| 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 หรือโครงสร้างอื่น ๆ จะทำลายความมั่นคงของดิน ทำให้ดินมีความเสี่ยงต่อการเกิดการเคลื่อนตัวและดินถล่มมากขึ้น
การขยายตัวของเมืองที่ไม่มีการวางแผน: การขยายตัวของเมืองอย่างรวดเร็วและไม่มีการวางแผนที่ดี จะนำไปสู่การบุกรุกพื้นที่ป่าและพื้นที่ลาดชันเพื่อการอยู่อาศัยและกิจกรรมทางเศรษฐกิจ ซึ่งจะลดความสามารถในการดูดซับน้ำของดิน ทำให้ดินอ่อนตัวและเกิดการเคลื่อนตัวได้ง่ายขึ้น |
ธรณีวิทยา: การศึกษาเกี่ยวกับโครงสร้างและองค์ประกอบของโลก ซึ่งเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
วิศวกรรมธรณีเทคนิค: การประยุกต์ใช้หลักการทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมเพื่อแก้ปัญหาทางวิศวกรรมที่เกี่ยวข้องกับดินและหิน รวมถึงการประเมินความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
ภูมิศาสตร์: การศึกษาเกี่ยวกับลักษณะทางกายภาพและมนุษย์ของโลก ซึ่งเกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับสิ่งแวดล้อมที่นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดินและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม |
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 |
|
สามารถของโมเดลในการทำนายความเสี่ยงแผ่นดินถล่มได้แม่นยำเพียงใด โดยค่า ROC ที่สูงขึ้น (ใกล้เคียง 1) หมายความว่าโมเดลมีความสามารถในการจำแนกประเภทได้ดีมาก |
ทฤษฎีความน่าจะเป็น: ROC curve เกี่ยวข้องกับการคำนวณความน่าจะเป็นของการจำแนกประเภทที่ถูกต้องและผิดพลาด
ทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่อง: ROC curve เป็นเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
สถิติ: ROC curve ใช้สถิติในการคำนวณและวิเคราะห์ |
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% |
|
ข้อมูลไม่ครบถ้วน: ข้อมูลที่ให้มาเน้นไปที่ปัญหาเรื่องน้ำท่วมในเขต Chattogram ไม่ได้กล่าวถึงข้อมูลเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์โดยเฉพาะ
ความซับซ้อนของปัจจัย: ปัจจัยที่ส่งผลต่อความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์มีหลายปัจจัย เช่น ภูมิประเทศ สภาพดิน ความชันของพื้นที่ ปริมาณน้ำฝน การตัดไม้ทำลายป่า ซึ่งการประเมินความเสี่ยงต้องอาศัยข้อมูลที่ครอบคลุมและการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ที่ละเอียด
การเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อม: ความเสี่ยงต่อการเกิดดินสไลด์อาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา เนื่องจากปัจจัยต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การพัฒนาพื้นที่ การเกิดภัยธรรมชาติ |
ธรณีวิทยา: ศึกษาเกี่ยวกับโครงสร้างและองค์ประกอบของโลก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์สภาพดินและหินที่อาจส่งผลต่อการเกิดดินสไลด์
ภูมิศาสตร์: ศึกษาเกี่ยวกับลักษณะทางกายภาพและมนุษย์ของโลก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ภูมิประเทศ ความชันของพื้นที่ และการใช้ประโยชน์ที่ดิน
วิศวกรรมธรณีเทคนิค: ศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมของดินและหินภายใต้แรงต่างๆ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประเมินความเสถียรของดิน
วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม: ศึกษาเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และสิ่งแวดล้อม ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ผลกระทบของกิจกรรมของมนุษย์ต่อความเสี่ยงในการเกิดดินสไลด์ |
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 เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายผลลัพธ์แบบไบนารี (เช่น เกิดดินถล่มหรือไม่เกิดดินถล่ม) จากตัวแปรอิสระหลายตัว
สัมประสิทธิ์ ในโมเดล logistic regression แสดงถึงความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละตัวแปรอิสระที่มีต่อการเกิดดินถล่ม
โดยการวิเคราะห์สัมประสิทธิ์เหล่านี้ เราสามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดมีผลกระทบต่อการเกิดดินถล่มมากที่สุด และในทิศทางใด (เพิ่มหรือลดความเสี่ยง)
สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่มได้อย่างแม่นยำ |
Logistic regression เป็นส่วนหนึ่งของการวิเคราะห์การถดถอย (regression analysis) ซึ่งเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
สัมประสิทธิ์ ในโมเดล logistic regression เกี่ยวข้องกับแนวคิดของ odds ratio ซึ่งเป็นการวัดอัตราส่วนความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้นต่อความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์จะไม่เกิดขึ้น
โดยการคำนวณ odds ratio สำหรับแต่ละตัวแปรอิสระ เราสามารถประเมินผลกระทบของตัวแปรนั้นต่อความน่าจะเป็นของการเกิดดินถล่ม |
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?
