4.4. The influence of socio-economi

4.4. The influence of socio-economic characteristics and
supporting factors for HSW reduction
The results of the binary logistic regression on the community
sorting activity are shown in Table 6. Based on the result, the influencing
factors for the HSW sorting activity were age of respondent,
the level of knowledge, the presence of an environmental cadre,
and the waste bank availability because the significant values were
0.000; 0.000; 0.064; and 0.000, respectively. The significant values
were less than 0.1 (10%), indicating that the variables highly
influence the sorting activity.
Based on Eq. (2), the logistic regression model on sorting activity
was as follows:
g (x) = −2.766 + 2.035 age (1) + 0.968 age (2) + 1.113 age (3)
+0.768 level of knowledge (1) + 1.943 level of knowledge (2)
+0.588 environmental cadre (1) + 1.518 waste bank (1)
The probability of sorting HSW by respondent with the age of
36–50 years old was eight times more than it with the age of less
than 35 years old. The probability of sorting HSW by respondent
with the age of 51–65 years old was three times more than it with
the age of less than 35 years old. The probability of sorting HSW by
respondent with the age of more than 65 years old was three times
more than it with the age of less than 35 years old.
The probability of sorting HSW by respondent with level of
knowledge “sufficient knowledge” was two times more than it with
the level of knowledge “low level of knowledge”. Additionally, the
probability of a respondent with the knowledge level indicated
as “high level of knowledge” was seven times more likely to sort
HSW than a respondent with the knowledge level of “low level of
knowledge”.
While the probability of sorting was two times higher when an
environmental cadre was available than when there was no environmental
cadre. In addition, the probability of sorting was five
times higher when, a waste bank was available than when there
was no waste bank.
The fitted model of sorting activity was used to estimate the
probability on sorting activity. For example, respondent of 40 years
old (=1) with high level of knowledge (=1), there were an environmental
cadre (=1) and a waste bank in his area (=1). So, the
probability of sorting activity was as follows:
g (x) = −2.766 + 2.035 (1) + 0.968 (0) + 1.113 (0) + 0.768 (0)
+1.943 (1) + 0.588 (1) + 1.518 (1)
g (x) = 3.318
 (x) = e[3.318]
1 + e[3.318]
= 0.965 ≈ 0.97 = 97%
On the other hand, if there were no an environmental cadre (=0)
and a waste bank (=0), the probability of sorting was as follows:
g (x) = −2.766 + 2.035 (1) + 0.968 (0) + 1.113 (0) + 0.768 (0)
+1.943 (1) + 0.588 (0) + 1.518 (0)
g (x) = 1.212
 (x) = e[1.212]
1 + e[1.212]
= 0.77 = 77%
The estimated logistic probability on respondent’s sorting activity
was 97%, if he was 40 years old with high level of knowledge, and
there were an environmental cadre and a waste bank in his area.
When there were not an environmental cadre and a waste bank,
the estimated logistic probability on respondent’s sorting activity
was 77%.
