After cleaning up the results of th

After cleaning up the results of the survey and adding the regional dummy variables, the database still contained 72 variables. Applying a data reduction technique may therefore help to reveal the relations between governance practices of port authorities in Europe and explain port governance diversity. Factor analysis is commonly applied to explore data sets with many variables, which are then summarised into a limited number of unobserved factors. Doing this, the analysis tries to keep the number of factors as low as possible while maintaining a maximum of the information, which is present in the original data. For each factor, the factor loadings indicate to which extent they are correlated with each variable. If the factor loadings of two variables show similarities, these variables are related. On the basis of the resulting pattern, factors are often labelled and accordingly, clusters of observations can be detected (Stevens, 2002).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากการล้างผลของการสำรวจ และเพิ่มตัวแปรกระพริบภูมิภาค ฐานข้อมูลมีอยู่ 72 ตัวแปรยัง ใช้เทคนิคการลดข้อมูลอาจช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างปฏิบัติการกำกับดูแลของเจ้าหน้าที่ท่าเรือในยุโรปเปิดเผย และอธิบายความหลากหลายการบริหารพอร์ต การวิเคราะห์ปัจจัยโดยทั่วไปใช้สำรวจชุดข้อมูลกับตัวแปรหลาย ซึ่งเป็น summarised แล้วเป็นปัจจัย unobserved จำกัด ทำเช่นนี้ การวิเคราะห์พยายามให้ต่ำที่สุดจำนวนปัจจัยชาดกจำนวนข้อมูล ที่มีอยู่ในข้อมูลต้นฉบับ สำหรับแต่ละปัจจัย loadings ตัวระบุขอบเขตที่พวกเขามี correlated กับแต่ละตัวแปร ถ้า loadings ปัจจัยของตัวแปรทั้งสองแสดงความคล้ายคลึง ตัวแปรเหล่านี้จะเกี่ยวข้อง โดยใช้รูปแบบการเกิด ปัจจัยมักจะมัน และตาม คลัสเตอร์สังเกตสามารถตรวจพบ (Stevens, 2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากทำความสะอาดผลการสำรวจและเพิ่มตัวแปรหุ่นภูมิภาคฐานข้อมูลยังคงมี 72 ตัวแปร การประยุกต์ใช้เทคนิคการลดข้อมูลจึงอาจจะช่วยเผยให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างการกำกับดูแลของหน่วยงานพอร์ตในยุโรปและอธิบายความหลากหลายของการกำกับดูแลพอร์​​ต การวิเคราะห์ปัจจัยที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการสำรวจข้อมูลชุดที่มีตัวแปรจำนวนมากซึ่งสามารถสรุปแล้วเป็นจำนวน จำกัด ของปัจจัยไม่มีใครสังเกต การทำเช่นนี้การวิเคราะห์พยายามที่จะให้จำนวนของปัจจัยที่ต่ำที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ขณะที่ยังคงสูงสุดของข้อมูลที่มีอยู่ในข้อมูลเดิม สำหรับแต่ละปัจจัย loadings ปัจจัยที่บ่งชี้ถึงขอบเขตที่พวกเขาจะมีความสัมพันธ์กับตัวแปรแต่ละตัว ถ้าน้ำหนักองค์ประกอบของตัวแปรสองแสดงให้เห็นความคล้ายคลึงกัน, ตัวแปรเหล่านี้มีความสัมพันธ์กัน บนพื้นฐานของรูปแบบที่เกิดปัจจัยที่มักจะมีความโดดเด่นและตามกลุ่มของการสังเกตสามารถตรวจพบได้ (สตีเว่นส์ 2002)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากที่ทำความสะอาดผลการสำรวจและการเพิ่มตัวแปรภูมิภาคหุ่น , ฐานข้อมูลยังบรรจุ 72 ตัว การใช้เทคนิคการลดข้อมูลจึงอาจจะช่วยให้คุณเปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างการปฏิบัติธรรมาภิบาลของพอร์ตเจ้าหน้าที่ในยุโรปและอธิบายพอร์ตการบริหารความหลากหลาย การวิเคราะห์ปัจจัยคือ ปกติใช้สํารวจชุดข้อมูลหลายตัวแปรซึ่งก็สรุปเป็นจำนวน จำกัด ของปัจจัย unobserved . ทำ การวิเคราะห์ พยายามที่จะเก็บหมายเลขของปัจจัยที่เป็นต่ำที่สุดในขณะที่รักษาสูงสุดของข้อมูลที่มีอยู่ในข้อมูลต้นฉบับ ของแต่ละปัจจัย ปัจจัยภาระบ่งชี้ที่จะมีขอบเขตที่พวกเขามีความสัมพันธ์กับตัวแปรแต่ละตัว . ถ้าปัจจัยภาระสองตัวแปรแสดงความคล้ายคลึงกันมีตัวแปรที่เกี่ยวข้อง บนพื้นฐานของผลรูปแบบปัจจัยที่มักจะ labelled และตามกลุ่มของการสังเกตสามารถตรวจพบ ( สตีเวนส์ , 2002 )