បញ្ហា (The Problem)៖ និក្ខេបបទនេះសិក្សាពីមតិយោបល់ និងកម្រិតនៃការពេញចិត្តរបស់និស្សិតសាកលវិទ្យាល័យ Burapha ចំពោះគុណភាពសេវាកម្ម (Service Quality) របស់ក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូន (Transport Co., Ltd.) នៅចំណតរថយន្តក្រុងបាងកក-បាងសែន (Bangkok-Bang Saen Bus Terminal)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណ (Quantitative Research) តាមរយៈការស្ទង់មតិលើនិស្សិត។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Independent Samples t-test ការធ្វើតេស្ត t-test សម្រាប់សំណាកឯករាជ្យ |
មានភាពសាមញ្ញ និងងាយស្រួលក្នុងការប្រៀបធៀបមធ្យមភាគរវាងអថេរដែលមានក្រុមតែពីរ (ឧទាហរណ៍៖ ភេទ និង ក្រុមប្រាក់ចំណូលពីរប្រភេទ)។ | មិនអាចប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបអថេរដែលមានក្រុមលើសពីពីរបានទេ ដែលតម្រូវឲ្យប្រើវិធីសាស្ត្រផ្សេងជំនួសវិញ។ | ការស្រាវជ្រាវរកមិនឃើញភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់ផ្នែកស្ថិតិរវាងមតិយោបល់របស់និស្សិតដែលមានភេទ ឬកម្រិតប្រាក់ចំណូលខុសគ្នានោះទេ (p > 0.05)។ |
| One-Way ANOVA ការវិភាគវ៉ារ្យ៉ង់ឯកទិសអថេរតែមួយ |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមចំនួនបី ឬច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (ឧទាហរណ៍៖ កម្រិតអាយុ មហាវិទ្យាល័យ និងឆ្នាំសិក្សា) ដោយរក្សាបាននូវភាពជឿជាក់ខ្ពស់។ | អាចប្រាប់បានត្រឹមថាមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងហោចណាស់មួយគូ ប៉ុន្តែមិនអាចបញ្ជាក់ចំៗថាគូណាខុសគ្នាទេ ទាល់តែប្រើតេស្ត Post-hoc បន្ថែម។ | រកឃើញភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់ផ្នែកស្ថិតិទៅលើមតិយោបល់របស់និស្សិត ដោយផ្អែកលើអាយុ មហាវិទ្យាល័យ និងឆ្នាំសិក្សារបស់ពួកគេ (p < 0.05)។ |
| Least Significant Difference (LSD) ការធ្វើតេស្ត Post-hoc បែប LSD |
ជួយបញ្ជាក់លម្អិត និងចាប់គូប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់ (Pairwise Comparison) ថាតើក្រុមរងណាមួយដែលមានភាពខុសគ្នាបន្ទាប់ពីតេស្ត ANOVA ទទួលបានលទ្ធផលវិជ្ជមាន។ | អាចបង្កើនហានិភ័យនៃកំហុសប្រភេទទី១ (Type I Error) ប្រសិនបើចំនួនក្រុមដែលត្រូវប្រៀបធៀបមានច្រើនពេក។ | បានបង្ហាញលម្អិតពីការចាប់គូខុសគ្នា ឧទាហរណ៍៖ មតិយោបល់និស្សិតឆ្នាំទី១ ខុសពីឆ្នាំទី៣ និងទី៤ យ៉ាងច្បាស់លាស់។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតអំពីកញ្ចប់ថវិកាស្រាវជ្រាវនោះទេ ប៉ុន្តែដំណើរការនេះទាមទារកម្លាំងមនុស្សសម្រាប់ការចុះប្រមូលទិន្នន័យ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តាច់មុខលើនិស្សិតបរិញ្ញាបត្រនៅសាកលវិទ្យាល័យ Burapha ខេត្ត Chonburi ប្រទេសថៃ ដែលប្រើប្រាស់សេវាកម្មរថយន្តក្រុងខ្សែរ បាងកក-បាងសែន។ ទិន្នន័យនេះមានភាពលម្អៀង (Bias) ទៅលើប្រជាសាស្ត្រយុវវ័យ និស្សិត និងបរិបទហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រទេសថៃប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការទាញយកលទ្ធផលនេះទៅអនុវត្តភ្លាមៗអាចមិនសូវជាក់លាក់ ដោយសារភាពខុសគ្នានៃប្រព័ន្ធដឹកជញ្ជូនសាធារណៈ និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកដំណើរ ដូច្នេះទាមទារឲ្យមានការសិក្សាបែបនេះក្នុងបរិបទមូលដ្ឋានផ្ទាល់។