Table 7 reports the results from the binary logistic regression
on creating unique handcrafted goods from recyclable waste. The
influencing factors for creating unique handcrafted goods from
recyclable waste were the availability of environmental cadre
and waste bank, because the significant values were 0.066 and
0.011, respectively. The significant values are less than 0.1 (10%),
indicating that the variables exert substantial control over the
recycling activity. The socio-economic characteristics had no significant
influence in the respondent’s activity in creating unique
handcrafted goods from recyclable waste. The supporting factors
influenced the respondent’s activity in creating unique handcrafted

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.4.อิทธิพลของลักษณะสังคมเศรษฐกิจ และปัจจัยสนับสนุนการลด HSWผลของการถดถอยโลจิสติกฐานชุมชนเรียงลำดับกิจกรรมจะแสดงในตาราง 6 ตามผล มีอิทธิพลต่อการอายุของผู้ตอบ มีปัจจัยสำหรับ HSW เรียงลำดับกิจกรรมระดับของความรู้ ของคาเดรเป็นสิ่งแวดล้อมและเสียธนาคารมีอยู่เนื่องจากมีค่าสำคัญ0.000 0.000 0.064 และ 0.000 ตามลำดับ ค่าสำคัญได้น้อยกว่า 0.1 (10%), เพื่อระบุว่า ตัวแปรสูงมีอิทธิพลต่อกิจกรรมการเรียงลำดับตาม Eq. (2), แบบถดถอยโลจิสติกการเรียงลำดับกิจกรรมมีดังนี้:g (x) = −2.766 + 2.035 อายุ (1) + อายุ 0.968 (2) + 1.113 อายุ (3)+0.768 ระดับของความรู้ (1) + (2) ความรู้ระดับ 1.943+0.588 คาเดรสิ่งแวดล้อม (1) + 1.518 ธนาคารขยะ (1)ความน่าเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยผู้ตอบอายุของ36 – 50 ปีเป็นครั้งที่แปดมากกว่าด้วยอายุน้อยกว่า 35 ปี ความน่าเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยผู้ตอบมีอายุระหว่าง 51 – 65 ปีได้สามครั้งมากกว่าด้วยอายุน้อยกว่า 35 ปี ความน่าเป็นของ HSW โดยเรียงลำดับตอบ มีอายุมากกว่า 65 ปีเป็นครั้งที่สามมากขึ้นกว่าด้วยอายุน้อยกว่า 35 ปีความน่าเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยตอบด้วยรู้ "ความรู้เพียงพอ" เป็นครั้งที่สองมากกว่าด้วยระดับของความรู้ "ระดับต่ำของความรู้" นอกจากนี้ การระบุความเป็นไปของผู้ตอบที่มีระดับความรู้เป็น "ระดับสูงของความรู้" ครั้งที่ 7 มีแนวโน้มที่จะเรียงลำดับHSW กว่าผู้ตอบมีความรู้ระดับ "ระดับต่ำรู้"ขณะที่ความเป็นไปได้ของการเรียงลำดับอยู่สองครั้งสูงขึ้นเมื่อมีคาเดรสิ่งแวดล้อมมีมากกว่าเมื่อมีสิ่งแวดล้อมไม่คาเดร นอกจากนี้ ความน่าเป็นของการเรียงลำดับห้าครั้งสูงเมื่อ ธนาคารขยะมีมากกว่าเมื่อมีไม่มีธนาคารขยะขึ้นรูปแบบการจัดเรียงลำดับกิจกรรมที่ใช้ในการประเมินการความน่าเป็นการเรียงลำดับกิจกรรม ตัวอย่าง ตอบ 40 ปีเก่า (= 