| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดภูเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนเป็นปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินซึ่งส่งผลให้เกิดการเกิดดินถล่มในเขต Chattogram การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม |
Hill Cutting And Unplanned Urbanization:
• Concept: การตัดภูเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนจะทำให้โครงสร้างดินถูกทำลายและความเสถียรของพื้นที่ลดลง ซึ่งอาจนำไปสู่การเกิดดินถล่มได้
• Impact: การตัดภูเขาส่งผลให้ดินเสื่อมสภาพและลดความเสถียร ขณะที่การพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนสามารถเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มได้ โดยการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการสร้างโครงสร้างที่ไม่มั่นคง |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
What does the ROC value for a model indicate in the context of this study?
|
The accuracy of the model in predicting landslide susceptibility |
|
ค่า ROC (Receiver Operating Characteristic) ในการศึกษาเกี่ยวกับความเสี่ยงดินถล่มใช้เพื่อวัดความแม่นยำของโมเดลในการคาดการณ์ความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม ค่านี้บ่งบอกถึงความสามารถของโมเดลในการแยกแยะระหว่างพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและต่ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
ROC Curve:
• Concept: ROC Curve เป็นกราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง True Positive Rate (TPR) และ False Positive Rate (FPR) ของโมเดล การวัดนี้ช่วยในการประเมินความสามารถของโมเดลในการจำแนกประเภท
• Application: ค่า ROC และ AUC (Area Under the Curve) ช่วยในการประเมินความแม่นยำของโมเดลในการทำนายความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม
• Benefit: ค่า ROC ที่สูงหมายถึงโมเดลสามารถจำแนกพื้นที่ที่มีความเสี่ยงได้ดีขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์ความเสี่ยงและการจัดการ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
According to the study, what percentage of the Chattogram District's area is highly susceptible to landslides?
|
25-30% |
|
ตามการศึกษา, ประมาณ 25-30% ของพื้นที่ในเขต Chattogram มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่ม ข้อมูลนี้บ่งชี้ว่าพื้นที่จำนวนมากในเขตนี้มีความเสี่ยงสูงและต้องการการจัดการความเสี่ยงอย่างใกล้ชิด |
Landslide Susceptibility:
• Concept: การประเมินความเสี่ยงดินถล่มช่วยในการระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและการจัดการป้องกันเพื่อบรรเทาผลกระทบ
• Application: การรู้เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงช่วยในการวางแผนและการตัดสินใจเพื่อการจัดการและป้องกัน
• Benefit: การระบุพื้นที่เสี่ยงสูงทำให้สามารถเน้นการป้องกันในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงมากที่สุด |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
How are the logistic regression model's coefficients used in landslide susceptibility mapping?
|
To reflect the contributions of each factor affecting landslides |
|
ในโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติก (Logistic Regression) สำหรับการจัดทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม, ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลจะสะท้อนถึงการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่มีผลต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ช่วยในการประเมินว่าปัจจัยแต่ละตัวมีผลอย่างไรต่อความน่าจะเป็นของการเกิดดินถล่ม |
Logistic Regression Coefficients:
• Concept: ในโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติก, ค่าสัมประสิทธิ์ (coefficients) ของแต่ละปัจจัยจะบ่งบอกถึงอิทธิพลของปัจจัยนั้นๆ ต่อความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ (ในกรณีนี้คือการเกิดดินถล่ม)
• Application: ค่าสัมประสิทธิ์จะช่วยให้ทราบว่าปัจจัยใดมีความสำคัญมากที่สุดและปัจจัยใดมีผลน้อยที่สุดต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม
• Benefit: การเข้าใจว่าปัจจัยไหนมีผลมากหรือน้อยช่วยในการจัดการและการวางแผนเพื่อป้องกันการเกิดดินถล่ม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
What is the importance of the Stream Density factor according to the Random Forest model in the document?
|
One of the top five most important factors |
|
ตามเอกสาร, ปัจจัยความหนาแน่นของลำธาร (Stream Density) ถือเป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการคาดการณ์การเกิดดินถล่มตามโมเดล Random Forest ปัจจัยนี้มีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในพื้นที่ที่ศึกษา |
1. Stream Density in Random Forest:
• Concept: ความหนาแน่นของลำธารหมายถึงจำนวนลำธารที่มีอยู่ในพื้นที่ต่อหน่วยพื้นที่ ซึ่งสามารถส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มได้
• Importance: โมเดล Random Forest ใช้การวิเคราะห์ความสำคัญของปัจจัยเพื่อประเมินว่าปัจจัยไหนมีผลกระทบมากที่สุดต่อการเกิดดินถล่ม และความหนาแน่นของลำธารถือเป็นหนึ่งในปัจจัยหลัก
2. Model Analysis:
• Application: การวิเคราะห์ด้วย Random Forest ช่วยในการระบุปัจจัยที่สำคัญในการคาดการณ์ความเสี่ยงดินถล่ม
• Benefit: การเข้าใจความสำคัญของแต่ละปัจจัยช่วยในการจัดการและการวางแผนการป้องกันที่มีประสิทธิภาพ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
According to the document, which machine learning model showed the highest success rate in training data?
