factorial analysis

Q. The question to be answered by factorial analysis of the quantitative data does not explain one of the following:

(A) Is 'X' related to 'Y'?

(B) How is 'X' related to 'Y'?

(C) How does 'X' affect the dependent variable 'Y' at different levels of another independent variable 'K' or 'M'?

(D) How is 'X' by 'K' related to 'M'?

प्रश्न. संख्यात्मक 'डाटा' के फैक्टोरियल विश्लेषण द्वारा, जिस प्रश्न का उत्तर दिया जाता है, वह निम्नलिखित की व्याख्या नहीं करता:

(A) क्या 'X', 'Y' से संबंध रखता है?

(B) 'X', 'Y' से किस प्रकार संबंधित है?

(C) 'X' परिवर्त किस प्रकार 'Y' परिवर्त को दूसरे स्वतंत्र परिवर्तों 'K' या 'M' के अलग स्तरों पर प्रभावित करता है?

(D) 'X', 'K' के द्वारा 'M' से किस प्रकार संबंधित है?

Factorial analysis is used to understand the effects of two or more independent variables on a dependent variable, including the interaction effects between the independent variables. Here's how it relates to the given options:

(A) Is ‘X’ related to ‘Y’?
Factorial analysis can help determine if there is a relationship between 'X' and 'Y', but this question is generally more directly answered by correlation or simple regression analysis.

(B) How is ‘X’ related to ‘Y’?
This can also be explored through factorial analysis, especially when considering how multiple factors or interactions affect 'Y'.

(C) How does ‘X’ affect the dependent variable ‘Y’ at different levels of another independent variable ‘K’ or ‘M’?
This is directly answered by factorial analysis, which looks at the interaction effects between variables.

(D) How is ‘X’ by ‘K’ related to ‘M’?
This option is less clear and less typical in the context of factorial analysis. It implies a relationship between the product of 'X' and 'K' with 'M', which is not a standard factorial analysis question.

Therefore, the option that factorial analysis does not typically explain is:

(D) How is ‘X’ by ‘K’ related to ‘M’?

फैक्टोरियल विश्लेषण का उपयोग एक आश्रित चर पर दो या दो से अधिक स्वतंत्र चर के प्रभावों को समझने के लिए किया जाता है, जिसमें स्वतंत्र चर के बीच बातचीत प्रभाव भी शामिल है। यहां बताया गया है कि यह दिए गए विकल्पों से कैसे संबंधित है:

(A) क्या 'X', 'Y' से संबंधित है?
फैक्टोरियल विश्लेषण यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि क्या 'एक्स' और 'वाई' के बीच कोई संबंध है, लेकिन इस प्रश्न का आमतौर पर सहसंबंध या सरल प्रतिगमन विश्लेषण द्वारा अधिक सीधे उत्तर दिया जाता है।

(B) 'X', 'Y' से किस प्रकार संबंधित है?
यह तथ्यात्मक विश्लेषण के माध्यम से भी पता लगाया जा सकता है, खासकर जब यह विचार किया जाता है कि कई कारक या इंटरैक्शन 'वाई' को कैसे प्रभावित करते हैं।

(C) 'X' किसी अन्य स्वतंत्र चर 'K' या 'M' के विभिन्न स्तरों पर आश्रित चर 'Y' को कैसे प्रभावित करता है?
इसका उत्तर सीधे फैक्टोरियल विश्लेषण द्वारा दिया जाता है, जो चर के बीच बातचीत के प्रभावों को देखता है।

(D) 'X' और 'K' 'M' से किस प्रकार संबंधित है?
यह विकल्प फैक्टोरियल विश्लेषण के संदर्भ में कम स्पष्ट और कम विशिष्ट है। इसका तात्पर्य 'X' और 'K' के गुणनफल और 'M' के बीच संबंध से है, जो एक मानक तथ्यात्मक विश्लेषण प्रश्न नहीं है।

इसलिए, विकल्प जो फैक्टोरियल विश्लेषण आमतौर पर व्याख्या नहीं करता है वह है:

(D) 'X' और 'K' 'M' से किस प्रकार संबंधित है?