| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขาและการขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผนอย่างเป็นระบบ เป็นปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน และส่งผลให้เกิดดินถล่มในเขตจัตตogram ดังนี้:
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อการก่อสร้างถนน อาคาร หรือการขุดเหมือง ทำให้ความชันของเนินเขาเพิ่มขึ้น ส่งผลให้ดินและหินที่อยู่บนเนินมีความเสถียรลดลง และง่ายต่อการเกิดดินถล่ม
การขยายตัวของเมือง: การขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน ทำให้เกิดการบุกรุกพื้นที่ป่า และสร้างความกดดันต่อระบบนิเวศ ทำให้ดินเสื่อมสภาพและมีความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มเพิ่มขึ้น |
ความสัมพันธ์ระหว่างการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและดินถล่ม: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน เช่น การตัดป่า การทำการเกษตร และการสร้างถนน จะส่งผลกระทบต่อความเสถียรของดิน ทำให้ดินมีความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มเพิ่มขึ้น
ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับดินถล่ม: ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับดินถล่ม ได้แก่ ความชันของเนินเขา ชนิดของดิน ปริมาณน้ำฝน การตัดป่า และการสร้างถนน |
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) curve เป็นเครื่องมือที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกประเภทข้อมูล
ในบริบทของการทำนายความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม ROC curve จะแสดงความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการตรวจจับดินถล่มที่ถูกต้อง (True Positive Rate) กับอัตราการตรวจจับดินถล่มที่ผิดพลาด (False Positive Rate)
ค่า ROC คือพื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC: Area Under the Curve) ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้ความแม่นยำของโมเดลในการจำแนกข้อมูล
ค่า ROC มีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยค่าที่สูงขึ้นแสดงถึงความแม่นยำของโมเดลที่สูงขึ้น |
ROC curve เป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการจำแนกประเภท
ค่า ROC สามารถใช้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลที่แตกต่างกัน
ค่า ROC สามารถใช้ในการเลือกค่าตัดสินใจที่เหมาะสมสำหรับโมเดล |
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% |
|
ข้อมูลนี้มาจากการศึกษาและการประเมินความเสี่ยงที่แสดงให้เห็นว่ามีพื้นที่ประมาณ 25-30% ที่ถูกจัดว่ามีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่ม โดยการวิเคราะห์และประเมินข้อมูลทางภูมิศาสตร์และสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้อง |
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 เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทำนายความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น (ในกรณีนี้คือการเกิดดินถล่ม) โดยพิจารณาจากตัวแปรอิสระหลายตัว
สัมประสิทธิ์ของโมเดล แสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละตัวแปรอิสระ (เช่น ความชัน, ปริมาณน้ำฝน, ชนิดดิน) ต่อการเกิดดินถล่ม
ค่าสัมประสิทธิ์ที่สูงบ่งชี้ว่าตัวแปรนั้นมีอิทธิพลต่อการเกิดดินถล่มมากขึ้น |
Logistic regression เป็นเทคนิคการวิเคราะห์การถดถอยที่ใช้สำหรับข้อมูลที่มีตัวแปรตามแบบไบนารี (เช่น 0 หรือ 1)
สัมประสิทธิ์ของโมเดล logistic regression สามารถตีความได้ว่าเป็นอัตราส่วนอัตราต่อรอง (odds ratio) ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงของอัตราต่อรองของการเกิดเหตุการณ์ (ในกรณีนี้คือดินถล่ม) เมื่อตัวแปรอิสระเปลี่ยนแปลงไปหนึ่งหน่วย |
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 |
|
Stream Density เป็นตัวบ่งชี้ความหนาแน่นของระบบแม่น้ำลำธารในพื้นที่
ในการศึกษาเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม ปัจจัยนี้มีความสำคัญเนื่องจาก:
การกัดเซาะดิน: น้ำไหลบ่าจากแม่น้ำลำธารสามารถกัดเซาะดินบริเวณริมตลิ่ง ทำให้ความเสถียรของดินลดลง
การเพิ่มความชื้น: แม่น้ำลำธารเป็นแหล่งน้ำใต้ดิน ทำให้ดินบริเวณใกล้เคียงมีความชื้นสูง ซึ่งอาจเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
Random Forest Model เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถประเมินความสำคัญของแต่ละตัวแปรอิสระต่อผลลัพธ์
โดยทั่วไปแล้ว ปัจจัยที่มีความสำคัญสูงจะถูกจัดอยู่ในอันดับต้น ๆ ของการจัดลำดับความสำคัญ |
Random Forest เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างแบบจำลองการตัดสินใจหลายตัว (ต้นไม้) และรวมผลลัพธ์ของต้นไม้ทั้งหมดเพื่อทำนายผลลัพธ์
ความสำคัญของตัวแปร ใน Random Forest สามารถประเมินได้โดยการวัดการลดลงของความบริสุทธิ์ของข้อมูลเมื่อตัวแปรนั้นถูกนำออกจากโมเดล |
