បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការកំណត់កត្តាសំខាន់ៗដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ចនៅតំបន់ជនបទ ក្នុងបរិបទនៃការកសាងជនបទថ្មីឆ្ពោះទៅរកនគរូបនីយកម្ម នៅក្នុងទីក្រុង Pho Yen ខេត្ត Thai Nguyen ប្រទេសវៀតណាម។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដោយផ្អែកលើការស្ទង់មតិ និងការវិភាគទិន្នន័យតាមបែបស្ថិតិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Exploratory Factor Analysis (EFA) & Cronbach's Alpha ការវិភាគកត្តាស្វែងរក (EFA) និងការធ្វើតេស្តភាពជឿជាក់ |
ជួយជម្រុះអថេរដែលមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត (Unreliable variables) និងកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃទិន្នន័យស្ទង់មតិឱ្យទៅជាក្រុមទិន្នន័យដែលងាយស្រួលយល់។ | ទាមទារទំហំសំណាកធំ (យ៉ាងហោចណាស់អ្នកឆ្លើយតបជាង៣០០នាក់) ទើបអាចទទួលបានលទ្ធផល EFA ដែលមានស្ថិរភាព និងអាចជឿទុកចិត្តបាន។ | បានជម្រុះអថេរមិនត្រឹមត្រូវមួយចំនួនចេញ និងទាញយកកត្តាឯករាជ្យសំខាន់ៗចំនួន ៦ សម្រាប់យកទៅវិភាគបន្ត។ |
| Multiple Linear Regression & PLS-SEM ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ និង PLS-SEM |
អាចវាស់ស្ទង់កម្រិតនៃឥទ្ធិពលរបស់កត្តានីមួយៗទៅលើការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ចបានយ៉ាងច្បាស់លាស់ (តាមរយៈមេគុណ Beta) និងបង្ហាញពីភាពស័ក្តិសមនៃម៉ូដែល។ | ងាយរងឥទ្ធិពលពីបញ្ហាពហុសម្ព័ន្ធទាក់ទង (Multicollinearity) ប្រសិនបើកត្តាឯករាជ្យមានទំនាក់ទំនងគ្នាស៊ីជម្រៅពេក។ | បញ្ជាក់ថាកត្តា "ការគាំទ្រទុនពីរដ្ឋ" (β=0.497) និង "សកម្មភាពផលិតកម្ម" (β=0.462) គឺជាកត្តាចម្បងគេដែលជះឥទ្ធិពលដល់សេដ្ឋកិច្ច (R²=0.758)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារការចំណាយពេលវេលា និងធនធានច្រើនលើការចុះប្រមូលទិន្នន័យនៅទីវាល និងតម្រូវឱ្យមានកម្មវិធីកុំព្យូទ័រជំនាញសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងផ្តាច់មុខនៅក្នុងទីក្រុង Pho Yen ខេត្ត Thai Nguyen ប្រទេសវៀតណាម ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស្ទង់មតិពីប្រជាកសិករនៅក្នុងតំបន់នោះ។ បរិបទសេដ្ឋកិច្ចសង្គម គោលនយោបាយដីធ្លី និងការគាំទ្ររបស់រដ្ឋនៅវៀតណាម មានភាពខុសគ្នាមួយចំនួនពីប្រទេសកម្ពុជា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ និន្នាការនៃនគរូបនីយកម្មដែលជះឥទ្ធិពលដល់ដីកសិកម្ម និងតម្រូវការទុន គឺជាបញ្ហាសកលដែលកម្ពុជាក៏កំពុងជួបប្រទះ ដូច្នេះរបកគំហើញនេះនៅតែមានតម្លៃសម្រាប់ជាសូចនាករប្រៀបធៀប។
វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ និងការរកឃើញនៅក្នុងការសិក្សានេះ គឺពិតជាមានប្រយោជន៍ និងអាចយកមកកែច្នៃអនុវត្តបាននៅក្នុងបរិបទនៃការអភិវឌ្ឍតំបន់ជាយក្រុងក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។
ការស្វែងយល់ពីកត្តាទាំងនេះនឹងជួយដល់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ និងអង្គការអភិវឌ្ឍន៍នៅកម្ពុជា ក្នុងការបែងចែកធនធានឱ្យចំគោលដៅ ជាពិសេសលើការផ្តត់ផ្គង់ហិរញ្ញប្បទាន និងការពង្រឹងសមត្ថភាពផលិតកម្ម ជាជាងការចំណាយធនធានរាយប៉ាយលើវិស័យផ្សេងដែលមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Exploratory Factor Analysis (EFA) | គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីកាត់បន្ថយទិន្នន័យ (អថេរ) ជាច្រើនពីកម្រងសំណួរ ឱ្យមកនៅត្រឹមកត្តាសំខាន់ៗមួយចំនួនតូច ដែលមានទំនាក់ទំនងគ្នា ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការវិភាគរកអត្ថន័យ។ | ដូចជាការរៀបចំខោអាវរាប់រយម៉ូដទៅតាមប្រភេទ ទំហំ ឬពណ៌ (ជាក្រុមតូចៗ) ដើម្បីងាយស្រួលស្វែងរក និងទុកដាក់។ |
