HEALTH_Vol34No2_07

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Health status of students in an ages risk from the discotheque noise exposure.

Virat Prawantao Tongpad Donhaoraw Pensri Phawshap Kobchock Wuttichodwanitkit Setha Sutapreeda The Office of Disease Prevention and Control No.9 Phisanuloke Province.

Abstract The objectives of this research were (1) to study the lung function, the audio function and the visual function of students who were at risk from the discotheque noise exposure.(2) to analyze the relationship of those functions by type of school ,personal factors ,and health behavior. 423 students from high level vocational schools were selected using stratified random sampling The instruments used to collect data were the questionnaires and the the lung function, the audio function and the visual function testing instruments. Statistic analysis used were Correlation, Multiple Regression and Logistic Regression tests. The results showed that the average age of students were 18.88, mean of weight was 61.50 kilogram, mean of height was 1.61 meters, 67.30% were women, the knowledge and the attitude at moderate level and high level were 86.0 % and 87.40 % respectively. 7.40 % went to discotheque, the age going to discotheque for the first time was17.44. Regarding health behaviors : 15.10 %, 66.70 %, and 48.00 % of students had smoking, alcohol drinking and exercise habit respectively. 43.30 % of students had mild and moderate level of abnormal lung function 30.80% had abnormal audio function of left ear,37.00% had abnormal audio function of right ear,11.10 % had abnormal visual function. Statistical testing showed that, there were relationship between lung function test and type of school, sex, age , weight ,sleeping, going to discotheque, smoking, alcohol drinking and exercise (p=0.05) And there were not relationship between audio function, visual function and type of school, personal factor and health behavior factors.

Keyword : students , discotheque, Noise, lung function, audio function , visual function

