| 1 |
Which factor is considered a major driver of land cover change contributing to landslides in the Chattogram District?
|
Hill cutting and unplanned urbanization |
|
### สาเหตุ
การตัดภูเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนเป็นปัจจัยหลักที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินซึ่งส่งผลให้เกิดการเกิดดินถล่มในเขต Chattogram การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้ความเสถียรของดินลดลงและเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **Hill Cutting And Unplanned Urbanization**:
- **Concept**: การตัดภูเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนจะทำให้โครงสร้างดินถูกทำลายและความเสถียรของพื้นที่ลดลง ซึ่งอาจนำไปสู่การเกิดดินถล่มได้
- **Impact**: การตัดภูเขาส่งผลให้ดินเสื่อมสภาพและลดความเสถียร ขณะที่การพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนสามารถเพิ่มความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มได้ โดยการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการสร้างโครงสร้างที่ไม่มั่นคง
### การเปรียบเทียบกับปัจจัยอื่น
- **Heavy Snowfall**: ไม่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินในเขต Chattogram ซึ่งมีภูมิอากาศที่อบอุ่น
- **Volcanic Activity**: ไม่มีการปะทุของภูเขาไฟในเขต Chattogram
- **Coastal Erosion**: เป็นปัจจัยที่สำคัญในพื้นที่ชายฝั่ง แต่ไม่ใช่ปัจจัยหลักในเขต Chattogram ที่เกี่ยวข้องกับการเกิดดินถล่ม
- **Large-Scale Deforestation For Agriculture Only**: การตัดไม้ทำลายป่าเพื่อการเกษตรมีผลกระทบ แต่การตัดภูเขาและการพัฒนาเมืองที่ไม่ได้วางแผนเป็นปัจจัยหลักในเขตนี้
### ทำไมต้องเลือก Hill Cutting And Unplanned Urbanization
- **Primary Driver**: เป็นปัจจัยหลักที่มีผลกระทบโดยตรงต่อการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในเขต Chattogram
- **Local Context**: ความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในเขตนี้มีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินที่เกี่ยวข้องกับการตัดภูเขาและการพัฒนาเมือง
ดังนั้น "Hill Cutting And Unplanned Urbanization" เป็นปัจจัยที่สำคัญในการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินที่ส่งผลให้เกิดการเกิดดินถล่มในเขต Chattogram. |
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 |
|
### สาเหตุ
ค่า ROC (Receiver Operating Characteristic) ในการศึกษาเกี่ยวกับความเสี่ยงดินถล่มใช้เพื่อวัดความแม่นยำของโมเดลในการคาดการณ์ความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม ค่านี้บ่งบอกถึงความสามารถของโมเดลในการแยกแยะระหว่างพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและต่ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **ROC Curve**:
- **Concept**: ROC Curve เป็นกราฟที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง True Positive Rate (TPR) และ False Positive Rate (FPR) ของโมเดล การวัดนี้ช่วยในการประเมินความสามารถของโมเดลในการจำแนกประเภท
- **Application**: ค่า ROC และ AUC (Area Under the Curve) ช่วยในการประเมินความแม่นยำของโมเดลในการทำนายความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม
- **Benefit**: ค่า ROC ที่สูงหมายถึงโมเดลสามารถจำแนกพื้นที่ที่มีความเสี่ยงได้ดีขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์ความเสี่ยงและการจัดการ
### การเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่น
- **The Cost-Effectiveness Of The Model**: ค่า ROC ไม่ได้เกี่ยวข้องกับความคุ้มค่าในการใช้จ่ายของโมเดล
- **The Correlation Between Different Models**: ค่า ROC ไม่ได้วัดความสัมพันธ์ระหว่างโมเดล แต่เป็นการวัดความแม่นยำของโมเดลเดียว
- **The Environmental Impact Of Landslides**: ค่า ROC ไม่ได้เกี่ยวข้องกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
- **The Geographic Spread Of Landslides**: ค่า ROC ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการกระจายทางภูมิศาสตร์ของดินถล่ม
### ทำไมต้องเลือก The Accuracy Of The Model In Predicting Landslide Susceptibility
- **Primary Use**: ค่า ROC ถูกใช้เพื่อวัดความแม่นยำของโมเดลในการทำนายความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม โดยการแสดงถึงความสามารถในการแยกแยะระหว่างพื้นที่เสี่ยงสูงและต่ำ
