| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
การตัดเขา: การตัดเขาเพื่อสร้างถนน อาคาร หรือโครงสร้างอื่นๆ ทำให้ความเสถียรของดินลดลง และทำให้ดินเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์มากขึ้น
การขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน: การขยายตัวของเมืองโดยไม่มีการวางแผนที่เหมาะสม อาจนำไปสู่การตัดป่า การสร้างอาคารบนพื้นที่ลาดชัน และการทิ้งขยะ ซึ่งล้วนเป็นปัจจัยที่เพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์
การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดิน: การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินจากป่าธรรมชาติเป็นพื้นที่เกษตรกรรมหรือพื้นที่อยู่อาศัย ทำให้ความสามารถในการดูดซับน้ำของดินลดลง และเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ |
ธรณีวิทยา: การศึกษาเกี่ยวกับโครงสร้างและองค์ประกอบของโลก รวมถึงกระบวนการทางธรรมชาติที่เกิดขึ้นบนโลก เช่น การเกิดดินสไลด์
ภูมิศาสตร์: การศึกษาเกี่ยวกับลักษณะทางกายภาพและมนุษย์ของพื้นที่
วิศวกรรมสิ่งแวดล้อม: การศึกษาเกี่ยวกับการออกแบบและก่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม |
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 เป็นเครื่องมือที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลในการจำแนกข้อมูล
ในกรณีนี้ โมเดลจะทำนายว่าพื้นที่หนึ่งๆ มีความเสี่ยงสูงหรือต่ำต่อการเกิดดินสไลด์
ROC curve ช่วยแสดงให้เห็นว่าโมเดลสามารถแยกแยะระหว่างพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและต่ำได้ดีแค่ไหน
ค่า ROC ที่สูงขึ้นบ่งบอกว่าโมเดลมีความแม่นยำในการทำนายสูงขึ้น |
ROC curve ถูกสร้างขึ้นโดยการพล็อตค่า True Positive Rate (TPR) กับ False Positive Rate (FPR) ที่ระดับความเชื่อมั่นต่างๆ
TPR คือสัดส่วนของตัวอย่างบวกที่ถูกทำนายว่าเป็นบวก
FPR คือสัดส่วนของตัวอย่างลบที่ถูกทำนายว่าเป็นบวก
พื้นที่ใต้เส้นโค้ง ROC (AUC) เป็นตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล
ค่า AUC ใกล้เคียง 1 หมายถึงโมเดลมีความแม่นยำสูง |
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 |
|
ดินถล่ม) 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 |
|
ความหนาแน่นของลำธาร (Stream Density) เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการเกิดดินสไลด์ เนื่องจากลำธารมีบทบาทในการกัดเซาะดินและเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิประเทศ
แบบจำลอง Random Forest สามารถประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของปัจจัยต่างๆ ได้ โดยจะจัดอันดับความสำคัญของปัจจัยแต่ละตัวตามผลกระทบที่มีต่อการทำนายผลลัพธ์
การจัดอันดับ Stream Density อยู่ในอันดับต้นๆ แสดงว่าปัจจัยนี้มีอิทธิพลสำคัญต่อการเกิดดินสไลด์ |
Random Forest เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองการตัดสินใจ โดยสร้างต้นไม้การตัดสินใจจำนวนมากและรวมผลลัพธ์ของต้นไม้ทั้งหมด
ความสำคัญของปัจจัย ในแบบจำลอง Random Forest ถูกประเมินโดยการวัดการลดทอนของความแม่นยำของแบบจำลองเมื่อปัจจัยนั้นถูกลบออก
ปัจจัยที่มีความสำคัญสูง จะมีผลกระทบมากต่อการทำนายผลลัพธ์ |
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 |
|
ข้อมูลในคำถามอาจไม่ครบถ้วน หรือเอกสารต้นฉบับอาจไม่ได้ระบุเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแต่ละโมเดลอย่างชัดเจน |
ในการวิจัยเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองคาดการณ์ดินถล่ม มักจะมีการทดลองใช้หลายๆ แบบจำลองเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้วจะเปรียบเทียบผลลัพธ์จากการทดสอบกับข้อมูลใหม่ (test data) มากกว่าข้อมูลฝึกสอน (training data) เนื่องจากการประเมินผลลัพธ์บนข้อมูลฝึกสอนอาจมีความเอนเอียง |
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 |
|
ภูมิประเทศแบบภูเขาที่มีชั้นหินตะกอน (sedimentary rocks) ซึ่งเป็นหินที่เกิดจากการทับถมของตะกอน ทำให้ดินมีความอ่อนตัวและเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์
