| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อสร้างถนน อาคาร หรือพื้นที่อยู่อาศัย ทำให้ความเสถียรของดินลดลง เนินเขาที่ถูกตัดจะกลายเป็นหน้าผาที่ชัน และเมื่อฝนตกหนัก น้ำจะกัดเซาะดิน ทำให้ดินถล่มได้ง่ายขึ้น
การขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน: การขยายตัวของเมืองอย่างรวดเร็วและไม่มีการวางแผนที่ดี ทำให้เกิดการบุกรุกพื้นที่ป่าและพื้นที่ชุ่มน้ำ ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีความสำคัญในการดูดซับน้ำและป้องกันการเกิดดินถล่ม เมื่อพื้นที่เหล่านี้ถูกทำลายไป จะทำให้ความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มเพิ่มสูงขึ้น |
วิศวกรรมธรณีเทคนิค: การศึกษาเกี่ยวกับความเสถียรของดินและการเกิดดินถล่ม อธิบายถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีผลต่อการเกิดดินถล่ม เช่น ความชันของพื้นที่ ชนิดของดิน และการใช้ประโยชน์ที่ดิน
ธรณีวิทยา: การศึกษาเกี่ยวกับลักษณะทางธรณีวิทยาของพื้นที่ ช่วยให้เราเข้าใจถึงความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มในพื้นที่นั้นๆ
การวางแผนการใช้ที่ดิน: การวางแผนการใช้ที่ดินที่ดีจะช่วยลดความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม โดยการหลีกเลี่ยงการสร้างอาคารในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง และการอนุรักษ์พื้นที่ป่าและพื้นที่ชุ่มน้ำ |
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 |
|
ตัวอย่างลบที่ถูกทำนายว่าเป็นบวก ค่า ROC ที่สูงขึ้นบ่งชี้ว่าแบบจำลองมีความแม่นยำในการทำนายสูงขึ้น
การประยุกต์ใช้ในงานวิจัย: ในงานวิจัยนี้ นักวิจัยใช้ค่า ROC เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองต้นไม้การตัดสินใจในการทำนายพื้นที่เสี่ยงน้ำท่วม ซึ่งเป็นการวัดความสามารถของแบบจำลองในการแยกแยะพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและต่ำ |
การเรียนรู้ของเครื่อง: ค่า ROC เป็นหนึ่งในเมตริกที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานจำแนกประเภท (Classification)
วิศวกรรมธรณีเทคนิค: ในงานวิจัยด้านวิศวกรรมธรณีเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการทำนายความเสี่ยงดินถล่ม ค่า ROC ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินความแม่นยำของแบบจำลองที่พัฒนาขึ้น |
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% |
|
การศึกษาระบุว่าพื้นที่ในเขต Chattogram จำนวนมากมีความเสี่ยงสูงต่อการถล่มดิน โดยเปอร์เซ็นต์ที่พบคือ 25-30% ซึ่งหมายความว่าส่วนที่สำคัญของเขตนี้มีความเสี่ยงสูง ซึ่งเน้นให้เห็นถึงความต้องการในการวางแผนการใช้ที่ดินและกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงในพื้นที่เหล่านี้ |
ทฤษฎีการประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment Theory):
ทฤษฎีการประเมินความเสี่ยง ใช้ในการวิเคราะห์และประเมินระดับความเสี่ยงที่เกิดจากปัจจัยต่าง ๆ ที่อาจส่งผลต่อความมั่นคงของดิน การประเมินนี้รวมถึงการศึกษาปัจจัยทางภูมิศาสตร์, สภาพอากาศ, การใช้ที่ดิน และกิจกรรมของมนุษย์เพื่อประเมินความเสี่ยงของการถล่มดิน |
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 |
|
สัมประสิทธิ์ของแบบจำลอง Logistic Regression ช่วยให้เราเข้าใจว่าปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อการเกิดดินถล่ม และมีอิทธิพลในทิศทางใด ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการจัดทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม เพื่อใช้ในการวางแผนการป้องกันและบรรเทาภัยพิบัติ |
Logistic Regression: เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าเป้าหมายเป็นแบบ binary (ใช่หรือไม่)
Geographic Information Systems (GIS): ใช้ในการจัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลทางภูมิศาสตร์ ซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับความเสี่ยงดินถล่ม
Remote Sensing: ใช้ในการเก็บข้อมูลเกี่ยวกับพื้นผิวโลกจากระยะไกล เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการวิเคราะห์ความเสี่ยงดินถล่ม |
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 |
|
ในโมเดล Random Forest ปัจจัยต่าง ๆ ถูกประเมินตามการมีส่วนช่วยในการทำนายความเสี่ยงจากดินถล่ม ปัจจัยความหนาแน่นของลำธารถูกเน้นว่าเป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุด ซึ่งแสดงว่ามีบทบาทสำคัญในการทำนายการเกิดดินถล่ม |
โมเดล Random Forest: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องนี้ประเมินความสำคัญของปัจจัยต่าง ๆ ในการทำนายผลลัพธ์ เช่น ความเสี่ยงจากดินถล่ม ปัจจัยที่มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญในการทำนายของโมเดลจะถูกระบุว่าเป็นปัจจัยที่สำคัญ ความหนาแน่นของลำธารในฐานะที่เป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุด เน้นถึงความเกี่ยวข้องและผลกระทบต่อความแม่นยำของโมเดล |
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?
