បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមានគោលបំណងសិក្សាពីកម្រិតចំណេះដឹង អាកប្បកិរិយា និងកត្តាផ្សេងៗដែលជះឥទ្ធិពលដល់អាកប្បកិរិយានៃការចូលរួមរបស់បុគ្គលិកមន្ទីរដឹកជញ្ជូនខេត្តឈុនបុរី ក្នុងការរៀបចំការដេញថ្លៃស្លាកលេខរថយន្ត។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យពីបុគ្គលិកចំនួន ១២១ នាក់ ដោយប្រើប្រាស់កម្រងសំណួរ និងធ្វើការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់ស្ថិតិពិពណ៌នា និងការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Multiple Regression Analysis ការវិភាគតំរែតំរង់ពហុគុណ |
អាចទស្សន៍ទាយ និងកំណត់ឥទ្ធិពលរួមនៃអថេរឯករាជ្យច្រើន (ដូចជា ចំណេះដឹង អាកប្បកិរិយា អាយុ ។ល។) ទៅលើអថេរអាស្រ័យ (ការចូលរួម) ក្នុងពេលតែមួយ។ | ទាមទារទិន្នន័យដែលគោរពតាមលក្ខខណ្ឌស្ថិតិយ៉ាងតឹងរ៉ឹង (ដូចជាការចែកចាយធម្មតា) ហើយក្នុងកម្រងទិន្នន័យនេះ វាពន្យល់ពីការប្រែប្រួលបានត្រឹមតែ ១៩% ប៉ុណ្ណោះ។ | អថេរឯករាជ្យទាំង ៨ រួមគ្នាពន្យល់ពីភាពប្រែប្រួលនៃអាកប្បកិរិយាចូលរួមបាន ១៩% (R-square = 0.19) ក្នុងកម្រិតអត្ថន័យ ០.០៥។ |
| Pearson Correlation Coefficient ការវិភាគមេគុណសហសម្ព័ន្ធ Pearson |
មានភាពសាមញ្ញ និងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការវាស់ស្ទង់កម្រិត និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរពីរ។ | គ្រាន់តែបង្ហាញពីទំហំនៃទំនាក់ទំនងប៉ុណ្ណោះ តែមិនអាចបញ្ជាក់ពីភាពជាហេតុនិងផល (Causation) នោះទេ ហើយងាយរងឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យខុសប្រក្រតី (Outliers)។ | រកឃើញថាចំណេះដឹង និងអាកប្បកិរិយារបស់បុគ្គលិកមានទំនាក់ទំនងជាវិជ្ជមានទៅនឹងអាកប្បកិរិយានៃការចូលរួមក្នុងការដេញថ្លៃ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះមិនត្រូវការធនធានបច្ចេកវិទ្យាខ្ពស់នោះទេ ដោយផ្តោតលើការប្រមូលទិន្នន័យតាមកម្រងសំណួរ និងការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើកម្មវិធីស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រមូលទិន្នន័យពីបុគ្គលិកចំនួន ១២១ នាក់ នៅក្នុងមន្ទីរដឹកជញ្ជូនខេត្តឈុនបុរី (ប្រទេសថៃ) តែមួយគត់ ដែលធ្វើឱ្យទំហំសំណាកមានកម្រិតតូច និងស្ថិតក្នុងបរិបទភូមិសាស្ត្រតែមួយ។ លទ្ធផល R-square ត្រឹមតែ ១៩% បង្ហាញថាមានកត្តាសំខាន់ៗជាច្រើនទៀតដែលមិនត្រូវបានរាប់បញ្ចូលក្នុងការសិក្សានេះ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា លទ្ធផលនេះប្រហែលជាមិនអាចយកមកអនុវត្តបានទាំងស្រុងនោះទេ ដោយសារភាពខុសគ្នានៃប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង និងវប្បធម៌ការងារ ប៉ុន្តែវាផ្តល់ជាពន្លឺអំពីសារៈសំខាន់នៃការអប់រំបុគ្គលិក។
វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញនៃការសិក្សានេះមានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងធនធានមនុស្សក្នុងស្ថាប័នរដ្ឋ។
ជារួម ការលើកកម្ពស់ចំណេះដឹង និងការកសាងអាកប្បកិរិយាវិជ្ជមានរបស់បុគ្គលិក គឺជាគន្លឹះដ៏សំខាន់ឆ្ពោះទៅរកភាពជោគជ័យនៃការអនុវត្តគោលនយោបាយរបស់ស្ថាប័នរដ្ឋនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| KAP model | ជាម៉ូដែលទ្រឹស្តីដែលពន្យល់ពីទំនាក់ទំនងរវាងចំណេះដឹង (Knowledge) អាកប្បកិរិយា (Attitude) និងការអនុវត្ត (Practice) ដោយសន្មតថាការផ្លាស់ប្តូរការអនុវត្តឬអាកប្បកិរិយាណាមួយកើតចេញពីការយល់ដឹងច្បាស់លាស់ និងមានអាកប្បកិរិយាវិជ្ជមានចំពោះរឿងនោះ។ | ដូចជាការដែលយើងដឹងពីអត្ថប្រយោជន៍នៃការហាត់ប្រាណ (ចំណេះដឹង) បន្ទាប់មកយើងចូលចិត្តវា (អាកប្បកិរិយា) ទើបយើងចាប់ផ្តើមហាត់ប្រាណពិតប្រាកដជារៀងរាល់ថ្ងៃ (ការអនុវត្ត)។ |