ดังนั้น "The Accuracy Of The Model In Predicting Landslide Susceptibility" เป็นสิ่งที่ค่า ROC บ่งบอกในบริบทของการศึกษา. |
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% |
|
### สาเหตุ
ตามการศึกษา, ประมาณ 25-30% ของพื้นที่ในเขต Chattogram มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่ม ข้อมูลนี้บ่งชี้ว่าพื้นที่จำนวนมากในเขตนี้มีความเสี่ยงสูงและต้องการการจัดการความเสี่ยงอย่างใกล้ชิด |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **Landslide Susceptibility**:
- **Concept**: การประเมินความเสี่ยงดินถล่มช่วยในการระบุพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงและการจัดการป้องกันเพื่อบรรเทาผลกระทบ
- **Application**: การรู้เปอร์เซ็นต์ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงช่วยในการวางแผนและการตัดสินใจเพื่อการจัดการและป้องกัน
- **Benefit**: การระบุพื้นที่เสี่ยงสูงทำให้สามารถเน้นการป้องกันในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงมากที่สุด
### ทำไมต้องเลือก 25-30%
- **Prevalence**: ข้อมูลจากการศึกษาแสดงให้เห็นว่าพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูงมีอยู่ในช่วง 25-30% ซึ่งบ่งบอกถึงความต้องการในการจัดการและการป้องกันที่มีประสิทธิภาพในเขตนี้
ดังนั้น "25-30%" เป็นเปอร์เซ็นต์ที่ถูกต้องของพื้นที่ในเขต Chattogram ที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดดินถล่มตามข้อมูลจากการศึกษา. |
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 |
|
### สาเหตุ
ในโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติก (Logistic Regression) สำหรับการจัดทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม, ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลจะสะท้อนถึงการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยที่มีผลต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ช่วยในการประเมินว่าปัจจัยแต่ละตัวมีผลอย่างไรต่อความน่าจะเป็นของการเกิดดินถล่ม |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **Logistic Regression Coefficients**:
- **Concept**: ในโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติก, ค่าสัมประสิทธิ์ (coefficients) ของแต่ละปัจจัยจะบ่งบอกถึงอิทธิพลของปัจจัยนั้นๆ ต่อความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์ (ในกรณีนี้คือการเกิดดินถล่ม)
- **Application**: ค่าสัมประสิทธิ์จะช่วยให้ทราบว่าปัจจัยใดมีความสำคัญมากที่สุดและปัจจัยใดมีผลน้อยที่สุดต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่ม
- **Benefit**: การเข้าใจว่าปัจจัยไหนมีผลมากหรือน้อยช่วยในการจัดการและการวางแผนเพื่อป้องกันการเกิดดินถล่ม
### การเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่น
- **To Determine The Cost Of Land**: ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกไม่ได้ใช้ในการคำนวณต้นทุนที่ดิน
- **To Assess The Environmental Impact**: โมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกไม่ได้ใช้ในการประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
- **To Calculate The Exact Time Of Landslide Occurrence**: โมเดลนี้ไม่ได้ใช้ในการคำนวณเวลาที่แน่นอนของการเกิดดินถล่ม
- **To Measure The Depth Of Landslides**: โมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกไม่ได้ใช้ในการวัดความลึกของดินถล่ม
### ทำไมต้องเลือก To Reflect The Contributions Of Each Factor Affecting Landslides
- **Primary Use**: การใช้ค่าสัมประสิทธิ์ในโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกเพื่อสะท้อนการมีส่วนร่วมของแต่ละปัจจัยในการคาดการณ์ความเสี่ยงดินถล่มเป็นวิธีที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลและประเมินความเสี่ยง
ดังนั้น "To Reflect The Contributions Of Each Factor Affecting Landslides" เป็นวิธีการที่ถูกต้องในการใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของโมเดลการถดถอยเชิงลอจิสติกในการจัดทำแผนที่ความเสี่ยงดินถล่ม. |
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?