|
All models showed the same success rate |
|
การประเมินความสำเร็จของโมเดลขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น อัตราความถูกต้อง อัตราการผิดพลาด ค่า precision, recall, F1-score เป็นต้น
การเปรียบเทียบแบบครอบคลุม: เพื่อเปรียบเทียบความสำเร็จของโมเดลต่างๆ จำเป็นต้องมีการประเมินโดยละเอียดและครอบคลุม |
การประเมินแบบจำลอง: การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาแบบจำลอง
การเปรียบเทียบแบบจำลอง: การเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแบบจำลองต่างๆ ช่วยในการเลือกแบบจำลองที่ดีที่สุด
การวิเคราะห์ข้อมูล: การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาความสัมพันธ์และรูปแบบ |
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?
|
Dense urban construction with little vegetation |
|
หลักการทำงาน: DEA จะสร้าง "ผิวหน้าประสิทธิภาพ" (efficient frontier) ซึ่งเป็นเส้นโค้งที่ล้อมรอบจุดข้อมูลทั้งหมด โดยจุดที่อยู่บนเส้นโค้งนี้ถือว่ามีประสิทธิภาพสูงสุด และจุดที่อยู่ภายในเส้นโค้งถือว่ามีประสิทธิภาพต่ำกว่า
การประยุกต์ใช้: DEA ถูกนำมาใช้ในหลากหลายสาขา เช่น การจัดการ, เศรษฐศาสตร์, การเงิน, และการแพทย์ เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโรงพยาบาล, โรงเรียน, ธนาคาร, และหน่วยงานอื่น ๆ |
ทฤษฎีผลผลิต (Production Theory): DEA สร้างขึ้นบนพื้นฐานของทฤษฎีผลผลิต ซึ่งศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการผลิตและผลผลิต
ประสิทธิภาพ (Efficiency): DEA มุ่งเน้นไปที่การวัดประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของหน่วยการผลิต โดยเปรียบเทียบกับหน่วยอื่น ๆ ในกลุ่มเดียวกันารเขียนโปรแกรมเชิงเส้น (Linear Programming): DEA เป็นการประยุกต์ใช้การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นในการแก้ปัญหาการหาค่าสูงสุดหรือต่ำสุดของฟังก์ชันภายใต้ข้อจำกัดบางประการ |
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 |
|
การตัดไม้ทำลายป่า และ กิจกรรมการก่อสร้าง สามารถเปลี่ยนแปลงภูมิประเทศตามธรรมชาติอย่างมาก ทำให้การปกคลุมของพืชพรรณที่ช่วยในการเสถียรของดินและเนินเขาลดลง เมื่อพืชและต้นไม้ถูกลบออก ดินจะมีความเสี่ยงต่อการกัดเซาะมากขึ้น นอกจากนี้ การก่อสร้างยังสามารถรบกวนรูปแบบการระบายน้ำตามธรรมชาติและเพิ่มน้ำหนักบนเนินเขา ทำให้ความเสี่ยงต่อการถล่มดินเพิ่มขึ้น |
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน (LULC): การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมที่ดิน เช่น การตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้าง มีผลต่อความเสถียรของเนินเขาและกระบวนการกัดเซาะ การลบพืชพรรณทำให้ความยึดเกาะของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงต่อการกัดเซาะ ทำให้เนินเขามีแนวโน้มที่จะเกิดการถล่มดินได้ง่ายขึ้น การเข้าใจการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงจากการถล่มดินได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
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% |
|
การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการระบุความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปร เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนทั้งหมดที่อธิบายโดยแต่ละปัจจัยแสดงถึงสัดส่วนของความแปรปรวนรวมในข้อมูลที่ถูกอธิบายโดยปัจจัยนั้น การที่ปัจจัยแรกอธิบายได้ถึง 51.29% ของความแปรปรวนแสดงให้เห็นว่าปัจจัยนี้มีความสำคัญมากในการอธิบายโครงสร้างของข้อมูล |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคนี้ใช้เพื่อระบุมิติหรือปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ระหว่างตัวแปร เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยแต่ละปัจจัยช่วยในการกำหนดความสำคัญสัมพัทธ์ของมัน ปัจจัยที่อธิบายความแปรปรวนมากกว่า 50% ถือว่ามีอิทธิพลสูงในการสรุปโครงสร้างของข้อมูล |
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) |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย แต่ละปัจจัยแทนที่ชุดของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดพื้นฐานเฉพาะ ปัจจัยที่ 3 โดยเฉพาะจะเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่ายหรือค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง นั่นหมายความว่ามันจับความเชื่อมโยงระหว่างความเหมาะสมของปุ๋ยหมัก (ในแง่ของปริมาณหรือคุณภาพ) กับต้นทุนทางการเงินที่เกี่ยวข้อง |
