PCA outputs for the data matrix are

PCA outputs for the data matrix are shown in Fig. 1. Dimension
reduction by PCA separated the observed factors into two distinct
directions: kitchen related and non-kitchen related statements.
PC1 (kitchen related component) has high positive loadings (>0.5)
on hygiene, cooking, quality, approval, storage and temperature
with no negative loadings. PC2 (non-kitchen related component)
has high positive loadings (>0.5) on employees, inspections and
negative loading on serving of food.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมาคมการแสดงผลสำหรับข้อมูลจะแสดงใน Fig. 1 มิติ
ลด โดย PCA ปัจจัยที่พบแบ่งออกเป็นสองหมด
ทิศทาง: ครัวที่เกี่ยวข้องและไม่ใช่ครัวที่เกี่ยวข้องกับงบการ
PC1 (ครัวส่วนที่เกี่ยวข้อง) มี loadings สูงบวก (> 0.5)
บนอนามัย อาหาร คุณภาพ อนุมัติ จัดเก็บ และอุณหภูมิ
กับ loadings ไม่ลบ PC2 (ไม่ใช่ครัวที่เกี่ยวข้องประกอบ)
มีค่าบวก loadings สูง (> 0.5) พนักงาน ตรวจสอบ และ
โหลดลบบนเสิร์ฟอาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผล PCA สำหรับเมทริกซ์ข้อมูลที่แสดงในรูปที่ 1 ขนาด
ลดลงโดย PCA แยกปัจจัยสังเกตที่แตกต่างออกเป็นสอง
ทิศทาง: ห้องครัวที่เกี่ยวข้องและงบที่ไม่เกี่ยวข้องกับห้องครัว
PC1 (ครัวองค์ประกอบที่เกี่ยวข้อง) มีแรงบวกสูง (> 0.5)
เกี่ยวกับสุขอนามัยการทำอาหารที่มีคุณภาพได้รับการอนุมัติการจัดเก็บและอุณหภูมิ
ไม่มีแรงเชิงลบ PC2 (ห้องครัวที่ไม่มีส่วนเกี่ยวข้อง)
มีแรงบวกสูง (> 0.5) พนักงานตรวจสอบและ
โหลดในทางลบต่อการให้บริการของอาหาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

PCA ผลผลิตสำหรับข้อมูลเมทริกซ์แสดงในรูปที่ 1 การลดมิติ
โดย PCA แยกสังเกตปัจจัยเข้าสองแตกต่าง
เส้นทาง : ครัวครัวที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องและไม่ใช่งบ .
PC ( ครัวที่เกี่ยวข้องส่วนประกอบ ) มีภาระบวกสูง ( > 0.5 )
อนามัย , ทำอาหาร , รับรองคุณภาพ , กระเป๋าและอุณหภูมิ
ไม่มีภาระ เชิงลบ pc2 ( ไม่ใช่ครัวที่เกี่ยวข้องส่วนประกอบ )
มีภาระบวกสูง ( > 0.5 ) พนักงาน ตรวจสอบและลบ
โหลดเสิร์ฟอาหาร