|
|
|
### สาเหตุ
ตามเอกสาร, ปัจจัยความหนาแน่นของลำธาร (Stream Density) ถือเป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการคาดการณ์การเกิดดินถล่มตามโมเดล Random Forest ปัจจัยนี้มีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มในพื้นที่ที่ศึกษา |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **Stream Density in Random Forest**:
- **Concept**: ความหนาแน่นของลำธารหมายถึงจำนวนลำธารที่มีอยู่ในพื้นที่ต่อหน่วยพื้นที่ ซึ่งสามารถส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงของการเกิดดินถล่มได้
- **Importance**: โมเดล Random Forest ใช้การวิเคราะห์ความสำคัญของปัจจัยเพื่อประเมินว่าปัจจัยไหนมีผลกระทบมากที่สุดต่อการเกิดดินถล่ม และความหนาแน่นของลำธารถือเป็นหนึ่งในปัจจัยหลัก
2. **Model Analysis**:
- **Application**: การวิเคราะห์ด้วย Random Forest ช่วยในการระบุปัจจัยที่สำคัญในการคาดการณ์ความเสี่ยงดินถล่ม
- **Benefit**: การเข้าใจความสำคัญของแต่ละปัจจัยช่วยในการจัดการและการวางแผนการป้องกันที่มีประสิทธิภาพ
### การเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่น
- **Negligible Impact On Landslide Occurrences**: ความหนาแน่นของลำธารมีความสำคัญในระดับสูง ไม่ใช่ผลกระทบที่ไม่สำคัญ
- **Moderate Importance Compared To Other Factors**: ความหนาแน่นของลำธารถือเป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุด ไม่ใช่ความสำคัญระดับกลาง
- **The Least Important Among The Listed Factors**: ความหนาแน่นของลำธารมีความสำคัญมากกว่าการเป็นปัจจัยที่น้อยที่สุด
- **Not Mentioned As A Factor**: ปัจจัยนี้มีการกล่าวถึงในเอกสารและได้รับการจัดอันดับเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญ
### ทำไมต้องเลือก One Of The Top Five Most Important Factors
- **Significance**: ปัจจัยความหนาแน่นของลำธารถูกระบุว่าเป็นหนึ่งในห้าปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการคาดการณ์การเกิดดินถล่มตามโมเดล Random Forest
ดังนั้น "One Of The Top Five Most Important Factors" เป็นคำตอบที่ถูกต้องสำหรับความสำคัญของปัจจัยความหนาแน่นของลำธารตามโมเดล Random Forest ในเอกสาร. |
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?
|
|
|
### สาเหตุ
ตามเอกสาร, โมเดล Random Forest แสดงอัตราความสำเร็จที่สูงที่สุดในข้อมูลการฝึกอบรม (training data) เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น ๆ เช่น Logistic Regression และ Decision and Regression Tree |
1. **Random Forest Model**:
- **Concept**: Random Forest เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้การสร้างหลายต้นไม้การตัดสินใจและการรวมผลลัพธ์เพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดการเกิด overfitting
- **Performance**: โมเดลนี้มักจะมีความแม่นยำสูงในการจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนและหลายมิติ ซึ่งช่วยให้ได้อัตราความสำเร็จที่สูงในข้อมูลการฝึกอบรม
2. **Comparison with Other Models**:
- **Logistic Regression**: อาจมีความแม่นยำน้อยกว่าในกรณีที่มีความซับซ้อนสูง
- **Decision and Regression Tree**: แม้จะมีความแม่นยำดี แต่การเรียนรู้ของเครื่องแบบต้นไม้การตัดสินใจอาจมีปัญหาเรื่อง overfitting มากกว่าการใช้ Random Forest
### ทำไมต้องเลือก Random Forest
- **Highest Success Rate**: โมเดล Random Forest แสดงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในแง่ของอัตราความสำเร็จในการฝึกอบรมข้อมูลตามข้อมูลจากเอกสาร
ดังนั้น "Random Forest" เป็นโมเดลที่แสดงอัตราความสำเร็จสูงสุดในข้อมูลการฝึกอบรมตามข้อมูลในเอกสาร. |
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?