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∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ ‚√߇√’¬πÕ¬Ÿàµ‘¥∂ππ√âÕ¬≈– 77.9 «— ¥ÿ∑’Ë„™â„π°“√ ‡¢’¬π°√–¥“π à«π„À≠à„™âª“°°“‡§¡’§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 66.9 ºŸâÕÿª°“√–„π°“√»÷°…“‡ªìπ∫‘¥“ À√◊Õ¡“√¥“ √âÕ¬≈– 72.3 ·≈–À“°§à“„™â®à“¬‰¡à‡æ’¬ßæÕ®–¢Õ ®“°ºŸâÕÿª°“√– √âÕ¬≈– 71.9 §«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ ·≈–惵‘°√√¡ √–¥—∫§«“¡√Ÿâ‡°’ˬ«°—∫Õ—πµ√“¬®“°‡ ’¬ß¥—ß æ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫πâÕ¬ ª“π°≈“ß ·≈–√–¥—∫¡“° ‡∑à“°—∫√âÕ¬≈– 14 ,46.4 ·≈– 39.6 µ“¡≈”¥—∫ à«π ∑— » 𧵑 ‡ ™‘ ß ∫«°‡°’Ë ¬ «°— ∫ ∂“𥑠‚°â ‡ ∏§¢Õß π—°‡√’¬π æ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫πâÕ¬ ª“π°≈“ß ·≈– √–¥— ∫ ¡“° ‡∑à “ °— ∫ √â Õ ¬≈– 12,69.4 ·≈– 18 惵‘°√√¡∑—Ë«‰ª æ∫«à“ ¡’°“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬πâÕ°«à“ 1 §√—ÈßµàÕ —ª¥“Àå √âÕ¬≈– 52 ‡§¬ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë √âÕ¬≈– 15.1 ‡§¬¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å √âÕ¬≈– 66.7 ·≈– ‡§¬µ√«® ÿ¢¿“æ ª√–®”ªï √âÕ≈– 15.4 √–¬–‡«≈“°“√πÕπÀ≈—∫‚¥¬‡©≈’¬Ë µàÕ«—π 68 ™—Ë«‚¡ß √âÕ¬≈– 82.61 ‡§¬‡ 欓∫â“/¬“¢¬—π √âÕ¬≈– 0.03 à«π惵‘°√√¡°“√„™â∫√‘°“√¥‘ ‚°â ‡∏§æ∫«à“∫ÿ§§≈„π§√Õ∫§√—«‡§¬‰ª‡∑’¬Ë «¥‘ ‚°â‡∏§ √âÕ¬≈– 18.7 ·≈–π—°‡√’¬π‡§¬‰ª„™â∫√‘°“√¥‘ ‚°â‡∏§ √âÕ¬≈– 37.4 Õ“¬ÿ‡©≈’¬Ë ‡∑’¬Ë «§√—ßÈ ·√° 17.44 ªï ·≈– ∫‘¥“¡“√¥“À√◊ÕºŸâª°§√Õß∑√“∫«à“‰ª‡∑’ˬ«√âÕ¬≈– 31.02 §«“¡∂’Ë„π°“√‰ª¥‘ ‚°â‡∏§ 2 §√—Èß/‡¥◊Õπ ¢÷Èπ‰ª§‘¥‡ªìπ√âÕ¬≈– 17.04 √–¬–‡«≈“‡©≈’ˬ°“√„™â ∫√‘°“√ 2 ™—Ë«‚¡ß¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 80.38 °‘®°√√¡ ·≈–§«“¡√Ÿâ ÷°„π°“√„™â∫√‘°“√ ∂“𥑠‚°â‡∏§ æ∫ «à“¡’°“√‡¢â“‰ªπ—Ëß∑“πÕ“À“√«à“ß ‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡ ·Õ≈°ÕŒÕ≈å √âÕ¬≈– 36.2 π—ßË ¥Ÿ√Õâ ¬≈– 21 ·≈–‡µâπ√” √âÕ¬≈– 19.1 §«“¡√Ÿâ ÷°µàÕ°“√‰¥â√—∫‡ ’¬ß¥—ß ‰¥â Õ“√¡≥å‡√â“„® √âÕ¬≈– 41.77 ¡’§«“¡ ÿ¢ ≈◊¡∑ÿ°¢å πÿ° π“π √âÕ¬≈– 29.74 Õπ÷Ëß®“°°“√ ”√«® ¢âÕ¡Ÿ≈‡°’ˬ«°—∫°“√¡’·≈–„™â‚∑√»—æ∑å¡◊Õ∂◊Õ æ∫«à“ π—°‡√’¬π¡’‚∑√»—æ∑å¡Õ◊ ∂◊Õ„™â§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 68.56 ¡’ 76

