Pie charts or bar charts or cross-t

Pie charts or bar charts or cross-tables give some useful results for
safety measures to be developed, but these are not sufficient under
situations when observations do not pertain to the root underlying
causes and the symptomatic or manifest variables observed are
categorical in nature. Under such circumstances, cross-table data
needs more in-depth study and correspondence analysis (CA) plays
a significant role. CA helps from several counts: (i) proving row
variable’s contribution, (ii) providing column variable’s contribution, (iii) providing association between row and column variables,
and (iv) extracting hidden or underlying causes or dimensions.
While the first two issues can also be addressed through charts
or plots (e.g., bar, pie) and the third one through v2
statistic,
respectively, but the fourth one be achieved through CA only.
The CA based analysis of derailment data extracts four impor-tant rules for the steel plant studied. They are reproduced below
for discussion.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แผนภูมิวงกลม หรือแผนภูมิแท่ง หรือข้ามตารางให้ผลประโยชน์บาง
มาตรการความปลอดภัยเพื่อพัฒนา แต่เหล่านี้ไม่มี sufficient ภายใต้
สถานการณ์เมื่อสังเกตไม่เกี่ยวข้องกับรากต้น
สาเหตุและอาการ หรือรายการตัวแปรที่สังเกต
แน่ชัดในธรรมชาติ ภายใต้สถานการณ์ ข้ามตารางข้อมูล
ต้องขึ้นชมศึกษาและติดต่อวิเคราะห์ (CA) เล่น
บทบาท significant CA ช่วยนับหลาย: (i) พิสูจน์แถว
ผันแปรของตัวแปร (ii) ให้คอลัมน์ของตัวแปรผันแปร, (iii) ให้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแถวและคอลัมน์,
และ (iv) การแยกสาเหตุซ่อน หรือต้นหรือมิติ
ขณะ first ประเด็นที่สองส่งผ่านแผนภูมิ
หรือผืน (เช่น บาร์ วงกลม) และส่วนที่สามผ่าน v2
สถิติ,
แต่สี่ตามลำดับ หนึ่งจะได้รับผ่าน CA เท่านั้น.
CA ที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูล derailment แยกสี่ tant นำกฎสำหรับโรงงานเหล็กที่ศึกษา พิมพ์ด้านล่าง
สำหรับการสนทนา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แผนภูมิวงกลมหรือแผนภูมิแท่งหรือข้ามตารางให้ผลบางอย่างมีประโยชน์สำหรับ
มาตรการด้านความปลอดภัยที่จะได้รับการพัฒนา แต่เหล่านี้จะไม่พอเพียงเพียงพอไฟภายใต้
สถานการณ์เมื่อสังเกตไม่เกี่ยวข้องกับรากพื้นฐาน
สาเหตุและตัวแปรอาการหรือแสดงอาการที่สังเกตมีความ
เด็ดขาดในธรรมชาติ ภายใต้สถานการณ์เช่นข้อมูลข้ามตาราง
ต้องการมากขึ้นศึกษาในเชิงลึกและการวิเคราะห์การติดต่อ (CA) เล่น
บทบาทลาดเทนัยสำคัญไฟ CA ช่วยจากหลายข้อหา: (i) การพิสูจน์แถว
มีส่วนร่วมของตัวแปร (ii) การให้การสนับสนุนตัวแปรของคอลัมน์, (iii) ให้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแถวและคอลัมน์,
และ (iv) การสกัดที่ซ่อนอยู่หรือพื้นฐานสาเหตุหรือมิติ
ในขณะที่แรกไฟสองประเด็น นอกจากนี้ยังสามารถได้รับการแก้ไขผ่านการชาร์ต
หรือแปลง (เช่นบาร์พาย) และคนที่สามหนึ่งผ่าน v2
สถิติ
ตามลำดับ แต่ที่สี่หนึ่งจะประสบความสำเร็จผ่าน CA เพียง
CA การวิเคราะห์บนพื้นฐานของข้อมูลอุบัติเหตุรถไฟตกรางสารสกัดจากสี่กฎนำเข้า-สําหรับ โรงงานเหล็กศึกษา พวกเขาจะทำซ้ำด้านล่าง
สำหรับการอภิปราย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กราฟวงกลมหรือแผนภูมิแท่งหรือตารางข้ามให้ผลประโยชน์
มาตรการความปลอดภัยที่จะพัฒนา แต่เหล่านี้จะไม่ซุฟจึง cient ภายใต้
สถานการณ์เมื่อสังเกตไม่ได้เกี่ยวข้องกับรากสาเหตุและอาการ หรืออ้างอิง

รายการตัวแปรสังเกตได้มีอย่างแท้จริงในธรรมชาติ ภายใต้สถานการณ์เช่นข้ามข้อมูลตาราง
ศึกษาความต้องการเชิงลึกมากขึ้น และการวิเคราะห์
( CA ) เล่นเป็น signi จึงไม่สามารถแสดง จากประเทศสหรัฐอเมริกา ช่วยนับหลาย : ( 1 ) พิสูจน์ผลงาน
แปรแถว , คอลัมน์ ( 2 ) ให้ตามผลงาน ( 3 ) การให้ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแถวและคอลัมน์และ ( iv )
แยกซ่อน หรือสาเหตุหรือมิติ
ในขณะที่จึงตัดสินใจเดินทางสองประเด็นสามารถ addressed ผ่านแผนภูมิ
หรือ แปลง ( พายเช่นบาร์ ) และที่สามผ่านสถิติ V2

ตามลำดับ แต่ สี่ได้ผ่าน CA .
CA การวิเคราะห์ข้อมูลตกรางแยกสี่ impor tant กฎเหล็กโรงเรียนตาม พวกเขาจะทำซ้ำด้านล่าง
สำหรับการอภิปราย