| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การขยายตัวของเมือง: การขยายตัวของเมืองโดยไม่มีการวางแผนที่ดี ทำให้เกิดการบุกรุกพื้นที่ป่า และเพิ่มความหนาแน่นของประชากรในพื้นที่เสี่ยง
เขตชัตtogram เป็นพื้นที่ภูเขา: พื้นที่ภูเขามีความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์อยู่แล้ว การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองยิ่งทำให้ความเสี่ยงเพิ่มขึ้น |
เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การตัดเขา และการสร้างอาคาร การเชื่อมโยงระหว่างอนุภาคดินจะลดลง ทำให้ดินอ่อนตัวและง่ายต่อการเคลื่อนตัว เมื่อมีปัจจัยกระตุ้น เช่น ฝนตกหนัก ดินที่อ่อนตัวเหล่านี้ก็จะเกิดการเคลื่อนตัวเป็นดินสไลด์ |
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 |
|
ROC (Receiver Operating Characteristic): เป็นกราฟที่แสดงประสิทธิภาพของโมเดลในการแยกแยะระหว่างคลาสต่าง ๆ (ในกรณีนี้คือ พื้นที่ที่มีความเสี่ยงดินถล่มสูงและต่ำ) โดยพิจารณาจากค่า sensitivity (ความไว) และ specificity (ความจำเพาะ)
ความแม่นยำ: ค่า ROC ที่สูงขึ้นบ่งบอกว่าโมเดลมีความสามารถในการทำนายความเสี่ยงดินถล่มได้แม่นยำมากขึ้น กล่าวคือ สามารถแยกแยะพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างถูกต้อง และพื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่ำได้อย่างถูกต้อง
บริบทของการศึกษา: ในการศึกษาความเสี่ยงดินถล่ม เป้าหมายหลักคือการสร้างโมเดลที่สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่าพื้นที่ใดมีความเสี่ยงที่จะเกิดดินถล่มสูง เพื่อนำไปใช้ในการวางแผนการจัดการและป้องกันภัยพิบัติ |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น (Probability theory): ใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น เช่น ความน่าจะเป็นที่พื้นที่หนึ่งจะมีความเสี่ยงดินถล่ม
สถิติ (Statistics): ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลอง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลภูมิสารสนเทศเพื่อสร้างโมเดลทำนายความเสี่ยงดินถล่ม
Machine learning: เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลคาดการณ์จากข้อมูล เช่น การใช้เทคนิค machine learning ในการสร้างโมเดลทำนายความเสี่ยงดินถล่ม
Geographic Information Systems (GIS): เป็นระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ที่ใช้ในการจัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลทางภูมิศาสตร์ เช่น การใช้ GIS ในการสร้างแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม |
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% |
|
การประเมินโมเดล: การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเป็นขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
เมตริกประสิทธิภาพ: มีหลายเมตริกที่สามารถใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล เช่น ความแม่นยำ (accuracy), ความไว (sensitivity), ความจำเพาะ (specificity), และ AUC (Area Under the Curve) |
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 |
|
สัมประสิทธิ์ในแบบจำลองโลจิสติก รีกรีชัน หมายถึงค่าตัวเลขที่บอกถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (เช่น ความชันของพื้นที่, ปริมาณน้ำฝน, ชนิดของดิน) กับตัวแปรตาม (ความน่าจะเป็นที่จะเกิดดินถล่ม)
การทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม มีเป้าหมายเพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงที่จะเกิดดินถล่ม เพื่อนำไปใช้ในการวางแผนการป้องกันและบรรเทาภัยพิบัติ