1) มีความรู้ในระดับสูง (= 1), มีสภาพแวดล้อมคาเดร (= 1) และธนาคารขยะในพื้นที่ของเขา (= 1) ดังนั้น การน่าเรียงลำดับกิจกรรมมีดังนี้:g (x) = −2.766 + 2.035 + (1) 0.968 (0) + (0) 1.113 + 0.768 (0)+1.943 (1) + 0.588 (1) + 1.518 (1)g (x) = 3.318(x) = e [3.318]1 + อี [3.318]= 0.965 ≈ 0.97 = 97%ในทางกลับกัน ถ้าไม่มีไม่มีคาเดรสิ่งแวดล้อม (= 0)ธนาคารขยะ (= 0), และความเป็นไปได้ของการเรียงลำดับได้ดังนี้:g (x) = −2.766 + 2.035 + (1) 0.968 (0) + (0) 1.113 + 0.768 (0)+1.943 (1) + 0.588 (0) + 1.518 (0)g (x) = 1.212(x) = e [1.212]1 + อี [1.212]= 0.77 = 77%ความน่าเป็นโลจิสติกประเมินของผู้ตอบเรียงลำดับกิจกรรมได้ 97% ถ้าเป็น 40 ปีมีระดับสูงของความรู้ และมีคาเดรเป็นสิ่งแวดล้อมและธนาคารขยะในพื้นที่ของเขาเมื่อยังไม่มีการคาเดรสิ่งแวดล้อมและธนาคารขยะความน่าเป็นโลจิสติกประเมินของผู้ตอบเรียงลำดับกิจกรรมได้ 77%ตาราง 7 รายงานผลลัพธ์จากการถดถอยโลจิสติกไบนารีในการสร้างเอกลักษณ์ handcrafted สินค้าจากขยะรีไซเคิล ที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยการสร้างเฉพาะ handcrafted สินค้าจากขยะรีไซเคิลมีความคาเดรสิ่งแวดล้อมและของเสียเนื่องจากค่าสำคัญมี 0.066 ธนาคาร และ0.011 ตามลำดับ ค่าสำคัญน้อยกว่า 0.1 (10%),แสดงว่า ตัวแปรข่มพบกิจกรรมรีไซเคิล ลักษณะทางเศรษฐกิจสังคมก็ไม่สำคัญอิทธิพลในกิจกรรมของผู้ตอบในการสร้างเอกลักษณ์สินค้า handcrafted จากขยะรีไซเคิล ปัจจัยสนับสนุนมีอิทธิพลต่อกิจกรรมของผู้ตอบในการสร้างเอกลักษณ์ handcrafted

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.4 อิทธิพลของลักษณะทางเศรษฐกิจและสังคมและปัจจัยสนับสนุนการลด HSW ผลของการถดถอยโลจิสติกไบนารีในชุมชนเรียงลำดับกิจกรรมที่แสดงในตารางที่ 6 จากผลที่มีอิทธิพลต่อปัจจัยสำหรับกิจกรรมการเรียงลำดับHSW อายุของผู้ตอบแบบสอบถาม, ระดับความรู้, การปรากฏตัวของนายทหารฝ่ายเสนาธิการสิ่งแวดล้อมและความพร้อมของธนาคารเสียเพราะค่าที่สำคัญคือ0.000; 0.000; 0.064; และ 0.000 ตามลำดับ ค่าอย่างมีนัยสำคัญน้อยกว่า 0.1 (10%) แสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่สูงมีผลต่อกิจกรรมการเรียงลำดับ. จากสมการ (2) รูปแบบการถดถอยโลจิสติกกับกิจกรรมการเรียงลำดับได้ดังนี้g (x) = -2.766 + 2.035 อายุ (1) + 0.968 อายุ (2) + 1.113 อายุ (3) 0.768 ระดับความรู้ (1) + 1.943 ระดับความรู้ (2) 0.588 นายทหารฝ่ายเสนาธิการสิ่งแวดล้อม (1) + 1.518 เสียธนาคาร (1) ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยมีผู้ตอบแบบสอบถามอายุที่36-50 ปีแปดครั้งกว่าด้วยอายุน้อยกว่า35 ปี เก่า ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุ51-65 ปีเป็นสามครั้งกว่าด้วยอายุเก่าน้อยกว่า35 ปีที่ผ่านมา ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยผู้ตอบแบบสอบถามที่มีอายุมากกว่า65 ปีเป็นครั้งที่สามมากขึ้นกว่าที่อายุน้อยกว่า35 ปี. the ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับ HSW โดยผู้ตอบแบบสอบถามที่มีระดับของความรู้"ความรู้ที่เพียงพอ" เป็นครั้งที่สอง มากขึ้นกว่าที่มีระดับของความรู้"ระดับต่ำของความรู้" นอกจากนี้น่าจะเป็นของผู้ตอบแบบสอบถามที่มีระดับความรู้ที่ระบุว่า"ระดับสูงของความรู้" เป็นเจ็ดครั้งมีแนวโน้มที่จะเรียงลำดับHSW กว่าผู้ตอบแบบสอบถามที่มีระดับความรู้ของ "ระดับต่ำของความรู้". ในขณะที่ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับเป็นครั้งที่สอง สูงขึ้นเมื่อนายทหารฝ่ายเสนาธิการด้านสิ่งแวดล้อมที่มีอยู่กว่าเมื่อไม่มีสิ่งแวดล้อมนายทหารฝ่ายเสนาธิการ นอกจากนี้น่าจะเป็นของการเรียงลำดับได้ห้าครั้งสูงเมื่อธนาคารขยะที่มีอยู่กว่าเมื่อมีเป็นธนาคารขยะไม่มี. รูปแบบการติดตั้งของกิจกรรมการเรียงลำดับถูกใช้ในการประเมินความน่าจะเป็นในการเรียงลำดับกิจกรรม ตัวอย่างเช่นผู้ตอบ 40 ปีเก่า(= 1) มีระดับสูงของความรู้ (= 1) มีสิ่งแวดล้อมนายทหารฝ่ายเสนาธิการ(= 1) และธนาคารของเสียในพื้นที่ของเขา (= 1) ดังนั้นความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับกิจกรรมดังต่อไปนี้: g (x) = -2.766 + 2.035 (1) + 0.968 (0) + 1.113 (0) + 0.768 (0) 1.943 (1) + 0.588 (1) + 1.518 (1) g (x) = 3.318? (x) = อี [3.318] 1 + E [3.318] = 0.965 ≈ 0.97 = 97% ในทางกลับกันถ้ามีใครนายทหารฝ่ายเสนาธิการสิ่งแวดล้อม (= 0) และธนาคารขยะ (= 0) น่าจะเป็นของการเรียงลำดับ เป็นดังต่อไปนี้: g (x) = -2.766 + 2.035 (1) + 0.968 (0) + 1.113 (0) + 0.768 (0) 1.943 (1) + 0.588 (0) + 1.518 (0) g (x) = 1.212? (x) = อี [1.212] 1 + E [1.212] = 0.77 = 77% น่าจะเป็นโลจิสติกประมาณเกี่ยวกับกิจกรรมการเรียงลำดับของผู้ตอบแบบสอบถาม97% ถ้าเขาอายุ 40 ปีมีระดับสูงของความรู้และมีเขาเป็นนายทหารฝ่ายเสนาธิการและสิ่งแวดล้อมธนาคารขยะในพื้นที่ของเขา. เมื่อมีคนไม่ได้เป็นนายทหารฝ่ายเสนาธิการด้านสิ่งแวดล้อมและธนาคารเสียประมาณความน่าจะเป็นโลจิสติกกับกิจกรรมการเรียงลำดับของผู้ตอบแบบสอบถามเป็น77%. ตารางที่ 7 รายงานผลที่ได้จากการถดถอยโลจิสติกไบนารีในการสร้างสินค้าในแบบฉบับที่ไม่ซ้ำกันจากขยะรีไซเคิล ปัจจัยที่มีอิทธิพลในการสร้างสินค้าในแบบฉบับที่ไม่ซ้ำกันจากขยะรีไซเคิลมีความพร้อมของโครงงานด้านสิ่งแวดล้อมและของเสียของธนาคารเพราะค่าที่สำคัญคือ0.066 และ0.011 ตามลำดับ ค่าอย่างมีนัยสำคัญน้อยกว่า 0.1 (10%) แสดงให้เห็นว่าตัวแปรที่ใช้อำนาจอย่างมีนัยสำคัญในช่วงกิจกรรมการรีไซเคิล ลักษณะทางเศรษฐกิจและสังคมอย่างมีนัยสำคัญไม่ได้มีอิทธิพลในกิจกรรมของผู้ตอบแบบสอบถามในการสร้างที่ไม่ซ้ำกันสินค้าหัตถกรรมจากขยะรีไซเคิล โดยมีปัจจัยสนับสนุนที่ได้รับอิทธิพลของกิจกรรมตอบในการสร้างในแบบฉบับที่ไม่ซ้ำกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.4 . อิทธิพลของลักษณะทางเศรษฐกิจ สังคม และปัจจัยสนับสนุนการ hsw

