STRUCTURAL EQUATION MODELING OF SAVING BEHAVIOR USING MULTIPLE INDICATORS AND MULTIPLE CAUSAL VARIABLES (MIMIC): A CASE STUDY OF GENERATION Y IN LOPBURI PROVINCE
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The research aimed to confirmatory factor analysis of saving behavior of generation y in Lopburi province and evaluate the performance of The Multiple-Indicator Multiple-Cause (MIMIC) model impact to saving behavior of generation y in Lopburi province. The sample group consisted of 679 Gen Y people in Lopburi Province using a single-stage random sampling method, which was data collection in 11 districts of Lopburi Province. A questionnaire was used as the research tool. The statistics used in data analysis were multiple indicators and multiple causal variables (MIMIC).
The results of the research revealed that 1) the participants had a component of saving behavior of generation y in Lopburi province and 2) the causal relationship between the structure of the latent variable model test. It was found that the demographic characteristics of the participants that affected the saving behavior of generation y in Lopburi province were 1) gender 2) marital status 3) level of education 4) occupation, and 5) average monthly income. It has a direct effect on saving behavior of generation y in Lopburi province. The model fit with the empirical data of chi-square statistic: = 91.821, df = 48, p = 0.001, /df = 1.91, GFI = 0.993, AGFI = 0.989, RMSEA = 0.021, SRMR = 0.013.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อความ ภาพประกอบ และตารางประกอบที่ลงพิมพ์ในวารสารเป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้นิพนธ์ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้นิพนธ์แต่เพียงผู้เดียว กองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นตามและไม่มีส่วนรับผิดชอบใด ๆ
References
กรมการปกครอง กระทรวงมหาดไทย. (2567). สถิติประชากร จำนวนประชากรแยกรายอายุ. สืบค้น 17 กุมภาพันธ์ 2568, จาก https://stat.bora.dopa.go.th/stat/statnew/statMenu.
กลางใจ แสงวิจิตร, ธนิก พรเทวบัญชา, พเนิน อินทะระ และภูมิ ชี้เจริญ. (2565). การศึกษาระดับความรู้การวางแผนทางการเงินที่มีผลต่อพฤติกรรมการวางแผนการเงิน และความเพียงพอของเงินออมสำหรับยามเกษียณของกลุ่ม Generation Y จังหวัดสงขลา. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย, 17(1), 159-190.
กอข้าว เพิ่มตระกูล. (2562). ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมทางการเงินและเป้าหมายการออมในผู้ใหญ่วัยเริ่ม. (วิทยานิพนธ์ปริญญาศิลปศาสตร์มหาบัณฑิต). กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
กัญจน์นิกข์ กำเนิดเพ็ชร์. (2565). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการออมของคน Gen Y ใน กรุงเทพมหานคร. วารสารการวิจัยเพื่อพัฒนาชุมชน (มนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์), 15(1), 113-136.
ญาณิกา ตระกูลกำจาย, กลางใจ แสงวิจิตร, ธนาวุธ แสงกาศนีย์ และกุลวดี ลิ่มอุสันโน. (2567). ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความเพียงพอของเงินวัยเกษียณของพนักงานรัฐวิสาหกิจ กรณีศึกษา การไฟฟ้าส่วนภูมิภาค เขต 3 (ภาคใต้) จังหวัดยะลา. วารสารวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย, 19(1), 33–62.
ธารทิพย์ พจน์สุภาพ, ขวัญรพี ศรีใส, ธณกร เทียมอุดมฤกษ์ และจงจิตต์ แซ่ลี้. (2568). บทบาทของความรู้ด้าน การเงินและทัศนคติทางการเงินต่อพฤติกรรมการออมของพนักงานบริษัทเอกชนในกรุงเทพมหานคร. วารสารวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏเลย, 20(71), 46-56.
ปรียานันท์ ช่วยบุดดา และธนินท์รัฐ รัตนพงศ์ภิญโญ. (2566). ปัจจัยกำหนดพฤติกรรมการลงทุนที่ นำไปสู่เป้าหมายในชีวิตของประชากร Generation Y ในเขตจังหวัดนครปฐม. วารสารวิชาการ สถาบันวิทยาการจัดการแห่งแปซิฟิค สาขามนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 9(3), 349-361.
พศิน ธรรมทวีวุฒิ และภัทรกิตติ์ เนตินิยม. (2566). ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อพฤติกรรมการวางแผนเกษียณของวิศวกร ในกลุ่มช่วงอายุคน 3 เจเนอเรชั่น x y z. Journal of Buddhist Education and Research (JBER), 9(4), 117-134.
พัชรี สิทธิโอฬารสกุล และมะดาโอะ สุหลง. (2565). ปัจจัยที่ส่งผลต่อการออมของแรงงานนอกระบบ ในเขตจังหวัดปทุมธานี. วารสารวิชาการสังคมศาสตร์เครือข่ายวิจัยประชาชื่น, 4(3), 1-17.
รณกร กิติพชรเดชาธร และอัศวลักษณ์ ราชพลสิทธิ์ (2564) พฤติกรรมการออมของแรงงานภาคอุตสาหกรรมผ่านมุมมองการศึกษาเชิงสำรวจ. RMUTT Global Business and Economics Review, 16(2), 1–14.
