| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน: การกระทำเหล่านี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความมั่นคงของดิน เนื่องจาก
การตัดเขา: ทำให้ความชันของเขาเพิ่มขึ้น ส่งผลให้ดินอ่อนตัวและง่ายต่อการเคลื่อนตัวเมื่อมีปัจจัยกระตุ้น เช่น ฝนตกหนัก
การขยายตัวของเมือง: มักมาพร้อมกับการก่อสร้างสิ่งปลูกสร้างบนพื้นที่ลาดชัน การขุดดิน และการระบายน้ำที่ไม่เหมาะสม ซึ่งล้วนแต่เป็นปัจจัยที่เพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ |
ทฤษฎีความเสี่ยงภัย: การเกิดดินสไลด์เป็นผลมาจากปฏิสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยธรรมชาติ (เช่น ภูมิประเทศ ความชันของดิน) และปัจจัยที่เกิดจากมนุษย์ (เช่น การใช้ที่ดิน การก่อสร้าง) เมื่อปัจจัยเหล่านี้รวมตัวกันในสภาวะที่เหมาะสม ก็จะเกิดดินสไลด์ขึ้น
ทฤษฎีวัฏจักรของดิน: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินจะส่งผลกระทบต่อวัฏจักรของดิน เช่น การซึมของน้ำ การระเหย ทำให้ความมั่นคงของดินลดลงและเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ |
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 |
|
เส้นโค้ง ROC (ลักษณะการทำงานของตัวรับ) เป็นโครงแบบกราฟิกที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวินิจฉัยของระบบลักษณนามไบนารี เนื่องจากเกณฑ์การเลือกปฏิบัตินั้นแตกต่างกันไป
AUC (พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC) คือค่าตัวเลขที่แสดงถึงประสิทธิภาพโดยรวมของแบบจำลอง
AUC ที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองมีความแม่นยำมากขึ้นในการแยกแยะระหว่างพื้นที่ที่มีโอกาสเกิดดินถล่มและพื้นที่ที่ไม่เกิดดินถล่ม |
เส้นโค้ง ROC พล็อตอัตราบวกที่แท้จริง (ความไว) เทียบกับอัตราบวกลวง (ความจำเพาะ 1) ที่เกณฑ์การจำแนกประเภทต่างๆ
AUC แสดงถึงความน่าจะเป็นที่อินสแตนซ์เชิงบวกที่เลือกแบบสุ่มจะได้รับการจัดอันดับสูงกว่าอินสแตนซ์เชิงลบที่เลือกแบบสุ่ม
โมเดลที่สมบูรณ์แบบจะมี AUC เท่ากับ 1 ในขณะที่โมเดลสุ่มจะมี AUC เท่ากับ 0.5 |
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% |
|
การสร้างเมทริกซ์ความแปรปรวน (Variance-Covariance Matrix): สร้างเมทริกซ์ของสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
การสกัดปัจจัย (Factor Extraction): ใช้วิธีการเช่น Principal Component Analysis (PCA) หรือ Maximum Likelihood เพื่อสกัดปัจจัยแฝงที่อธิบายความแปรปรวนในข้อมูล
การหมุนปัจจัย (Factor Rotation): ใช้เทคนิคการหมุนเช่น Varimax หรือ Promax เพื่อทำให้ปัจจัยที่สกัดได้มีความชัดเจนมากขึ้น
การคำนวณปริมาณความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัย: คำนวณจากค่า eigenvalues ของปัจจัยแต่ละตัว |
การประเมินความเสี่ยงของดินถล่มสามารถทำได้โดยใช้หลายเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ภูมิประเทศ, การวิเคราะห์ทางธรณีวิทยา, การตรวจสอบข้อมูลภูมิอากาศ และการใช้โมเดลทางสถิติและการคำนวณที่ซับซ้อน เพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง |
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 |
|
Logistic regression เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทำนายผลลัพธ์แบบไบนารี (เช่น เกิดดินถล่มหรือไม่เกิดดินถล่ม) จากตัวแปรอิสระหลายตัว
สัมประสิทธิ์ ในโมเดลนี้แสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละตัวแปรอิสระ (เช่น ความชัน, การใช้ที่ดิน, ภูมิประเทศ) ในการทำนายผลลัพธ์
ค่าสัมประสิทธิ์ที่สูง หมายถึงตัวแปรนั้นมีอิทธิพลมากต่อการเกิดดินถล่ม
ค่าสัมประสิทธิ์ที่ต่ำ หมายถึงตัวแปรนั้นมีอิทธิพลน้อยต่อการเกิดดินถล่ม |
Logistic regression เป็นรูปแบบของการถดถอยที่ใช้สำหรับการทำนายผลลัพธ์แบบไบนารี (0 หรือ 1)
โมเดลนี้ใช้ฟังก์ชันโลจิสติกเพื่อแปลงผลลัพธ์เป็นความน่าจะเป็น
สัมประสิทธิ์ ของแต่ละตัวแปรอิสระแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของลอการิทึมอัตราส่วนโอกาส (log odds) ของผลลัพธ์เมื่อตัวแปรอิสระเปลี่ยนแปลงไปหนึ่งหน่วย
อัตราส่วนโอกาส คืออัตราส่วนของความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์จะเป็น 1 ต่อความน่าจะเป็นที่ผลลัพธ์จะเป็น 0
