเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ การลดภาวะปัญหาที่เกิดขึ้นในระยะยาวนั้นภาครัฐและเอกชนจำเป็นที่จะต้องเข้ามามีบทบาทในการพัฒนา สวัสติการรองรับอย่างเหมาะสม อย่างไรก็ตามนอกจากปัจจัยภายนอกแล้วคณลักษณะส่วนบุคคลก็เป็นปัจจัย สำคัญที่ส่งผลให้การกระตุ้นนโยบายเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ การศึกษานี้ได้ทำการศึกษาบทบาทของลักษณะ ส่วนบุคคลต่อการแต่งงานล่าช้าหรือการมีแนวโน้มที่จะไม่แต่งงานในไทย โดยการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงสำรวจ จากกลุ่มตัวอย่างด้วยการสุ่มแบบเจาะจงโดยคัดกรองจากวัยทำงานที่มีสถานภาพโสดและอายุ 30 ปีขึ้นไปจำนวนทั้งสิ้น 64 ราย วิเคราะห์ข้อมูลด้วยหลักสถิติเชิงพรรณนาเพื่อสรุปภาพรวมของข้อมูล ร่วมกับการใช้ ปัญญาประดิษฐ์ด้วยเทคนิคการถดถอยแบบป่าสุ่ม เพื่อหาตัวแปรที่มีอิทธิพลและตัวแปรสำคัญต่อการแต่งงาน ล่าช้าในวัยทำงาน อันจะนำไปสู่การพัฒนานโนบายของรัฐและเอกชนด้านสวัสดิการให้เกิดประสิทธิภาพมากขึ้น ผลการศึกษาปรากฏสัดส่วนข้อมูลที่เหมาะสมต่อการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์คืออัตรา 70:30 ซึ่งส่งผลให้อัตราความถูกต้องในการทำนายสูงถึงร้อยละ 91.20 มากไปกว่านั้นผลลัพธ์ของแบบจำลองชี้ให้เห็นว่า ลักษณะส่วนบุคคลนั้นมีอิทธิพลต่อการแต่งงานล่าช้าในวัยทำงาน โดยบุคคลที่แสดงออกเป็นฤาษี หรือ มีลักษณะ พฤติกรรมที่ยึดติดกฎระเบียบ ชอบความถูกต้องและความเป็นธรรม ไม่ยืดหยุ่นในการใช้ชีวิตนั้นมีแนวโน้มที่จะแต่งงานล่าช้าในกลุ่มวัยทำงาน
Article Details
เอกสารอ้างอิง
ภาษาไทย
กองสถิติและสังคม. (2566). สถิติการครองตัวเป็นโสดในไทย. เข้าถึงเมื่อ 30 กุมภาพันธ์, 2566, จาก https://catalog.nso.go.th/dataset/os0100002/resource/dcf58f97-88e9-4a5e-844f-08e673d91325
ประทุมมา พจนสิทธิ์, จงรักษ์ หงส์งาม และธัญมัชฌ สรุงบุญมี. (2565). ปัจจัยที่กำหนดการสมรสมรสในวัยทำงาน. วารสารเศรษฐศาสตร์และกลยุทธ์การจัดการ, 9(1) 13-126.
ศิริวรรณ เสรีรัตน์. (2550). พฤติกรรมผู้บริโภค. สำนักพิมพ์ บริษัท ธีระฟิล์มและไซเท็ก จำกัด
ภาษาอังกฤษ
Alam, M. A. Z., Yong, C. C., & Mansor, N. (2022). Predicting savings adequacy using machine learning: A behavioural economics approach. Expert Systems with Applications, 203, 117502. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117502
Angrist, J. (2002). How do sex ratios affect marriage and labor markets? evidence from America’s second generation. The Quarterly Journal of Economics, 117(3), 997 1038. https://doi.org/10.1162/003355302760193940
Becker, G. S. (1974). On the relevance of the new economics of the family. The American Economic Review, 64(2), 317-319. https://www.jstor.org/stable/1816059
Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer. Cai J, Luo J, Wang S, & Yang S. (2018). Feature selection in machine learning: A newperspective. Neurocomputing, 300, 70-79. https://doi.org/10.1016/j.neu com.2017.11.077
Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. (2007). G* Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175-191. https://doi.org/10.3758/BF03193146
Fort, M., Schneeweis, N., & Winter-Ebmer, R., (2016). Is education always reducing fertility? evidence from compulsory schooling reforms. The Economic Journal, 126(595), 1823-1855. https://doi.org/10.1111/ecoj.12394
Grossbard, S. (2015). The marriage motive: A price theory of marriage. how marriage markets affect employment, consumption and savings. Springer-Verlag.
