637
3. îĞ
ćĒïïÿĂïëćöìĊę
ÿøš
ćÜ×ċĚ
îđÿîĂñĎš
đßĊę
÷üßćâǰêøüÝÿĂïÙüćöëĎ
Öêš
ĂÜĒúąĔĀš
ך
ĂđÿîĂĒîąĔîÖćøðøĆ
ïðøč
Ü
ĒïïÿĂïëćöĔĀš
đך
ćĔÝÜŠ
ć÷ǰĒúąöĊ
ÙüćöđìĊę
÷ÜêøÜĔîÖćøüĆ
éך
ĂöĎ
úêøÜêćöüĆ
êëč
ðøąÿÜÙŤ
×ĂÜÖćøüĉ
ÝĆ
÷ēé÷êøüÝÿĂïÙüćö
đìĊę
÷ÜêøÜ×ĂÜđîČĚ
ĂĀćǰĕéš
ĒÖŠ
ǰÙüćöÿĂéÙúš
ĂÜǰÙüćöÙøĂïÙúč
öǰĒúąÙüćöëĎ
Öêš
ĂÜ×ĂÜõćþćìĊę
Ĕßš
4. ðøĆ
ïðøč
ÜĒÖš
ĕ×ĒïïÿĂïëćöêćöך
ĂđÿîĂĒîą×ĂÜñĎš
đßĊę
÷üßćâêøüÝÿĂïĒïïÿĂïëćöǰ
5. îĞ
ćĒïïÿĂïëćöĕðìéÿĂïđïČĚ
ĂÜêš
îǰ Try Out) ÝĞ
ćîüîǰ30ǰĒúš
üîĞ
ćöćĀćÙüćöđßČę
ĂöĆę
î×ĂÜĒïïÿĂïëćöǰéš
ü÷
ÿĎ
êøÙŠ
ćÿĆ
öðøąÿĉ
ìíĉĝ
ĂĆ
úôś
ćǰ Coefficient of Alpha) ×ĂÜǰÙøĂîïĆ
Ùǰ Cronbach) ēé÷ĕÙúîŤ
ĕéš
ÖĞ
ćĀîéđÖèæŤ
ìĊę
đĀöćąÿö×ĂÜ
ÙŠ
ćÿĆ
öðøąÿĉ
ìíĉĝ
ĂĆ
úôś
ćǰ Coefficient of Alpha) ×ĂÜĒïïÿĂïëćöĕüš
üŠ
ćĕöŠ
ÙüøêęĞ
ćÖüŠ
ćǰ0.70ǰ[6]ǰēé÷ĒïïÿĂïëćöÿĞ
ćĀøĆ
ï
Öćøüĉ
ÝĆ
÷îĊĚ
ĕéš
ìĞ
ćÖćøĀćÙŠ
ćǰÿĆ
öðøąÿĉ
ìíĉĝ
ĂĆ
úôś
ćǰ Coefficient of Alpha) ×ĂÜǰÙøĂîïĆ
Ùǰ Cronbach) ĒêŠ
úąéš
ćîöĊ
ÙŠ
ćøąĀüŠ
ćÜǰ
0.73 – 0.90ǰêćöđÖèæŤ
×ĂÜĕÙúîŤ
ǰÝċ
ÜđĀöćąÿöìĊę
ÝąîĞ
ćĕðĔßš
đÖĘ
ïך
ĂöĎ
ú
ÖćøđÖĘ
ïøüïøüöך
ĂöĎ
úǰ
Öćøüĉ
ÝĆ
÷đøČę
ĂÜîĊ
Ě
đðŨ
îÖćøüĉ
ÝĆ
÷đßĉ
ÜÿĞ
ćøüÝǰ Survey Research) ēé÷öčŠ
Üýċ
ÖþćÙüćöÙĉ
éđĀĘ
îĔîðŦ
ÝÝĆ
÷ìćÜÖćøêúćéǰĒúą
Ùüćöóċ
ÜóĂĔÝ×ĂÜñĎš
ïøĉ
ēõÙĔîÿĉ
îÙš
ćĀîċę
ÜêĞ
ćïúĀîċę
Üñúĉ
êõĆ
èæŤ
ǰñĎš
üĉ
ÝĆ
÷ĕéš
øüïøüöǰđóČę
ĂîĞ
ćöćüĉ
đÙøćąĀŤ
ǰÝćÖǰ2ǰĒĀúŠ
ÜǰÙČ
Ă
1. ĒĀúŠ
Üך
ĂöĎ
úìč
êĉ
÷õĎ
öĉ
ǰ Secondary data) ēé÷đÖĘ
ïøüïøüöך
ĂöĎ
úÝćÖđĂÖÿćøǰêĞ
ćøćǰïìÙüćöìćÜüĉ
ßćÖćøǰ
ïìÙüćöüĉ
ÝĆ
÷ǰøüöìĆĚ
ÜÖćøÿČ
ïÙš
îìćÜĂĉ
îđêĂøŤ
đîĘ
êǰĒúąÜćîüĉ
ÝĆ
÷ìĊę
đÖĊę
÷üך
ĂÜ
2. ĒĀúŠ
Üך
ĂöĎ
úðåöõĎ
öĉ
ǰ Primary data) đðŨ
îÖćøđÖĘ
ïøüïøüöך
ĂöĎ
úēé÷Ĕßš
ĒïïÿĂïëćöÝćÖÖúčŠ
öêĆ
üĂ÷Š
ćÜÝĞ
ćîüîǰ
385ǰÙîøą÷ąđüúćĔîÖćøđÖĘ
ïøüïøüöĒúąÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ך
ĂöĎ
úÝĆ
éìĞ
ćǰĔîߊ
üÜđéČ
ĂîǰöÖøćÙöǰ– Öč
öõćóĆ
îíŤ
ǰó ý ǰ2558
Öćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ך
ĂöĎ
ú
Ĕßš
Öćøðøąöüúñúך
ĂöĎ
úéš
ü÷ēðøĒÖøöÿëĉ
êĉ
ÿĞ
ćđøĘ
ÝøĎ
ðđóČę
ĂÖćøüĉ
ÝĆ
÷ìćÜÿĆ
ÜÙöýćÿêøŤ
ǰĔîÖćøðøąöüúñúĒúą
üĉ
đÙøćąĀŤ
ך
ĂöĎ
úēé÷ÖćøĔßš
ÿëĉ
êĉ
đßĉ
Üóøøèîćǰ Descriptive Analysis) îĞ
ćđÿîĂđðŨ
îÙŠ
ćøš
Ă÷úąǰ Percentage) ÙŠ
ćđÞúĊę
÷ǰ