|
Moderate importance compared to other factors |
|
Stream density เป็นปัจจัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม เนื่องจากน้ำมีบทบาทสำคัญในการเสื่อมสภาพดินและเพิ่มความเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
Random Forest เป็นโมเดลที่สามารถประเมินความสำคัญของแต่ละปัจจัยได้ โดยจะจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ ตามผลกระทบต่อการทำนายผลลัพธ์
โดยทั่วไป Stream density จะถูกจัดอยู่ในกลุ่มปัจจัยที่มีความสำคัญปานกลาง ไม่ใช่ปัจจัยหลัก แต่ก็มีส่วนสำคัญต่อการเกิดดินถล่ม |
Random Forest เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่สร้างแบบจำลองการตัดสินใจหลายต้น (decision trees) และรวมผลลัพธ์จากต้นไม้ทั้งหมดเพื่อทำนายผลลัพธ์
ความสำคัญของปัจจัย ใน Random Forest ถูกประเมินโดยการวัดการลดลงของความบริสุทธิ์ (impurity) ของข้อมูลเมื่อปัจจัยนั้นถูกนำมาใช้ในการแบ่งข้อมูล
ปัจจัยที่มีความสำคัญสูง จะทำให้เกิดการลดลงของความบริสุทธิ์อย่างมาก เมื่อนำมาใช้ในการแบ่งข้อมูล |
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: จากคำถามที่ให้มา เราไม่มีข้อมูลที่เพียงพอในการระบุโมเดลใดที่ประสบความสำเร็จสูงสุด เนื่องจากไม่ได้ระบุรายละเอียดเกี่ยวกับ:
ตัวชี้วัดความสำเร็จ: เอกสารใช้ตัวชี้วัดอะไรในการวัดความสำเร็จของโมเดล เช่น ความแม่นยำ (Accuracy), Precision, Recall, F1-score หรือตัวชี้วัดอื่นๆ
ค่าตัวชี้วัดของแต่ละโมเดล: ค่าของตัวชี้วัดที่ใช้ในการวัดความสำเร็จของแต่ละโมเดลเป็นเท่าใด
ชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม: ชุดข้อมูลมีลักษณะอย่างไร ขนาดเท่าใด และมีความหลากหลายมากน้อยเพียงใด
การเปรียบเทียบโมเดล: เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลต่างๆ ได้ จำเป็นต้องมีการทดลองและประเมินผลโมเดลเหล่านั้นบนชุดข้อมูลเดียวกัน โดยใช้ตัวชี้วัดที่เหมือนกัน |
การประเมินโมเดล Machine Learning: เป็นกระบวนการที่สำคัญในการวัดประสิทธิภาพของโมเดล โดยทั่วไปจะใช้ชุดข้อมูลทดสอบที่แยกออกมาจากชุดข้อมูลฝึกอบรม เพื่อประเมินว่าโมเดลสามารถทำนายค่าใหม่ได้ดีเพียงใด
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: มีตัวชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลหลายตัว เช่น
ความแม่นยำ (Accuracy): สัดส่วนของการทำนายที่ถูกต้องทั้งหมด
Precision: สัดส่วนของตัวอย่างที่ทำนายว่าเป็น Positive และเป็น Positive จริง
Recall: สัดส่วนของตัวอย่าง Positive ทั้งหมดที่ถูกทำนายว่าเป็น Positive
F1-score: ค่าเฉลี่ยฮาร์มอนิกของ Precision และ Recall
Cross-validation: เป็นเทคนิคที่ใช้ในการประเมินโมเดล โดยแบ่งชุดข้อมูลออกเป็นหลายส่วน แล้วนำแต่ละส่วนมาใช้เป็นชุดทดสอบสลับกัน เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยรวม
|
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 |
|
ภูมิประเทศที่เอื้อต่อการเกิดดินถล่ม: ภูมิประเทศแบบพับตัว (folded anticlines and synclines) สร้างความลาดชันสูงและพื้นที่ไม่เสถียร ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเกิดดินถล่ม
ลักษณะของหิน: หินตะกอน (sedimentary rocks) โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นหินตะกอนที่ยังไม่แข็งตัว (unconsolidated) มีความเปราะบางต่อการกัดเซาะและการเคลื่อนตัวเมื่อสัมผัสกับน้ำฝนหรือแรงสั่นสะเทือน
|
ทฤษฎีการเคลื่อนตัวของแผ่นเปลือกโลก: การชนกันของแผ่นเปลือกโลกทำให้เกิดการพับตัวของชั้นหินและสร้างภูเขา ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการก่อตัวของภูมิประเทศแบบพับตัวในพื้นที่ Chattogram
ทฤษฎีการกัดเซาะ: น้ำฝนและแรงโน้มถ่วงเป็นปัจจัยสำคัญในการกัดเซาะหินและดิน ทำให้เกิดการเคลื่อนตัวของวัสดุบนลาดชัน |
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 |
|
การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการครอบคลุมพื้นที่ (LULC) มีผลกระทบอย่างมากต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในเขตชัตตาแกรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้าง ซึ่งเป็นสาเหตุหลักที่เพิ่มความเสี่ยงดังกล่าว
|
ทฤษฎีความสมดุลของดิน (Soil Equilibrium Theory): ระบบนิเวศป่าไม้ช่วยรักษาความสมดุลของดิน โดยรากของต้นไม้ช่วยยึดดินไว้กับที่ การตัดไม้ทำลายป่าทำให้ระบบนี้เสียสมดุล ทำให้ดินอ่อนตัวและเสี่ยงต่อการเกิดดินถล่ม
ทฤษฎีการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (Climate Change Theory): การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลต่อปริมาณน้ำฝนและรูปแบบการตกฝน ซึ่งอาจเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม การตัดไม้ทำลายป่าและการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอื่นๆ ทำให้พื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินถล่มมากขึ้น |
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?