| Cronbach's Alpha | គឺជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពជឿជាក់ (Reliability) ឬភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃសំណុំសូចនាករ ឬកម្រងសំណួរ ថាតើវាវាស់ស្ទង់រឿងតែមួយដូចគ្នាដែរឬទេ។ តាមស្តង់ដារ តម្លៃរបស់វាគួរតែធំជាង ០.៦ ឬ ០.៧ ទើបអាចយកជាការបាន។ | ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់របស់របរមួយលើជញ្ជីងដដែលចំនួន ៥ ដង ដើម្បីមើលថាជញ្ជីងនោះបង្ហាញទម្ងន់ដូចគ្នារាល់ដងឬអត់ មុននឹងជឿជាក់លើវា។ |
| Multiple regression equation | គឺជាទម្រង់គណិតវិទ្យាស្ថិតិដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឯករាជ្យច្រើន (ឧ. ការគាំទ្រទុន, បច្ចេកវិទ្យា) ទៅលើអថេរអាស្រ័យតែមួយ (ឧ. ការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ច)។ វាជួយទស្សន៍ទាយថាតើកត្តាណាមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ | ដូចជាការស្វែងរកមើលថាតើគ្រឿងផ្សំណាខ្លះ (អំបិល ស្ករ ម្សៅស៊ុប) ដែលធ្វើឱ្យសម្លមួយចានមានរសជាតិឆ្ងាញ់ជាងគេ ហើយត្រូវដាក់ក្នុងបរិមាណប៉ុន្មានទើបស័ក្តិសម។ |
| PLS-SEM | គឺជាបច្ចេកទេសម៉ូដែលសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (Structural Equation Modeling) ដ៏មានអានុភាពដែលរួមបញ្ចូលការវិភាគកត្តា និងការវិភាគតំរែតំរង់ ដើម្បីសិក្សាពីទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញរវាងអថេរដែលមិនអាចវាស់ស្ទង់បានដោយផ្ទាល់។ | ដូចជាការគូសផែនទីបណ្ដាញទឹកស្មុគស្មាញ ដែលប្រាប់យើងពីរបៀបដែលប្រភពទឹកផ្សេងៗហូរចូលគ្នា និងជះឥទ្ធិពលដល់កម្រិតទឹកចុងក្រោយនៅអាងស្តុកទឹក។ |
| Observed variables | គឺជាសំណួរ ឬសូចនាករជាក់ស្តែងនៅក្នុងកម្រងសំណួរ ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវអាចវាស់ស្ទង់ និងប្រមូលទិន្នន័យបានដោយផ្ទាល់ពីអ្នកឆ្លើយតប ដើម្បីយកទៅបកស្រាយអថេរកំបាំងដែលពិបាកវាស់។ | ដូចជាសីតុណ្ហភាព ឬអាការៈក្អក ដែលគ្រូពេទ្យអាចវាស់បានដោយផ្ទាល់ ដើម្បីសន្និដ្ឋានពីជំងឺលាក់កំបាំងរបស់អ្នកជំងឺ។ |
| Multicollinearity | គឺជាបាតុភូតនៅក្នុងម៉ូដែលស្ថិតិ (តំរែតំរង់) ដែលអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើនមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំងពេក ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធស្ថិតិពិបាកកំណត់ថាអថេរមួយណាពិតជាអ្នកជះឥទ្ធិពលលើលទ្ធផលចុងក្រោយ។ | ដូចជាពេលដែលមានមនុស្សពីរនាក់ច្រៀងបទតែមួយព្រមគ្នាដោយសំឡេងស្រដៀងគ្នាខ្លាំង ធ្វើឱ្យយើងពិបាកដឹងថាសំឡេងអ្នកណាពិរោះជាងអ្នកណា។ |
| Urbanization | គឺជាដំណើរការសង្គម-សេដ្ឋកិច្ច ដែលតំបន់ជនបទប្រែក្លាយទៅជាទីក្រុង តាមរយៈការកើនឡើងនៃចំនួនប្រជាជន ការសាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងការពង្រីកសកម្មភាពសេដ្ឋកិច្ចផ្នែកឧស្សាហកម្ម និងសេវាកម្ម។ | ដូចជាការវិវឌ្ឍពីភូមិដែលមានតែស្រែចម្ការ ទៅជាទីប្រជុំជនដ៏អ៊ូអរដែលមានផ្លូវកៅស៊ូ រោងចក្រ ផ្សារទំនើប និងផ្ទះល្វែង។ |
| Average Variance Extracted (AVE) | ជារង្វាស់វាយតម្លៃថាតើអថេរកំបាំងមួយអាចពន្យល់ពីភាពប្រែប្រួលនៃសូចនាកររបស់វាបានកម្រិតណា។ នៅក្នុងស្ថិតិ វាត្រូវប្រើដើម្បីធានាភាពត្រឹមត្រូវនៃការប្រមូលផ្តុំ (Convergent Validity) នៃទិន្នន័យ (ស្តង់ដារគួរតែធំជាង ០.៥)។ | ដូចជាការយកកញ្ចក់ឆ្លុះមើលរូបភាពមួយ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើកញ្ចក់នោះអាចបង្ហាញរូបភាពពិតប្រាកដបានច្បាស់កម្រិតណាដោយមិនព្រិល។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