การใช้สัมประสิทธิ์ ช่วยให้เราเข้าใจว่าปัจจัยใดบ้างที่มีอิทธิพลต่อการเกิดดินถล่มมากน้อยเพียงใด และในทิศทางใด (บวกหรือลบ) เช่น
สัมประสิทธิ์เป็นบวก: หมายถึงเมื่อปัจจัยนั้นเพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นที่จะเกิดดินถล่มก็จะเพิ่มขึ้นด้วย
สัมประสิทธิ์เป็นลบ: หมายถึงเมื่อปัจจัยนั้นเพิ่มขึ้น ความน่าจะเป็นที่จะเกิดดินถล่มก็จะลดลง
การนำผลลัพธ์ไปใช้: เมื่อทราบค่าสัมประสิทธิ์ของแต่ละปัจจัยแล้ว สามารถนำไปสร้างแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม โดยพื้นที่ที่มีค่าความน่าจะเป็นสูง (คำนวณจากแบบจำลอง) จะถูกระบุว่ามีความเสี่ยงสูง |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: ใช้ในการคำนวณความน่าจะเป็นที่จะเกิดดินถล่ม
สถิติ: ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลอง
ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS): ใช้ในการแสดงผลแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม |
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 |
|
การประเมินความเสี่ยงของดินถล่มสามารถทำได้โดยใช้หลายเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ภูมิประเทศ, การวิเคราะห์ทางธรณีวิทยา, การตรวจสอบข้อมูลภูมิอากาศ และการใช้โมเดลทางสถิติและการคำนวณที่ซับซ้อน เพื่อระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง |
ความหนาแน่นของลำน้ำเกี่ยวข้องกับระบบระบายน้ำของพื้นที่ ซึ่งมีผลต่อการไหลบ่าของน้ำ การกัดเซาะดิน และความอิ่มตัวของดิน ปัจจัยเหล่านี้ล้วนมีผลต่อความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ แบบจำลอง Random Forest สามารถประเมินความสำคัญของปัจจัยนี้ได้โดยการวัดการลดลงของความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อนำปัจจัยความหนาแน่นของลำน้ำออกไป |
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 |
|
ครงสร้างทางธรณีวิทยา:
รอยเลื่อนและรอยแตก: บริเวณที่พบรอยเลื่อนและรอยแตกจำนวนมากมักมีความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์สูง เนื่องจากโครงสร้างทางธรณีวิทยาเหล่านี้ทำให้ชั้นหินอ่อนแอและง่ายต่อการเคลื่อนตัว
ชั้นหินตะกอน: หินตะกอนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออยู่ในสภาพที่ยังไม่รวมตัวกันเป็นเนื้อเดียว (unconsolidated) จะมีเสถียรภาพต่ำและง่ายต่อการถูกกัดเซาะและเคลื่อนตัว
โครงสร้างแบบพับ: โครงสร้างแบบพับ (anticlines และ synclines) ทำให้ชั้นหินมีความเอียงและเกิดแรงเฉือนภายใน ทำให้มีความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์สูงขึ้น
เขตชัตตะกรัม:
ภูมิประเทศ: เขตชัตตะกรัมมีภูมิประเทศที่เป็นภูเขาและเนินเขาสลับซับซ้อน ซึ่งเป็นลักษณะที่เอื้อต่อการเกิดดินสไลด์
สภาพอากาศ: ปริมาณน้ำฝนที่สูงและการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศอย่างรวดเร็ว ทำให้ชั้นดินอิ่มตัวด้วยน้ำและลดความเสถียรของดิน |
ทฤษฎีความลาดชัน: อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความชันของพื้นดินกับความเสถียรของดิน
ทฤษฎีความแข็งแรงของดิน: อธิบายถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อความแข็งแรงของดิน เช่น ปริมาณน้ำในดิน ชนิดของดิน และแรงดันภายในดิน
ทฤษฎีการเคลื่อนตัวของมวลดิน: อธิบายกลไกการเกิดดินสไลด์ เช่น การไหล การเลื่อน และการทรุดตัว |