โดยการวิเคราะห์สัมประสิทธิ์ เราสามารถระบุตัวแปรที่มีความสำคัญต่อการเกิดดินถล่มและประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของตัวแปรเหล่านั้น |
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 |
|
Random Forest เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถประเมินความสำคัญของแต่ละตัวแปรที่มีต่อผลลัพธ์
Stream Density มักเป็นตัวบ่งชี้ความชื้นในดินและการกัดเซาะ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม
เนื่องจาก Random Forest สามารถจัดอันดับความสำคัญของตัวแปรได้ จึงมีแนวโน้มสูงที่ Stream Density จะอยู่ในกลุ่มตัวแปรที่มีความสำคัญสูงสุด 5 อันดับแรก |
Random Forest: เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างหลายต้นไม้การตัดสินใจ (decision trees) และรวมผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ
ความสำคัญของตัวแปร: Random Forest สามารถวัดความสำคัญของแต่ละตัวแปรโดยการประเมินการลดความแม่นยำเมื่อตัวแปรนั้นถูกสุ่ม
Stream Density: เป็นตัวบ่งชี้ความชื้นในดินและการกัดเซาะ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม |
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 |
|
ข้อมูลไม่เพียงพอ: ข้อมูลที่ให้มาไม่ระบุผลการเปรียบเทียบความแม่นยำระหว่างโมเดลต่างๆ บนข้อมูลฝึกอบรม
ความสำคัญของการเปรียบเทียบ: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลต่างๆ เป็นขั้นตอนสำคัญในการเลือกโมเดลที่ดีที่สุด แต่ข้อมูลนี้ไม่ได้ถูกระบุในเอกสาร |
การประเมินโมเดล: การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
เมตริกประสิทธิภาพ: มีหลายเมตริกที่สามารถใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล เช่น ความแม่นยำ (accuracy), ความไว (sensitivity), ความจำเพาะ (specificity), และ AUC (Area Under the Curve) |
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 |
|
โครงสร้างทางธรณีวิทยาแบบพับชั้น สร้างความลาดชันสูง ซึ่งเป็นสภาพภูมิประเทศที่เสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
หินตะกอนที่ไม่แข็งตัว มีความอ่อนตัวและง่ายต่อการกัดเซาะ ทำให้เสถียรภาพของดินลดลง
ปัจจัยร่วม การรวมกันของความลาดชันสูงและหินตะกอนที่อ่อนตัว ทำให้พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มสูงขึ้น |
ทฤษฎีความเสถียรของความลาดชัน อธิบายถึงสมดุลระหว่างแรงต้านทานการแตกหัก (เช่น แรงยึดเหนี่ยวของดิน) และแรงผลักดันการแตกหัก (เช่น แรงโน้มถ่วง)
ในกรณีนี้ ความลาดชันสูงและหินตะกอนอ่อนตัว ทำให้แรงต้านทานลดลงและแรงผลักดันเพิ่มขึ้น ส่งผลให้ดินมีความเสถียรน้อยลงและเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม |
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 (deforestation): รากไม้ช่วยยึดดินและป้องกันการชะล้าง ดังนั้น การตัดไม้ทำลายป่าจะทำให้ดินอ่อนตัวและเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มมากขึ้น
การก่อสร้าง (construction): การสร้างถนน อาคาร และโครงสร้างอื่นๆ อาจทำให้ความสมดุลของดินเสียหาย และเพิ่มแรงกดดันต่อดิน ทำให้เกิดดินถล่มได้ง่ายขึ้น |
ทฤษฎีความเสถียรของความลาดชัน (slope stability theory): การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการครอบคลุมพื้นที่ดินส่งผลต่อแรงต้านทานและแรงผลักดันของความลาดชัน การตัดไม้ทำลายป่าลดแรงต้านทาน ในขณะที่การก่อสร้างเพิ่มแรงผลักดัน ทำให้ความลาดชันเสถียรน้อยลง |
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% |
|
ข้อมูลนี้มาจากผลการวิเคราะห์องค์ประกอบที่ระบุว่าปัจจัยแรกสามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลทั้งหมดได้ถึง 51.29% ซึ่งหมายความว่าปัจจัยแรกนี้มีอิทธิพลมากที่สุดในบรรดาปัจจัยทั้งหมดในการวิเคราะห์นี้ |
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการลดจำนวนของตัวแปรที่สังเกตเห็นได้ (observed variables) ลงไปเป็นปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ปัจจัยเหล่านี้อธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด |
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) |
|
คำถามเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก
Factor 3 โดยตรงกับคำถาม เนื่องจากระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย (ต้นทุน) |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor analysis) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของตัวแปรสังเกต
การเลือกปัจจัย ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและชื่อของปัจจัย |
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) |
|
คำถามเน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก
Factor 3 โดยตรงกับคำถาม เนื่องจากระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย (ต้นทุน) |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor analysis) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของตัวแปรสังเกต
การเลือกปัจจัย ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและชื่อของปัจจัย |
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?
|
0.607 |
|
KMO คืออะไร: KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) เป็นค่าสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ค่า KMO จะมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงขึ้นบ่งบอกว่าข้อมูลมีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยมากขึ้น
การตีความค่า KMO:
KMO > 0.9: ดีเยี่ยม (Marvelous)
0.8 < KMO ≤ 0.9: ดีมาก (Meritorious)
0.7 < KMO ≤ 0.8: ปานกลาง (Middling)
0.6 < KMO ≤ 0.7: พอใช้ (Mediocre)
0.5 < KMO ≤ 0.6: ไม่ดี (Miserable)
KMO ≤ 0.5: ไม่เหมาะสม (Unacceptable)
เหตุผลที่ไม่สามารถระบุค่าที่แน่นอนได้: ค่า KMO ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลแต่ละชุดจะแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูล เช่น จำนวนตัวแปร ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และขนาดตัวอย่าง ดังนั้นจึงไม่สามารถบอกได้ว่าค่า KMO ที่ถูกต้องคือค่าใดในตัวเลือกที่ให้มา |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูล โดยการรวมตัวแปรหลายตัวที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
KMO: เป็นสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย โดยวัดสัดส่วนของความแปรปรวนร่วมระหว่างตัวแปรทั้งหมด
Bartlett's Test of Sphericity: อีกหนึ่งสถิติที่ใช้ทดสอบสมมติฐานว่าเมทริกซ์ความสัมพันธ์ของตัวแปรเป็นเมทริกซ์เอกลักษณ์หรือไม่ ซึ่งหากเป็นจริง แสดงว่าตัวแปรไม่มีความสัมพันธ์กัน และการวิเคราะห์ปัจจัยจึงไม่เหมาะสม |
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. |
|
คำอธิบายของ Factor 2 ระบุว่าเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช
คำตอบนี้ สอดคล้องโดยตรงกับคำอธิบายของ Factor 2 |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor analysis) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของตัวแปรสังเกต
การตีความปัจจัย อาศัยการพิจารณาชื่อของปัจจัยและตัวแปรที่รวมอยู่ในปัจจัยนั้น |
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 |
|
Factor 4 จะเกี่ยวข้องกับกลุ่มตัวแปรที่แตกต่างจากปัจจัยอื่น ๆ
คำถามเกี่ยวกับข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ไม่เกี่ยวข้องกับการรับรู้ (Factor 1), การวิเคราะห์ดิน (Factor 2), หรือความสัมพันธ์ระหว่างปุ๋ยคอกกับค่าใช้จ่าย (Factor 3) |
การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
42.245% |
|
การวิเคราะห์ปัจจัย มีเป้าหมายในการลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวน ที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมดจะบ่งบอกถึงความสามารถของปัจจัยเหล่านั้นในการอธิบายข้อมูลต้นฉบับ
ค่า 42.245% หมายความว่าปัจจัยทั้งสี่สามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ 42.245% |
การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
ค่า Eigenvalue ของแต่ละปัจจัยบ่งบอกถึงความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัยนั้น
ผลรวมของค่า Eigenvalue ของปัจจัยทั้งหมดหารด้วยจำนวนตัวแปรต้นฉบับ คูณด้วย 100 จะได้เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมด |
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?