การพับตัวของชั้นหิน (anticlines and synclines) ทำให้เกิดความชันและรอยแตก ซึ่งเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์ |
ภูมิศาสตร์กายภาพมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์
การศึกษาโครงสร้างทางธรณีวิทยาช่วยให้เข้าใจลักษณะของพื้นที่และความเสี่ยงต่อภัยธรรมชาติ |
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: ต้นไม้ช่วยยึดดินไว้กับที่ด้วยรากของมัน เมื่อตัดต้นไม้ ดินจะหลวมและเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มมากขึ้น
การก่อสร้าง: การสร้างบ้านหรือถนนมักเกี่ยวข้องกับการตัดภูเขา ซึ่งอาจทำให้ดินสไลด์ได้ง่ายขึ้น
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน เช่น การตัดไม้ทำลายป่าหรือการก่อสร้าง อาจทำให้เกิดดินถล่มได้ง่ายขึ้น |
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 (การวิเคราะห์องค์ประกอบ): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการลดจำนวนของตัวแปรที่สังเกตเห็นได้ (observed variables) ลงไปเป็นปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ปัจจัยเหล่านี้อธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด |
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 (การวิเคราะห์องค์ประกอบ): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการลดจำนวนของตัวแปรที่สังเกตเห็นได้ (observed variables) ลงไปเป็นปัจจัยที่แฝงอยู่ (latent factors) ปัจจัยเหล่านี้อธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด |
Factor analysis เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ใช้ในการค้นหาปัจจัยแฝง (latent factors) ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ปัจจัยแฝง คือตัวแปรที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่สามารถอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรที่สามารถวัดได้
การตีความปัจจัย ทำได้โดยการพิจารณาตัวแปรที่มีค่าโหลดสูงในปัจจัยนั้น |
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 |
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 4 |
|
จากชื่อปัจจัย "Factor 4: Limitations in the utilization of chemical fertilizer and manure" นั้นชัดเจนว่าปัจจัยนี้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อรวมตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับข้อจำกัดหรืออุปสรรคต่างๆ ที่พบในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก ซึ่งอาจรวมถึงปัจจัยต่างๆ เช่น
ต้นทุน: ราคาของปุ๋ยที่สูงเกินไป
ความรู้: เกษตรกรขาดความรู้ในการใช้ปุ๋ยอย่างเหมาะสม
โครงสร้างพื้นฐาน: ขาดแคลนแหล่งน้ำสำหรับการผลิตปุ๋ยหมัก
นโยบาย: กฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย
ปัจจัยอื่นๆ: ภัยธรรมชาติ, สภาพดินฟ้าอากาศ |
ในทางสถิติ ปัจจัยวิเคราะห์ (Factor analysis) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูล โดยการรวมตัวแปรหลายตัวที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยหลักเพียงไม่กี่ปัจจัย ปัจจัยแต่ละปัจจัยจะแสดงถึงแนวคิดที่เป็นนามธรรมซึ่งอธิบายความแปรปรวนร่วมของตัวแปรหลายตัวได้ |
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% |
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 |
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) |
|
Factor analysis เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจที่ใช้ในการค้นหาปัจจัยแฝง (latent factors) ที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
ปัจจัยแฝง คือตัวแปรที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง แต่สามารถอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรที่สามารถวัดได้
การตีความปัจจัย ทำได้โดยการพิจารณาตัวแปรที่มีค่าโหลดสูงในปัจจัยนั้น |
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|