|
|
|
|
|
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 |
|
**สาเหตุในการตอบ:**
ในเขต Chattogram การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและการปกคลุมพื้นที่ (LULC) มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม เนื่องจากการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้างทำให้ดินสูญเสียความมั่นคงและเสถียรภาพ การตัดต้นไม้ทำให้ไม่มีระบบรากที่ช่วยยึดดินให้มั่นคง การก่อสร้างโดยเฉพาะในพื้นที่ที่เป็นเนินเขายังเพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของโครงสร้างพื้นผิวดิน |
**ทฤษฎีหลักคิด:**
การเปลี่ยนแปลง LULC ที่เกี่ยวข้องกับการตัดไม้ทำลายป่าและการก่อสร้างเป็นปัจจัยสำคัญที่เพิ่มความเสี่ยงในการเกิดดินถล่ม พืชพันธุ์ธรรมชาติ เช่น ต้นไม้และพืชคลุมดิน มีบทบาทสำคัญในการรักษาเสถียรภาพของดิน โดยรากของพืชช่วยยึดดินและลดการกัดเซาะ การตัดไม้ทำลายป่าทำให้ดินสูญเสียการปกคลุมจากพืช ทำให้ดินอ่อนตัวและเสี่ยงต่อการถล่มมากขึ้น นอกจากนี้การก่อสร้างที่ไม่มีการวางแผนหรือควบคุมที่ดีจะทำให้โครงสร้างดินเปลี่ยนแปลงและเสถียรภาพลดลง ส่งผลให้ความเสี่ยงในการเกิดดินถล่มเพิ่มขึ้น |
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% |
|
### สาเหตุ
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ที่กล่าวถึงในเอกสาร, ปัจจัยแรกอธิบายความแปรผันทั้งหมดได้ 51.29% ซึ่งหมายถึงว่าปัจจัยแรกมีบทบาทสำคัญในการอธิบายความแปรผันในข้อมูลที่ศึกษา |
1. **Factor Analysis**:
- **Concept**: การวิเคราะห์ปัจจัยใช้เพื่อระบุและลดความซับซ้อนของข้อมูลโดยการค้นหาปัจจัยที่สำคัญซึ่งสามารถอธิบายความแปรผันในข้อมูล
- **Importance**: ปัจจัยแรกมักจะอธิบายความแปรผันที่มากที่สุดในข้อมูล ซึ่งช่วยในการระบุปัจจัยที่สำคัญที่สุด
2. **Variance Explained**:
- **Concept**: เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยแรกเป็นตัวบ่งบอกว่าปัจจัยนั้นมีความสำคัญมากเพียงใดในข้อมูล
- **Benefit**: การรู้เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยแรกช่วยในการทำความเข้าใจว่าปัจจัยนั้นมีบทบาทสำคัญในการอธิบายข้อมูลอย่างไร
### การเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่น
- **9.05%**: น้อยเกินไปสำหรับปัจจัยแรกที่จะอธิบายความแปรผัน
- **13.44%**: ยังน้อยเกินไปสำหรับปัจจัยแรก
- **19.06%**: ยังไม่เพียงพอที่จะเป็นปัจจัยแรก
- **32.496%**: มีความสำคัญ แต่ไม่สูงพอสำหรับปัจจัยแรก
### ทำไมต้องเลือก 51.29%
- **Significance**: ค่า 51.29% แสดงถึงความสำคัญของปัจจัยแรกในการอธิบายความแปรผันในข้อมูล ซึ่งเป็นข้อมูลที่ถูกต้องตามการศึกษา
ดังนั้น "51.29%" เป็นเปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยแรกในการวิเคราะห์ปัจจัยตามข้อมูลในเอกสาร. |
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) |
|
### สาเหตุ
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ชี้ให้เห็นว่าปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมักคือ "Factor 3: Correlation Between Manure Sufficiency And Expenses (Cost)" ซึ่งบ่งบอกถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่าย |
### ทฤษฎีหลักคิด
1. **Factor Analysis**:
- **Concept**: การวิเคราะห์ปัจจัยใช้เพื่อระบุและกลุ่มปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลที่ศึกษา
- **Importance**: ปัจจัยที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยหลักและค่าใช้จ่ายช่วยในการวิเคราะห์ต้นทุนและประสิทธิภาพของปุ๋ยหมัก
2. **Correlation Between Manure Sufficiency And Expenses (Cost)**:
- **Concept**: ปัจจัยนี้เน้นที่ความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยหมักและค่าใช้จ่าย ซึ่งสำคัญในการประเมินต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมัก
- **Benefit**: การเข้าใจความสัมพันธ์นี้ช่วยในการปรับปรุงการจัดการปุ๋ยหมักและควบคุมต้นทุน
