| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
Chattogram District เป็นพื้นที่ที่มีภูมิประเทศเป็นภูเขาและเนินเขา การตัดเขาเพื่อการก่อสร้างถนน อาคาร และการขยายตัวของเมืองโดยไม่ได้วางแผนอย่างเหมาะสม จะส่งผลกระทบต่อความเสถียรของดิน ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มได้หลายประการ ดังนี้
การเปลี่ยนแปลงความชัน: การตัดเขาจะทำให้เกิดหน้าดินที่ชันขึ้น ซึ่งเป็นสภาวะที่เอื้อต่อการเกิดดินถล่ม
การลดความแข็งแรงของดิน: การตัดเขาจะทำลายโครงสร้างของดิน ทำให้ดินอ่อนตัวลงและสูญเสียความสามารถในการรับน้ำหนัก
การเปลี่ยนแปลงระบบระบายน้ำ: การตัดเขาจะทำให้ระบบระบายน้ำตามธรรมชาติเปลี่ยนแปลงไป ทำให้น้ำฝนไหลบ่าลงสู่พื้นที่ด้านล่างอย่างรวดเร็ว และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
การเพิ่มปริมาณน้ำใต้ดิน: การตัดเขาอาจทำให้เกิดการสะสมของน้ำใต้ดินในบริเวณที่ถูกตัด ซึ่งจะเพิ่มแรงดันภายในดินและทำให้ดินอ่อนตัวลง
|
วิศวกรรมดิน: การวิเคราะห์ความเสถียรของดิน การคำนวณแรงต้านทานต่อการเฉือนของดิน
ธรณีวิทยา: การศึกษาโครงสร้างทางธรณีวิทยาของพื้นที่ การวิเคราะห์ชนิดของดินและหิน
อุทกวิทยา: การศึกษาการไหลของน้ำใต้ดินและบนผิวดิน
การวางแผนการใช้ที่ดิน: การวางแผนการใช้ประโยชน์ที่ดินอย่างเหมาะสมเพื่อลดความเสี่ยงจากภัยธรรมชาติ
|
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 |
ทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่อง: ROC เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาการจำแนกประเภท (classification)
สถิติ: ค่า TPR และ FPR เป็นสถิติที่ใช้ในการวัดประสิทธิภาพของการทดสอบทางสถิติ |
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 |
|
การถดถอยเชิงลอจิสติก เป็นวิธีทางสถิติที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของผลลัพธ์แบบสองค่า เช่น การเกิดหรือไม่เกิดการถล่มดิน ในบริบทของการสร้างแผนที่ความเสี่ยงจากการถล่มดิน สัมประสิทธิ์จากโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกจะแสดงถึงผลกระทบหรืออิทธิพลของแต่ละตัวแปรที่คาดการณ์ (เช่น ประเภทของดิน, ความลาดชัน, การใช้ที่ดิน เป็นต้น) ต่อความน่าจะเป็นของการเกิดการถล่มดิน |
การถดถอยเชิงลอจิสติก ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์แบบสองค่าและตัวแปรคาดการณ์หนึ่งตัวหรือมากกว่า สัมประสิทธิ์ที่ได้จากโมเดลเป็นกุญแจในการเข้าใจว่าแต่ละตัวแปรมีอิทธิพลต่อความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ (ในกรณีนี้คือการถล่มดิน) อย่างไร แนวทางนี้มีความสำคัญในการสร้างแผนที่ความเสี่ยงที่แสดงพื้นที่ตามอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ |
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 |
|
การประเมินความสำคัญโดย Random Forest: Random Forest เป็นโมเดลที่สามารถประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละปัจจัยในการทำนายผลลัพธ์
การจัดอันดับปัจจัย: Random Forest มักจะจัดอันดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ โดยการวัดการลดความบริสุทธิ์ (impurity) ของข้อมูล |
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS): ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): Random Forest เป็นหนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง
สถิติ: ใช้ในการประเมินความสำคัญของปัจจัยต่างๆ |
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?
|
The document does not specify |
|
ปัจจัยหลายอย่าง: 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?