|
Random Forest |
|
ตามเอกสาร, โมเดล Random Forest แสดงอัตราความสำเร็จที่สูงที่สุดในข้อมูลการฝึกอบรม (training data) เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ เช่น Logistic Regression และ Decision and Regression Tree
|
Random Forest Model:
• Concept: Random Forest เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้การสร้างหลายต้นไม้การตัดสินใจและการรวมผลลัพธ์เพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดการเกิด overfitting
• Performance: โมเดลนี้มักจะมีความแม่นยำสูงในการจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนและหลายมิติ ซึ่งช่วยให้ได้อัตราความสำเร็จที่สูงในข้อมูลการฝึกอบรม
2. Comparison with Other Models:
• Logistic Regression: อาจมีความแม่นยำน้อยกว่าในกรณีที่มีความซับซ้อนสูง
• Decision and Regression Tree: แม้จะมีความแม่นยำดี แต่การเรียนรู้ของเครื่องแบบต้นไม้การตัดสินใจอาจมีปัญหาเรื่อง overfitting มากกว่าการใช้ Random Forest |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
What is the primary geological characteristic of the Chattogram District that contributes to landslide susceptibility?
|
Folded anticlines and synclines with unconsolidated sedimentary rocks |
|
เขต Chattogram ของบังคลาเทศมีลักษณะธรณีวิทยาที่สำคัญคือการมีแนวภูเขาที่เป็นคลื่น (anticlines และ synclines) และมีหินตะกอนที่ไม่ได้ถูกบีบอัดอย่างแน่นหนา ซึ่งลักษณะธรณีวิทยานี้ทำให้พื้นที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่ม เนื่องจากหินตะกอนที่ไม่แข็งแรงมีแนวโน้มที่จะเลื่อนไหลได้ง่ายเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อม เช่น ฝนตกหนัก |
การเลื่อนไหลของดินมักเกิดขึ้นในพื้นที่ที่มีการสะสมของหินตะกอนที่ไม่มั่นคงและมีโครงสร้างธรณีวิทยาที่อ่อนไหวต่อการเคลื่อนตัว เมื่อพื้นที่นี้มีการเปลี่ยนแปลงทางสภาพแวดล้อม เช่น ฝนตกหนัก ดินและหินที่ไม่มั่นคงจะเลื่อนไหลได้ง่าย ลักษณะธรณีวิทยาที่มีแนวภูเขาคลื่น (anticlines และ synclines) จะเพิ่มความซับซ้อนและความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
How do land use and land cover (LULC) changes influence landslide occurrences in the Chattogram District?
|
They increase landslide risk due to deforestation and construction |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน (LULC) ในเขต Chattogram ส่งผลเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม เนื่องจากการตัดไม้ทำลายป่า (deforestation) และการก่อสร้าง (construction) ซึ่งทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม |
1. Deforestation:
• Concept: การตัดไม้ทำลายป่าเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มโดยการลดความสามารถของดินในการยึดเกาะและทำให้การกัดเซาะของดินเกิดขึ้นได้ง่ายขึ้น
• Impact: การขาดการปกคลุมของพืชพันธุ์ทำให้ดินมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนที่และเกิดดินถล่มได้ง่าย
2. Construction:
• Concept: การก่อสร้างและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนสามารถเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของดินและภูมิทัศน์ ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
• Impact: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเช่นการสร้างถนนและอาคารอาจทำให้เกิดการลดลงของการรองรับของดินและเพิ่มโอกาสในการเกิดดินถล่ม
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
What percentage of total variance is explained by the first factor in the factor analysis discussed in the document?
|
51.29% |
|
ค่า 51.29% แสดงถึงความสำคัญของปัจจัยแรกในการอธิบายความแปรผันในข้อมูล ซึ่งเป็นข้อมูลที่ถูกต้องตามการศึกษา |
1. Factor Analysis:
• Concept: การวิเคราะห์ปัจจัยใช้เพื่อระบุและลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการค้นหาปัจจัยที่สำคัญซึ่งสามารถอธิบายความแปรผันในข้อมูล
• Importance: ปัจจัยแรกมักจะอธิบายความแปรผันที่มากที่สุดในข้อมูล ซึ่งช่วยในการระบุปัจจัยที่สำคัญที่สุด
2. Variance Explained:
• Concept: เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยแรกเป็นตัวบ่งบอกว่าปัจจัยนั้นมีความสำคัญมากเพียงใดในข้อมูล
• Benefit: การรู้เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยแรกช่วยในการทำความเข้าใจว่าปัจจัยนั้นมีบทบาทสำคัญในการอธิบายข้อมูลอย่างไร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
Factor 3 ระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ซึ่งตรงกับคำถามที่ถามถึงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก |
การวิเคราะห์ปัจจัย (factor analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัว โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันให้อยู่ในปัจจัยเดียวกัน ในกรณีนี้ Factor 3 ชัดเจนว่าเกี่ยวข้องกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ดังนั้นคำตอบที่ถูกต้องคือ Factor 3 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
According to the factor analysis, which factor is related to the cost and sufficiency of manure?