รัชนี ปรีชา และปานแก้วตา ลัคนาวานิช. (2561). การตัดสินใจออมเงินผ่านกองทุนการออมแห่งชาติ ของแรงงานนอกระบบในเขตอำเภอเมือง จังหวัดนครศรีธรรมราช. Veridian E-Journal, Silpakorn University, 11(3), 2756–2773.
วนิดา จำลองพันธ์. (2568). ปัจจัยด้านบัญชีและคุณภาพชีวิตที่ดีที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการออมของคน วัยทำงานจังหวัดนนทบุรี. การประชุมวิชาการระดับชาติและนานาชาติ เบญจมิตรวิชาการ ครั้งที่ 15, 15(5), 592-602.
วรางคณา จิตราภัณฑ์. (2566). ปัจจัยที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการออมของกลุ่มเจนเนอเรชั่นวาย. วารสาร มจร.หริภุญชัยปริทรรศน์, 7(4), 83-94.
ศูนย์วิเคราะห์ TMB Analytics. (2562). ผลการศึกษาพฤติกรรมการเงินจากข้อมูลโซเชียลมีเดียของคน GEN Y. สืบค้น 12 กุมภาพันธ์ 2568, จาก https://siamrath.co.th/n/117183.
สุดาภรณ์ อรุณดี, อนันต์ ธรรมชาลัย และแพรวพลอย สิทธิกรณ์. (2566). การวางแผนทางการเงิน ส่วนบุคคลเพื่อสามารถดำรงชีวิตได้ในวัยเกษียณของคน Generation Y ในเขตกรุงเทพมหานคร. วารสารการบริหารนิติบุคคลและนวัตกรรมท้องถิ่น, 9(2), 1-17.
อนันตญา มะลิหอม. (2567). การศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างประโยชน์เกื้อกูลกับพฤติกรรมและ เป้าหมายการออมเงินของข้าราชการกลุ่มเจนเนอเรชั่น Y สังกัดสำนักงานสรรพากร ภาค 3. (สารนิพนธ์ปริญญารัฐประศาสนศาสตร์มหาบัณฑิต). กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย.
Demir, S. (2022). Comparison of normality tests in terms of sample sizes under different skewness and Kurtosis coefficients. International Journal of Assessment Tools in Education, 9(2), 397-409.
Eisenbarth, C. (2012). Coping Profiles and Psychological Distress: A Cluster Analysis. North American Journal of Psychology, 14(3), 485.
Eriksson-Mangold, M. and Carlsson, S. (1991). Psychological and somatic distress in relation to perceived hearing disability, hearing handicap, and hearing measurements. Journal of psychosomatic research, 35(6), 729-740.
Forero, C. G. (2024). Cronbach’s alpha. In Encyclopedia of quality of life and well-being research (1505-1507). Springer.
Kamranfar, S., Damirchi, F., Pourvaziri, M., Abdunabi Xalikovich, P., Mahmoudkelayeh, S., Moezzi, R. and Vadiee, A. (2023). A partial least squares structural equation modelling analysis of the primary barriers to sustainable construction in Iran. Sustainability, 15(18), 13762.
Kyriazos, T. A. (2018). Applied psychometrics: sample size and sample power considerations in factor analysis (EFA, CFA) and SEM in general. Psychology, 9(08), 2207.
Lopez, I., Mahdzan, N. S. and Rahman, M. (2024). Saving behaviour determinants of Malaysia’s generation Y: an application of the integrated behavioural model. International Journal of Social Economics, 51(7), 915-931.
McShane, B. B., Gal, D., Gelman, A., Robert, C. and Tackett, J. L. (2019). Abandon statistical significance. The American Statistician, 73(sup1), 235-245.
Mpaata, E., Koskei, N. and Saina, E. (2020). Social influence and savings behavior: Evidence from a developing country context. SEISENSE Journal of Management, 3(4), 56-67.
Sawaryn, S. J. and Thorogood, J. L. (2005). A compendium of directional calculations based on the minimum curvature method. SPE Drilling & Completion, 20(01), 24-36.
Shi, D., DiStefano, C., Maydeu-Olivares, A. and Lee, T. (2022). Evaluating SEM model fit with small degrees of freedom. Multivariate behavioral research, 57(2-3), 179-207.
University of Southern California. (2025). Age Groups. USC Libraries. Retrieved 12 February 2025, from https://libguides.usc.edu/busdem/age.
Uy, C., Manalo, R. A. and Bayona, S. P. (2024). Determinants of saving behavior of working professionals: An intergenerational perspective. Review of Integrative Business and Economics Research, 13(2), 372-390.
Velasco, F. and Verma, S. P. (1998). Importance of skewness and kurtosis statistical tests for outlier detection and elimination in evaluation of geochemical reference materials. Mathematical Geology, 30(1), 109-128.
Xie, X., Osinska, M. and Szczepaniak, M. (2023). Do young generations save for retirement? Ensuring financial security of Gen Z and Gen Y. Journal of Policy Modeling, 45(5), 863–877.
