การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้สูงอายุเพื่อจัดชุดกิจกรรมฟื้นฟูที่เหมาะสมด้วยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาและรวบรวมข้อมูลกิจกรรมฟื้นฟูสำหรับผู้สูงอายุในอำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่ และ 2) จัดกลุ่มกิจกรรมฟื้นฟูที่เหมาะสมสำหรับผู้สูงอายุด้วยเทคนิค K-Mode Clustering เป็นการวิจัยเชิงสำรวจ กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้สูงอายุ 400 คน จาก 4 ชุมชนในอำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่ ใช้วิธีการสุ่มแบบแบ่งชั้นภูมิ เก็บข้อมูลด้วยแบบสอบถามที่ผ่านการตรวจสอบความตรงเชิงเนื้อหาและมีค่าความเชื่อมั่น 0.90 วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา การทดสอบไคสแควร์ และการวิเคราะห์การจัดกลุ่มด้วยเทคนิค K-Mode Clustering ผลการวิจัย พบว่า 1) ผู้สูงอายุมีความต้องการกิจกรรมที่หลากหลายตามปัจจัยพื้นฐานและสภาวะสุขภาพ โดยแบ่งเป็น 5 กลุ่มกิจกรรมตามแนวคิด “5 สุข” ได้แก่ สุขสบาย สุขสนุก สุขสง่า สุขสว่าง และสุขสงบ และ 2) การจัดกลุ่มด้วยเทคนิค K-Mode Clustering แบ่งผู้สูงอายุออกเป็น 4 กลุ่มย่อยในแต่ละกลุ่มกิจกรรม โดยกลุ่มสุขสบายมีค่า Silhouette Score เฉลี่ย 0.182 และมีผู้สูงอายุร้อยละ 25.8 โดยร้อยละ 68.4 ชอบกิจกรรมออกกำลังกาย กลุ่มสุขสนุกมีค่า Silhouette Score เฉลี่ย 0.187 และมีผู้สูงอายุร้อยละ 19.4 โดยร้อยละ 71.2 ชอบกิจกรรมดนตรีและศิลปะ กลุ่มสุขสง่ามีค่า Silhouette Score เฉลี่ย 0.172 และมีผู้สูงอายุร้อยละ 16.1 โดยร้อยละ 64.3 ชอบกิจกรรมช่วยเหลือสังคม กลุ่มสุขสว่างมีค่า Silhouette Score เฉลี่ย 0.184 และมีผู้สูงอายุร้อยละ 22.6 โดยร้อยละ 75.5 ชอบกิจกรรมเรียนรู้ และกลุ่มสุขสงบมีค่า Silhouette Score เฉลี่ย 0.175 และมีผู้สูงอายุร้อยละ 16.1 โดยร้อยละ 69.8 ชอบกิจกรรมผ่อนคลายจิตใจ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1. เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงพิมพ์กับวารสารวิจยวิชาการ ถือเป็นข้อคิดเห็น และความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
2. บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิจยวิชาการ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิจยวิชาการ หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่ง ส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อการกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิจยวิชาการก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
กรมกิจการผู้สูงอายุ. (2567). สถิติผู้สูงอายุ. เข้าถึงได้จาก http://www.dop.go.th/th/ know/side/1/1/335
กรมสุขภาพจิต กระทรวงสาธารณสุข. (2565). คู่มือความสุข 5 มิติสำหรับผู้สูงอายุ (ฉบับปรับปรุง). กรุงเทพฯ : โรงพิมพ์ชุมนุมสหกรณ์การเกษตรแห่งประเทศไทย จำกัด.
ทิพย์กานดา คันธวงศ์. (2563). การประยุกต์ใช้หลักอายุสสธรรมในการสร้างเสริมสุขภาวะผู้สูงอายุ ตำบลหนองหอย อำเภอเมือง จังหวัดเชียงใหม่. วารสารปัญญา, 27(1), 1-12.
Angeles, M. (2022). Quality of life of elderly with vascular illness and the level of depression in 4 Barangays in Malabon, Philippines. EGen Official Conference Proceedings. Retrieved from https://papers.iafor.org/submission63424/
Sim, J. E., Yang, Y. S., Jeong, Y. J., Park, S. H. & Park, B. S. (2024). The effectiveness of domestic elderly nursing simulation education over the past decade. The Korean Society for Health and Nursing Convergence, 1(1), 41-50.
Smolen, T. & Benova, L. (2023). Comparing autoencoder and isolation forest in network anomaly detection. Proceeding of the 33rd Conference of Fruct Association. Retrieved from https://fruct.org/publications/volume-33/fruct 33/files/Smo.pdf
Tang, B., Li, Z., Hu, S., & Xiong, J. (2022). Economic implications of health care burden for elderly population. Inquiry: A Journal of Medical Care Organization, Provision and Financing, 59, Article 469580221121511. Retrieved from https://doi.org/10.1177/00469580221121511
Wei, H. (2022). Quality information management system of health and elderly care enterprises based on data mining algorithm. International Conference on Artificial Intelligence of Things and Crowdsensing (AIoTCs), 461-465.