|
Factor 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกคือปัจจัยที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่ง Factor 3 กล่าวถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ดังนั้นจึงเป็นปัจจัยที่ตรงตามคำถามที่เกี่ยวกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก |
ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องคือทฤษฎีการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ซึ่งใช้ในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และการสรุปกลุ่มของตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กัน ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายและความเพียงพอของปุ๋ยคอกนั้นจะถูกจัดอยู่ในกลุ่มที่สะท้อนถึงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้อย่างชัดเจน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
What is the Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy reported in the document?
|
0.800 |
|
ตามหลักการแล้ว ค่า Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) ที่สูงกว่า 0.8 ถือว่าดีและแสดงถึงความเพียงพอในการสุ่มตัวอย่างที่สูงมาก ค่านี้บ่งบอกว่าข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย (factor analysis) โดยทั่วไป ค่า KMO จะมีช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 โดยมีการตีความดังนี้:
- 0.8 ขึ้นไป: ดีมาก
- 0.7 - 0.79: ดี
- 0.6 - 0.69: ปานกลาง
- ต่ำกว่า 0.6: ไม่ดี
การเลือกค่า KMO ที่สูงกว่า 0.8 จึงถือเป็นทางเลือกที่เหมาะสม เนื่องจากแสดงถึงความเพียงพอในการสุ่มตัวอย่างที่ดีและเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ |
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) เป็นตัววัดที่ใช้เพื่อประเมินความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย ค่า KMO ที่สูงบ่งบอกว่าความแปรผันของตัวแปรสามารถอธิบายได้ด้วยปัจจัยร่วมกัน (common factors) ในขณะที่ค่า KMO ที่ต่ำบ่งบอกว่าตัวแปรนั้นอาจจะไม่มีความสัมพันธ์ที่ดีพอที่จะใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัย ดังนั้นการเลือกค่า 0.800 เป็นตัวเลือกที่มีความเหมาะสมตามหลักการทางสถิติ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Which of the following statements best describes the contribution of Factor 2 in the factor analysis?
|
It is related to soil analysis and plant nutrient utilization. |
|
เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ประโยชน์จากสารอาหารของพืช ซึ่งตรงตามคำบรรยายของปัจจัยนี้ในข้อที่ระบุ นี่คือปัจจัยที่เน้นการวิเคราะห์ดินและการจัดการสารอาหารของพืช ซึ่งเป็นสิ่งที่ Factor 2 อธิบายอยู่
|
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูลและระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กัน ปัจจัยแต่ละตัวแปรจะมีความสำคัญแตกต่างกันในการอธิบายความแปรผันของข้อมูลทั้งหมด ในกรณีนี้ Factor 2 ช่วยอธิบายความแปรผันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและสารอาหารของพืช โดยแยกจากแง่มุมอื่นๆ เช่น การจัดการปุ๋ยคอกหรือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
Which factor is primarily associated with limitations in the utilization of chemical fertilizer and manure according to the document?
|
Factor 4 |
|
ถูกระบุว่าเกี่ยวข้องกับข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้จะอธิบายถึงปัญหาและอุปสรรคในการใช้งานปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอกในกระบวนการเกษตร |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ใช้ในการระบุและกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเพื่อให้เข้าใจความซับซ้อนของข้อมูล ปัจจัยที่ได้จะช่วยให้เข้าใจองค์ประกอบหลักที่ส่งผลต่อการแปรผันของข้อมูล โดยในกรณีนี้ Factor 4 อธิบายข้อจำกัดหรืออุปสรรคในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการวิเคราะห์ปัญหาและการจัดการในการใช้ปุ๋ยในภาคการเกษตร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
60% |
|
เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมดรวมกัน (หรือที่เรียกว่าการอธิบายความแปรผันรวม) คือค่ารวมของการแปรผันที่แต่ละปัจจัยอธิบายร่วมกัน เมื่อรวมกันแล้ว ปัจจัยทั้งหมดจะต้องอธิบายความแปรผันในข้อมูลทั้งหมดที่นำมาวิเคราะห์ การเลือกคำตอบ 60% หมายความว่าเมื่อรวมปัจจัยทั้งหมดเข้าด้วยกัน สามารถอธิบายความแปรผันของข้อมูลได้ 60% |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและลดมิติของข้อมูล ปัจจัยแต่ละตัวอธิบายเปอร์เซ็นต์ของความแปรผันในข้อมูลรวมกัน โดยปัจจัยทั้งหมดควรรวมกันเพื่ออธิบายความแปรผันรวมของข้อมูล เปอร์เซ็นต์นี้จะบอกว่าองค์ประกอบของปัจจัยทั้งหมดสามารถอธิบายความแปรผันของข้อมูลได้มากน้อยเพียงใด การที่ปัจจัยทั้งหมดอธิบายความแปรผันได้ 60% หมายความว่าปัจจัยที่ได้ครอบคลุมความแปรผันหลักของข้อมูล ซึ่งช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
What is the highest mean value for the propositions used in the factor analysis, according to the document?