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 |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินและการครอบคลุมพื้นที่ (LULC) เช่น การตัดไม้ทำลายป่า การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเพื่อการเกษตร หรือการขยายตัวของพื้นที่เมือง มีผลกระทบอย่างมากต่อความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ในเขตชัตตะกรัม ดังนี้:
การตัดไม้ทำลายป่า:
ลดการดูดซับน้ำ: ต้นไม้ช่วยดูดซับน้ำฝนและลดอัตราการไหลบ่าของน้ำ ทำให้ดินมีความเสถียรมากขึ้น เมื่อป่าถูกทำลาย ดินจะสูญเสียความสามารถในการดูดซับน้ำ ทำให้น้ำฝนไหลบ่าลงสู่ดินอย่างรวดเร็วและเพิ่มแรงดันน้ำในดิน ส่งผลให้เกิดดินสไลด์ได้ง่ายขึ้น
รากไม้ช่วยยึดดิน: รากของต้นไม้ช่วยยึดดินให้แน่น ทำให้ดินมีความเสถียรมากขึ้น เมื่อป่าถูกทำลาย รากไม้จะหายไป ทำให้ดินสูญเสียความแข็งแรงและง่ายต่อการเกิดการเคลื่อนตัว
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเพื่อการเกษตร:
การไถพรวน: การไถพรวนดินจะทำลายโครงสร้างของดิน ทำให้ดินสูญเสียความแข็งแรงและง่ายต่อการกัดเซาะ
การปลูกพืช: การปลูกพืชบางชนิด เช่น พืชไร่ อาจทำให้ดินสูญเสียความชุ่มชื้นและเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์
การขยายตัวของพื้นที่เมือง:
การก่อสร้าง: การก่อสร้างอาคารและถนนจะทำลายความสมดุลของธรรมชาติ และอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของระบบระบายน้ำ ทำให้เกิดน้ำท่วมและดินสไลด์
การถมดิน: การถมดินเพื่อสร้างพื้นที่อยู่อาศัยอาจทำให้เกิดแรงกดดันต่อดินชั้นล่าง และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ |
ทฤษฎีความลาดชัน: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอาจทำให้ความลาดชันของพื้นที่เปลี่ยนแปลงไป ส่งผลต่อความเสถียรของดิน
ทฤษฎีการกัดเซาะ: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอาจทำให้เกิดการกัดเซาะของดินมากขึ้น ทำให้ดินสูญเสียความแข็งแรง
ทฤษฎีความชุ่มชื้นของดิน: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอาจส่งผลต่อปริมาณน้ำในดิน ทำให้ดินมีความเสถียรลดลง |
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 1: Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception |
|
จากชื่อปัจจัยนี้บ่งบอกถึงความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ระดับการใช้ และการรับรู้ถึงประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงปัจจัยด้านต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกด้วย
การขยายความ:
การใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก: ปัจจัยนี้ครอบคลุมถึงปริมาณและชนิดของปุ๋ยที่เกษตรกรใช้ ซึ่งเกี่ยวข้องโดยตรงกับต้นทุนในการผลิต
ระดับการใช้: ระดับการใช้ปุ๋ยที่สูงขึ้นอาจส่งผลให้ต้นทุนการผลิตสูงขึ้น แต่ก็อาจส่งผลให้ผลผลิตเพิ่มขึ้นตามไปด้วย
การรับรู้ถึงประสิทธิภาพ: การรับรู้ของเกษตรกรเกี่ยวกับประสิทธิภาพของปุ๋ยแต่ละชนิดจะส่งผลต่อการตัดสินใจเลือกใช้ปุ๋ย ซึ่งอาจมีผลต่อต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก
ปัจจัยอื่นๆ ที่อาจเกี่ยวข้อง:
ปัจจัย 3: Correlation between manure sufficiency and expenses (cost): ปัจจัยนี้ดูเหมือนจะตรงประเด็นที่สุด แต่การระบุความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณปุ๋ยคอกและต้นทุนอาจไม่ครอบคลุมปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น ประสิทธิภาพของปุ๋ยคอก
ปัจจัย 2 และ 4: ปัจจัยเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ปุ๋ย แต่ไม่ได้เน้นเฉพาะต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกโดยตรง
ทฤษฎีและแนวคิดที่เกี่ยวข้อง:
ทฤษฎีการผลิต: การวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกมีความเชื่อมโยงกับทฤษฎีการผลิตที่ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการผลิต (เช่น ปุ๋ย) กับผลผลิต
เศรษฐศาสตร์การเกษตร: การตัดสินใจของเกษตรกรในการเลือกใช้ปุ๋ยจะได้รับอิทธิพลจากปัจจัยทางเศรษฐกิจ เช่น ต้นทุนและราคาผลผลิต
วิทยาศาสตร์ดิน: การวิเคราะห์ดินจะช่วยให้เกษตรกรสามารถเลือกใช้ปุ๋ยที่เหมาะสมกับสภาพดิน ซึ่งจะส่งผลต่อประสิทธิภาพการใช้ปุ๋ยและต้นทุนการผลิต |
จากข้อมูลที่ให้มา ปัจจัย 1: Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception มีแนวโน้มที่จะเป็นปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกมากที่สุด อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้ข้อสรุปที่แน่ชัด ควรพิจารณาข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ตารางสรุปผลการวิเคราะห์ปัจจัย ค่า Eigenvalue และการหมุนปัจจัย
หมายเหตุ: การตอบคำถามนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้มา หากมีข้อมูลเพิ่มเติม เช่น รายละเอียดของปัจจัยอื่นๆ หรือตารางสรุปผลการวิเคราะห์ปัจจัย จะสามารถให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น |
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) |
|
ความสัมพันธ์โดยตรง: ปัจจัยที่ 3 นี้ระบุชัดเจนว่ากำลังพิจารณาความเชื่อมโยงระหว่างปริมาณปุ๋ยหมักที่มีอยู่ (ความเพียงพอ) กับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการจัดหาและนำมาใช้งาน ซึ่งเป็นหัวใจของประเด็นที่ต้องการศึกษา
ครอบคลุมมิติที่สำคัญ: ปัจจัยนี้ครอบคลุมทั้งด้านปริมาณ (ความเพียงพอ) และด้านต้นทุน ซึ่งเป็นสององค์ประกอบหลักที่ส่งผลต่อการตัดสินใจใช้ปุ๋ยหมักในภาคการเกษตร
ความเฉพาะเจาะจง: เมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นๆ ปัจจัยที่ 3 นี้มีความเฉพาะเจาะจงมากที่สุดในการตอบคำถามเกี่ยวกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมัก |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูล โดยการรวมตัวแปรหลายตัวที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว ซึ่งในกรณีนี้ ปัจจัยต่างๆ ที่ได้จากการวิเคราะห์จะสะท้อนถึงแนวคิดทางเศรษฐศาสตร์และการเกษตร ดังนี้
เศรษฐศาสตร์การผลิต: การตัดสินใจเกี่ยวกับปริมาณและชนิดของปัจจัยการผลิต (รวมถึงปุ๋ยหมัก) จะขึ้นอยู่กับต้นทุนและผลผลิตที่คาดหวัง ซึ่งสอดคล้องกับปัจจัยที่ 3 ที่พิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอและต้นทุน
การจัดการปุ๋ย: การจัดการปุ๋ยที่เหมาะสมจะต้องคำนึงถึงทั้งปริมาณธาตุอาหารที่พืชต้องการ ต้นทุนของปุ๋ย และผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ซึ่งปัจจัยต่างๆ ที่ได้จากการวิเคราะห์จะช่วยให้เข้าใจปัจจัยเหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น |
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. |
|
ปัจจัยที่สองเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ประโยชน์ของสารอาหารพืช ซึ่งเป็นเรื่องสำคัญในการเกษตรกรรมและการดูแลพืชพรรณ |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor analysis) เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว ปัจจัยที่สองในกรณีนี้รวมเอาตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการดูดซึมสารอาหารของพืชเข้าไว้ด้วยกัน |
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 |
|
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%
|