การวิเคราะห์ปัจจัย: วิธีการนี้ใช้เพื่อระบุปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ ปัจจัยจะถูกตีความตามเนื้อหาและตัวแปรที่มันสัมพันธ์ ปัจจัยที่ 3 ซึ่งมุ่งเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่าย เน้นให้เห็นว่าการพิจารณาทางการเงินเชื่อมโยงกับความเหมาะสมของปุ๋ยหมักในการปฏิบัติทางการเกษตรอย่างไร |
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) |
|
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ใช้ในการระบุและตีความปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ปัจจัยที่ 3 มุ่งเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้จะรวมถึงทั้งปริมาณความเพียงพอของปุ๋ยหมักและต้นทุนที่เกี่ยวข้องในการจัดหาและใช้ปุ๋ยหมัก |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคนี้ใช้ในการระบุปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ ปัจจัยที่ 3 มีการมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมโยงระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและต้นทุน ซึ่งช่วยในการเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณปุ๋ยหมักที่เพียงพอและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง |
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 |
|
การวัด KMO ใช้เพื่อประเมินความเหมาะสมของขนาดตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย โดยมีค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1 ซึ่งค่าที่ใกล้เคียง 1 จะบ่งชี้ว่าข้อมูลนั้นเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย ขณะที่ค่าที่ใกล้เคียง 0 แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ปัจจัยอาจไม่เหมาะสม ค่า KMO ที่ 0.800 แสดงถึงระดับความเหมาะสมของการสุ่มตัวอย่างที่ดีสำหรับการทำการวิเคราะห์ปัจจัย |
การวัด KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): การวัด KMO ใช้ในการประเมินความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย ค่าที่สูงกว่าจะแสดงว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์กันดีและเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย ขณะที่ค่าที่ต่ำกว่าจะบ่งชี้ว่าข้อมูลอาจไม่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ดังกล่าว |
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. |
|
|
|
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 |
|
ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นไปที่ด้านที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้รวมถึงตัวแปรที่วัดว่าลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืชมีผลต่อการปฏิบัติทางการเกษตรอย่างไร |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปร โดยแต่ละปัจจัยจะจับมิติหรือแง่มุมเฉพาะของข้อมูล ในกรณีนี้ ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นที่ลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืช ซึ่งมีความสำคัญในการทำความเข้าใจผลผลิตทางการเกษตรและวิธีการปฏิบัติ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
51.295% |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยชุดปัจจัยบ่งชี้ถึงระดับที่ปัจจัยเหล่านี้แทนที่ข้อมูลได้ดี เพียง 51.295% หมายความว่าปัจจัยทั้งสี่ร่วมกันอธิบายความแปรปรวนได้มากกว่าครึ่งหนึ่งของความแปรปรวนทั้งหมดในชุดข้อมูล ซึ่งสะท้อนถึงโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคนี้ใช้ในการระบุปัจจัยพื้นฐานจากชุดของตัวแปร เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนรวมแสดงถึงการที่ปัจจัยเหล่านี้สามารถจับความแปรปรวนในชุดข้อมูลได้มากแค่ไหน เปอร์เซ็นต์ที่สูงกว่าจะบ่งชี้ว่าปัจจัยได้อธิบายความแปรปรวนในข้อมูลได้มาก |
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 |
|
Varimax เป็นวิธีการหมุนที่ใช้บ่อยในวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคการหมุนแบบออร์ธอกอนัล (orthogonal) ที่มุ่งเน้นการทำให้การตีความปัจจัยง่ายขึ้น โดยการเพิ่มความแปรปรวนของการโหลดปัจจัยของแต่ละปัจจัยกับตัวแปร วิธีนี้ช่วยให้โครงสร้างของปัจจัยมีความชัดเจนและเข้าใจได้ง่ายขึ้น |
การวิเคราะห์ปัจจัย: ในบริบทนี้ ค่าความเฉลี่ยของข้อเสนอช่วยในการประเมินระดับการตอบสนองหรือความเห็นพ้องเฉลี่ยกับข้อเสนอที่ใช้ในการวิเคราะห์ ค่าความเฉลี่ยสูงสุดบ่งชี้ถึงข้อเสนอที่มีการตอบสนองเฉลี่ยสูงสุดจากผู้เข้าร่วมหรือจุดข้อมูล |
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?