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

·≈–„™â‚∑√»—æ∑å¡◊Õ∂◊Õ¡“·≈⫇ªìπ√–¬–‡«≈“ 1 ªï ¢÷πÈ ‰ª √âÕ¬≈– 76.89 §«“¡∂’„Ë π°“√„™â«π— ≈– 3 §√—ßÈ ¢÷Èπ‰ª √âÕ¬≈– 66.75 ∂“π– ÿ¢¿“æ ∂“π– ÿ ¢ ¿“懰’Ë ¬ «°— ∫ √–∫∫∑“߇¥‘ π À“¬„®æ∫«à“ π—°‡√’¬π¡’Õ“°“√‡ªìπÀ«—¥∫àÕ¬Ê „π √–¬– 12 ‡¥◊Õπ∑’˺à“π¡“ √âÕ¬≈– 22.5 ‡§¬‡ªìπ «—≥‚√§ªÕ¥ √âÕ¬≈– 0.5 ‡§¬‡Õ°´‡√¬åªÕ¥ √âÕ¬≈– 35.2 §à“ ¡√√∂¿“æªÕ¥ FEV1 ‡©≈’¬Ë ‡∑à“°—∫ 81.46 FVC ‡∑à“°—∫ 80.1 ·≈– FEV1/FVC ‡∑à“°—∫ 93.62 º≈°“√∑¥ Õ∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥¢Õß π—°‡√’¬πæ∫«à“Õ¬Ÿà„π√–¥—∫ª°µ‘ √âÕ¬≈– 56.6 º‘¥ ª°µ‘√–¥—∫‡≈Á°πâÕ¬√âÕ¬≈– 39.6 º‘¥ª°µ‘√–¥—∫ ª“π°≈“ß √âÕ¬≈– 3.8 ·≈–‰¡àæ∫º‘¥ª°µ‘√–¥—∫¡“° ∂“π– ÿ¢¿“懰’ˬ«°—∫°“√‰¥â¬‘π æ∫«à“ π—°‡√’¬π‡§¬‡ªìπÀŸπÈ”Àπ«° √âÕ¬≈– 3.5 ‡ªìπÀ«—¥ ‡®Á∫§Õ∫àÕ¬Ê √âÕ¬≈– 34.00 ‰¥â√∫— Õÿ∫µ— ‡‘ Àµÿ∑»’Ë √’ …–/ ÀŸ√Õâ ¬≈– 7.1 °“√‰¥â¬π‘ ªí®®ÿ∫π— º‘¥ª°µ‘√Õâ ¬≈– 3.08 ¡’≠“µ‘æπ’Ë Õâ ßÀŸ‡ ’¬ À√◊Õ‰¥â¬π‘ ‰¡à™¥— √âÕ¬≈– 6.85 √—∫ ‚∑√»—æ∑噥— ‡®π¥â«¬ÀŸ∑ß—È Õߢâ“ß √âÕ¬≈– 66.7 ·≈– ™Õ∫·§–¢’ÈÀŸ √âÕ¬≈– 71.97 ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π ¢Õßπ—°‡√’¬π∑’˧«“¡∂’Ë 500 - 6000 ‡Œ‘√å∑´åæ∫«à“ ÀŸ¢â“ߴ⓬°“√‰¥â¬‘πº‘¥ª°µ‘√âÕ¬≈– 30.8 ÀŸ¢â“ß ¢«“°“√‰¥â¬‘πº‘¥ª°µ‘√âÕ¬≈– 37 ∂“π– ÿ ¢ ¿“懰’Ë ¬ «°— ∫ °“√¡Õ߇ÀÁ π æ∫ ªí®®ÿ∫—π «¡·«àπ √âÕ¬≈– 2.6 ‡§¬‡ªìπ√‘¥ ’¥«ßµ“ √âÕ¬≈– 0.7 µâÕ‡π◊ÈÕ√âÕ¬≈– 0.5 µâÕ°√–®° µâÕÀ‘π √âÕ¬≈– 0.2 ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ¢Õßπ—°‡√’¬π æ∫«à“°“√¡Õ߇ÀÁ𠵓∫Õ¥ ’ µ“‡¢ ¡√√∂¿“æ °“√¡Õ߇ÀÁπº≈º‘¥ª°µ‘§¥‘ ‡ªìπ√âÕ¬≈– 10.7,0.7,2.4 ·≈– 11.1 µ“¡≈”¥—∫ °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å∑“ß ∂‘µ‘ ¡√√∂¿“æªÕ¥ °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æ

ÿ¢¿“æπ—°‡√’¬π«—¬‡ ’ˬߵàÕ°“√‰¥â√—∫º≈°√–∑∫®“°°“√„™â∫√‘°“√ ∂“π∫—π‡∑‘ߪ√–‡¿∑‡ ’¬ß¥—ß

ªÕ¥π— ° ‡√’ ¬ π°— ∫ ªí ® ®— ¬ ª√–‡¿∑‚√߇√’ ¬ π ‚¥¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression «‘∏’π”‡¢â“ ®“°µ—«·ª√ 3 µ—« ‰¥â·°à ª√–‡¿∑‚√߇√’¬π(«— ¥ÿ∑’Ë „™â‡¢’¬π°√–¥“π —ß°—¥‚√߇√’¬π·≈– ∂“π∑’˵—Èß „°≈â∂π𠓬À≈—°) æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MULTIPLE R) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.126 §à“ —¡ª√– ‘ ∑ ∏å ° “√∑”π“¬∑’Ë ª √— ∫ ·°â (ADJUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.009 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õß µ—«·ª√∑—Èß 2 µ—« “¡“√∂√à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡

