បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហាក្នុងការកំណត់ទំហំ និងរូបរាងឡូត៍ពិសោធន៍ដែលត្រឹមត្រូវ និងមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវដាំដុះស្រូវសាលី ដើម្បីកាត់បន្ថយភាពល្អៀងនៃទិន្នន័យ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រសាកល្បងឯកសណ្ឋាន (Uniformity trials) ដោយប្រមូលផលជាឯកតាមូលដ្ឋាន និងគណនាមេគុណបម្រែបម្រួលដើម្បីរកទំហំឡូត៍ដែលសមស្របបំផុត។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Uniformity Trial with CV Analysis (Y = aX^b) ការសាកល្បងឯកសណ្ឋានដោយវិភាគមេគុណបម្រែបម្រួល (CV) |
ផ្តល់នូវរូបភាពច្បាស់លាស់អំពីទំនាក់ទំនងរវាងទំហំឡូត៍ និងកម្រិតលម្អៀង (Variance) ដែលជួយកំណត់ចំណុចល្អបំផុតបានយ៉ាងសុក្រឹត។ | ទាមទារកម្លាំងពលកម្ម និងពេលវេលាច្រើនក្នុងការប្រមូលផល និងថ្លឹងទិន្នផលតាមកូនឡូត៍តូចៗ (Basic units) រាប់រយឡូត៍។ | រកឃើញថាទំហំ 5 ម៉ែត្រការ៉េ គឺជាចំណុចដែលមេគុណបម្រែបម្រួល (CV) ថយចុះដល់កម្រិតថេរសម្រាប់លក្ខខណ្ឌចម្ការ។ |
| Maximum F-ratio Test (Hartley, 1950) ការធ្វើតេស្ត Maximum F-ratio ដើម្បីប្រៀបធៀបរូបរាងឡូត៍ |
ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដ៏រឹងមាំសម្រាប់បញ្ជាក់ថា តើរូបរាងឡូត៍ (ឧទាហរណ៍៖ ការ៉េ vs ចតុកោណកែង) ពិតជាមានឥទ្ធិពលលើកម្រិតលម្អៀងឬទេ។ | ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញនៅពេលមានទម្រង់រូបរាងឡូត៍ច្រើនប្រភេទ ហើយអាចរងឥទ្ធិពលពីភាពមិនប្រក្រតីនៃទិន្នន័យ។ | បញ្ជាក់ថារូបរាងចតុកោណកែងគឺជារូបរាងដែលផ្តល់នូវកម្រិតលម្អៀងទាបបំផុត បើធៀបនឹងរូបរាងផ្សេងទៀតក្នុងទំហំដូចគ្នា។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានដីស្រែចម្ការ កម្លាំងពលកម្មច្រើនសម្រាប់ការដាំដុះ និងប្រមូលផលដោយដៃ ព្រមទាំងចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិកសិកម្ម។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅតំបន់ភាគខាងជើងនៃប្រទេសថៃ (ឈៀងម៉ៃ និងព្រែ) ក្នុងចន្លោះឆ្នាំ 1988-1989 ដោយផ្តោតលើពូជស្រូវសាលីជាក់លាក់ (Samoeng 1 និង 2)។ ទោះបីជាប្រភេទដំណាំនេះមិនមែនជាដំណាំចម្បងនៅកម្ពុជាក៏ដោយ ប៉ុន្តែប្រភេទដី និងអាកាសធាតុមានលក្ខណៈប្រហាក់ប្រហែលនឹងតំបន់ខ្ពង់រាប និងជម្រាលភ្នំនៅកម្ពុជា។
វិធីសាស្ត្រនៃការធ្វើ Uniformity trial នេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងពេញលេញសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជា ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។
