The Study Prediction Factors the Quantity of Cassava Production

Authors

  • Somphop Kanchana Mathematics Program, Faculty of Science Buriram Rajabhat University
  • Ninlawan Khaokhaen Mathematics Program, Faculty of Science Buriram Rajabhat University
  • Saowalee Peakrathok Mathematics Program, Faculty of Science Buriram Rajabhat University

Keywords:

Cassava, Quantity, Prediction Equation

Abstract

The purpose of this research was to study the prediction factor affecting the quantity     cassava in Ban LaLom community, Lalommaipatthana sub-district, Chokchai district, Nakhon Ratchasima province. A total 4 factors were studied, namely 1) cassava planting area 2) use of fertilizers to nourish cassava plants 3) cassava varieties cultivated 4) diseases and pests of cassava. Research tools were a satisfaction various factors affecting the quantity of cassava production. The sample group includes 98 cassava planters or cassava planters who own the plantation in Ban LaLom community, Lalommaipatthana sub-district, Nakhon Ratchasima province. The results showed that all 4 factors were related to the quantity of cassava production at a relatively high level. The production volume was predicted 55.3% with statistical significance at the 0.05 level, indicating that the said factor could explain the change in the cassava production volume of 55.3%. The regression of the forecasters found that only 2 factors could predict the yield namely cassava planting area and cassava varieties cultivated. There was statistical significance at the 0.05 level. The equation for forecasting the quantity of cassava production could be written as follows. The forecast equation in the form of raw score Y = 6.862 + 1.450X1 + 1.536X3 The forecast equation in the form of a standard score  Z = 0.332Z1 + 0.295Z3

References

กรมการค้าต่างประเทศ. (2565). ปริมาณการส่งออกมันสำปะหลัง ปี 2565. https://www.dft.go.th/th-th/dft-service-data-statistic/cid/610

กฤตพร ธิตะจาร, จุฑาภรณ์ สินสมบูรณ์ทอง และธิดาพร ศุภภากร. (2561). การเปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยสำหรับตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ เมื่อข้อมูลมีค่านอกเกณฑ์ในตัวแปรตาม. วารสารวิทยาศาสตร์บูรพา, 23(2), 820-838. https://ojs.lib.buu.ac.th/index.php/science/article/view/5499

กาญจนา ปล้องอ่อน. (2561). การวิเคราะห์จุดคุ้มทุนการปลูกข้าวเล็บนกปัตตานีของเกษตรกร จังหวัดพัทลุง. วารสารวิชาการมหาวิทยาลัยราชภัฏภูเก็ต, 14 (2), 325-348. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/pkrujo/article/view/242049/164648

เฉลิมพล จตุพร. (2560). การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis). คู่มือการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางเศรษฐ์มิติ GRETL, สาขาวิชาเศรษฐศาสตร์, มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช. https://cj007blog.files.wordpress.com/2020/04/01-regression-analysis.pdf

บุญศรี พรหมมาพันธุ์. (2564). เทคนิคการแปลผลการวิเคราะห์ข้อมูลสาหรับการใช้สหสัมพันธ์และการถดถอยในการวิจัย. วารสารศึกษาศาสตร์ มสธ., 11(1), 32-45. https://so05.tcithaijo.org/index.php/edjour_stou/article/view/131213/98480

ปภาดา เผ่าเพ็ง. (2562). แนวทางการส่งเสริมเทคโนโลยีการเพิ่มผลผลิตมันสำปะหลังของเกษตรกร ตำบลพันดุง อำเภอขามทะเลสอ จังหวัดนครราชสีมา [วิทยานิพนธ์ปริญญาเกษตรศาสตร์มหาบัณฑิต ส่งเสริม และพัฒนาการเกษตร]. บัณฑิตวิทยาลัย: มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช.

วัลลีย์ อมรพล, กอบเกียรติ ไพศาลเจริญ, ศรีสุดา ทิพยรักษ์, ศุภกาญจน์ ล้วนมณี, จิณณจาร์ หาญเศรษฐสุข, ประพิศ วองเทียน และ สมพงษ์ ทองช่วย. (2560). การศึกษาอัตรา ปุ๋ยเคมีที่เหมาะสมสำหรับมันปะหลังที่ปลูกในกลุ่มดินร่วนปนทรายชุดดินห้วยโป่ง. Thai Agricultural Research Journal, 35(2), 151-163. https://www.thaiscience.info/journals/Article/TARJ/10987237.pdf

สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2564). เนื้อที่เพาะปลูก เนื้อที่เก็บเกี่ยว ผลผลิต และผลผลิตต่อไร่ระดับประเทศ ภาค จังหวัด และอำเภอ ปี 2563 และ 2564. https://www.oae.go.th/view/1/

Downloads

Published

2024-04-09

Issue

Section

บทความวิจัย