បញ្ហា (The Problem)៖ និក្ខេបបទនេះសិក្សាអំពីកត្តាផ្សេងៗដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការសម្រេចចិត្ត ការពេញចិត្ត និងអាកប្បកិរិយាទេសចរណ៍របស់ភ្ញៀវទេសចរចិននៅពេលធ្វើដំណើរមកកម្សាន្តនៅកោះឡាន (Koh Larn) ខេត្តឈុនបុរី ប្រទេសថៃ ដើម្បីស្វែងរកយុទ្ធសាស្ត្រអភិវឌ្ឍន៍វិស័យទេសចរណ៍។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើវិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវបរិមាណ (Quantitative Research) តាមរយៈការប្រមូលទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ពីភ្ញៀវទេសចរ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Descriptive Statistics ស្ថិតិពិពណ៌នា (ភាពញឹកញាប់ ភាគរយ មធ្យមភាគ) |
ងាយស្រួលក្នុងការយល់ដឹង និងសង្ខេបលក្ខណៈទូទៅនៃក្រុមគំរូបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ ផ្តល់រូបភាពជារួមនៃទិន្នន័យប្រជាសាស្ត្រ និងអាកប្បកិរិយា។ | មិនអាចប្រើដើម្បីធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ ឬបញ្ជាក់សម្មតិកម្មបានទេ។ | បានបង្ហាញថា ៦១.៨០% នៃភ្ញៀវទេសចរចិនគឺជាស្ត្រី ហើយ ៤០.២០% មានអាយុចន្លោះពី ២០ ទៅ ២៩ ឆ្នាំ។ |
| Inferential Statistics (t-test & ANOVA) ស្ថិតិអនុមាន (ការធ្វើតេស្ត t-test និង One-way ANOVA) |
អាចប្រើដើម្បីធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម និងរកមើលភាពខុសគ្នាយ៉ាងមានអត្ថន័យផ្នែកស្ថិតិរវាងក្រុមផ្សេងៗគ្នា។ | ទាមទារការសន្មតទិន្នន័យតឹងរ៉ឹង (ដូចជាការចែកចាយធម្មតា) និងមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការបកស្រាយលទ្ធផល។ | បានរកឃើញថា កត្តាភេទ អាយុ និងកម្រិតវប្បធម៌ ពិតជាមានឥទ្ធិពលខុសគ្នាទៅលើអាកប្បកិរិយាទេសចរណ៍ (p-value < 0.05)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានជាចម្បងលើការចុះប្រមូលទិន្នន័យពីមនុស្សផ្ទាល់ ការវាយតម្លៃពីអ្នកជំនាញ និងកម្មវិធីសម្រាប់វិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងឆ្នាំ ២០១៦ ដោយផ្តោតផ្តាច់មុខលើភ្ញៀវទេសចរចិនដែលធ្វើដំណើរទៅកាន់កោះឡាន (Koh Larn) ប្រទេសថៃ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទិន្នន័យនេះអាចមានភាពលម្អៀង ដោយសារអាកប្បកិរិយារបស់ភ្ញៀវទេសចរអាចមានការផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងក្រោយវិបត្តិកូវីដ១៩ ហើយចំណង់ចំណូលចិត្តនៃការមកទស្សនាតំបន់កោះនៅថៃអាចខុសពីតំបន់ទេសចរណ៍នៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។
ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្របខ័ណ្ឌនិងវិធីសាស្ត្រនៃការស្រាវជ្រាវនេះមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យទេសចរណ៍នៅកម្ពុជា។
ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវបរិមាណនេះនឹងជួយឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវ និងស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធនៅកម្ពុជាអាចរៀបចំសេវាកម្មទេសចរណ៍ចំគោលដៅ ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Quantitative Research | ការស្រាវជ្រាវដែលពឹងផ្អែកលើការប្រមូលទិន្នន័យជាតួលេខ និងការប្រើប្រាស់ស្ថិតិដើម្បីវិភាគ និងទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋាន។ វាជួយវាស់ស្ទង់ទំហំនៃបញ្ហា ឬអាកប្បកិរិយារបស់មនុស្សជាក្រុមធំឱ្យបានច្បាស់លាស់។ | ដូចជាការរាប់ចំនួនមនុស្សដែលដើរចូលហាង និងកត់ត្រាថាតើពួកគេម្នាក់ៗចំណាយលុយប៉ុន្មាន ដើម្បីដឹងពីចំណូលជាមធ្យម ជាជាងគ្រាន់តែសួរថាពួកគេចូលចិត្តហាងនោះឬអត់។ |