·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 0.9 ·µà®“°°“√∑¥ Õ∫π—¬ ”§—≠§à“ADJUSTED R SQUARE æ∫«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 2.233 ∑’Ë√–¥—∫ 0.084 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”𓬉¡à “¡“√∂ √à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥ π— ° ‡√’ ¬ π‰¥â Õ ¬à “ ß¡’ π— ¬ ”§— ≠ ∑“ß ∂‘ µ‘ ‰ ¥â ∑’Ë √ –¥— ∫ §«“¡‡™◊ËÕ¡—Ëπ√âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 1) °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π

µ“√“ß∑’Ë 1 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ —ß°—¥·≈–ª√–‡¿∑ ∂“π »÷°…“‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

0.126 0.016 0.009 8.52542 2.233 0.084

∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß) °—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ ‘ ¡— ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏å·∫∫‡æ’¬√å π— æ∫«à“ Õ“¬ÿ ·≈– πÈ”Àπ—° ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æ

ªÕ¥Õ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑’Ë√–¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 2) °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(‡æ») ‚¥¬„™â

µ“√“ß∑’Ë 2 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß) °—∫ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Pearson Product Moment Correlation Coefficient ªí®®—¬

®”π«π

r

P-value

Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß

423 423 423

-0.196 -0.192 -0.082

0.000 * 0.000 * 0.092

* —¡æ—π∏åÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑’Ë√–¥—∫ 0.05

THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

77

∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ—«·ª√∑”𓬇æ»π—°‡√’¬π æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MULTIPLE R) ¢Õßµ—«·ª√∑”π“°—∫µ—«·ª√ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ¡’§“à ‡∑à“°—∫ 0.099 §à“ —¡ª√– ‘∑∏å°“√∑”π“¬∑’ªË √—∫·°â (ADJUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.01 · ¥ß«à“µ—«·ª√ ∑”π“¬‡æ» “¡“√∂Õ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 1 ·≈–®“°°“√ ∑¥ Õ∫π— ¬ ”§— ≠ ¢Õß§à “ ADJUSTED R

SQUARE æ∫«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 4.165 ¡’𗔧—≠∑’Ë√–¥—∫ .05 · ¥ß«à“µ—«·ª√‡æ» “¡“√∂ Õ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π ‰¥âÕ¬à“ß¡’π—¬ ”§—≠∑“ß ∂‘µ‘‰¥â∑’Ë√–¥—∫§«“¡‡™◊ËÕ ¡—Ëπ√âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 3) §«“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π∫ÿ § §≈(§«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ 惵‘°√√¡°“√πÕπÀ≈—∫) °—∫ ¡√√∂¿“æ ªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏å·∫∫‡æ’¬√å π—

µ“√“ß∑’Ë 3 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏å ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(‡æ»)¢Õß π—°‡√’¬π‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

0.099 0.01 0.007 8.53077 4.165 0.042

‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°—π ∑’Ë√–¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 4) °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ¡√√∂¿“æ

ªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫ªí®®—¬æƒµ‘°√√¡‡ ’ˬß(°“√‡§‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß

µ“√“ß∑’Ë 4 §«“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ à « π∫ÿ § §≈(§«“¡√Ÿâ ∑— » 𧵑 惵‘ ° √√¡πÕπÀ≈— ∫ ) °— ∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Pearson Product Moment Correlation Coefficient ªí®®—¬

®”π«π

r

P-value

§«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ °“√πÕπÀ≈—∫

423 423 423

-0.030 -0.192 0.045

0.537 0.081 0.358

¥◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å·≈–°“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬)‚¥¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis «‘∏π’ ”‡¢â“ æ∫«à“ —¡ª√– ‘∑∏‘ Ï À —¡æ—π∏åæÀÿ (MUL78

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

TIPLE R) √–À«à“ß™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”π“¬∑—Èß 4 µ—«·ª√ °—∫µ—«·ª√ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.228 §à“ —¡ª√– ‘∑∏å°“√∑”π“¬∑’˪√—∫·°â (AD-

