បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះស៊ើបអង្កេតលើកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់ដំណើរការអាជីវកម្មរបស់សហគ្រិននៅតំបន់ជនបទភាគខាងត្បូងប្រទេសហ្ស៊កដានី ដោយវិភាគជាក់លាក់ទៅលើឥទ្ធិពលនៃលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន បរិយាកាសអាជីវកម្ម និងធាតុផ្សំគាំទ្រផ្សេងៗ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូលតាមរយៈការស្ទង់មតិកាត់ទទឹង (Cross-sectional survey) និងត្រូវបានយកមកវិភាគដោយប្រើប្រាស់គំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) ការវិភាគគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធដោយវិធីសាស្ត្រ PLS-SEM |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវបែបស្វែងយល់ (Exploratory research) និងអាចដំណើរការបានល្អជាមួយទិន្នន័យដែលមិនមានការចែកចាយបែបធម្មតា (Non-normally distributed data) ព្រមទាំងត្រូវការទំហំគំរូតូច។ | មិនសូវមានភាពរឹងមាំក្នុងការបញ្ជាក់ទ្រឹស្តីស៊ីជម្រៅ (Theory confirmation) បើប្រៀបធៀបទៅនឹងវិធីសាស្ត្រ CB-SEM នោះទេ។ | ស្វែងរកឃើញទំនាក់ទំនងយ៉ាងច្បាស់លាស់ (R² = 0.738) រវាងលក្ខណៈសហគ្រិន បរិយាកាសអាជីវកម្ម និងដំណើរការអាជីវកម្ម ដោយមានកត្តាប្រជាសាស្ត្រជាអ្នកសម្របសម្រួល។ |
| Covariance-Based Structural Equation Modeling (CB-SEM) ការវិភាគគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធដោយផ្អែកលើកូវ៉ារ្យង់ |
ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការធ្វើតេស្តបញ្ជាក់ទ្រឹស្តី និងវាយតម្លៃភាពស័ក្តិសមនៃគំរូ (Model fit testing) យ៉ាងជាក់លាក់។ | ទាមទារទំហំគំរូទិន្នន័យធំខ្លាំង (Large sample size) និងទិន្នន័យត្រូវតែមានការចែកចាយជាធម្មតា (Normally distributed) ដែលពិបាកអនុវត្តក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យជាក់ស្តែង។ | មិនត្រូវបានជ្រើសរើសប្រើប្រាស់ក្នុងការសិក្សានេះទេ ដោយសារបញ្ហាប្រឈមក្នុងការស្វែងរកទំហំគំរូសហគ្រិនឲ្យបានធំគ្រប់គ្រាន់។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិ និងការប្រមូលទិន្នន័យស្ទង់មតិជាក់ស្តែងក្នុងទ្រង់ទ្រាយមធ្យម។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តោតលើសហគ្រិននៅតំបន់ជនបទភាគខាងត្បូងនៃប្រទេសហ្ស៊កដានី (Jordan) ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីបរិបទវប្បធម៌មជ្ឈិមបូព៌ា ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធសង្គមបែបបុរសជាធំ និងមានការជ្រៀតជ្រែកខ្លាំងពីគ្រួសារក្នុងមុខជំនួញ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទោះបីជាអាជីវកម្មលក្ខណៈគ្រួសារនៅតាមជនបទមានច្រើនដូចគ្នាក៏ដោយ ប៉ុន្តែស្ត្រីកម្ពុជាមានតួនាទីយ៉ាងសកម្មក្នុងការគ្រប់គ្រងអាជីវកម្មខ្នាតតូច ដូច្នេះការអនុវត្តរបកគំហើញនេះទាមទារការកែសម្រួលទៅតាមបរិបទយេនឌ័រ និងវប្បធម៌កម្ពុជា។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការស្រាវជ្រាវនេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យសហគ្រិនភាព និងសហគ្រាសធុនតូចនៅកម្ពុជា។
ការយល់ដឹងពីកត្តាកំណត់លទ្ធផលអាជីវកម្មទាំងនេះ អាចជួយអ្នករៀបចំគោលនយោបាយ និងអង្គការអភិវឌ្ឍន៍នានានៅកម្ពុជា បង្កើតកម្មវិធីគាំទ្រដែលត្រូវនឹងតម្រូវការជាក់ស្តែង ដើម្បីជំរុញសេដ្ឋកិច្ចមូលដ្ឋាន។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Partial Least Squares Structural Equation Modeling (ការវិភាគគំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធតាមវិធីសាស្ត្រការ៉េអប្បបរមាដោយផ្នែក) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីវិភាគទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ វាមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវដែលមានទំហំគំរូតូច និងទិន្នន័យដែលមិនមានការចែកចាយតាមលក្ខណៈធម្មតា (Non-normally distributed data) ដើម្បីស្វែងរកមូលហេតុនិងផល។ | ដូចជាការគូរផែនទីបណ្តាញផ្លូវខ្វាត់ខ្វែងដើម្បីមើលថាផ្លូវណាខ្លះតភ្ជាប់គ្នា និងជះឥទ្ធិពលដល់គោលដៅលឿនជាងគេ ទោះបីជាយើងមិនមានទិន្នន័យចរាចរណ៍ដ៏ធំសម្បើមក៏ដោយ។ |
