បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះធ្វើការសិក្សាអំពីស្ថានភាពបញ្ហា និងស្វែងរកគោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងវិស័យទេសចរណ៍យុគសម័យថ្មី (New Normal) នៅក្នុងទីក្រុងបាងកក បន្ទាប់ពីការរាតត្បាតនៃជំងឺកូវីដ-១៩។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់ការរចនាការស្រាវជ្រាវបរិមាណ ដោយប្រមូលទិន្នន័យពីប្រជាជនក្នុងតំបន់ Lat Phrao ទីក្រុងបាងកក និងវិភាគទិន្នន័យតាមរយៈកម្មវិធីកុំព្យូទ័រស្ថិតិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Multiple Regression Stepwise Analysis ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណតាមជំហាន |
អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណអថេរឯករាជ្យដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងបំផុតដល់ការគ្រប់គ្រង ដោយច្រានចោលកត្តាដែលមិនសំខាន់។ | ទាមទារទំហំគំរូធំល្មមដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ ហើយអាចមើលរំលងកត្តាដែលមានសារៈសំខាន់ខាងទ្រឹស្តីប៉ុន្តែខ្សោយខាងស្ថិតិ។ | រកឃើញថា វិធីសាស្ត្រប្រតិបត្តិការ (b=0.521) និងការដោះស្រាយបញ្ហា (b=-0.336) គឺជាកត្តាជះឥទ្ធិពលចម្បង។ |
| Descriptive Statistics ការវិភាគស្ថិតិពិពណ៌នា |
ងាយស្រួលយល់ និងផ្តល់រូបភាពជារួមយ៉ាងច្បាស់លាស់អំពីស្ថានភាពបញ្ហា និងតម្រូវការបច្ចុប្បន្ន។ | មិនអាចបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងបញ្ញត្តិ (Causal relationships) ឬទស្សន៍ទាយលទ្ធផលនាពេលអនាគតបានទេ។ | កំណត់បានថាកម្រិតនៃតម្រូវការសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងថ្មី ស្ថិតក្នុងកម្រិតមធ្យមខ្ពស់ជាងគេ (Mean=3.26)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះមិនទាមទារធនធានផ្នែករឹងកម្រិតខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវការការប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ពីប្រជាជន និងកម្មវិធីវិភាគស្ថិតិជំនាញ។
ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យពីប្រជាជនតែ ៤០០ នាក់ប៉ុណ្ណោះ នៅក្នុងតំបន់ Lat Phrao នៃទីក្រុងបាងកក ដែលភាគច្រើនជាយុវជន (១៨-៣០ឆ្នាំ មាន ៤៥%) និងអ្នកមានបរិញ្ញាបត្រ (៥០%)។ គំរូនេះអាចមានភាពលំអៀង និងមិនតំណាងឱ្យប្រជាជនទីក្រុងបាងកកទាំងមូល ឬតំបន់ទេសចរណ៍ដទៃទៀតឡើយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យតំបន់តូចចង្អៀតបែបនេះទាមទារការប្រុងប្រយ័ត្ន ព្រោះអាកប្បកិរិយាអ្នកទេសចរ និងបរិបទសេដ្ឋកិច្ចមានភាពខុសគ្នាខ្លាំងពីតំបន់មួយទៅតំបន់មួយ។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់ការធ្វើទំនើបកម្មវិស័យទេសចរណ៍នៅកម្ពុជា ពិសេសក្នុងបរិបទគន្លងប្រក្រតីភាពថ្មី (New Normal)។
ការរួមបញ្ចូលបច្ចេកវិទ្យាទំនើប និងការកែលម្អវិធីសាស្ត្រប្រតិបត្តិការជាក់ស្តែង នឹងជួយឱ្យកម្ពុជាកសាងវិស័យទេសចរណ៍ប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងភាពធន់ទៅនឹងវិបត្តិ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| New Normal | គន្លងប្រក្រតីភាពថ្មី គឺជាការផ្លាស់ប្តូរទម្លាប់ របៀបរស់នៅ និងប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម (ដូចជាការតម្រូវឱ្យកក់ទុកមុន ការរក្សាគម្លាតសុវត្ថិភាព ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា) ដើម្បីសម្របខ្លួនទៅនឹងស្ថានភាពថ្មី ក្រោយការរាតត្បាតនៃជំងឺកូវីដ-១៩។ | ដូចជាការប្តូរទម្លាប់ពីការដើរចូលទិញអីវ៉ាន់នៅហាងផ្ទាល់ មកជាការបញ្ជាទិញតាមអនឡាញជាប្រចាំដើម្បីសុវត្ថិភាពសෞខភាព។ |