Mean) ĒúąǰÙŠ
ćđïĊę
÷Üđïîöćêøåćîǰ Standard Deviation) ĒúąÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ÿëĉ
êĉ
đßĉ
ÜĂîč
öćîǰ Inferential Analysis)
đóČę
ĂìéÿĂïÿööêĉ
åćîēé÷ÖĞ
ćĀîéÙŠ
ćÙüćöđßČę
ĂöĆę
îǰìĊę
øąéĆ
ïǰ0.95ǰñĎš
üĉ
ÝĆ
÷Ĕßš
ÙŠ
ćÿëĉ
êĉ
ÙŠ
ćĕÙǰ-ǰÿĒÙüøŤ
ǰ Chi - square test) đóČę
Ă
ìéÿĂïÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
×ĂÜðŦ
ÝÝĆ
÷ÿŠ
üîïč
ÙÙúĒúąóùêĉ
ÖøøöÖćøàČĚ
Ă×ĂÜñĎš
ïøĉ
ēõÙÿĉ
îÙš
ć OTOP ĒúąǰìéÿĂïÙüćöĒêÖêŠ
ćÜ×ĂÜ
ðŦ
ÝÝĆ
÷øąéĆ
ïÙüćöÿĞ
ćÙĆ
âÿŠ
üîðøąÿöìćÜÖćøêúćé×ĂÜÿĉ
îÙš
ćǰOTOP ÝĞ
ćĒîÖêćöðŦ
ÝÝĆ
÷ÿŠ
üîïč
ÙÙúǰēé÷Ĕßš
ÿëĉ
êĉ
ǰt – Test
ĒúąǰF – Test ANOVA
ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷ĒúąĂõĉ
ðøć÷ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷
ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷
ÝćÖÖćøüĉ
ÝĆ
÷đøČę
ĂÜǰóùêĉ
ÖøøöÖćøàČĚ
Ă×ĂÜñĎš
ïøĉ
ēõÙĒúąÿŠ
üîðøąÿöìćÜÖćøêúćé×ĂÜÿĉ
îÙš
ćēÙøÜÖćøĀîċę
ÜêĞ
ćïúĀîċę
Ü
ñúĉ
êõĆ
èæŤ
ǰÝĆ
ÜĀüĆ
éîÙøøćßÿĊ
öćǰñĎš
üĉ
ÝĆ
÷ĕéš
ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷ĒúąìĞ
ćÖćøĂõĉ
ðøć÷ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷êćöðøąđéĘ
îêŠ
ćÜėéĆ
ÜîĊĚ
ך
ĂöĎ
úÿŠ
üîïč
ÙÙú
ÝćÖÖćøýċ
ÖþćóïüŠ
ćǰÖúčŠ
öêĆ
üĂ÷Š
ćÜÿŠ
üîĔĀâŠ
đðŨ
îđóýĀâĉ
Üēé÷Ùĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ57.10 öĊ
Ăć÷č
øąĀüŠ
ćÜ 21 – 30 ðŘ
ēé÷Ùĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ54.30 öĊ
øąéĆ
ïÖćøýċ
Öþćðøĉ
ââćêøĊ
×ċĚ
îĕðēé÷Ùĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ50.20 ðøąÖĂïĂćßĊ
óóîĆ
ÖÜćî
ïøĉ
þĆ
ìđĂÖßîēé÷Ùĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ34.50 ĒúąǰöĊ
øć÷ĕéš
đÞúĊę
÷êŠ
ĂđéČ
Ăî 10,001 – 15,000 ïćìēé÷Ùĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ43.40
ך
ĂöĎ
úéš
ćîóùêĉ
ÖøøöÖćøàČĚ
Ăÿĉ
îÙš
ć OTOP
ÝćÖÖćøýċ
ÖþćóïüŠ
ćǰÖúčŠ
öêĆ
üĂ÷Š
ćÜÿŠ
üîĔĀâŠ
đúČ
ĂÖàČĚ
Ăñúĉ
êõĆ
èæŤ
OTOP ðøąđõìĂćĀćøÙĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úąǰ37.90
üĆ
êëč
ðøąÿÜÙŤ
ĔîÖćøàČĚ
ĂđóČę
ĂĔßš
ĔîÙøĂïÙøĆ
üǰÙĉ
éđðŨ
îøš
Ă÷úą 42.10ǰÿëćîìĊę
àČĚ
ĂöĆ
ÖÝąàČĚ
Ăÿĉ
îÙš
ćÝćÖÜćîÝĆ
éĒÿéÜÿĉ
îÙš
ć OTOPǰ
