បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមានគោលបំណងវាយតម្លៃកត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់គុណភាពសេវាកម្មបន្ទប់ និងការពេញចិត្តរបស់អតិថិជននៅសណ្ឋាគារ Rex ទីក្រុងសាយហ្គន (Rex Hotel Saigon)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណតាមរយៈការស្ទង់មតិ និងការវិភាគទិន្នន័យស្ថិតិដោយប្រើកម្មវិធី SPSS 22.0។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Multiple Regression Analysis ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ (សម្រាប់វាស់ស្ទង់ឥទ្ធិពលនៃកត្តានីមួយៗ) |
ជួយកំណត់បានយ៉ាងច្បាស់ថាតើកត្តាឯករាជ្យមួយណា (ឧ. តម្លៃ បុគ្គលិក) មានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេទៅលើការពេញចិត្តសរុប។ វាផ្តល់នូវរូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលអាចទស្សន៍ទាយលទ្ធផលបាន។ | ទាមទារឱ្យទិន្នន័យមានលក្ខណៈស្របតាមការសន្មត់ជាមុន (ឧ. មិនមានកូលីនេអ៊ែរទ្វេគុណ) និងពឹងផ្អែកខ្លាំងទៅលើភាពស្មោះត្រង់នៃការឆ្លើយតបរបស់អ្នកចូលរួម។ | រកឃើញថាកត្តាទាំង ៥ ពន្យល់បាន ៦១.៣% នៃការប្រែប្រួលនៃការពេញចិត្តរបស់អតិថិជនចំពោះគុណភាពសេវាកម្ម (R² = 0.613)។ |
| Exploratory Factor Analysis (EFA) ការវិភាគកត្តាស្វែងយល់ (សម្រាប់ការកាត់បន្ថយទំហំទិន្នន័យ) |
មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការបង្រួមអថេរជាច្រើនទៅជាក្រុមតូចៗដែលមានអត្ថន័យស្រដៀងគ្នា ដែលធ្វើឱ្យការវិភាគកាន់តែងាយស្រួលនិងមានភាពរៀបរយ។ | ត្រូវការទំហំសំណាកធំគ្រប់គ្រាន់ (ជាទូទៅធំជាង ១០០) ទើបលទ្ធផលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងអាចជឿទុកចិត្តបានខ្ពស់។ | បានបញ្ជាក់ថាអថេរចំនួន ២៣ អាចត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា ៥ កត្តាធំៗ ដោយតំណាងឱ្យ ៧១.៣៦៣% នៃទិន្នន័យសរុប (KMO = 0.866)។ |
| Cronbach's Alpha Reliability Test ការធ្វើតេស្តភាពជឿជាក់នៃរង្វាស់ទិន្នន័យ |
ងាយស្រួលក្នុងការគណនា និងជួយបញ្ជាក់ថា តើសំណួរនៅក្នុងកម្រងសំណួរពិតជាកំពុងវាស់ស្ទង់កត្តាដែលចង់វាស់ស្ទង់ពិតប្រាកដមែនឬអត់។ | វាវាស់វែងតែភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៅផ្ទៃក្នុងប៉ុណ្ណោះ ប៉ុន្តែមិនអាចបញ្ជាក់ពីសុពលភាព (Validity) ទាំងស្រុងនៃកម្រងសំណួរបានទេ។ | តម្លៃ Alpha សម្រាប់កត្តាទាំងអស់មានចន្លោះពី ០.៧២៨ ដល់ ០.៨៦៤ ដែលបង្ហាញថាទិន្នន័យមានភាពជឿជាក់ខ្ពស់សម្រាប់ការវិភាគបន្ត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់ពីការចំណាយហិរញ្ញវត្ថុជាក់លាក់នោះទេ ប៉ុន្តែវាទាមទារការចំណាយពេលវេលាលើការប្រមូលទិន្នន័យ និងការប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងតែនៅសណ្ឋាគារ Rex (ស្តង់ដារផ្កាយ ៥) ក្នុងទីក្រុងសាយហ្គនប៉ុណ្ណោះ ជាមួយនឹងគំរូតូចមួយដែលមានត្រឹម ១៧២ នាក់។ ទិន្នន័យភាគច្រើនបានពីអ្នកមានចំណូលមធ្យមទៅខ្ពស់ ដែលវាមិនអាចតំណាងឱ្យឧស្សាហកម្មសណ្ឋាគារទាំងមូលឡើយ។ សម្រាប់កម្ពុជា នេះមានសារៈសំខាន់ព្រោះចំណូលចិត្ត និងអាកប្បកិរិយារបស់ភ្ញៀវទេសចរអាចមានភាពខុសគ្នាអាស្រ័យលើកម្រិតស្តង់ដារសណ្ឋាគារ និងទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។
ទោះបីជាការសិក្សានេះធ្វើឡើងនៅប្រទេសវៀតណាមក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃនិងកត្តាគន្លឹះទាំងនេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រង និងអភិវឌ្ឍវិស័យសណ្ឋាគារនៅកម្ពុជា។
ជារួម ការយកគំរូវិភាគតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រនេះមកអនុវត្ត នឹងជួយប្រតិបត្តិករសណ្ឋាគារនៅកម្ពុជាធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពិតប្រាកដ ដើម្បីលើកកម្ពស់គុណភាពសេវាកម្មប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| SERVQUAL | ជាគំរូវិភាគមួយដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់គុណភាពសេវាកម្ម ដោយប្រៀបធៀបរវាងការរំពឹងទុករបស់អតិថិជនមុនពេលទទួលបានសេវា និងបទពិសោធន៍ជាក់ស្តែងដែលពួកគេទទួលបានក្រោយប្រើប្រាស់សេវាកម្ម។ វាផ្តោតលើទិដ្ឋភាព៥យ៉ាងរួមមាន៖ ភាពអាចជឿទុកចិត្តបាន ការឆ្លើយតប ការធានា ការយល់ចិត្ត និងរូបរាងរូបី។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបរូបភាពម្ហូបក្នុងម៉ឺនុយ (ការរំពឹងទុក) ជាមួយនឹងម្ហូបពិតដែលគេលើកយកមកឱ្យយើងញ៉ាំផ្ទាល់ (បទពិសោធន៍ជាក់ស្តែង)។ |
| Cronbach’s Alpha | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ធ្វើតេស្តភាពជឿជាក់ (Reliability) នៃកម្រងសំណួរ ដោយវាស់ស្ទង់ថាតើសំណួរជាច្រើនដែលស្ថិតក្នុងក្រុមតែមួយ ពិតជាកំពុងវាស់វែងពីបញ្ហាតែមួយប្រាកដមែនឬអត់ និងមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាដែរឬទេ។ | ដូចជាការបាញ់ស៊ីបច្រើនដង បើគ្រាប់កាំភ្លើងហោះទៅត្រូវគោលដៅនៅជិតៗគ្នាជាប្រចាំ មានន័យថាកាំភ្លើងនោះមានភាពជឿជាក់ខ្ពស់។ |
| Exploratory Factor Analysis (EFA) | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិសម្រាប់កាត់បន្ថយចំនួនអថេរ (Variables) ដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ឱ្យទៅជាកត្តា (Factors) ធំៗមួយចំនួនតូចដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការវិភាគ និងទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។ | ដូចជាការរៀបចំសម្លៀកបំពាក់រាប់រយក្បាលដាក់ចូលទៅក្នុងទូ ដោយបែងចែកជាថតខោ ថតអាវ និងថតស្រោមជើង ដើម្បីងាយស្រួលរក។ |
| Multiple Regression | ជាការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ ដែលប្រើសម្រាប់សិក្សាពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឯករាជ្យច្រើន (ឧ. តម្លៃ បរិក្ខារ បុគ្គលិក) ទៅលើអថេរអាស្រ័យតែមួយ (ឧ. ការពេញចិត្តសរុប) ដើម្បីរកមើលថាតើកត្តាណាមួយមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ | ដូចជាការចង់ដឹងថា តើពន្លឺព្រះអាទិត្យ ទឹក ឬជី មួយណាដែលធ្វើឱ្យដើមឈើលូតលាស់បានលឿនជាងគេ។ |
| Pearson Correlation | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលបង្ហាញពីកម្រិត និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរ ថាតើវាមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំង ឬខ្សោយ ស្របគ្នា ឬផ្ទុយគ្នា។ តម្លៃរបស់វាស្ថិតនៅចន្លោះពី -1 ដល់ +1។ | ដូចជាការសង្កេតមើលថា ពេលមេឃកាន់តែក្តៅ មនុស្សកាន់តែទិញទឹកកកច្រើន (ទំនាក់ទំនងស្របគ្នា)។ |
| KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) | ជាសូចនាករស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពស័ក្តិសមនៃសំណាកទិន្នន័យ ថាតើវាមានភាពគ្រប់គ្រាន់និងមានទំនាក់ទំនងគ្នាគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ការធ្វើវិភាគកត្តា (Factor Analysis) ដែរឬទេ។ តាមគោលការណ៍ តម្លៃ KMO គួរតែធំជាង ០.៥។ | ដូចជាការភ្លក់ទឹកស៊ុបមួយស្លាបព្រា ដើម្បីដឹងថាវាមានរសជាតិគ្រប់គ្រាន់អាចតំណាងឱ្យគុណភាពស៊ុបទាំងឆ្នាំងបានឬអត់។ |
| Eigenvalue | នៅក្នុងការវិភាគកត្តា (EFA) វាគឺជាតម្លៃដែលបង្ហាញពីទំហំនៃទិន្នន័យប្រែប្រួល (Variance) ដែលកត្តាមួយអាចពន្យល់បាន។ ជាទូទៅ គេរក្សាទុកតែកត្តាណាដែលមានតម្លៃ Eigenvalue ធំជាង ១ ប៉ុណ្ណោះ។ | ដូចជាការវាយតម្លៃសិស្សក្នុងក្រុម បើសិស្សណាធ្វើការបានច្រើនជាងកម្រិតមធ្យមភាគ (ពិន្ទុធំជាង១) គេនឹងរើសយកធ្វើជាមេក្រុម។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
