ปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายในการรักษาสุขภาพประเภทการเจ็บป่วยของผู้ป่วยนอก

Main Article Content

จุฑาทิพย์ แซ่ตั๊น
สุภาพร สอนสมนึก
สายชล สินสมบูรณ์ทอง

Abstract

This research aimed to identify factors affecting outpatient healthcare expenditure and create a multiple linear regression model for predicting outpatient healthcare expenditure. The studied dependent and independent variables were secondary data on health and welfare survey 2017 from Thailand’s National Statistical Office. The sample size is 384 people, calculated by Cochran's sample size formula in case of an unknown proportion of the population and simple random sampling without replacement. There are 35 independent variables, which are selected by using Enter Regression. The results of the study revealed that there are 8 independent variables which affect outpatient healthcare expenditure such as age (X5), primary school (X6_1), single status (X7_1), marital status (X7_2), public hospital (X15_1), private hospital (X15_2), health insurance with the insurance company (X16_4) and travel expenses (X17). All independent variables combined can predict outpatient healthcare expenditure by 56.9 percent. The prediction model is  = (3.452 + 0.014X5 + 0.605X6_1 + 1.246X7_1 + 0.983X7_2 + 3.427X15_1 + 2.810X15_2 + 1.982X16_4 + 0.001X17).

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
แซ่ตั๊น จ., สอนสมนึก ส., & สินสมบูรณ์ทอง ส. (2021). ปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายในการรักษาสุขภาพประเภทการเจ็บป่วยของผู้ป่วยนอก. Thai Journal of Science and Technology, 9(6), 729–740. https://doi.org/10.14456/tjst.2020.76
Section
วิทยาศาสตร์กายภาพ
Author Biographies

จุฑาทิพย์ แซ่ตั๊น

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 10520

สุภาพร สอนสมนึก

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 10520

สายชล สินสมบูรณ์ทอง

ภาควิชาสถิติ คณะวิทยาศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง ถนนฉลองกรุง เขตลาดกระบัง กรุงเทพมหานคร 10520

References

กัลยา วานิชย์บัญชา, 2548, การใช้ SPSS for Windows ในการวิเคราะห์ข้อมูล, พิมพ์ครั้งที่ 4, สำนักพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, กรุงเทพฯ.
กัลยา วานิชย์บัญชา, 2561, สถิติสําหรับงานวิจัย, พิมพ์ครั้งที่ 12, ห้างหุ้นส่วนจำกัด สามลดา, กรุงเทพฯ.
ณัฐนันท์ วิจิตรอักษร, ทีดีอาร์ไอ เผยผลประมาณค่าใช้จ่ายสาธารณะด้านสุขภาพของไทยตามหลัก OECD อีก 15 ปี อาจสูงเกิน 1.4 ล้านล้านบาท, แหล่งที่มา : https://tdri.or.th/2018/01/healthexpenditure15yrs, 25 มกราคม 2561.
ดนุสรณ์ โพธารินทร์, 2555, ปัจจัยที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่ายในการรักษาพยาบาลของผู้สูงอายุไทย, วิทยานิพนธ์ปริญญาโท, มหาวิทยาลัยมหิดล, กรุงเทพฯ.
ทรงศิริ แต้สมบัติ, 2548, การวิเคราะห์การถดถอย, พิมพ์ครั้งที่ 3, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, กรุงเทพฯ.
สุภมาส อังศุโชติ, 2561, เทคนิคการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร, แหล่งที่มา : https://www.stou.ac.th/offices/ore/info/cae/uploads/pdf/636366560441132172.pdf, 25 มกราคม 2561.
อุมาพร จันทศร, 2542, สถิติที่ไม่ใช้พารามิเตอร์, ฟิสิกส์เซ็นเตอร์, กรุงเทพฯ.
Ben, L., The Breusch Pagan test for heterosce dasticity, Available Source: https://www.youtube.com/watch?v=wzLADO24CDk, June 22, 2013.
Mahumud, R.A., Sarker, A.R., Sultana, M., Islam, Z., Khan, J. and Morton, A., 2017, Distribution and determinants of out-of-pocket healthcare expenditures in Bangladesh, J. Prev. Med. Public Health 50: 91-99.
Meram, A., April, C.R. and Tin, T.S., 2019, Determinants of household catastrophic health expenditure: A systematic review, Malays J. Med. Sci. 26: 15-43.
Molla, A.A., Chi, C. and Mondaca, A.L.N., 2017, Predictors of high out-of- pocket healthcare expenditure: An analysis using Bangladesh household income and expenditure survey 2010, BMC Health Serv. Res. 17: 94-100.
Neter, J., Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. and Wasserman, W., 1996, Applied Linear Statisticsmodels, 4 th Ed, McGraw-Hill/ Irwin, Chicago.