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: ข้อความที่ให้มาไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าโมเดลใดมีอัตราความสำเร็จสูงสุดในการฝึกข้อมูล
การเปรียบเทียบโมเดล: เพื่อทราบโมเดลใดมีอัตราความสำเร็จสูงสุด จำเป็นต้องมีการเปรียบเทียบผลการทดสอบของแต่ละโมเดลบนชุดข้อมูลเดียวกัน |
การประเมินโมเดล: ในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง การประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเป็นขั้นตอนสำคัญ
เมตริกการประเมิน: มีเมตริกหลายตัวที่สามารถใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล เช่น ความแม่นยำ (accuracy), ความไว (sensitivity), ความจำเพาะ (specificity), และ AUC (Area Under the Curve)
การเปรียบเทียบโมเดล: เพื่อเลือกโมเดลที่ดีที่สุด ควรเปรียบเทียบผลการประเมินของโมเดลต่างๆ บนชุดข้อมูลเดียวกัน |
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 |
|
ภูมิประเทศแบบเทือกเขา: เขตจัตตogram มีภูมิประเทศเป็นเทือกเขา ซึ่งเกิดจากการพับตัวของชั้นหิน (anticlines และ synclines)
หินตะกอนที่ไม่แข็งตัว: ชั้นหินตะกอนในพื้นที่มักมีสภาพไม่แข็งตัว ทำให้มีความอ่อนตัวและเสี่ยงต่อการเกิดการเคลื่อนตัว
ความชันสูง: ภูมิประเทศแบบเทือกเขามีความชันสูง ทำให้แรงโน้มถ่วงมีผลต่อความเสถียรของดินและหิน |
ความสัมพันธ์ระหว่างธรณีวิทยาและดินถล่ม: ภูมิประเทศและชนิดของหินมีอิทธิพลสำคัญต่อความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับดินถล่ม: ความชันสูง, หินอ่อนตัว, และปริมาณน้ำฝนสูง เป็นปัจจัยเสี่ยงหลักที่ทำให้เกิดดินถล่ม |
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 |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน (LULC) ส่งผลกระทบอย่างมากต่อความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม
การตัดไม้ทำลายป่า ทำให้ดินเสื่อมสภาพ ความสามารถในการดูดซับน้ำลดลง และความเสถียรของดินลดลง
การก่อสร้าง โดยเฉพาะการตัดเขาและการสร้างถนน ทำให้ความชันของพื้นที่เพิ่มขึ้น และส่งผลต่อความเสถียรของดิน |
ปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม: การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
การตัดไม้ทำลายป่า: การลดพื้นที่ป่าทำให้ดินสูญเสียความสามารถในการดูดซับน้ำ ทำให้ดินอิ่มตัวน้ำได้ง่ายขึ้น และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
การก่อสร้าง: การตัดเขาและการสร้างถนนทำให้ความชันของพื้นที่เพิ่มขึ้น และลดความเสถียรของดิน |
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 |
|
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก จะรวมตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก เช่น ปริมาณการใช้ ประสิทธิภาพการใช้ ต้นทุน และความพึงพอใจในการใช้
ปัจจัยนี้ครอบคลุมทั้งด้านต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมัก เนื่องจากตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและปริมาณการใช้ปุ๋ยหมักจะถูกจัดกลุ่มอยู่ในปัจจัยเดียวกัน |
Factor analysis เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ใช้ในการค้นหาปัจจัยแฝง (latent factors) ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ปัจจัยแฝง คือตัวแปรที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่สามารถอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรที่สามารถวัดได้
การตีความปัจจัย ทำได้โดยการพิจารณาตัวแปรที่มีค่าโหลดสูงในปัจจัยนั้น |
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 1: Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception |
|
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก จะรวมตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก เช่น ปริมาณการใช้ ประสิทธิภาพการใช้ ต้นทุน และความพึงพอใจในการใช้
ปัจจัยนี้ครอบคลุมทั้งด้านต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมัก เนื่องจากตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและปริมาณการใช้ปุ๋ยหมักจะถูกจัดกลุ่มอยู่ในปัจจัยเดียวกัน |
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก จะรวมตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก เช่น ปริมาณการใช้ ประสิทธิภาพการใช้ ต้นทุน และความพึงพอใจในการใช้
ปัจจัยนี้ครอบคลุมทั้งด้านต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมัก เนื่องจากตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและปริมาณการใช้ปุ๋ยหมักจะถูกจัดกลุ่มอยู่ในปัจจัยเดียวกัน |
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 |
|
ค่า KMO ที่รายงานไว้ในเอกสารนั้นคือ 0.607 ซึ่งเป็นค่าเฉพาะที่ได้จากการวัดความเหมาะสมของตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบ |
จากข้อมูลในเอกสาร ค่า Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy ที่รายงานคือ 0.607
เหตุผล: ค่า KMO ที่รายงานไว้ในเอกสารนั้นคือ 0.607 ซึ่งเป็นค่าเฉพาะที่ได้จากการวัดความเหมาะสมของตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบ
ทฤษฎี:
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Measure of Sampling Adequacy: เป็นการวัดที่ใช้ในการตรวจสอบความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) ค่าที่สูงแสดงว่ามีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย
ค่า KMO: ค่าตั้งแต่ 0 ถึง 1
ค่าที่สูงกว่า 0.8 บ่งชี้ว่ามีความเหมาะสมสูง
ค่าระหว่าง 0.7 ถึง 0.8 ถือว่าดี
ค่าระหว่าง 0.6 ถึง 0.7 ถือว่าพอใช้
ค่าที่ต่ำกว่า 0.6 บ่งชี้ว่าข้อมูลอาจจะไม่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบ |
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. |
|
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเป็นปัจจัยเดียว
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช จะรวมตัวแปรต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบคุณภาพดิน การวิเคราะห์ธาตุอาหารพืช และการจัดการปุ๋ยเพื่อเพิ่มผลผลิต |
Factor analysis เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ใช้ในการค้นหาปัจจัยแฝง (latent factors) ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ปัจจัยแฝง คือตัวแปรที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่สามารถอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรที่สามารถวัดได้
การตีความปัจจัย ทำได้โดยการพิจารณาตัวแปรที่มีค่าโหลดสูงในปัจจัยนั้น |
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 2 |
|
การวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอกในเอกสารแสดงให้เห็นว่าปัจจัยที่สองมีความสัมพันธ์มากที่สุดกับข้อจำกัดในการใช้งานดังกล่าว โดยพิจารณาจากการจัดกลุ่มของตัวแปรที่เกี่ยวข้อง |
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนของตัวแปรที่สังเกตเห็นได้ (observed variables) ลงไปเป็นปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ปัจจัยเหล่านี้อธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด และสามารถใช้ในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
51.295% |
|
การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) ในเอกสารระบุว่าเมื่อรวมปัจจัยทั้งสี่ ปัจจัยเหล่านี้สามารถอธิบายความแปรปรวนทั้งหมดของข้อมูลได้ถึง 51.295% |
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ):
การรวบรวมข้อมูล: ข้อมูลถูกรวบรวมจากหลายตัวแปร
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 |
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 |
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ):
การกำหนดจำนวนปัจจัยเริ่มต้น:
เมื่อเริ่มต้นการวิเคราะห์องค์ประกอบ, จำนวนปัจจัยที่มีการพิจารณาอาจจะสูง เนื่องจากต้องการตรวจสอบว่ามีปัจจัยจำนวนมากที่สามารถอธิบายข้อมูลได้
การใช้เกณฑ์เช่นค่า eigenvalues มากกว่า 1, สัดส่วนความแปรปรวนที่อธิบายได้, และความง่ายในการตีความจะช่วยในการตัดสินใจ
การตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนปัจจัยสุดท้าย:
หลังจากการวิเคราะห์เริ่มต้น, จำนวนปัจจัยจะถูกลดลงโดยการเลือกปัจจัยที่อธิบายความแปรปรวนได้มากที่สุดและมีความหมายในทางปฏิบัติ
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?
|
Correlation between manure sufficiency and expenses (cost) |
|
เอกสารระบุว่าปัจจัยที่ 1 มีความสัมพันธ์ที่สำคัญกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้สะท้อนถึงการเชื่อมโยงระหว่างการใช้ปุ๋ยคอกและต้นทุนที่เกิดขึ้น |
จากข้อมูลในเอกสาร ปัจจัยที่ 1 ถูกกำหนดเป็น Correlation between manure sufficiency and expenses (cost)
เหตุผล: เอกสารระบุว่าปัจจัยที่ 1 มีความสัมพันธ์ที่สำคัญกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้สะท้อนถึงการเชื่อมโยงระหว่างการใช้ปุ๋ยคอกและต้นทุนที่เกิดขึ้น
ทฤษฎี:
Factor Analysis (การวิเคราะห์องค์ประกอบ):
การวิเคราะห์องค์ประกอบช่วยในการระบุปัจจัยที่แฝงอยู่ภายในข้อมูล โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าด้วยกันและลดจำนวนตัวแปรลง
การตีความปัจจัย (Factor Interpretation):
การวิเคราะห์ปัจจัย:
ใช้ค่า Factor Loadings เพื่อดูว่าตัวแปรไหนมีความสัมพันธ์สูงกับปัจจัยแต่ละตัว
ปัจจัยที่มีการโหลดสูงกับตัวแปรที่เกี่ยวข้องจะแสดงถึงลักษณะเฉพาะของปัจจัยนั้น
การตีความของ Factor 1:
หากปัจจัยที่ 1 มีการโหลดสูงกับตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย (expenses), ปัจจัยนี้จะแสดงถึงการเชื่อมโยงระหว่างการใช้ปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในกระบวนการ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|