ÿ¢¿“æπ—°‡√’¬π«—¬‡ ’ˬߵàÕ°“√‰¥â√—∫º≈°√–∑∫®“°°“√„™â∫√‘°“√ ∂“π∫—π‡∑‘ߪ√–‡¿∑‡ ’¬ß¥—ß

JUSTED R SQUARE) ¡’§à“‡∑à“°—∫ 0.052 · ¥ß«à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”π“¬∑—Èß 4 µ—« “¡“√∂ √à«¡°—πÕ∏‘∫“¬§«“¡·ª√ª√«π¢Õß ¡√√∂¿“æ ªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥â√âÕ¬≈– 5.20 ·≈–®“°°“√∑¥ Õ∫ π—¬ ”§—≠¢Õߧà“ADJUSTED R SQUARE æ∫

«à“§à“ F ‡∑à“°—∫ 5.690 ¡’π¬— ”§—≠∑’√Ë –¥—∫ .05 · ¥ß «à“™ÿ¥¢Õßµ—«·ª√∑”𓬠“¡“√∂√à«¡°—πÕ∏‘∫“§«“¡·ª√ª√«π ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π‰¥âÕ¬à“ß ¡’π¬— ”§—≠∑“ß ∂‘µ∑‘ √’Ë –¥—∫§«“¡‡™◊ÕË ¡—πË √âÕ¬≈– 95 (µ“√“ß∑’Ë 5)

µ“√“ß∑’Ë 5 °“√«‘‡§√“–Àå ¡°“√∂¥∂Õ¬ ¡√√∂¿“æªÕ¥π—°‡√’¬π°—∫惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ ‚¥¬ ¡°“√∂¥∂Õ¬ Multiple Regression Analysis √“¬°“√

§à“ ∂‘µ‘

MULTIPLE R R SQUARE ADJUSTED R SQUARE STANDSRD ERROR F SIG

.228 .052 .043 8.3890 5.690 .000

¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ ∂“π »÷ ° … “ ( «— ¥ÿ ‡ ¢’ ¬ π ° √ – ¥ “ π , — ß °— ¥ ∂ “ π »÷°…“, ∂“π∑’˵—Èß) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ,πÈ” Àπ—°, à«π Ÿß,§«“¡√Ÿâ,∑—»π§µ‘ ·≈– 惵‘°√√¡°“√ πÕπÀ≈—∫) 惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ (°“√‡§‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß ¥◊Ë ¡ º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å , °“√ÕÕ°°”≈— ß °“¬) °— ∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬π‘ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°∫— ªí®®—¬¥—ß°≈à“« ∑’√Ë –¥—∫ .05 (µ“√“ß∑’Ë 6) ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ °“√«‘ ‡ §√“–Àå § «“¡ — ¡ æ— π ∏å ªí ® ®— ¬ ∂“π »÷ ° … “ ( «— ¥ÿ ‡ ¢’ ¬ π ° √ – ¥ “ π , — ß °— ¥ ∂ “ π »÷°…“, ∂“π∑’˵—Èß) ªí®®—¬ à«π∫ÿ§§≈(Õ“¬ÿ,πÈ” Àπ—°, à«π Ÿß,§«“¡√Ÿâ,∑—»π§µ‘ ·≈– 惵‘°√√¡°“√ πÕπÀ≈—∫) 惵‘°√√¡‡ ’ˬߵàÕ ÿ¢¿“æ (°“√‡§¬

‡∑’ˬ« ∂“𥑠‚°â‡∏§,°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë,°“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕß ¥◊Ë ¡ º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å , °“√ÕÕ°°”≈— ß °“¬) °— ∫ ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ‰¡àæ∫§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ªí®®—¬¥—ß°≈à“« ∑’Ë√–¥—∫ 0.05 (µ“√“ß∑’Ë 7)