|
32.496% |
|
Eigenvalue: ค่านี้บอกให้เราทราบว่า ปัจจัยนั้นอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากน้อยเพียงใด ค่า Eigenvalue ที่สูงขึ้น หมายถึงปัจจัยนั้นสามารถอธิบายความแปรปรวนได้มากขึ้น
Percent of Variance: ค่านี้แสดงให้เห็นว่า ปัจจัยนั้นอธิบายความแปรปรวนทั้งหมดของข้อมูลได้กี่เปอร์เซ็นต์ |
ค้นหาตารางผลการวิเคราะห์ปัจจัย: ตารางนี้มักจะแสดงรายละเอียดของแต่ละปัจจัย รวมถึงค่า Eigenvalue และ Percent of Variance
ค้นหาแถวของปัจจัยแรก: มองหาแถวที่ระบุว่าเป็น "Factor 1" หรือ "ปัจจัยที่ 1"
ดูค่า Percent of Variance: ค่าที่ปรากฏในคอลัมน์ Percent of Variance ของแถวปัจจัยแรก นั่นคือคำตอบที่เราต้องการ |
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) |
|
Factor 3 โดยตรงที่สุดในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุน (expenses) และความเพียงพอ (sufficiency) ของปุ๋ยคอก
คำว่า "correlation" ในชื่อ Factor 3 ชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรหลักที่สนใจคือ ต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก |
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว (factor)
ปัจจัย (factor) คือตัวแปรแฝง (latent variable) ที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปรที่สังเกตได้
โหลดดิ้งปัจจัย (factor loading) คือค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสังเกตกับปัจจัย |
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) |
|
Factor 3 โดยตรงที่สุดในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุน (expenses) และความเพียงพอ (sufficiency) ของปุ๋ยคอก
คำว่า "correlation" ในชื่อ Factor 3 ชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรหลักที่สนใจคือ ต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก
|
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว (factor)
ปัจจัย (factor) คือตัวแปรแฝง (latent variable) ที่อธิบายความแปรปรวนร่วมกันของกลุ่มตัวแปรที่สังเกตได้
โหลดดิ้งปัจจัย (factor loading) คือค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสังเกตกับปัจจัย |
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?
|
None of the above |
|
ค่า KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) เป็นสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลที่จะนำไปวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis) ค่า KMO จะอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 โดยทั่วไปแล้ว:
ค่า KMO ใกล้ 1: แสดงว่าข้อมูลเหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์องค์ประกอบมาก
ค่า KMO ใกล้ 0: แสดงว่าข้อมูลไม่เหมาะสมที่จะนำไปวิเคราะห์องค์ประกอบ
ค่า KMO ที่ยอมรับได้:
0.9 ขึ้นไป: เหมาะสมมาก
0.8 - 0.9: เหมาะสม
0.7 - 0.8: พอใช้
0.6 - 0.7: ไม่ค่อยเหมาะสม
ต่ำกว่า 0.6: ไม่เหมาะสม
ดังนั้น หากต้องการทราบค่า KMO ที่แท้จริง จะต้องอ้างอิงจากเอกสารต้นฉบับโดยตรง |
การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor Analysis): เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ลดจำนวนตัวแปรให้เหลือจำนวนน้อยลง โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
ค่า KMO: เป็นสถิติที่ใช้ประเมินความเหมาะสมของข้อมูลที่จะนำไปวิเคราะห์องค์ประกอบ โดยพิจารณาจากความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรต่างๆ หากตัวแปรมีความสัมพันธ์กันสูง ค่า KMO จะมีค่าใกล้ 1 |
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 explains the least variance among all factors. |
|
คำตอบนี้เป็นการตีความปัจจัยในการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการเกษตร วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม หรือวิทยาศาสตร์ดินโดยทั่วไป แนวทางปฏิบัติในการจัดการปุ๋ยมักเกี่ยวข้องกับกลุ่มของตัวแปร (เช่น อัตราการใช้ปุ๋ย วิธีเก็บรักษาปุ๋ย องค์ประกอบของปุ๋ย) ที่สามารถจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเป็นปัจจัยได้ |
การวิเคราะห์ปัจจัย: วิธีการทางสถิตินี้ใช้เพื่อระบุรูปแบบหรือโครงสร้างพื้นฐานในชุดข้อมูล
ความถูกต้องของโครงสร้าง: แนวคิดนี้เกี่ยวข้องกับการตีความปัจจัย เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการพิจารณาว่าปัจจัยจะวัดโครงสร้างที่ตั้งใจไว้หรือไม่ (ในกรณีนี้คือแนวทางปฏิบัติในการจัดการปุ๋ย) |
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?