Himawan, K. K. (2019). Either I do or I must: An exploration of the marriage attitudes of Indonesian singles. The Social Science Journal, 56(2), 220-227. https://doi.org/10.1016/j.soscij.2018.07.007
Hwang, J., (2016). Housewife, “gold miss,” and equal: the evolution of educated wom en’s role in Asia and the U.S. Journal of Population Economics, 29(2), 529-570. https://doi.org/10.1007/s00148-015-0571-y
Kan, K. and Lee, M., (2018). The effects of education on fertility: Evidence from Taiwan. Economic Inquiry, 56(1), 343-357. https://doi.org/10.1111/ecin.12492
Klangyotee, R. & Hong-ngam, J. (2016). Determinant of happiness in spouse. SIBR conference on interdisciplinary business & economics research OSAKA, 7-8 July 2016. Osaka, Japan.
Lee, B. S., Klein, J., Wohar, M., & Kim, S. (2021). Factors delaying marriage in Korea: an analysis of the Korean population census data for 1990-2010. Asian Population Studies, 17(1), 71-93. https://doi.org/10.1080/17441730.2020.1781380
Lefgren, L. & McIntyre, F.L., (2006). The relationship between women’s education and marriage outcomes. Journal of Labor Economics, 24(4), 787-830.
Liaw, A., & Wiener, M. (2002). Classification and regression by random forest. R news, 2(3), 18-22.
Lutz, W. & Samir, K.C., (2011). Global human capital: integrating education and popula tion, Science, 333, 587-592. DOI: 10.1126/science.1206964
Marston, A. T. (1928). Casual Communication: A Case of Necrosis of the Mandible and Exfoliation of the Condyle and Coronoid Process following Suppuration in the Region of the Third Mandibular Molar. Proceeding of The Royal Soci ety of Medicine. 1622-1623. https://doi.org/10.1177/003591572802100938
Martin, T. C., (1995). Women’s education and fertility: Results from 26 demographic and health surveys. Studies in Family Planning, 26(4), 187-202. https://doi. org/10.2307/2137845
Molinaro, A. M., Simon, R., & Pfeiffer, R. M. (2005). Prediction error estimation: A com parison of resampling methods. Bioinformatics, 21(15), 3301-3307. https://doi. org/10.1093/bioinformatics/bti499
Monstad, K., Propper, C. & Salvanes, K. G., (2008). Education and fertility: evidence from a natural experiment, Scandinavian Journal of Economics, 110(4), 827-852. https://doi.org/10.1111/j.1467-9442.2008.00563.x
Nakavachara, V., (2010). Superior female education: Explaining the gender earnings gap trend in Thailand. Journal of Asian Economics, 21, 198-218. https://doi. org/10.1016/j.asieco.2009.09.006
Retherford, R. D., Ogawa, N., & Matsukura, R. (2001). Late marriage and less marriage in Japan. Population and Development Review, 27(1), 65-102. https://doi. org/10.1111/j.1728-4457.2001.00065.x
Skirbekk, V., (2008). Fertility trends by social status. Demographic Research, 18(5), 145 180. https://www.jstor.org/stable/26347981
Turgeon, S., & Lanovaz, M. J. (2020). Tutorial: Applying machine learning in behavio ral research. Perspectives on Behavior Science, 43(4), 697-723. https://doi. org/10.1007/s40614-020-00270-y
Turgeon, S., Lanovaz, M. J., & Dufour, M. M. (2021). Effects of an interactive web training to support parents in reducing challenging behaviors in children with autism. Behavior Modification, 45(5), 769-796. https://doi.org/10.1177/014544552091567