### การเปรียบเทียบกับตัวเลือกอื่น
- **Factor 1: Chemical Fertilizer And Manure Utilization Level And Efficiency Perception**: มุ่งเน้นที่ระดับการใช้และประสิทธิภาพของปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก
- **Factor 2: Soil Analysis And Plant Nutrient Utilization**: เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ปัจจัยทางโภชนาการของพืช
- **Factor 4: Limitations In The Utilization Of Chemical Fertilizer And Manure**: เน้นข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยหมัก
- **None Of The Above**: ตัวเลือกนี้ไม่ถูกต้องเนื่องจากปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยหมักมีการระบุไว้ใน Factor 3
### ทำไมต้องเลือก Factor 3
- **Relevance**: Factor 3 เป็นปัจจัยที่เชื่อม |
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) |
|
**สาเหตุ:**
ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอกคือปัจจัยที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง ซึ่ง Factor 3 กล่าวถึงความสัมพันธ์ระหว่างความเพียงพอของปุ๋ยคอกและค่าใช้จ่าย ดังนั้นจึงเป็นปัจจัยที่ตรงตามคำถามที่เกี่ยวกับต้นทุนและความเพียงพอของปุ๋ยคอก |
**ทฤษฎีหลักคิด:**
ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องคือทฤษฎีการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ซึ่งใช้ในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และการสรุปกลุ่มของตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กัน ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายและความเพียงพอของปุ๋ยคอกนั้นจะถูกจัดอยู่ในกลุ่มที่สะท้อนถึงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้อย่างชัดเจน |
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 |
|
**สาเหตุในการตอบ:**
เนื่องจากไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนในการค้นหาที่หามาได้ ดังนั้นการเลือก "None of the above" จะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดเพราะไม่สามารถยืนยันค่าที่ถูกต้องได้ |
เมื่อไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะยืนยันคำตอบที่ถูกต้องจากตัวเลือกที่ให้มา จึงควรเลือกคำตอบที่ดีที่สุด เพื่อหลีกเลี่ยงการคาดเดาหรือการให้ข้อมูลที่อาจไม่ถูกต้อง |
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 2 เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและการใช้ประโยชน์จากสารอาหารของพืช ซึ่งตรงตามคำบรรยายของปัจจัยนี้ในข้อที่ระบุ นี่คือปัจจัยที่เน้นการวิเคราะห์ดินและการจัดการสารอาหารของพืช ซึ่งเป็นสิ่งที่ Factor 2 อธิบายอยู่ |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการลดมิติของข้อมูลและระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ โดยจัดกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กัน ปัจจัยแต่ละตัวแปรจะมีความสำคัญแตกต่างกันในการอธิบายความแปรผันของข้อมูลทั้งหมด ในกรณีนี้ Factor 2 ช่วยอธิบายความแปรผันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดินและสารอาหารของพืช โดยแยกจากแง่มุมอื่นๆ เช่น การจัดการปุ๋ยคอกหรือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม |
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 |
|
Factor 4 ถูกระบุว่าเกี่ยวข้องกับข้อจำกัดในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้จะอธิบายถึงปัญหาและอุปสรรคในการใช้งานปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอกในกระบวนการเกษตร |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ใช้ในการระบุและกลุ่มตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันเพื่อให้เข้าใจความซับซ้อนของข้อมูล ปัจจัยที่ได้จะช่วยให้เข้าใจองค์ประกอบหลักที่ส่งผลต่อการแปรผันของข้อมูล โดยในกรณีนี้ Factor 4 อธิบายข้อจำกัดหรืออุปสรรคในการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการวิเคราะห์ปัญหาและการจัดการในการใช้ปุ๋ยในภาคการเกษตร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
What is the percentage of variance explained by all four factors together?