|
2.814 |
|
เอกสารระบุค่าเฉลี่ยของข้อเสนอแต่ละข้อที่ใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบ ค่าเฉลี่ยสูงสุดที่ระบุไว้คือ 2.814 ซึ่งหมายความว่าข้อเสนอนี้ได้รับการตอบรับที่มีคะแนนเฉลี่ยสูงสุดจากผู้ตอบแบบสอบถาม |
การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูล โดยการหาปัจจัยที่แฝงอยู่ภายในข้อมูล
ค่าเฉลี่ย (Mean): ในการวิเคราะห์องค์ประกอบ ค่าเฉลี่ยของข้อเสนอ (propositions) เป็นตัววัดหนึ่งที่ใช้ในการประเมินความเห็นหรือการตอบสนองของกลุ่มตัวอย่างต่อข้อเสนอเหล่านั้น |
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 |
|
เอกสารระบุว่าค่าขนาดต่ำสุดที่นำมาพิจารณาในการตีความผลการวิเคราะห์องค์ประกอบคือ 0.30 เพื่อให้แน่ใจว่าปัจจัยที่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับตัวแปรที่วัดได้จะถูกนำมาพิจารณาในการตีความ |
Factor Loadings: คือค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ (observed variables) กับปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ค่ายิ่งสูง แสดงว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์มากกับปัจจัยที่กำลังพิจารณา |
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 |
|
เอกสารระบุว่าการวิเคราะห์องค์ประกอบเริ่มต้นโดยการพิจารณาทั้งหมด 5 ปัจจัย จากนั้นมีการทำการลดจำนวนหรือการเลือกปัจจัยที่เหมาะสมที่สุดโดยพิจารณาจากเกณฑ์ต่าง ๆ เช่น ค่า eigenvalues, ค่าการโหลดปัจจัย (factor loadings), และความสอดคล้องของปัจจัย |
เทคนิคการหมุนปัจจัย (factor rotation) จะถูกใช้เพื่อทำให้ปัจจัยที่เลือกมีความชัดเจนและสามารถตีความได้ง่าย
การใช้เกณฑ์ในการเลือกจำนวนปัจจัยสุดท้าย:
ค่า eigenvalue (ค่าความเป็นตัวของปัจจัย)
การตรวจสอบความสำคัญของปัจจัย (เช่น ค่า factor loadings)
ความเหมาะสมในการตีความผลลัพธ์ของปัจจัยที่เลือก |
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 |
|
เอกสารระบุว่าใช้การหมุนแบบ Varimax ซึ่งเป็นวิธีการหมุนปัจจัยที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบเพื่อให้ปัจจัยมีความชัดเจนและตีความได้ง่ายขึ้น |
Factor Rotation (การหมุนปัจจัย): หลังจากการสกัดปัจจัยในขั้นตอนแรก, การหมุนปัจจัยจะช่วยในการปรับปรุงการตีความของปัจจัย โดยการทำให้ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์สูงกับปัจจัยเดียวมีความชัดเจนขึ้น |
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 |
|
Factor 1 มักจะรวมตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยทั้งแบบเคมีและอินทรีย์
การรับรู้ถึงระดับการใช้และประสิทธิภาพของปุ๋ย เป็นองค์ประกอบสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย |
การวิเคราะห์ปัจจัย เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรโดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นกลุ่ม
ปัจจัย คือตัวแปรแฝงที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|