| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่เป็นระเบียบเป็นปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการเกิดดินถล่มในเขตชาตตะกุม (Chattogram District) ของประเทศบังกลาเทศ สาเหตุหลักที่ทำให้เกิดปัญหานี้คือ:
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อการพัฒนาเมืองหรือการเกษตรทำให้พื้นดินที่เคยมีการปกคลุมด้วยพืชพันธุ์ถูกเปิดเผย การตัดต้นไม้และการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์สามารถทำให้ดินเสื่อมสมรรถภาพในการรับน้ำฝนและเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
การพัฒนาเมืองที่ไม่เป็นระเบียบ: การขยายตัวของเมืองที่ไม่ควบคุมอย่างดีทำให้มีการสร้างถนนและอาคารในพื้นที่ที่ไม่เหมาะสม การก่อสร้างในพื้นที่ที่เป็นภูเขาหรือเนินเขาสามารถทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม |
ทฤษฎีการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน (Land Use Change Theory): ทฤษฎีนี้อธิบายถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินต่อสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงที่ส่งผลต่อความเสถียรของดินและภูเขา การตัดเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่เป็นระเบียบส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้อย่างมีนัยสำคัญ
ทฤษฎีความเสี่ยงและการจัดการดิน (Risk and Soil Management Theory): ทฤษฎีนี้เน้นถึงการจัดการดินเพื่อป้องกันการเกิดภัยพิบัติทางธรรมชาติ เช่น ดินถล่ม โดยการรักษาความเสถียรของดินและควบคุมการใช้ที่ดินอย่างเหมาะสม
การเข้าใจถึงผลกระทบของการตัดเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่เป็นระเบียบช่วยให้สามารถวางแผนการใช้ที่ดินและการจัดการสิ่งแวดล้อมได้ดีขึ้นเพื่อป้องกันภัยพิบัติที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงของการใช้ |
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 |
|
สามารถของโมเดลในการแยกแยะระหว่างกลุ่มต่าง ๆ (เช่น พื้นที่ที่เสี่ยงต่อการถล่มดิน vs. พื้นที่ที่ไม่เสี่ยง) เส้นโค้ง ROC จะแสดงอัตราการตอบสนองที่แท้จริง (ความไว) กับอัตราการตอบสนองที่ผิดพลาด (1-ความจำเพาะ) สำหรับการตั้งค่าตัวกรองที่แตกต่างกัน ค่า ROC หรือ AUC (Area Under the Curve) ให้การวัดว่ามีความแม่นยำในการคาดการณ์การเกิดการถล่มดินมากน้อยเพียงใด |
ส้นโค้ง ROC และ AUC เป็นเมตริกที่ใช้บ่อยในปัญหาการจำแนกประเภทเพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการคาดการณ์ พวกมันช่วยในการทำความเข้าใจว่าโมเดลสามารถแยกแยะระหว่างหมวดหมู่หรือชั้นเรียนได้ดีเพียงใด ในกรณีนี้คือการคาดการณ์ความเสี่ยงจากการถล่มดิน |
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 |
|
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?
|
Random Forest |
|
ในบริบทของการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงจากการถล่มดินโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง โมเดลต่าง ๆ จะได้รับการประเมินสำหรับความมีประสิทธิภาพในการคาดการณ์ผลลัพธ์จากข้อมูลการฝึกอบรม โมเดล Random Forest เป็นที่รู้จักในเรื่องความแข็งแกร่งและประสิทธิภาพสูงในงานการจำแนกประเภท ซึ่งมักจะมีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลอื่น ๆ ในด้านความแม่นยำและอัตราความสำเร็จ |
Random Forest เป็นวิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างต้นไม้ตัดสินใจหลายต้นและรวมผลลัพธ์ของพวกมันเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและลดการโอเวอร์ฟิต โมเดลนี้มักจะแสดงผลลัพธ์ที่ดีกว่าในชุดข้อมูลที่หลากหลายเนื่องจากความสามารถในการจัดการข้อมูลที่หลากหลายและจับรูปแบบที่ซับซ้อนได้ดี ทำให้มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าโมเดลต้นไม้ตัดสินใจหรือโลจิสติกรีเกรสชั่นเดี่ยว |
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 |
|
เขต Chattogram มีลักษณะทางธรณีวิทยาที่ซับซ้อน รวมถึง anticlines และ synclines ที่พับซ้อน ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับหินตะกอนที่ไม่แข็งแรง หินตะกอนเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะถูกกัดเซาะและไม่มั่นคงมากกว่าหินที่แข็งแรง ซึ่งทำให้เกิดความเสี่ยงสูงต่อการถล่มดิน |
โครงสร้างธรณีวิทยาและการถล่มดิน: การมีอยู่ของ anticlines และ synclines ที่พับซ้อน โดยเฉพาะหินตะกอนที่ไม่แข็งแรง สร้างสภาพแวดล้อมที่อ่อนแอต่อการถล่มดิน ความไม่มั่นคงของโครงสร้างเหล่านี้ รวมกับปัจจัยอื่น ๆ เช่น ฝนตกหนักและการกัดเซาะ จะเพิ่มความเสี่ยงต่อการถล่มดิน การเข้าใจโครงสร้างทางธรณีวิทยาช่วยในการประเมินและบรรเทาความเสี่ยงจากการถล่มดินได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
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. |
|
ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นไปที่ด้านที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ธาตุอาหารพืช ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้รวมถึงตัวแปรที่วัดว่าลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืชมีผลต่อการปฏิบัติทางการเกษตรอย่างไร |
การวิเคราะห์ปัจจัย: เทคนิคทางสถิติที่ใช้เพื่อระบุความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างตัวแปร โดยแต่ละปัจจัยจะจับมิติหรือแง่มุมเฉพาะของข้อมูล ในกรณีนี้ ปัจจัยที่ 2 มุ่งเน้นที่ลักษณะของดินและการจัดการธาตุอาหารพืช ซึ่งมีความสำคัญในการทำความเข้าใจผลผลิตทางการเกษตรและวิธีการปฏิบัติ |
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?
|
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 |
|
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?
|
0.50 |
|
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%
|