We applied principal components fac

We applied principal components factor analysis to the 48 travel motive items
because we wanted to identify groups of motives that would reveal the types of
factors identified by Beard and Ragheb (1983), thereby confirming the meaningfulness
of our travel motive data from baby boomers. Also, this data reduction
technique would allow us to use a more parsimonious set of motive factor
scores—rather than the more numerous original variables—in the analyses that
followed. The overriding objective was interpretability of the resulting varimaxrotated
factor matrix (in light of Beard and Ragheb’s findings)—not maximum
explained variance or the inclusion of all factors with eigenvalues of 1.0 or higher.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้วิเคราะห์ปัจจัยหลักประกอบกับสินค้าแรงจูงใจเดินทาง 48
เนื่องจากเราต้องการที่จะระบุกลุ่มของสนคำครหาที่จะเปิดเผยแบบ
ปัจจัยระบุ Ragheb (1983), และเคราจึงยืนยันที่ meaningfulness
ของข้อมูลแรงจูงใจเดินทางจาก boomers ทารก ยัง ข้อมูลที่ลดลงนี้
เทคนิคจะช่วยให้เราสามารถใช้ชุดของปัจจัยแรงจูงใจเพิ่มเติม parsimonious
คะแนนโดยแทนตัวแปรเดิมหลาย — ในการวิเคราะห์ที่
ตาม Interpretability ของ varimaxrotated ได้ถูกวัตถุประสงค์ต้องเอาชนะ
คูณเมตริกซ์ (เมื่อพบเคราและของ Ragheb) ซึ่งไม่สูง
อธิบายความแปรปรวนหรือการรวมของปัจจัยทั้งหมดกับเวกเตอร์ ของ 1.0 หรือสูงกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้การวิเคราะห์ปัจจัยส่วนประกอบหลักที่ 48 รายการแรงจูงใจการเดินทาง
เพราะเราต้องการที่จะระบุกลุ่มของแรงจูงใจที่จะเปิดเผยประเภทของ
ปัจจัยที่ระบุเคราและ Ragheb (1983) จึงยืนยันคุณค่า
ของข้อมูลแรงจูงใจการเดินทางของเราจากเบบี้บูมเมอ นอกจากนี้การลดข้อมูล
เทคนิคจะช่วยให้เราสามารถใช้ชุดถี่ถ้วนมากขึ้นของปัจจัยแรงจูงใจ
คะแนนมากกว่าตัวแปรจำนวนมากขึ้นในการวิเคราะห์เดิมที่
ตามมา วัตถุประสงค์ที่สำคัญคือ interpretability ของผล varimaxrotated
เมทริกซ์ปัจจัย (ในแง่ของเคราและผลการวิจัยของ Ragheb) ไม่สูงสุด
อธิบายความแปรปรวนหรือการรวมของปัจจัยทั้งหมดที่มีลักษณะเฉพาะของ 1.0 หรือสูงกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้หลักองค์ประกอบการวิเคราะห์องค์ประกอบแรงจูงใจถึง 48 รายการท่องเที่ยว
เพราะเราต้องการระบุกลุ่มของแรงจูงใจที่จะเปิดเผยชนิดของปัจจัย
ระบุเคราและ ragheb ( 1983 ) จึงยืนยันกับ
ข้อมูลแรงจูงใจเดินทางของเราจาก boomers ทารก นอกจากนี้ ข้อมูลการลด
เทคนิคจะช่วยให้เราใช้ชุดของแรงจูงใจปัจจัย
ตระหนี่มากขึ้นคะแนนมากกว่าเดิมหลายตัวแปรในการวิเคราะห์ว่า
ติดตาม กล่าววัตถุประสงค์ interpretability ของที่เกิด varimaxrotated
ปัจจัยเมทริกซ์ ( ในแง่ของเคราและ ragheb ค้นพบ ) - สูงสุดไม่อธิบายความแปรปรวน
หรือรวมของปัจจัยทั้งหมดที่มีค่าของ 1.0 หรือสูงกว่า