| Mediating Role / Mediating Variable (តួនាទីសម្របសម្រួល / អថេរសម្របសម្រួល) | ជាអថេរដែលស្ថិតនៅចន្លោះអថេរឯករាជ្យ និងអថេរអាស្រ័យ ដោយវាដើរតួជាអ្នកពន្យល់ពីមូលហេតុ ឬយន្តការដែលអថេរមួយ (ឧទាហរណ៍៖ លក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន) ជះឥទ្ធិពលទៅលើអថេរមួយទៀត (ឧទាហរណ៍៖ លទ្ធផលអាជីវកម្ម)។ ក្នុងការសិក្សានេះ កត្តាប្រជាសាស្ត្រគឺជាអ្នកសម្របសម្រួល។ | ដូចជាអ្នកបកប្រែភាសាដែលឈរនៅកណ្តាលរវាងមនុស្សពីរនាក់ដែលនិយាយភាសាខុសគ្នា ដើម្បីឱ្យពួកគេអាចយល់គ្នា និងធ្វើការជាមួយគ្នាបាន។ |
| Purposive Sampling (ការជ្រើសរើសគំរូដោយមានគោលដៅ) | ជាបច្ចេកទេសប្រមូលទិន្នន័យដែលអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើប្រាស់ការវិនិច្ឆ័យរបស់ខ្លួនឯង ដើម្បីជ្រើសរើសយកតែអ្នកចូលរួមណាដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិស្របតាមគោលបំណងនៃការសិក្សាប៉ុណ្ណោះ (ក្នុងករណីនេះ គឺជ្រើសរើសតែសហគ្រិនជនបទនៅភាគខាងត្បូងប្រទេសហ្ស៊កដានី)។ | ដូចជាគ្រូបង្វឹកដែលជ្រើសរើសតែកីឡាករដែលមានកម្ពស់ខ្ពស់ៗមកលេងបាល់បោះ ដោយមិនមែនហៅសិស្សណាក៏បានដោយចៃដន្យនោះទេ។ |
| Cross-sectional Survey (ការស្ទង់មតិកាត់ទទឹង) | ជាការប្រមូលទិន្នន័យពីក្រុមមនុស្សផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងចំណុចនៃពេលវេលាណាមួយជាក់លាក់តែមួយដងប៉ុណ្ណោះ ដើម្បីស្វែងយល់ពីស្ថានភាព ឬទំនាក់ទំនងរវាងអថេរផ្សេងៗនៅពេលនោះ ដោយមិនមានការតាមដានរយ:ពេលវែងទេ។ | ដូចជាការថតរូបសន្លឹកមួយប៉ុស្តិ៍នៅថ្ងៃចូលឆ្នាំ ដើម្បីមើលថានៅវិនាទីនោះ អ្នកណាខ្លះកំពុងញញឹម និងអ្នកណាខ្លះកំពុងរាំ។ |
| Cronbach's Alpha (មេគុណអាល់ហ្វារបស់ Cronbach) | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពជឿជាក់ (Reliability) ឬភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃផ្នែកខាងក្នុងរបស់កម្រងសំណួរ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាសំណួរទាំងអស់ពិតជាកំពុងវាស់ស្ទង់រឿងតែមួយប្រាកដមែន។ ជាទូទៅ តម្លៃលើសពី ០.៧ គឺត្រូវបានចាត់ទុកថាអាចទទួលយកបាន។ | ដូចជាការថ្លឹងគីឡូរបស់របរមួយចំនួន៣ដង បើលទ្ធផលចេញមកទម្ងន់ដូចគ្នាទាំង៣ដង មានន័យថាជញ្ជីងនោះមានភាពច្បាស់លាស់ និងអាចទុកចិត្តបាន។ |
| Average Variance Extracted (AVE) (តម្លៃមធ្យមនៃវ៉ារ្យង់ដែលបានទាញយក) | ជារង្វាស់ដែលវាយតម្លៃពីសុពលភាពរួមបញ្ចូលគ្នា (Convergent Validity) នៅក្នុងគំរូស្ថិតិ។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីបញ្ជាក់ថារង្វាស់ ឬសំណួរផ្សេងៗដែលប្រើសម្រាប់វាស់កត្តា (Construct) តែមួយ ពិតជាមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំងកម្រិតណា (ទាមទារតម្លៃលើសពី ០.៥)។ | ដូចជាការសាកល្បងភ្លក់ម្ហូបច្រើនស្លាបព្រាពីឆ្នាំងតែមួយ ដើម្បីបញ្ជាក់ថារសជាតិវាពិតជាដូចគ្នាគ្រប់ស្លាបព្រា និងតំណាងឱ្យឆ្នាំងនោះទាំងមូល។ |
| Bootstrapping (បច្ចេកទេស Bootstrapping) | ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិនៅក្នុង PLS-SEM ដែលបង្កើតសំណាកគំរូថ្មីៗរាប់ពាន់ដង (Subsamples) ដោយការចាប់យកទិន្នន័យពីសំណាកដើមច្រំដែលៗ ដើម្បីគណនាតម្លៃ p-value និងសាកល្បងភាពសំខាន់ (Significance) នៃទំនាក់ទំនងរវាងកត្តាផ្សេងៗ។ | ដូចជាការចាប់ឆ្នោតចេញពីប្រអប់មួយ រួចដាក់ចូលវិញ ហើយចាប់ម្តងហើយម្តងទៀតរាប់ពាន់ដង ដើម្បីទស្សន៍ទាយថាតើលេខមួយណាមានឱកាសចេញច្រើនជាងគេបំផុតដោយសុក្រឹតភាព។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