|
0.50 |
|
โหลดปัจจัยแสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละตัวแปรกับปัจจัยพื้นฐาน ค่าต่ำสุดที่ 0.50 มักถูกใช้เพื่อให้แน่ใจว่าตัวแปรมีความสัมพันธ์ที่สำคัญกับปัจจัยที่กำลังวิเคราะห์ ค่านี้ช่วยในการเลือกตัวแปรที่มีส่วนร่วมอย่างมีความหมายกับปัจจัยและในการตีความผลลัพธ์อย่างถูกต้อง |
การวิเคราะห์ปัจจัย: โหลดปัจจัยใช้เพื่อเข้าใจความแข็งแกร่งของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและปัจจัย ค่าที่ 0.50 หรือสูงกว่าจะบ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ที่ปานกลางถึงแข็งแกร่ง ซึ่งเหมาะสมสำหรับการตีความและช่วยให้แน่ใจว่าตัวแปรมีส่วนร่วมอย่างมีความหมายกับปัจจัย |
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 |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย เป็นการปฏิบัติทั่วไปที่จะสำรวจจำนวนปัจจัยต่าง ๆ ในระยะแรกและจากนั้นจะปรับปรุงการเลือกตามเกณฑ์เฉพาะ เช่น ค่า eigenvalues, scree plots, และสัดส่วนของความแปรปรวนที่อธิบาย โดยเอกสารระบุว่ามีการพิจารณาห้าปัจจัยในระยะแรกก่อนที่จะตัดสินใจเลือกจำนวนปัจจัยที่ควรรักษาไว้สำหรับการวิเคราะห์ |
การวิเคราะห์ปัจจัย: วิธีการทางสถิติที่ใช้ในการระบุความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปร โดยการจัดกลุ่มตัวแปรเป็นปัจจัย การพิจารณาจำนวนปัจจัยหลาย ๆ ตัวช่วยในการตัดสินใจว่าควรคงจำนวนปัจจัยไว้กี่ตัวโดยอิงจากพลังการอธิบายและความเกี่ยวข้องกับข้อมูล |
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 เป็นวิธีการหมุนที่ใช้บ่อยในวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคการหมุนแบบออร์ธอกอนัล (orthogonal) ที่มุ่งเน้นการทำให้การตีความปัจจัยง่ายขึ้น โดยการเพิ่มความแปรปรวนของการโหลดปัจจัยของแต่ละปัจจัยกับตัวแปร วิธีนี้ช่วยให้โครงสร้างของปัจจัยมีความชัดเจนและเข้าใจได้ง่ายขึ้น |
การวิเคราะห์ปัจจัย: วิธีการหมุน เช่น Varimax ถูกใช้เพื่อปรับทิศทางของปัจจัยเพื่อให้ได้โครงสร้างปัจจัยที่เรียบง่ายและเข้าใจได้ง่ายขึ้น การหมุน Varimax โดยเฉพาะมุ่งเน้นการเพิ่มความแปรปรวนของการโหลดปัจจัย และทำให้การตีความปัจจัยเป็นเรื่องที่ตรงไปตรงมามากขึ้นก |
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 |
|
ปัจจัยที่ 1 ในการวิเคราะห์ปัจจัยแทนที่โครงสร้างพื้นฐานหรือธีมที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันในกลุ่มตัวแปรที่จัดกลุ่มไว้ภายใต้ปัจจัยนี้ ในกรณีนี้ ปัจจัยที่ 1 เกี่ยวข้องกับระดับการใช้และการรับรู้ถึงประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก |
การวิเคราะห์ปัจจัย: การวิเคราะห์ปัจจัยช่วยในการระบุและกำหนดปัจจัยที่จับภาพรูปแบบพื้นฐานในข้อมูล แต่ละปัจจัยจะเชื่อมโยงกับชุดของตัวแปรที่มีธีมหรือโครงสร้างร่วมกัน ทำให้การตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเป็นเรื่องง่ายขึ้น ปัจจัยที่ 1 ในบริบทนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีการใช้และการรับรู้ถึงประสิทธิภาพของปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|