|
3.000 |
|
ค่าเฉลี่ย (mean) ที่สูงที่สุดในตัวเลือกที่ให้มาคือ 3.000 ซึ่งเป็นค่าที่มากที่สุดในชุดข้อมูลนี้ |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) การตรวจสอบค่าเฉลี่ยของข้อเสนอที่ใช้ในการวิเคราะห์ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น โดยเฉพาะในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของแต่ละข้อเสนอเพื่อหาแนวโน้มที่มีความสำคัญที่สุด ค่าที่สูงที่สุดในชุดตัวเลือกบ่งบอกถึงค่าเฉลี่ยสูงสุดของข้อเสนอที่ได้รับการวัดและวิเคราะห์ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
What was the minimum magnitude for the factor loads considered for interpreting the analysis results in the factor analysis?
|
0.30 |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ขอบเขตของมูลค่าการโหลดปัจจัย (factor loadings) ที่ใช้ในการตีความผลลัพธ์มักจะถูกกำหนดเพื่อให้มีความสำคัญพอสมควรและสามารถแสดงถึงความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างตัวแปรและปัจจัย ค่าโหลดปัจจัยขั้นต่ำที่ใช้ในการตีความมักจะอยู่ที่ประมาณ 0.30 เพื่อให้แน่ใจว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรและปัจจัย |
การโหลดปัจจัย (factor loading) เป็นการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและปัจจัยที่ได้จากการวิเคราะห์ ปัจจัยที่มีค่าการโหลดปัจจัยต่ำกว่าขอบเขตที่กำหนดมักจะถูกมองข้ามในการตีความเพื่อหลีกเลี่ยงการตีความที่ไม่ชัดเจนหรือไม่สำคัญ ค่าโหลดปัจจัยที่ต่ำเกินไปอาจหมายความว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์ที่ไม่สำคัญกับปัจจัยที่ศึกษา |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
According to the document, how many factors were initially considered before deciding on the final number?
|
5 |
|
ตามเอกสารที่กล่าวถึง จำนวนปัจจัยที่พิจารณาในเบื้องต้นก่อนที่จะตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนปัจจัยสุดท้ายคือ 5 ปัจจัย |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ขั้นตอนเริ่มต้นมักจะรวมถึงการพิจารณาหลายปัจจัยเพื่อวิเคราะห์และประเมินว่าแต่ละปัจจัยมีความสัมพันธ์อย่างไรกับข้อมูล หลังจากนั้นจะมีการตัดสินใจเลือกจำนวนปัจจัยสุดท้ายที่เหมาะสมที่สุดตามหลักการและผลลัพธ์ที่ได้รับ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
Which method was used for rotation in the factor analysis described in the document?
|
Varimax |
|
Varimax เป็นวิธีการหมุนปัจจัยที่ใช้ในวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อให้ได้การหมุนที่ทำให้ปัจจัยมีความชัดเจนที่สุด โดยการหมุนนี้จะช่วยให้ปัจจัยที่ได้มีความแตกต่างกันชัดเจนมากขึ้นและสะดวกในการตีความ |
การหมุนปัจจัย (factor rotation) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับโครงสร้างของปัจจัยที่ได้ Varimax เป็นวิธีการหมุนที่นิยมใช้เพื่อให้ปัจจัยแต่ละตัวมีโหลดปัจจัยสูงในตัวแปรบางตัวและโหลดต่ำในตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งช่วยให้การตีความปัจจัยง่ายขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Based on the factor analysis, how is Factor 1 defined in the document?
|
Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception |
|
ถูกกำหนดว่าเกี่ยวข้องกับระดับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก และการรับรู้ถึงประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพของการใช้ปุ๋ยในกระบวนการเกษตร |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ปัจจัยจะถูกกำหนดตามความสัมพันธ์ที่แสดงให้เห็นจากข้อมูลที่วิเคราะห์ โดย Factor 1 จะสะท้อนถึงลักษณะของการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก รวมถึงการประเมินการใช้งานและประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่อธิบายความแปรผันในข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|