បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះស្រាវជ្រាវពីបញ្ហានៃការប្រើប្រាស់ថង់ប្លាស្ទិកក្នុងកម្រិតខ្ពស់នៅតាមផ្សារទំនើបក្នុងទីក្រុងភ្នំពេញ ទោះបីជាមានការអនុវត្តអនុក្រឹត្យលេខ ១៦៨ ដែលតម្រូវឱ្យគិតថ្លៃលើការប្រើប្រាស់ថង់ប្លាស្ទិកក៏ដោយ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្របរិមាណដោយធ្វើការស្ទង់មតិអតិថិជនផ្សារទំនើប និងវិភាគទិន្នន័យដើម្បីស្វែងយល់ពីកត្តាជះឥទ្ធិពល។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| One-way ANOVA (Tukey HSD Test) ការវិភាគវ៉ារ្យង់មួយផ្លូវ |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងការប្រៀបធៀបឆន្ទៈក្នុងការបង់ប្រាក់ (WTP) រវាងក្រុមមនុស្សដែលមានមុខរបរផ្សេងៗគ្នា។ | ងាយរងឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យដែលបាត់បង់ (Missing data) ដែលធ្វើឱ្យទំហំគំរូដែលអាចវិភាគបានថយចុះ (សល់ត្រឹម ២៣៩)។ | រកឃើញថាមន្ត្រីរាជការមានឆន្ទៈក្នុងការបង់ប្រាក់ខ្ពស់ជាងនិស្សិត និងបុគ្គលិកឯកជន។ |
| Binary Logistic Regression ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទិកទ្វេភាគ |
ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដែលមានជម្រើសពីរ (កាត់បន្ថយ ឬមិនកាត់បន្ថយប្លាស្ទិក) ដោយផ្អែកលើអថេរឯករាជ្យច្រើន។ | ទាមទារទិន្នន័យពេញលេញ និងទំហំគំរូធំ ដោយក្នុងការសិក្សានេះទិន្នន័យអាចប្រើការបានមានត្រឹមតែ ១៩៥ ប៉ុណ្ណោះ។ | កំណត់បានថាយុទ្ធនាការកាត់បន្ថយប្លាស្ទិក និងការស្តាប់សារអប់រំ មានឥទ្ធិពលវិជ្ជមានខ្លាំងដល់ការកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារធនធានជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យនៅមូលដ្ឋាន និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅផ្សារទំនើបចំនួន ៥ ក្នុងរាជធានីភ្នំពេញ។ ទោះយ៉ាងណា ទិន្នន័យមានភាពលម្អៀងដោយសារអ្នកចូលរួម ៩៦.៣% ជានិស្សិតសាកលវិទ្យាល័យ និងមានបញ្ហាទិន្នន័យបាត់បង់ (Missing data) ច្រើន។ នេះជារឿងគួរកត់សម្គាល់ ព្រោះលទ្ធផលអាចមិនតំណាងឱ្យឥរិយាបថរបស់ប្រជាជនទូទៅនៅកម្ពុជា ជាពិសេសអ្នកនៅតំបន់ជនបទ ឬអ្នកមានកម្រិតវប្បធម៌ និងចំណូលផ្សេងពីនេះ។
លទ្ធផលនៃការសិក្សានេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់ការរៀបចំគោលនយោបាយបរិស្ថាន និងយុទ្ធសាស្រ្តទីផ្សារនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តគោលនយោបាយតម្លៃ (ការតម្រូវឱ្យបង់ប្រាក់) រួមផ្សំជាមួយនឹងការអប់រំស៊ីជម្រៅ និងការផ្តល់ជម្រើសស័ក្តិសម គឺជាគន្លឹះឆ្ពោះទៅរកការកាត់បន្ថយប្លាស្ទិកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Willingness-to-pay (WTP) | ជាចំនួនទឹកប្រាក់អតិបរមាដែលអតិថិជនម្នាក់យល់ព្រមចំណាយដើម្បីទទួលបានទំនិញ ឬសេវាកម្មណាមួយ ដោយនៅក្នុងការសិក្សានេះសំដៅលើចំនួនប្រាក់ដែលអតិថិជនសុខចិត្តបង់សម្រាប់ថ្លៃថង់ប្លាស្ទិកមួយ។ | ដូចជាការកំណត់តម្លៃខ្ពស់បំផុតនៅក្នុងចិត្តរបស់អ្នក មុនពេលអ្នកសម្រេចចិត្តថាមិនទិញរបស់នោះព្រោះវាថ្លៃពេក។ |
