การแบ่งกลุ่มและหาขอบเขตกลุ่มที่เหมาะสม ของการกระจายรายได้ครัวเรือนกรุงเทพมหานคร

Grouping and optimal group boundaries of Bangkok household income distribution

Name: วิจิตร ครุสันธิ์

Abstract: ข้อมูลรายได้มักจะถูกจัดเป็นกลุ่มๆ เสมอ ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นและสำคัญในงานวิจัยทางสังคมศาสตร์ เพราะโดยทั่วไปแล้วการตอบเรื่องรายได้ผู้ตอบนิยมตอบรายได้เป็นช่วงๆ มากกว่าที่จะตอบรายได้จริงวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้ศึกษารูปแบบการแจกแจงรายได้ครัวเรือน และวิธีจัดแบ่งช่วงรายได้ที่ให้ขอบเขตที่เหมาะสมของแต่ละช่วง โดยใช้วิธีจัดแบ่งช่วงรายได้ 3 วิธี คือ (1) วิธีที่ใช้รากที่สองวิธีความถี่สะสม (Cumulative √f ) ของ Dalenius และ Hodges (2) วิธีที่ใช้ระยะทางกำลังสอง (Squared Distance) ของ Walter D. fisher (3) วิธีที่ใช้เงื่อนไขค่าเฉลี่ย (The Average Condition) ของ B.B Aghevli and F. Mehran ซึ่งสองวิธีแรก เป็นวิธีจัดช่วงรายได้ที่ต้องการนำเอาช่วงรายได้ที่จัดได้ไปใช้ในการสำรวจตัวอย่าง โดยมุ่งให้หน่วยตัวอย่างในกลุ่มเดียวกันมีความคล้ายคลึงกันมากๆ แต่วิธีที่สามเป็นวิธีที่ต้องการนำผลการจัดแบ่งช่วงรายได้ไปใช้ในการประเมินค่าดัชนีจินี่ที่ใช้วัดความไม่เท่าเทียมกันของรายได้ อนึ่งจำนวนช่วงรายได้ที่จัดแบ่งจากงานวิจัยหลายๆ งาน นิยมจัดช่วงรายได้เป็น 10 ช่วง 5 ช่วง และ 3 ช่วง ดังนั้นในการศึกษาจึงจัดแบ่งช่วงรายได้ 10 ช่วง 5 ช่วง และ 3 ช่วง สำหรับข้อมูลที่ใช้ศึกษา คือ รายได้ครัวเรือนที่เป็นรายได้จริงซึ่งได้จากงานวิจัยเรื่อง การสร้างและวิเคราะห์ตัวอย่างหลักครัวเรือน เพื่อสำรวจในเขตกรุงเทพมหานคร ปี พ.ศ. 2522 จากการศึกษาพบว่า รายได้ครัวเรือนของกรุงเทพมหานคร และแยกเฉพาะในเขตเทศบาล นอกเขตเทศบาลมีการแจกแจงด้วยฟังก์ชั่นการแจกแจง 1- x[superscrip a] [subscript o]/x[superscrip a] [subscript o]+x[superscrip a] เมื่อ x[[subscript o] คือรายได้มัธยฐาน และ α คือค่าคงที่พาเรโตและนอกจากนี้รายได้ครัวเรือนนอกเขตเทศบาลยังมีการแจกแจงแบบแกมมา สำหรับวิธีการจัดแบ่งช่วงรายได้พบว่า วิธีที่ใช้ระยะทางกำลังสองไม่เหมาะที่จะใช้ในกรณีข้อมูลมีจำนวนมาก และไม่สะดวกในการคำนวณ ดั้งนั้น เมื่อต้องการจัดแบ่งช่วงรายได้เป็น 3 ช่วง ควรใช้วิธีที่ใช้รากที่สองของความถี่สะสม ซึ่งให้ความสะดวกกว่าและง่ายในการคำนวณมากกว่าวิธีที่ใช้เงื่อนไขค่าเฉลี่ย ซึ่งต้องทราบรูปแบบการแจกแจงของรายได้ และให้ผลใกล้เคียงกับวิธีที่ใช้รากที่สองของความถี่สะสม แต่เมื่อต้องการจัดแบ่งช่วงรายได้เป็น 5 ช่วง ต้องพิจารณาความเบ้ของการแจกแจงข้อมูลประกอบด้วย ถ้าการแจกแจงข้อมูลมีความเบ้สูง ควรจัดแบ่งช่วงรายได้ด้วยวิธีที่ใช้รากที่สองของความถี่สะสม แต่ถ้าการแจกแจงข้อมูลมีความเบ้ต่ำ ต้องคำนึงถึงผลที่ต้องการว่าจะนำไปใช้ทำอะไร จึงเลือกใช้วิธีจัดแบ่งรายได้ที่ให้ผลตามต้องการ และเมื่อต้องการจัดแบ่งช่วงรายได้เป็น 10 ช่วง ต้องพิจารณาผลที่ต้องการว่าจะนำไปใช้ทำอะไร จึงเลือกวิธีจัดแบ่งช่วงรายได้ที่ให้ผลตามต้องการ