| Multiple Regression Stepwise Analysis | ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណតាមជំហាន គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីស្វែងរកថាតើកត្តាឯករាជ្យណាខ្លះ (ឧទាហរណ៍ វិធីសាស្ត្រធ្វើការ ការដោះស្រាយបញ្ហា) ដែលជះឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេទៅលើលទ្ធផល (ប្រសិទ្ធភាពនៃការគ្រប់គ្រងទេសចរណ៍) ដោយប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រនឹងបញ្ចូលឬដកអថេរម្តងមួយៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជាការសាកល្បងថែមគ្រឿងផ្សំម្តងមួយមុខចូលក្នុងស៊ុប ដើម្បីរកមើលថាគ្រឿងផ្សំណាខ្លះដែលរួមបញ្ចូលគ្នាទៅធ្វើឱ្យស៊ុបមានរសជាតិឆ្ងាញ់ជាងគេបំផុត។ |
| Stratified Random Sampling | ការជ្រើសរើសគំរូចៃដន្យតាមស្រទាប់ គឺជាបច្ចេកទេសស្រាវជ្រាវដែលបែងចែកប្រជាជនសរុបជាក្រុមតូចៗសិន (ឧទាហរណ៍ តាមអាយុ កម្រិតវប្បធម៌ ឬតំបន់) រួចទើបចាប់ឆ្នោតជ្រើសរើសយកមនុស្សពីក្រុមនីមួយៗជាភាគរយ ដើម្បីធានាថាសមាសភាពគ្រប់ប្រភេទត្រូវបានតំណាងដោយស្មើភាព។ | ដូចជាការចង់ភ្លក់រសជាតិនំខេកដែលមានច្រើនជាន់ ដោយអ្នកកាត់យកមួយចំណែកបញ្ឈរដែលមានគ្រប់ជាន់ទាំងអស់មកភ្លក់ ដើម្បីដឹងរសជាតិរួម។ |
| Index of Item Objective Congruence (IOC) | សន្ទស្សន៍នៃភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃវត្ថុបំណង គឺជារង្វាស់ដែលអ្នកជំនាញប្រើដើម្បីពិនិត្យនិងផ្តល់ពិន្ទុ (+1, 0, -1) វាយតម្លៃថាតើសំណួរនៅក្នុងកម្រងសំណួរ ពិតជាសាកសមនិងអាចវាស់វែងនូវអ្វីដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចង់វាស់វែងពិតប្រាកដដែរឬទេ។ | ដូចជាការឱ្យជាងម៉ាស៊ីនឆែកមើលឧបករណ៍សិន ថាតើវាពិតជាអាចប្រើសម្រាប់ជួសជុលម៉ាស៊ីនឡានម៉ូដែលនេះប្រាកដមែនឬអត់ មុននឹងយកវាទៅប្រើ។ |
| Cronbach's Alpha | មេគុណអាល់ហ្វារបស់ Cronbach គឺជារង្វាស់ស្ថិតិសម្រាប់បញ្ជាក់ពីភាពជឿជាក់ (Reliability) នៃកម្រងសំណួរ។ វាវាស់ថាតើសំណួរទាំងអស់នៅក្នុងក្រុមតែមួយ កំពុងសួរឆ្ពោះទៅរកអត្ថន័យតែមួយឬអត់ ដើម្បីធានាថាអ្នកឆ្លើយមិនយល់ច្រឡំ។ (កម្រិតដែលទទួលយកបានគឺខ្ពស់ជាង ០.៧)។ | ដូចជាការថ្លឹងគីឡូរបស់មួយនៅលើជញ្ជីងដដែល ៣ដង ហើយវាបង្ហាញទម្ងន់ប៉ុនគ្នាទាំង៣ដង ដែលបញ្ជាក់ថាជញ្ជីងនោះមានភាពទៀងទាត់អាចទុកចិត្តបាន។ |
| Collinearity Statistics (Tolerance / VIF) | ស្ថិតិវាស់ស្ទង់ភាពស្របគ្នា ឬការត្រួតគ្នា ប្រើក្នុងម៉ូដែលតំរែតំរង់ ដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើកត្តាឯករាជ្យ (អថេរ) ដែលយកមកសិក្សាមានអត្ថន័យត្រួតគ្នាកម្រិតណា។ បើវាត្រួតគ្នាខ្លាំង (តម្លៃ VIF ខ្ពស់) មានន័យថាកត្តាទាំងនោះស្ទួនគ្នា ដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលវិភាគអាចមានការភាន់ច្រឡំ។ | ដូចជាការជួលកម្មករពីរនាក់ដែលមានជំនាញដូចគ្នាបេះបិទមកធ្វើការងារតែមួយ ដែលធ្វើឱ្យខ្ជះខ្ជាយលុយ និងពិបាកវាយតម្លៃថាតើនរណាជាអ្នកធ្វើឱ្យការងារនោះជោគជ័យពិតប្រាកដ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