|
Primarily urban areas are affected by changes in LULC |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินและการครอบคลุมพื้นที่ (LULC) มีผลกระทบอย่างมากต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในเขตชัตตะกรัม โดยเฉพาะการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้าง ซึ่งเป็นกิจกรรมหลักที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง LULC ในพื้นที่ภูเขาและเนินเขา
เหตุผลที่การเปลี่ยนแปลง LULC ทำให้ความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มเพิ่มขึ้น:
การตัดไม้ทำลายป่า:
ลดความแข็งแรงของดิน: รากพืชช่วยยึดดินไว้ ทำให้ดินมีความแข็งแรงมากขึ้น การตัดไม้ทำลายป่าจะทำให้ดินสูญเสียความแข็งแรงและง่ายต่อการถูกชะล้างพังทลาย
เพิ่มการไหลบ่าของน้ำฝน: ป่าไม้ทำหน้าที่เหมือนฟองน้ำในการดูดซับน้ำฝน เมื่อป่าถูกทำลาย น้ำฝนจะไหลบ่าลงสู่พื้นดินอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดการกัดเซาะและดินถล่ม
การก่อสร้าง:
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อสร้างถนน อาคาร หรือโครงสร้างอื่นๆ จะทำให้เกิดหน้าดินที่ชันขึ้น ซึ่งเป็นสภาวะที่เอื้อต่อการเกิดดินถล่ม
การเปลี่ยนแปลงระบบระบายน้ำ: การก่อสร้างจะทำให้ระบบระบายน้ำตามธรรมชาติเปลี่ยนแปลงไป ทำให้น้ำฝนไหลบ่าลงสู่พื้นที่ด้านล่างอย่างรวดเร็ว และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
การเพิ่มปริมาณน้ำใต้ดิน: การก่อสร้างอาจทำให้เกิดการสะสมของน้ำใต้ดินในบริเวณที่ถูกตัด ซึ่งจะเพิ่มแรงดันภายในดินและทำให้ดินอ่อนตัวลง |
วิศวกรรมดิน: การวิเคราะห์ความเสถียรของดิน การคำนวณแรงต้านทานต่อการเฉือนของดิน
ธรณีวิทยา: การศึกษาโครงสร้างทางธรณีวิทยาของพื้นที่ การวิเคราะห์ชนิดของดินและหิน
อุทกวิทยา: การศึกษาการไหลของน้ำใต้ดินและบนผิวดิน
การวางแผนการใช้ที่ดิน: การวางแผนการใช้ประโยชน์ที่ดินอย่างเหมาะสมเพื่อลดความเสี่ยงจากภัยธรรมชาติ |
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 |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย แต่ละปัจจัยแทนที่ชุดของตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับแนวคิดพื้นฐานเฉพาะ ปัจจัยที่ 3 โดยเฉพาะจะเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่ายหรือค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง นั่นหมายความว่ามันจับความเชื่อมโยงระหว่างความเหมาะสมของปุ๋ยหมัก (ในแง่ของปริมาณหรือคุณภาพ) กับต้นทุนทางการเงินที่เกี่ยวข้อง |
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. |
|
ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นไปที่ด้านที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้รวมถึงตัวแปรที่วัดว่าลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืชมีผลต่อการปฏิบัติทางการเกษตรอย่างไร |
ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นไปที่ด้านที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้รวมถึงตัวแปรที่วัดว่าลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืชมีผลต่อการปฏิบัติทางการเกษตรอย่างไร |
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 4 มุ่งเน้นไปที่ข้อจำกัดหรือข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก ซึ่งหมายความว่ามันครอบคลุมถึงปัญหาและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้และการจัดการปุ๋ยเหล่านี้ในการเกษตร |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคนี้ใช้ในการระบุปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ โดยปัจจัยจะถูกตีความตามเนื้อหาของมัน ปัจจัยที่ 4 ที่เน้นข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก ช่วยในการเข้าใจปัญหาและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยเหล่านี้ในทางการเกษตร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
60% |
|
เฉพาะคอลัมน์ที่ระบุ "Cumulative % of Variance" ซึ่งแสดงเปอร์เซ็นต์สะสมของความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมดที่รวมกันถึงปัจจัยนั้น ๆ
ค่า 60% ไม่ใช่ค่ามาตรฐาน: ไม่มีค่าเปอร์เซ็นต์ความแปรปรวนที่อธิบายที่เป็นมาตรฐานตายตัวว่าดีหรือไม่ดี ค่าที่ยอมรับได้จะขึ้นอยู่กับบริบทของการวิจัยและจำนวนปัจจัยที่สกัดออกมา |
ทฤษฎีการผลิตทางการเกษตร: เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการผลิตทางการเกษตร รวมถึงการใช้ปัจจัยการผลิตต่างๆ
ทฤษฎีการอนุรักษ์ดิน: เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของการใช้ปุ๋ยต่อคุณภาพของดินและสิ่งแวดล้อม
ทฤษฎีระบบนิเวศ: เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้ปุ๋ยกับระบบนิเวศโดยรวม |
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 |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย ค่าความเฉลี่ยของข้อเสนอหรือตัวแปรสามารถบ่งชี้ถึงการตอบสนองเฉลี่ยหรือระดับความเห็นพ้องทั่วทั้งชุดข้อมูล ค่าเฉลี่ยที่ 3.000 แสดงถึงคะแนนเฉลี่ยสูงสุดสำหรับข้อเสนอในบริบทนี้ |
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?
|
0.20 |
|
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%
|