|
60% |
|
เปอร์เซ็นต์ของความแปรผันที่อธิบายโดยปัจจัยทั้งหมดรวมกัน (หรือที่เรียกว่าการอธิบายความแปรผันรวม) คือค่ารวมของการแปรผันที่แต่ละปัจจัยอธิบายร่วมกัน เมื่อรวมกันแล้ว ปัจจัยทั้งหมดจะต้องอธิบายความแปรผันในข้อมูลทั้งหมดที่นำมาวิเคราะห์ การเลือกคำตอบ 60% หมายความว่าเมื่อรวมปัจจัยทั้งหมดเข้าด้วยกัน สามารถอธิบายความแปรผันของข้อมูลได้ 60% |
การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ใช้เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและลดมิติของข้อมูล ปัจจัยแต่ละตัวอธิบายเปอร์เซ็นต์ของความแปรผันในข้อมูลรวมกัน โดยปัจจัยทั้งหมดควรรวมกันเพื่ออธิบายความแปรผันรวมของข้อมูล เปอร์เซ็นต์นี้จะบอกว่าองค์ประกอบของปัจจัยทั้งหมดสามารถอธิบายความแปรผันของข้อมูลได้มากน้อยเพียงใด การที่ปัจจัยทั้งหมดอธิบายความแปรผันได้ 60% หมายความว่าปัจจัยที่ได้ครอบคลุมความแปรผันหลักของข้อมูล ซึ่งช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น |
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 |
|
ค่าเฉลี่ย (mean) ที่สูงที่สุดในตัวเลือกที่ให้มาคือ 3.000 ซึ่งเป็นค่าที่มากที่สุดในชุดข้อมูลนี้ |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) การตรวจสอบค่าเฉลี่ยของข้อเสนอที่ใช้ในการวิเคราะห์ช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น โดยเฉพาะในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของแต่ละข้อเสนอเพื่อหาแนวโน้มที่มีความสำคัญที่สุด ค่าที่สูงที่สุดในชุดตัวเลือกบ่งบอกถึงค่าเฉลี่ยสูงสุดของข้อเสนอที่ได้รับการวัดและวิเคราะห์ |
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 |
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ขอบเขตของมูลค่าการโหลดปัจจัย (factor loadings) ที่ใช้ในการตีความผลลัพธ์มักจะถูกกำหนดเพื่อให้มีความสำคัญพอสมควรและสามารถแสดงถึงความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างตัวแปรและปัจจัย ค่าโหลดปัจจัยขั้นต่ำที่ใช้ในการตีความมักจะอยู่ที่ประมาณ 0.30 เพื่อให้แน่ใจว่ามีความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวแปรและปัจจัย |
การโหลดปัจจัย (factor loading) เป็นการวัดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและปัจจัยที่ได้จากการวิเคราะห์ ปัจจัยที่มีค่าการโหลดปัจจัยต่ำกว่าขอบเขตที่กำหนดมักจะถูกมองข้ามในการตีความเพื่อหลีกเลี่ยงการตีความที่ไม่ชัดเจนหรือไม่สำคัญ ค่าโหลดปัจจัยที่ต่ำเกินไปอาจหมายความว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์ที่ไม่สำคัญกับปัจจัยที่ศึกษา |
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 |
|
ตามเอกสารที่กล่าวถึง จำนวนปัจจัยที่พิจารณาในเบื้องต้นก่อนที่จะตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนปัจจัยสุดท้ายคือ 5 ปัจจัย
|
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ขั้นตอนเริ่มต้นมักจะรวมถึงการพิจารณาหลายปัจจัยเพื่อวิเคราะห์และประเมินว่าแต่ละปัจจัยมีความสัมพันธ์อย่างไรกับข้อมูล หลังจากนั้นจะมีการตัดสินใจเลือกจำนวนปัจจัยสุดท้ายที่เหมาะสมที่สุดตามหลักการและผลลัพธ์ที่ได้รับ |
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 เป็นวิธีการหมุนปัจจัยที่ใช้ในวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อให้ได้การหมุนที่ทำให้ปัจจัยมีความชัดเจนที่สุด โดยการหมุนนี้จะช่วยให้ปัจจัยที่ได้มีความแตกต่างกันชัดเจนมากขึ้นและสะดวกในการตีความ |
การหมุนปัจจัย (factor rotation) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการวิเคราะห์ปัจจัยเพื่อปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับโครงสร้างของปัจจัยที่ได้ Varimax เป็นวิธีการหมุนที่นิยมใช้เพื่อให้ปัจจัยแต่ละตัวมีโหลดปัจจัยสูงในตัวแปรบางตัวและโหลดต่ำในตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งช่วยให้การตีความปัจจัยง่ายขึ้น |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
Based on the factor analysis, how is Factor 1 defined in the document?
|
|
|
Factor 1 ถูกกำหนดว่าเกี่ยวข้องกับระดับการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก และการรับรู้ถึงประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าปัจจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก รวมถึงการประเมินประสิทธิภาพของการใช้ปุ๋ยในกระบวนการเกษตร |
ในการวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis) ปัจจัยจะถูกกำหนดตามความสัมพันธ์ที่แสดงให้เห็นจากข้อมูลที่วิเคราะห์ โดย Factor 1 จะสะท้อนถึงลักษณะของการใช้ปุ๋ยเคมีและปุ๋ยคอก รวมถึงการประเมินการใช้งานและประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นปัจจัยหลักที่อธิบายความแปรผันในข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้ปุ๋ย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|