ผลของการถดถอยโลจิสติกทวิภาคในชุมชน
กิจกรรมคัดแยกจะแสดงในตารางที่ 6 ตามผลการศึกษา
ปัจจัยสำหรับ hsw กิจกรรมการเรียงลำดับอายุของผู้ถูกกล่าวหา
ความรู้ , การปรากฏตัวของ cadre สิ่งแวดล้อม
และธนาคารขยะ ว่าง เพราะค่านิยมทางสถิติ ( 0.000 0.000 ;
; 0.064 และ 0.000 ตามลำดับ คุณค่าสำคัญ
น้อยกว่า 0.1 ( 10% ) แสดงว่าตัวแปรที่มีอิทธิพลสูง

ตามการเรียงลำดับกิจกรรม อีคิว ( 2 ) , การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกในกิจกรรม
การเรียงลำดับดังนี้
g ( x ) = − 2.766 2.035 อายุ ( 1 ) 0.968 อายุ ( 2 ) 1.113 อายุ ( 3 )
0768 ระดับความรู้ ( 1 ) 1.943 ระดับความรู้ ( 2 )
0.588 สิ่งแวดล้อม cadre ( 1 ) เสีย ( 1 ) ธนาคาร 1.518
ความน่าจะเป็นของการ hsw โดยกลุ่มตัวอย่างที่มีอายุระหว่าง 36 - 50 ปี
แปดครั้งมากขึ้นกว่าที่มีอายุน้อยกว่า
กว่า 35 ปี ความน่าจะเป็นของการ hsw โดยผู้ตอบ
ที่มีอายุตั้งแต่ 51 - 65 ปี มากกว่าด้วย
3 ครั้งอายุไม่เกิน 35 ปี ความน่าจะเป็นของการ hsw โดย
ตอบแบบสอบถามที่มีอายุมากกว่า 65 ปี สามครั้ง
มากขึ้นกว่าที่มีอายุน้อยกว่า 35 ปี
ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับ hsw โดยกลุ่มตัวอย่างที่มีระดับของความรู้ " ความรู้ " เศรษฐกิจพอเพียง
2 ครั้ง มากกว่าด้วย
ความรู้ " ระดับของความรู้ " นอกจากนี้
ความน่าจะเป็นของผู้ตอบ กับระดับความรู้ พบ
เป็น " ความรู้ " ได้มากกว่าเจ็ดครั้งเพื่อจัดเรียง
hsw มากกว่าผู้ตอบมีความรู้ระดับ "

ความรู้ " ระดับต่ำ ในขณะที่โอกาสเรียงเป็นสองเท่าเมื่อ
cadre สิ่งแวดล้อมพร้อมกว่าตอนไม่มี สิ่งแวดล้อม
cadre . นอกจากนี้ ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับห้า
เท่าเมื่อเสีย ธนาคารมีกว่าเมื่อมีไม่เสีย

พอดีธนาคาร รูปแบบของการเรียงลำดับกิจกรรมที่ใช้ในการประมาณการ
ความน่าจะเป็นในกิจกรรมเรียงลำดับ ตัวอย่างเช่น เลย 40 ปี ขึ้นไป (
= 1 ) ความรู้ ( 1 ) มีสิ่งแวดล้อม
cadre ( = 1 ) และธนาคารขยะในพื้นที่ของเขา ( = 1 ) ดังนั้น ความน่าจะเป็นของกิจกรรม
เรียงดังนี้
g ( x ) = − 2นาย 2.035 ( 1 ) 0.968 ( 0 ) 1.113 ( 0 ) 0.768 ( 0 )
1.943 0.588 ( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) 1.518
g ( x ) = 3.318  ( X ) = e
[ ]
1 E 3.318 [ 3.318 ]
= 0.97 สถิติ≈ = 97 %
บน อย่างไร ถ้าไม่มีการโครงงานสิ่งแวดล้อม ( = 0 = )
และมูลฝอยธนาคาร ( = 0 ) ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับดังนี้
g ( x ) = − 2.766 2.035 ( 1 ) 0.968 ( 0 ) 1.113 ( 0 ) 0.768 ( 0 )
1.943 ( 1 ) 0.588 ( 0 ) 1.518 ( 0 )
g ( x ) = 1.212