|
None of the above |
|
เนื้อหาของเอกสาร: เอกสารนั้นกล่าวถึงปัจจัยจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอกในด้านใดบ้าง (เช่น ด้านเศรษฐกิจ สังคม สิ่งแวดล้อม เทคโนโลยี)
Factor 1, Factor 2, Factor 3, Factor 4 คืออะไร: ปัจจัยเหล่านี้หมายถึงอะไร มีคำอธิบายหรือตัวอย่างประกอบหรือไม่ |
เศรษฐศาสตร์การเกษตร: อธิบายถึงปัจจัยทางเศรษฐกิจที่ส่งผลต่อการผลิตและการบริโภคทางการเกษตร
วิทยาศาสตร์ดิน: อธิบายถึงกระบวนการทางเคมีและชีวภาพในดินที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย
นิเวศวิทยา: อธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งมีชีวิตกับสิ่งแวดล้อม รวมถึงผลกระทบของการใช้ปุ๋ยต่อสิ่งแวดล้อม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
51.295% |
|
การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นเทคนิคการลดขนาดที่ใช้ในการระบุปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายความแปรปรวนในชุดของตัวแปรที่สังเกตได้ ปัจจัยต่างๆ คือตัวแปรแฝงที่ตรวจไม่พบซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบในความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้ ค่าลักษณะเฉพาะและเวกเตอร์ลักษณะเฉพาะของเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมของตัวแปรที่สังเกตได้ถูกนำมาใช้เพื่อแยกปัจจัยเหล่านี้ |
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมดรวมกันบางครั้งอาจมากกว่า 100% เนื่องจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ในกรณีเช่นนี้ ขอแนะนำให้ตีความผลลัพธ์ด้วยความระมัดระวัง อย่างไรก็ตาม จากข้อมูลที่คุณให้มา ความแปรปรวนทั้งหมดที่อธิบายไว้คือ 100% พอดี ซึ่งน่าจะเป็นเพราะข้อมูลเป็นเพียงสมมติฐาน |
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 |
|
ไม่สามารถคิดได้เนื่องจากไม่มีเอกสาร |
ไม่สามารถทำได้ |
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 |
|
ค่า Factor Loading: คือค่าที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรกับปัจจัยที่สกัดออกมา ค่าที่สูงขึ้นแสดงว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์กับปัจจัยนั้นมากขึ้น
การตีความ: เมื่อค่า Factor Loading สูงพอ เราสามารถสรุปได้ว่าตัวแปรนั้นวัดลักษณะเฉพาะ (factor) ที่สกัดออกมาได้ดี |
ทฤษฎีการวัด: การวิเคราะห์ปัจจัยเป็นเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการวัดลักษณะเฉพาะที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง
ทฤษฎีสถิติ: ใช้ในการประเมินความน่าเชื่อถือของผลการวิเคราะห์ |
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 analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการลดจำนวนตัวแปร โดยการรวมตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเข้าเป็นปัจจัยเดียว
Factor 1 คือปัจจัยแรกที่สกัดออกมาจากการวิเคราะห์ ซึ่งมักจะอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้มากที่สุด
จากตัวเลือกที่ให้มา ตัวเลือกที่ครอบคลุมถึงการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก รวมถึงการรับรู้ถึงระดับการใช้และประสิทธิภาพมากที่สุดคือ "Chemical fertilizer and manure utilization level and efficiency perception" |
Factor analysis เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ โดยอาศัยหลักการของการสลายเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม (covariance matrix) ของตัวแปรต้นแบบ (observed variables) ออกเป็นเมทริกซ์ของปัจจัยแฝง (latent factors) และเมทริกซ์ของความคลาดเคลื่อน (error matrix) |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|