√ÿª·≈–«‘®“√≥åº≈ ® “ ° ° “ √ «‘ ®— ¬ √ÿ ª ‰ ¥â «à “ ªí ® ®— ¬ à « π ∫ÿ § §≈( à « π Ÿ ß §«“¡√Ÿâ ∑— » 𧵑 惵‘ ° √√¡) ª√–‡¿∑ ∂“π»÷°…“(ª√–‡¿∑«— ¥ÿ‡¢’¬π°√–¥“π —ß°—¥ ∂“π»÷°…“ ∂“π∑’˵—Èß„°≈â∂ππ)‰¡à¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ·µàæ∫ªí®®—¬ à«π ∫ÿ§§≈‡©æ“– ‡æ» Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° ·≈–惵‘°√√¡ °“√ÕÕ°°”≈—ß°“¬ 惵‘°√√¡‡ ’ˬß( °“√‡∑’ˬ« ∂“π∫—π‡∑‘ß °“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡ ·Õ≈°ÕŒÕ≈å) ¡’§«“¡ —¡æ—π∏å°—∫ ¡√√∂¿“æªÕ¥ ·≈–æ∫«à“ªí®®—¬ª√–‡¿∑ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π

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79

∫ ∑ «‘ ∑ ¬ “ ° “ √ µ“√“ß∑’Ë 6 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ 惵‘°√√¡‡ ’Ë¬ß °—∫ ¡√√∂¿“æ°“√‰¥â¬‘π ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ªí®®—¬

B

S.E.

Sig.

Exp(B)

Õ“¬ÿ πÈ”Àπ—° à«π Ÿß —ß°—¥‚√߇√’¬π ∑’˵—Èß‚√߇√’¬π §«“¡√Ÿâ ∑—»π§µ‘ ª√– ∫°“√≥å‡∑’ˬ« °“√ÕÕ°°”≈—ß°“°“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å

.010 -.018 -.009 1.317 .342 -.158 -.011 -.107 .012 .714 -.627

.221 .024 .037 .846 .438 .090 .018 .430 .427 .433 .740

.963 .467 .815 .119 .434 .078 .539 .804 .978 .100 .397

1.010 .983 .991 3.732 1.408 .854 .989 .899 1.012 2.041 .534

µ“√“ß∑’Ë 7 °“√«‘‡§√“–À姫“¡ —¡æ—π∏åªí®®—¬ ∂“π»÷°…“ ¢âÕ¡Ÿ≈ à«π∫ÿ§§≈ ·≈– 惵‘°√√¡‡ ’Ë¬ß µàÕ ÿ¢¿“æ°—∫ ¡√√∂¿“æ°“√¡Õ߇ÀÁπ‚¥¬ ∂‘µ‘ Logistic Regression ªí®®—¬

B

Õ“¬ÿ .050 πÈ”Àπ—° .052 à«π Ÿß -.120 —ß°—¥‚√߇√’¬π -18.304 ∑’˵—Èß‚√߇√’¬π -2.318 §«“¡√Ÿâ .281 ∑—»π§µ‘ -.046 ª√– ∫°“√≥å‡∑’ˬ« .873 °“√ÕÕ°°”≈—ß°“-1.330 °“√ Ÿ∫∫ÿÀ√’Ë 1.004 °“√¥◊Ë¡‡§√◊ËÕߥ◊Ë¡º ¡·Õ≈°ÕŒÕ≈å -.207

80

‡¡…“¬π - ¡‘∂ÿπ“¬π 2554

°√¡Õπ“¡—¬ à߇ √‘¡„Àâ§π‰∑¬ ÿ¢¿“楒

S.E.

Sig.

Exp(B)

.351 .033 .071 14308.281 1.245 .167 .033 .862 .724 .800 1.379

.888 .114 .093 .999 .063 .094 .168 .311 .066 .209 .881

1.051 1.053 .887 .000 .098 1.324 .955 2.394 .264 2.729 .813

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THAILAND JOURNAL OF HEALTH PROMOTION AND ENVIRONMENTAL HEALTH A p r i l - J u n e 2 0 1 1

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