សរុបមក ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រនេះនឹងជួយឱ្យស្ថាប័នស្រាវជ្រាវកម្ពុជាអាចរៀបចំការពិសោធន៍បានត្រឹមត្រូវតាមស្តង់ដារវិទ្យាសាស្ត្រ កាត់បន្ថយចំណាយលើទំហំដីដែលមិនចាំបាច់ និងទទួលបានលទ្ធផលដែលអាចទុកចិត្តបានខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Uniformity trial (ការសាកល្បងឯកសណ្ឋាន) | ជាការដាំដុះដំណាំលើផ្ទៃដីមួយដោយមិនមានដាក់កម្មវត្ថុពិសោធន៍ (Treatments ដូចជាជី ឬថ្នាំ) ខុសៗគ្នាទេ ដើម្បីវាស់ស្ទង់កម្រិតភាពខុសគ្នា ឬភាពមិនស្មើគ្នានៃជីជាតិដី និងលក្ខខណ្ឌបរិស្ថានតាមធម្មជាតិ។ | ដូចជាការឱ្យសិស្សទាំងអស់ធ្វើតេស្តដូចគ្នាដោយមិនទាន់បង្រៀនមេរៀនថ្មី ដើម្បីមើលកម្រិតចំណេះដឹងមូលដ្ឋានរបស់ពួកគេមុនពេលចាប់ផ្តើមបង្រៀន។ |
| Coefficient of variation / C.V. (មេគុណបម្រែបម្រួល) | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពីកម្រិតនៃការបែកខ្ញែកទិន្នន័យធៀបនឹងមធ្យមភាគរបស់វា។ ក្នុងវិស័យកសិកម្ម វាត្រូវបានប្រើសម្រាប់វាស់កម្រិតលម្អៀងនៃទិន្នផលក្នុងឡូត៍ពិសោធន៍ ដែលបើ C.V. កាន់តែតូច មានន័យថាលទ្ធផលកាន់តែសុក្រឹត និងអាចទុកចិត្តបាន។ | ដូចជាការវាស់មើលថាតើពិន្ទុរបស់សិស្សក្នុងថ្នាក់មួយមានគម្លាតខុសគ្នាខ្លាំងកម្រិតណា បើធៀបនឹងពិន្ទុមធ្យមប្រចាំថ្នាក់។ |
| Variance (វ៉ារ្យ៉ង់ / ភាពប្រែប្រួល) | ជាតម្លៃស្ថិតិដែលវាស់ពីកម្រិតលម្អៀង ឬគម្លាតនៃទិន្នន័យនីមួយៗចេញពីតម្លៃមធ្យមភាគរបស់វា។ ក្នុងការសិក្សានេះ វាប្រើសម្រាប់វាស់ពីការប្រែប្រួលនៃទិន្នផលរវាងឡូត៍នីមួយៗ ដើម្បីកំណត់ថាតើឡូត៍ទំហំណាមានភាពប្រែប្រួលទាបជាងគេ។ | ដូចជាការវាស់ចម្ងាយសរុបដែលគ្រាប់ព្រួញនីមួយៗដែលអ្នកចោល ឃ្លាតចេញពីចំណុចកណ្តាលនៃផ្ទាំងស៊ីប។ |
| Basic unit (ឯកតាមូលដ្ឋាន) | ជាទំហំឡូត៍តូចបំផុតដែលត្រូវបានគេកំណត់យកមកប្រមូលផល និងវាស់វែងទិន្នន័យដាច់ដោយឡែកពីគ្នា (ឧទាហរណ៍៖ ទំហំ 1 ម៉ែត្រការ៉េ) មុននឹងយកវាទៅបូកបញ្ចូលគ្នាដើម្បីបង្កើតជាឡូត៍ទំហំធំៗសម្រាប់ការវិភាគរកទំហំដែលសមស្រប។ | ដូចជាការរាប់ចំនួនសិស្សតាមតុនីមួយៗ (ឯកតាមូលដ្ឋាន) ជាមុន សឹមយកទៅបូកបញ្ចូលគ្នាដើម្បីរកចំនួនសិស្សតាមជួរ ឬតាមបន្ទប់ទាំងមូល។ |
| Maximum F-ratio test (ការធ្វើតេស្តអតិបរមា F-ratio) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀប និងធ្វើតេស្តភាពខុសគ្នានៃវ៉ារ្យ៉ង់រវាងក្រុមទិន្នន័យច្រើន ដើម្បីរកមើលថាតើរូបរាងឡូត៍មួយណា (ឧ. ការ៉េ ឬចតុកោណកែង) ដែលផ្តល់កម្រិតលម្អៀងខុសគ្នាជាលក្ខណៈស្ថិតិ។ | ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ផ្លែឈើពីរថង់ផ្សេងគ្នា ដើម្បីបញ្ជាក់តាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រថាថង់មួយណាដែលមានទម្ងន់ផ្លែឈើនីមួយៗប្រហាក់ប្រហែលគ្នាជាងគេបំផុត។ |
| Exponential equation (សមីការអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល) | ជាសមីការគណិតវិទ្យាទម្រង់ Y = aX^b ដែលគេប្រើក្នុងការស្រាវជ្រាវនេះ ដើម្បីបង្កើតជាខ្សែកោងតំណាងឱ្យទំនាក់ទំនងរវាងទំហំឡូត៍ (X) និងមេគុណបម្រែបម្រួល (Y) ដោយបង្ហាញថាពេលទំហំឡូត៍កើនឡើង មេគុណបម្រែបម្រួលនឹងថយចុះ។ | ដូចជារូបមន្តគណនាដែលបង្ហាញថា កាលណាអ្នកញ៉ាំបាយកាន់តែច្រើន (X) ភាពឃ្លានរបស់អ្នកនឹងថយចុះយ៉ាងលឿនក្នុងទម្រង់ជាខ្សែកោងកោងចុះក្រោម (Y)។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