វិធីសាស្ត្ររចនាកម្រងសំណួរវាយតម្លៃគុណភាពសេវាកម្មទាំង ៥ វិមាត្ររបស់ស្ថាប័នរដ្ឋបាល គឺពិតជាមានប្រយោជន៍ និងអាចយកមកបន្ស៊ាំដើម្បីវាយតម្លៃ និងកែលម្អប្រព័ន្ធដឹកជញ្ជូននៅកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីវិធីសាស្ត្រវាស់ស្ទង់ការពេញចិត្តរបស់អ្នកដំណើរ និងកត្តាប្រជាសាស្ត្រដែលពាក់ព័ន្ធ នឹងជួយឲ្យរាជរដ្ឋាភិបាល និងក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូនកម្ពុជាអាចកសាងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រកបដោយបរិយាប័ន្ន និងសេវាកម្មស្តង់ដារខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Service quality | ការវាយតម្លៃលើភាពខុសគ្នារវាងអ្វីដែលអតិថិជនរំពឹងទុកមុនពេលទទួលបានសេវាកម្ម និងអ្វីដែលពួកគេទទួលបានជាក់ស្តែងពីសេវាកម្មណាមួយនោះ ដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពពេញចិត្តរបស់ពួកគេ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបភាពរំពឹងទុករូបភាពម្ហូបដ៏គួរឲ្យចង់ញ៉ាំក្នុងម៉ឺនុយ ជាមួយនឹងម្ហូបពិតដែលគេលើកយកមកឲ្យយើងញ៉ាំផ្ទាល់។ |
| Likert scale | ជារង្វាស់រង្វាល់មួយនៅក្នុងកម្រងសំណួរដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់កម្រិតនៃការយល់ស្រប ឬមិនយល់ស្របរបស់មនុស្សទៅលើបញ្ហាអ្វីមួយ (ឧទាហរណ៍៖ យល់ស្របខ្លាំង ដល់ មិនយល់ស្របខ្លាំងបំផុត)។ | ដូចជាការឲ្យពិន្ទុផ្កាយ ១ ដល់ ផ្កាយ ៥ ទៅលើសេវាកម្មតាក់ស៊ីនៅក្នុងកម្មវិធីទូរស័ព្ទ។ |
| One-way ANOVA | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមផ្សេងៗគ្នាចាប់ពី ៣ ឡើងទៅ ក្នុងពេលតែមួយ ដើម្បីវិភាគថាតើពួកវាមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងសំខាន់ជារួមឬទេ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបពិន្ទុប្រឡងជាមធ្យមនៃសិស្សថ្នាក់ទី១០ ទី១១ និងទី១២ ដើម្បីមើលថាថ្នាក់ណាដែលរៀនពូកែជាងគេ។ |
| t-test | ជាការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្មស្ថិតិដើម្បីប្រៀបធៀបមធ្យមភាគរវាងក្រុមតែពីរគត់ ថាតើវាមានភាពខុសគ្នាដែលមានអត្ថន័យខាងស្ថិតិដែរឬទេ មិនមែនកើតឡើងដោយចៃដន្យនោះទេ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបកម្ពស់ជាមធ្យមរវាងសិស្សប្រុស និងសិស្សស្រីនៅក្នុងថ្នាក់មួយ ដើម្បីរកមើលថាអ្នកណាខ្ពស់ជាង។ |
| Least Significant Difference (LSD) | ជាការធ្វើតេស្តបន្តបន្ទាប់ (Post-hoc test) ក្រោយពេលធ្វើតេស្ត ANOVA រួច ដើម្បីរកមើលឲ្យច្បាស់ថា តើក្រុមមួយណាពិតជាមានភាពខុសគ្នាពីក្រុមមួយណាខ្លះ ដោយចាប់គូប្រៀបធៀបម្តងមួយគូៗ។ | បន្ទាប់ពីដឹងថាមានក្មេងលួចញ៉ាំនំ (ANOVA) វាគឺជាការសួរចម្លើយក្មេងម្តងម្នាក់ៗជាគូ ដើម្បីរកឲ្យឃើញច្បាស់ថាអ្នកណាពិតប្រាកដជាអ្នកញ៉ាំ (LSD)។ |
| Accidental sampling | គឺជាវិធីសាស្ត្រជ្រើសរើសសំណាកដោយងាយស្រួល ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចុះទៅទីតាំងផ្ទាល់ ហើយជួបនរណាក៏សួរអ្នកនោះ ដោយមិនបានរៀបចំផែនការជ្រើសរើសទុកជាមុន។ | ដូចជាអ្នកសារព័ត៌មានឈរនៅមុខផ្សារ ហើយសម្ភាសន៍អ្នកដើរទិញឥវ៉ាន់ណាដែលដើរកាត់មុខគាត់ភ្លាមៗ។ |
| Descriptive statistics | គឺជាការប្រើប្រាស់តួលេខដើម្បីសង្ខេប និងពិពណ៌នាពីលក្ខណៈទូទៅនៃទិន្នន័យ (ដូចជាភាគរយ ឬមធ្យមភាគ) ដោយមិនធ្វើការសន្និដ្ឋានវាយតម្លៃទៅលើប្រជាជនទូទៅនោះទេ។ | ដូចជាការសង្ខេបប្រាប់គេថា សិស្សក្នុងថ្នាក់នេះមានប្រុសប៉ុន្មាននាក់ និងស្រីប៉ុន្មាននាក់គិតជាភាគរយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
