បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយលើបញ្ហាក្នុងការស្វែងរកវិធីសាស្ត្រដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត ដើម្បីត្រួតពិនិត្យភាពដូចគ្នានៃវ៉ារ្យង់កំហុស (Homogeneity of error variance) មុនពេលធ្វើការវិភាគរួមបញ្ចូលគ្នា (Combined analysis) លើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីទីតាំងនិងរដូវកាលផ្សេងៗគ្នា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានធ្វើការប្រៀបធៀបប្រសិទ្ធភាពនៃនីតិវិធីបីដង (Three-fold procedure) និងតេស្ត Cochran ដោយផ្អែកលើតេស្ត Bartlett ដែលចាត់ទុកជាវិធីសាស្ត្រស្តង់ដារ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Bartlett's test តេស្ត Bartlett (វិធីសាស្ត្រស្តង់ដារ) |
ជាវិធីសាស្ត្រស្តង់ដារដែលមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់បំផុត និងត្រូវបានទទួលស្គាល់យ៉ាងទូលំទូលាយក្នុងការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ។ | ទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ ដែលជាទូទៅត្រូវការកម្មវិធីកុំព្យូទ័រឯកទេសទើបអាចធ្វើទៅបានយ៉ាងរលូន។ | ប្រើជាគោលសម្រាប់ការប្រៀបធៀប (រកឃើញទិន្នន័យមានភាពខុសគ្នា ៥៦ ឈុត និងមិនខុសគ្នា ៤៦ ឈុត ក្នុងចំណោម ១០២ ឈុត)។ |
| Three-fold procedure នីតិវិធីបីដង (Three-fold procedure) |
ងាយស្រួលនិងលឿនបំផុតក្នុងការគណនាដោយដៃ ដោយគ្រាន់តែផ្ទៀងផ្ទាត់ថាតម្លៃអតិបរមាមិនធំជាង ៣ ដង នៃតម្លៃអប្បបរមា។ | មានភាពសុក្រឹតទាបមែនទែន ដែលនាំឱ្យមានការវាយតម្លៃខុសជាច្រើនលើភាពដូចគ្នានៃវ៉ារ្យង់។ | ផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវត្រូវគ្នានឹងតេស្តស្តង់ដារ (Bartlett's test) បានត្រឹមតែ ៥១% ប៉ុណ្ណោះ។ |
| Cochran's test តេស្ត Cochran |
ងាយស្រួលគណនាដោយប្រើរូបមន្តសាមញ្ញ និងមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ជិតស្មើនឹងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រស្មុគស្មាញ។ | នៅតែត្រូវការការគណនាតាមរូបមន្តនិងការផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយតារាងស្ថិតិ ច្រើនជាងនីតិវិធីបីដងបន្តិច។ | ផ្តល់លទ្ធផលត្រឹមត្រូវត្រូវគ្នានឹងតេស្តស្តង់ដារ (Bartlett's test) រហូតដល់ ៨៧% នៃទិន្នន័យសរុប។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រនៅក្នុងការសិក្សានេះមិនទាមទារធនធានថ្លៃដើមខ្ពស់នោះទេ ដោយផ្តោតសំខាន់លើទិន្នន័យកសិកម្មដែលមានស្រាប់ និងការប្រើប្រាស់រូបមន្តស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យការសាកល្បងពូជស្រូវនៅតំបន់ស្រោចស្រពក្នុងប្រទេសថៃ (ចន្លោះឆ្នាំ១៩៨៦-១៩៩៣) ចំនួន១០២ឈុត។ ទោះបីជាទិន្នន័យនេះមានវ័យចំណាស់បន្តិច ប៉ុន្តែលក្ខណៈស្ថិតិនិងការប្រែប្រួលនៃទិន្នន័យកសិកម្មស្រូវមានភាពប្រហាក់ប្រហែលគ្នាច្រើនមកដល់បច្ចុប្បន្ន ដែលធ្វើឱ្យរបកគំហើញនេះនៅតែមានតម្លៃ និងអាចយកមកអនុវត្តដោយផ្ទាល់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជាដែលមានបរិបទស្រដៀងគ្នា។
វិធីសាស្ត្រតេស្ត Cochran នេះពិតជាមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជា ដែលជារឿយៗត្រូវការវិភាគទិន្នន័យពីតំបន់ភូមិសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នា។