| Proportional Stratified Sampling | បច្ចេកទេសជ្រើសរើសក្រុមគំរូដោយបែងចែកប្រជាជនសរុបជាក្រុមតូចៗ (strata) រួចទាញយកគំរូពីក្រុមនីមួយៗក្នុងសមាមាត្រដែលត្រូវគ្នានឹងចំនួនជាក់ស្តែង ដើម្បីធានាថាក្រុមតូចៗទាំងអស់ត្រូវបានតំណាងដោយយុត្តិធម៌។ | ដូចជាការភ្លក់សម្លមួយឆ្នាំង គឺត្រូវកូរឱ្យសព្វ រួចដួសយកទឹកសម្ល បន្លែ និងសាច់ ក្នុងបរិមាណសមាមាត្រគ្នា ដើម្បីដឹងរសជាតិពិតប្រាកដ។ |
| Index of Item Objective Congruence (IOC) | រង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវនៃខ្លឹមសារនៃកម្រងសំណួរ (Content Validity) ដោយពឹងផ្អែកលើការដាក់ពិន្ទុពីអ្នកជំនាញ។ តម្លៃ IOC ខ្ពស់បញ្ជាក់ថាសំណួរពិតជាវាស់ស្ទង់អ្វីដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចង់វាស់ប្រាកដមែន។ | ដូចជាការឱ្យគ្រូបង្រៀន៣នាក់ពិនិត្យមើលវិញ្ញាសាប្រឡង ថាតើសំណួរពិតជាចេញចំមេរៀនដែលបានបង្រៀនឬក៏អត់ មុននឹងយកទៅឱ្យសិស្សប្រឡង។ |
| Cronbach's alpha coefficient | រង្វាស់សម្រាប់សាកល្បងភាពជឿជាក់ (Reliability) នៃកម្រងសំណួរ។ វាប្រាប់យើងថាតើសំណួរនៅក្នុងផ្នែកតែមួយផ្តល់លទ្ធផលស៊ីចង្វាក់គ្នាដែរឬទេ នៅពេលដែលមនុស្សម្នាក់ធ្វើការឆ្លើយតប។ តម្លៃលើសពី ០.៧ គឺអាចទទួលយកបាន។ | ដូចជាការប្រើជញ្ជីងថ្លឹងទម្ងន់ ប្រសិនបើអ្នកថ្លឹងខ្លួនឯង ៣ ដងជាប់គ្នា ហើយវាបង្ហាញទម្ងន់ដដែល នោះមានន័យថាជញ្ជីងនោះអាចទុកចិត្តបាន។ |
| Likert's scale | ប្រព័ន្ធសម្រាប់វាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយា ឬការយល់ឃើញ ដោយឱ្យអ្នកឆ្លើយជ្រើសរើសកម្រិតនៃការយល់ស្របរបស់ពួកគេ (ឧទាហរណ៍៖ យល់ស្របខ្លាំងបំផុត ដល់ មិនយល់ស្របសោះ) ដែលជាទូទៅមាន ៥ កម្រិត។ | ដូចជាការវាយតម្លៃសេវាកម្មតាក់ស៊ី ឬភោជនីយដ្ឋាន ដោយជ្រើសរើសការផ្តល់ផ្កាយពី ១ ដល់ ៥ ទៅតាមការពេញចិត្តរបស់អ្នក។ |
| Independent Sample t-test | ការធ្វើតេស្តស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមឯករាជ្យចំនួនពីរ ដើម្បីមើលថាតើពួកគេមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់ផ្នែកស្ថិតិដែរឬទេ (ឧទាហរណ៍៖ ប្រៀបធៀបចំណូលចិត្តរវាងអ្នកទេសចរប្រុស និងស្រី)។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបកម្ពស់ជាមធ្យមរវាងសិស្សប្រុស និងសិស្សស្រីក្នុងថ្នាក់តែមួយ ដើម្បីដឹងថាអ្នកណាខ្ពស់ជាង។ |
| One-way ANOVA | វិធីសាស្ត្រវិភាគវ៉ារ្យង់ (Analysis of Variance) ដែលប្រើសម្រាប់ប្រៀបធៀបមធ្យមភាគនៃក្រុមចំនួន ៣ ឬច្រើនជាងនេះ ដើម្បីកំណត់ថាតើកត្តាណាមួយមានឥទ្ធិពលខុសគ្នាយ៉ាងពិតប្រាកដ (ឧទាហរណ៍៖ ប្រៀបធៀបចំណាយរបស់អ្នកទេសចរតាមក្រុមអាយុ៤ផ្សេងគ្នា)។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបទិន្នផលស្រូវដែលដាំដោយប្រើជី ៣ ប្រភេទខុសៗគ្នា ដើម្បីរកមើលថាជីមួយណាផ្តល់ទិន្នផលល្អជាងគេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