| Multiple regression analysis | គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនង និងឥទ្ធិពលនៃអថេរឯករាជ្យច្រើន (ដូចជា ចំណេះដឹង អាយុ កម្រិតវប្បធម៌ និងអាកប្បកិរិយា) ទៅលើអថេរអាស្រ័យតែមួយ (ការចូលរួម) ក្នុងពេលតែមួយ ដើម្បីរកមើលថាតើកត្តាណាខ្លះមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងគេ។ | ដូចជាការរកមើលថាតើកត្តាអ្វីខ្លះ (ពន្លឺព្រះអាទិត្យ ទឹក ឬជី) ដែលធ្វើឱ្យរុក្ខជាតិមួយលូតលាស់បានល្អជាងគេ នៅពេលដែលកត្តាទាំងអស់នេះកើតឡើងក្នុងពេលតែមួយ។ |
| Pearson product moment correlation coefficient | ជារង្វាស់ស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់កម្រិត និងទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរពីរ ថាតើវាមានទំនាក់ទំនងគ្នាកម្រិតណា (តម្លៃចន្លោះពី -1 ដល់ 1)។ | ដូចជាការគណនាមើលថាតើកម្ពស់ និងទម្ងន់របស់មនុស្សមានទំនាក់ទំនងគ្នាឬអត់ បើកម្ពស់កាន់តែខ្ពស់ តើទម្ងន់កាន់តែធ្ងន់តាមឬទេ? |
| Multicollinearity | ជាបញ្ហាមួយនៅក្នុងការវិភាគស្ថិតិ (ពិសេសតំរែតំរង់ពហុគុណ) ដែលកើតឡើងនៅពេលដែលអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើនមានទំនាក់ទំនងគ្នាខ្លាំងពេក ដែលធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រពិបាកក្នុងការប៉ាន់ស្មានពីឥទ្ធិពលដាច់ដោយឡែករបស់អថេរនីមួយៗទៅលើលទ្ធផល។ | ដូចជាការឱ្យមនុស្សពីរនាក់ដែលមានសម្លេងស្រដៀងគ្នាបេះបិទ ច្រៀងបញ្ចូលគ្នាក្នុងពេលតែមួយ ធ្វើឱ្យយើងពិបាកស្តាប់ដឹងថាសម្លេងមួយណាជារបស់អ្នកណាប្រាកដ។ |
| Outlier | ជាទិន្នន័យដែលមានតម្លៃខុសប្លែកពីគេខ្លាំងពេក (ខ្ពស់ពេក ឬទាបពេក) បើប្រៀបធៀបទៅនឹងទិន្នន័យភាគច្រើននៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យ ដែលវាអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលនៃការវិភាគស្ថិតិទាំងមូលមានភាពលំអៀង ឬខុសប្រក្រតី។ | ដូចជាក្នុងថ្នាក់មួយសិស្សភាគច្រើនមានអាយុ ១៥ ឆ្នាំ ប៉ុន្តែមានសិស្សម្នាក់មានអាយុ ៤០ ឆ្នាំ អ្នកដែលមានអាយុ ៤០ ឆ្នាំនោះហើយគឺជា Outlier។ |
| Cronbach's alpha | ជាតម្លៃស្ថិតិដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ភាពជឿជាក់ (Reliability) ឬភាពសង្គតិភាពខាងក្នុង (Internal Consistency) នៃកម្រងសំណួរ ថាតើសំណួរនីមួយៗក្នុងកម្រងសំណួរពិតជាវាស់ស្ទង់ពីបញ្ហាដូចគ្នាក្នុងទិសដៅតែមួយឬអត់។ | ដូចជាការថ្លឹងគីឡូដោយប្រើជញ្ជីងតែមួយចំនួន ៥ ដងជាប់ៗគ្នា បើជញ្ជីងនោះល្អនិងអាចជឿទុកចិត្តបាន វាត្រូវតែបង្ហាញទម្ងន់ដដែលៗគ្រប់ពេល។ |
| Content validity | គឺជាកម្រិតនៃការវាស់ស្ទង់ដែលឧបករណ៍ស្រាវជ្រាវ (ដូចជាកម្រងសំណួរ) ពិតជាបានគ្របដណ្តប់ និងវាស់វែងបានត្រឹមត្រូវទៅលើអថេរ ឬខ្លឹមសារដែលអ្នកស្រាវជ្រាវចង់វាស់ស្ទង់ពិតប្រាកដ ដោយឆ្លងកាត់ការត្រួតពិនិត្យនិងវាយតម្លៃពីអ្នកជំនាញ។ | ដូចជាការចេញវិញ្ញាសាប្រឡងដែលគ្រូត្រូវប្រាកដថា សំណួរទាំងអស់ពិតជាចេញពីមេរៀនដែលបានបង្រៀនមែន មិនមែនចេញក្រៅមេរៀននោះទេ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