| Binary Logistic Regression | ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់ទស្សន៍ទាយលទ្ធផលដែលមានជម្រើសតែពីរ (ឧទាហរណ៍៖ ព្រម ឬមិនព្រមកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថង់ប្លាស្ទិក) ដោយផ្អែកលើកត្តាជះឥទ្ធិពលផ្សេងៗដូចជាអាយុ ចំណូល ឬការយល់ដឹង។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនទស្សន៍ទាយថាតើមនុស្សម្នាក់នឹង "យក" ឬ "មិនយក" ឆ័ត្រពេលចេញក្រៅ ដោយផ្អែកលើអាកាសធាតុ ហោប៉ៅលុយ និងទម្លាប់របស់គាត់។ |
| One-way analysis of variance (ANOVA) | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីប្រៀបធៀបតម្លៃមធ្យមនៃក្រុមមនុស្ស៣ ឬច្រើនជាងនេះ (ឧ. និស្សិត មន្ត្រីរាជការ បុគ្គលិកឯកជន) ថាតើពួកគេមានភាពខុសគ្នាពិតប្រាកដ ឬគ្រាន់តែជាភាពចៃដន្យ។ | ដូចជាការប្រៀបធៀបពិន្ទុមធ្យមសិស្ស៣ថ្នាក់ផ្សេងគ្នា ដើម្បីចង់ដឹងថាថ្នាក់ណាពូកែជាងគេពិតប្រាកដ។ |
| Tukey HSD Test | ជាតេស្តស្ថិតិដែលធ្វើឡើងបន្តបន្ទាប់ពីការធ្វើតេស្ត ANOVA ដើម្បីស្វែងរកឱ្យច្បាស់ថាតើក្រុមណាខ្លះដែលមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងជាក់លាក់ពីក្រុមផ្សេងទៀត។ | បើ ANOVA ប្រាប់យើងថាមានអ្នករត់លឿនខុសគេក្នុងចំណោមមនុស្ស៣នាក់ តេស្ត Tukey HSD គឺជាអ្នកចង្អុលបង្ហាញចំៗថាអ្នកណាជាអ្នករត់លឿនជាងគេពិតប្រាកដ។ |
| Socioeconomic characteristics | លក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនរបស់បុគ្គលដែលពាក់ព័ន្ធនឹងស្ថានភាពសង្គម និងសេដ្ឋកិច្ច ដូចជា ភេទ អាយុ កម្រិតវប្បធម៌ មុខរបរ និងប្រាក់ចំណូល ដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការសម្រេចចិត្តទិញទំនិញ ឬប្រើប្រាស់សេវាកម្មរបស់ពួកគេ។ | ជាប្រវត្តិរូបសង្ខេបដែលប្រាប់ពីស្ថានភាពជីវភាពនិងការសិក្សារបស់អ្នក ដែលធ្វើឱ្យអ្នកមានទម្លាប់ខុសពីអ្នកដទៃ។ |
| Dependent variable | ជាលទ្ធផល ឬឥរិយាបថដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចង់វាស់ស្ទង់ ដែលវាអាចប្រែប្រួលទៅតាមកត្តាផ្សេងៗ។ ក្នុងការសិក្សានេះ អថេរអនុកិតគឺ "ការកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថង់ប្លាស្ទិកពេលទិញឥវ៉ាន់"។ | ដូចជា "ពិន្ទុប្រឡង" របស់អ្នក ដែលវាអាស្រ័យទៅលើកត្តាផ្សេងៗដូចជាម៉ោងសិក្សា ឬការគេង។ |
| Independent variables | ជាកត្តា ឬមូលហេតុផ្សេងៗ (ដូចជា ព័ត៌មាន ចំណេះដឹង ឥរិយាបថ) ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវយកមកសិក្សា ដើម្បីមើលថាតើវាមានឥទ្ធិពលធ្វើឱ្យប្រែប្រួលដល់លទ្ធផលដែលយើងចង់បានដែរឬទេ។ | ដូចជា "ចំនួនម៉ោងអានសៀវភៅ" ឬ "ការគេងគ្រប់គ្រាន់" ដែលជាកត្តាធ្វើឱ្យពិន្ទុប្រឡងរបស់អ្នកប្រែប្រួល។ |
| Hosmer and Lemeshow Test | ជាតេស្តស្ថិតិសម្រាប់វាស់ស្ទង់ថាតើម៉ូដែលទស្សន៍ទាយ (Logistic Regression) ដែលបានបង្កើតឡើងនោះ មានភាពត្រឹមត្រូវ និងស៊ីគ្នាជាមួយទិន្នន័យជាក់ស្តែងដែលបានប្រមូលមកកម្រិតណា។ | ដូចជាការយកអាវដែលជាងទើបកាត់រួច មកល្បងពាក់មើលថាតើវាពិតជាល្មមនិងត្រូវរាងរបស់អ្នកពិតមែនឬអត់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
