การพยากรณ์สัดส่วนผู้สูงอายุที่มีปัญหาความเครียดในจังหวัดขอนแก่น
คำสำคัญ:
การพยากรณ์, ผู้สูงอายุ, ปัญหาความเครียด, จังหวัดขอนแก่นบทคัดย่อ
การวิจัยนี้เป็นการวิจัยพยากรณ์อนาคตด้วยวิธีอนุกรมเวลา มีวัตถุประสงค์เพื่อเพื่อพยากรณ์สัดส่วนผู้สูงอายุที่มีความเครียดในจังหวัดขอนแก่นปีงบประมาณ 2567 ประชากรและกลุ่มตัวอย่างเป็นผู้สูงอายุที่เข้ารับการคัดกรองความเครียดแล้วพบว่า มีปัญหาความเครียดในจังหวัดขอนแก่นปีงบประมาณ 2559 ถึง 2567 (ประมวลผลวันที่ 20 เมษายน 2567) ข้อมูลทุติยภูมิรวบรวมจากระบบรายงานของกระทรวงสาธารณสุข วิเคราะห์ข้อมูลด้วยการพัฒนาตัวแบบตามวิธีสมการถดถอยพหุนาม และทฤษฎีระบบสีเทา เลือกตัวแบบที่มีความแม่นยำการพยากรณ์ด้วยสัมประสิทธิ์การทำนายและค่าเฉลี่ยร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ ผลการวิจัยพบว่า สัดส่วนผู้สูงอายุที่เข้ารับการคัดกรองความเครียดแล้วพบว่ามีปัญหาความเครียดในช่วงปีงบประมาณที่ศึกษามีความผันผวนไม่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นหรือลดลงชัดเจนไม่เหมาะสมที่จะใช้ตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นตรง จึงใช้ตัวแบบที่พัฒนาตามวิธีสมการถดถอยพหุนามและทฤษฎีระบบสีเทา ตัวแบบสมการถดถอยพหุนามระดับขั้นที่ 4 และตัวแบบ GM (1,1) Error Periodic Correction (GM (1,1) EPC) มีสัมประสิทธิ์การทำนายร้อยละ 78 และ 80 ตามลำดับ มีความสอดคล้องของค่าพยากรณ์กับค่าจริงสูง ค่าเฉลี่ยร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ 40.65 และ 39.44 ตามลำดับ อยู่ในเกณฑ์ใช้พยากรณ์ได้ ดังนั้นค่าพยากรณ์สัดส่วนผู้สูงอายุที่มีความเครียด ปีงบประมาณ 2567 จึงควรอยู่ระหว่างค่าพยากรณ์ตัวแบบ GM (1,1) EPC กับตัวแบบตามวิธีสมการถดถอยพหุนาม คือ ร้อยละ 4.72 ถึง 10.40 ขณะที่ค่าจริงปีงบประมาณ 2567 (ประมวลผลวันที่ 20 เมษายน 2567) อยู่ที่ร้อยละ 7.45
References
Center of Reinforcement for Research, Mahidol University. (2024). Self-assessment form whether an activity is human subject research which requires ethical approval (Eng, Thai). Retrieved from https://bit.ly/3UJRA1Y (in Thai)
Cheng, T., Bai, Y., Sun, X., Ji, Y., Zhang, H., & Li, X. (2022). Epidemiological analysis of varicella in Dalian from 2009 to 2019 and application of three kinds of model in prediction prevalence of varicella. BMC Public Health, 22(678), 1-9. https://doi.org/10.1186/s12889-022-12898-3
Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and practice (2nd ed.). Retrieved from https://otexts.com/fpp2/
Khaweewong, D., & Duangsong, R. (2020). Factors related with stress of elderly people in Khon Kaen Municipality. KKU Journal for Public Health Research, 3(2), 36-46. (in Thai)
Lewis, C. D. (2023). Industrial and business forecasting methods. London: Butterworths.
Lin, Y. H, Chiu, C. C., Lin, Y. J., & Lee, P. C. (2013). Rainfall prediction using innovative grey model with the dynamic index. Journal of Marine Science and Technology, 21(1), 63-75. https://jmstt.ntou.edu.tw/cgi/viewcontent.cgi?article=1677&context=journal
Liu, S., & Lin, Y. (2010). Grey systems theory and application. Verlag: Springer.
Longstreet, D. (2015). Polynomial models explained (for the non-data scientist). Retrieved from https://bit.ly/4fhHg9R
Ministry of Public Health. (2524). Standard reporting group, promote and prevent mental health problems, stress screening (ST-5) in the elderly group. Retrieved from https://bit.ly/40MPD8C (in Thai)
Pennstate Eberly College of Science. (2018a). STAT 462 applied regression analysis, 7.7-polynomial regression. Retrieved from https://online.stat.psu.edu/stat462/node/158/
Pennstate Eberly College of Science. (2018b). STAT 200 elementary statistics, 3.4.2-correlation. Retrieved from https://online.stat.psu.edu/stat200/lesson/3/3.4/3.4.2
Seangpraw, K., Auttama, N., Kumar, R., Somrongthong, R., Tonchoy, P., & Panta, P. (2020). Stress and associated risk factors among the elderly: A cross-sectional study from rural area of Thailand. F1000Research, 8(655), 1-14. https://doi.org/10.12688/f1000research.17903.2
Suwannacheep, S., Rattanakorn, N., Wanichrammanee, K., Panuwattsuk, P., & Prasanthong, N. (2015). Guidelines for psychosocial care of the elderly to prevent mental health problems (4th ed.). Bangkok: Agricultural Cooperatives Association of Thailand Limited. (in Thai)
Tomov, L., Chervenkov, L., Miteva, D. G., Batselova, H., & Velikova, T. (2023). Applications of time series analysis in epidemiology: Literature review and our experience during COVID-19 pandemic. World Journal of Clinical Cases, 11(29), 6974–6983. https://doi.org/10.12998/wjcc.v11.i29.6974
Wilson, D. (2024). The most and least stressed countries in the world. Retrieved from https://ceoworld.biz/2024/03/26/the-most-and-least-stressed-countries-in-the-world-2024/
World Health Organization. (2023). Stress. Retrieved from https://bit.ly/4fGwoSt
Yang, X., Zou, J., Kong, D., & Jiang, G. (2018). The analysis of GM (1,1) grey model to predict the incidence trend of typhoid and paratyphoid fevers in Wuhan City, China. Medicine, 97(34), e11787. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000011787
Zhao, D., Zhang, H., Cao, Q., Wang, Z., He, S., Zhou, M., & Zhang, R. (2022). The research of ARIMA, GM (1,1), and LSTM models for prediction of TB cases in China. PloS One, 17(2), e0262734. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0262734