Abstract: Grouping of income data is often an essential matter in social science research since respondents in general are inclined to report income in interval instead of exact amount. This thesis studies the form of household income distribution and methods of grouping income data which produce optimal group boundaries. The methods considered are (i) Dalenius and Hodges's cumulative √f rule, (ii) Walter D. Fisher's squared distance criterion and (iii) B.B. Aglevli and F. Mehran's average condition method. The first two methods aim at providing homogeneity of elements in the same group while the third method aims at estimation of the Gini index of income inequality. Most researches frequently group income data into 10, 5 and 3 classes. Therefore, this study investigates grouping of income data in 10, 5 and 3 classes, using household income data from the Household Master Sample Formation and Analysis for Survey in Bangkok Metropolis. The study finds that the distribution of household income of Bangkok Metropolis, of Bangkok municipal areas and of Bangkok non- municipal areas are all in the form of 1-x[superscrip a] [subscript o]/x[superscrip a] [subscript o]+x[superscrip a] where x[[subscript o] is the median income and a is the pareto constant. In addition household income of Bangkok non-municipal areas is also found to be of a gamma type distribution. As for the grouping of income, it is found that the squared distance method not appropriate in case of large quantity of data and is inconvenient in computing. Hence, when grouping into 3 classes is desired, the appropriate method is the cumulative √f method which, although giving approximately result is simpler and more convenient to compute than the averge condition method which requires knowledge of the form of income distribution. However, when grouping into 5 classes is desired, skewness of the distribution should also be considered. If the distribution is highly skewed, the cumulative √f method is recommended. But if the degree of skewness is low, the purpose of the 'grouping methods should be consider instead. For the case of grouping into 10 classes, selection of appropriate method depends on using the grouping obtained.

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. สำนักงานวิทยทรัพยากร

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: cuir@car.chula.ac.th

Name: สุชาดา กีระนันทน์

Role: ที่ปรึกษา

Created: 2526

Modified: 2558-01-18

Issued: 2557-03-26

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

ISBN: 9745626465

tha

DegreeName: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: สถิติ

Grantor: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

©copyrights จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	Wichit_Kr_front.pdf	317.24 KB	9	2019-06-01 14:11:15
2	Wichit_Kr_ch1.pdf	266.74 KB	10	2019-06-01 14:11:36
3	Wichit_Kr_ch2.pdf	278.43 KB	10	2019-06-01 14:11:47
4	Wichit_Kr_ch3.pdf	479.2 KB	12	2019-06-01 14:11:59
5	Wichit_Kr_ch4.pdf	251.77 KB	9	2019-06-01 14:12:14
6	Wichit_Kr_back.pdf	563.1 KB	9	2019-06-01 14:12:27

ใช้เวลา

0.050349 วินาที