The adoption of Protected Agricu Using Binary Logistic Regression to Identify The Most Important Factors Affecting The adoption of Protected Agriculture in The Talkalakh Region
استخدام الانحدار اللوجستي الثنائي لتحديد أهم العوامل المؤثرة على تبني الزراعة المحمية في منطقة تلكلخ
الملخص
Summary The aim of this research, in general, is to study the most important factors affecting the adoption of greenhouses by farmers in the Talkalakh region in Syria, using the method of binary logistic regression, as the dependent variable is a binary variable that takes the value (1) (farmers adopting greenhouses), and the value (0). (Farms do not adopt greenhouses), and is affected by two types of independent variables (continuous and categorical).
The data was collected through a questionnaire distributed to a random sample of 376 farmers from Talkalakh region. The data was analyzed by the spss statistical analysis program, and the results showed: The logistic regression model fit the green house adoption data by classifying farmers into adopters and non-adopters, with a valid classification rate of 94.4% for the proposed model. The factors affecting the adoption of greenhouses are the age of the farmer, the farmer's membership in a cooperative association or organization, the ease of the farmer obtaining a loan in case of need, the farmer's knowledge of the recommendations for establishing greenhouses and dealing with them, and the quality of services provided by agricultural extension.
References
1- العبادي، علي عبد الأمير (2004). الزراعة المحمية في ناحية بني سعد ديالى. مجلة كلية الآداب(67)291-323 .
2- فارع، أحمد حيدر(1999). دراسة بعض العوامل المؤثرة على عملية تبني البيوت المحمية بمنطقة الصعيد- مديرية سحار – محافظة صعده. رسالة ماجستير، كلية الزراعة، جامعة صنعاء.
- 3فهمي محمد شامل (2005) الاحصاء بلا معاناة ، المفاهيم مع التطبيقات باستخدام برنامج SPSS ، الجزء الثاني، مركز البحوث ، المملكة العربية السعودية.
4- دقدوقة، مهدي وعبد العزيز، علي والعبد الله ، محمد(2013). العوامل المؤثرة في تبني مزارعي القمح المروي لتقنية الري الحديث في محافظة الحسكة. مجلة جامعة دمشق للعلوم الزراعية 29: (2)289-304.
5- عبد المعطي عباس، الهام و فتحي عبد الحميد، حنان(2019). تحليل اقتصادي للزراعة المحمية في مصر. مجلة الاقتصاد الزراعي والعلوم الاجتماعية 10:(11)615-621.
6- مقداد، محمد(2017).دراسة أهم العوامل الاقتصادية والاجتماعية المؤثرة على تبني نظام الري الجماعي في مزارع حوض الغاب باستخدام أسلوب الانحدار الاحتمالي الثنائي. مجلة جامعة البعث3933)35-59.
7- محرم، إبراهيم (1983). "الإرشاد الزراعي والقيادة الريفية"، الجزء الأول، كلية الزراعة جامعة عين شمس، القاهرة .
8- وزارة الزراعة والإصلاح الزراعي (2023).المجموعة الإحصائية الزراعية. قسم الإحصاء والتخطيط، وزارة الزراعة، دمشق.
9- مديرية الزراعة والإصلاح الزراعي في حمص (2023).
REFERENCES:
1- Cramer, J. S. (2002).The Origins of Logistic Regression .Tinbergen Institute Discussion Paper. University of Amsterdam and Tinbergen Institute.
2- Gebotys, R. (2000). Examples : Binary Logistic Regression.
3- IPCC, (2007): Climate Change 2007: Impacts, Adaptation and Vulnerabilit Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press,Cambridge, UK, 1000pp.
4- ROGERS, E. M.(1983)"Diffusion of Innovation ",The Free Press, New York, USA,(Third Edition).
5- Steven, k. Thomposon.(2012) sampling, p:59-60.