សរុបមក តេស្ត Cochran គឺជាជម្រើសដ៏ស័ក្តិសមបំផុតដែលផ្តល់តុល្យភាពរវាងភាពងាយស្រួល និងភាពសុក្រឹតសម្រាប់ការធានាគុណភាពទិន្នន័យស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Combined analysis (ការវិភាគរួមបញ្ចូលគ្នា) | គឺជាការវិភាគស្ថិតិ (ជាទូទៅគឺ ANOVA) ទៅលើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីការពិសោធន៍ដូចគ្នា ប៉ុន្តែធ្វើឡើងនៅទីតាំង ឬរដូវកាលផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីវាយតម្លៃអន្តរកម្មរវាងកត្តាពិសោធន៍និងបរិស្ថាន និងពង្រីកវិសាលភាពនៃការសន្និដ្ឋាន។ | ដូចជាការយកពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្សពីសាលា៥ផ្សេងគ្នាមកគណនារួមគ្នា ដើម្បីរកមើលថាតើវិធីសាស្ត្របង្រៀនមួយមានប្រសិទ្ធភាពទូទៅនៅគ្រប់សាលាឬយ៉ាងណា។ |
| Homogeneity of error variance (ភាពដូចគ្នានៃវ៉ារ្យង់កំហុស) | ជាលក្ខខណ្ឌតម្រូវផ្នែកស្ថិតិជាមុន (Assumption) ដែលទាមទារឱ្យកម្រិតនៃការប្រែប្រួល ឬកំហុស (Variance) នៅក្នុងក្រុមទិន្នន័យនីមួយៗ មានតម្លៃប្រហាក់ប្រហែលគ្នា មុននឹងអាចយកវាទៅធ្វើការវិភាគរួមបញ្ចូលគ្នាបានដោយត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាការប្រាកដថាជញ្ជីងថ្លឹងទម្ងន់នៅគ្រប់កសិដ្ឋានទាំងអស់មានកម្រិតលម្អៀង (ខុស) ប៉ុនៗគ្នា មុននឹងយើងយកទិន្នន័យទម្ងន់សត្វពីកសិដ្ឋានទាំងនោះមកប្រៀបធៀបគ្នា។ |
| Error mean square (មធ្យមការ៉េនៃកំហុស) | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលទទួលបានពីការបែងចែកផលបូកការ៉េនៃកំហុស (Sum of Squares Error) ជាមួយនឹងកម្រិតសេរី (Degrees of Freedom) របស់វា ដែលតំណាងឱ្យភាពប្រែប្រួលចៃដន្យនៅក្នុងការពិសោធន៍ដែលមិនអាចពន្យល់បានដោយកត្តាសិក្សា។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់មើលភាពខុសគ្នានៃរសជាតិស៊ុបពីមួយចានទៅមួយចាន ទោះបីជាវាត្រូវបានចម្អិនដោយចុងភៅតែមួយនិងធ្វើតាមរូបមន្តតែមួយក៏ដោយ។ |
| Bartlett's test (តេស្ត Bartlett) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិស្តង់ដារមួយដែលប្រើសម្រាប់ត្រួតពិនិត្យមើលថាតើវ៉ារ្យង់នៃក្រុមគំរូជាច្រើនមានភាពស្មើគ្នាឬអត់។ វាមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ ប៉ុន្តែទាមទារការគណនាស្មុគស្មាញ និងងាយរងឥទ្ធិពលប្រសិនបើទិន្នន័យមិនមានរបាយប្រក្រតី (Non-normal distribution)។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនស្កេនកម្រិតខ្ពស់ដើម្បីពិនិត្យរកមើលកំហុសតូចៗនៅក្នុងរថយន្ត ដែលផ្តល់លទ្ធផលច្បាស់លាស់តែទាមទារពេលវេលានិងជំនាញខ្ពស់។ |
| Cochran's test (តេស្ត Cochran) | ជាតេស្តស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីរកមើលថាតើមានវ៉ារ្យង់ណាមួយធំខុសពីគេខ្លាំងឬអត់ ដោយយកតម្លៃវ៉ារ្យង់ដែលធំជាងគេបំផុត ចែកជាមួយនឹងផលបូកនៃវ៉ារ្យង់ទាំងអស់។ វាមានភាពងាយស្រួលក្នុងការគណនាជាងតេស្ត Bartlett និងផ្តល់លទ្ធផលប្រហាក់ប្រហែលគ្នា។ | ដូចជាការរកមើលថាតើមានសិស្សណាម្នាក់ចាយលុយច្រើនខុសពីគេខ្លាំងឬអត់ ដោយយកចំនួនលុយរបស់សិស្សដែលចាយច្រើនជាងគេ ទៅចែកនឹងលុយសរុបរបស់សិស្សទាំងអស់ក្នុងថ្នាក់បញ្ចូលគ្នា។ |
| Three-fold procedure (នីតិវិធីបីដង) | ជាវិធានងាយៗដែលប្រើជាទូទៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង ដោយចាត់ទុកថាវ៉ារ្យង់មានភាពដូចគ្នា (Homogeneous) ប្រសិនបើវ៉ារ្យង់ដែលធំជាងគេបំផុតមានតម្លៃមិនលើសពី ៣ ដង នៃវ៉ារ្យង់ដែលតូចជាងគេបំផុត។ វាជាវិធីរហ័សតែមិនសូវសុក្រឹតតាមក្បួនស្ថិតិឡើយ។ | ដូចជាការប៉ាន់ស្មានថាចំណូលរបស់គ្រួសារពីរប្រហាក់ប្រហែលគ្នា ប្រសិនបើគ្រួសារដែលមានចំណូលច្រើន រកបានមិនលើសពី ៣ ដង នៃគ្រួសារដែលមានចំណូលតិចតួច។ |
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
