ការវិភាគស្ថិតិ៖ ការណែនាំជាជំហាន ៗ

សូមស្វាគមន៍មកកាន់ការរុករករបស់អ្នកនៃការវិភាគស្ថិតិ ដែលជាឧបករណ៍មូលដ្ឋានដែលប្រើក្នុងវិស័យចម្រុះដូចជា វិទ្យាសាស្រ្ត សេដ្ឋកិច្ច និងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម។ រចនាឡើងសម្រាប់សិស្សានុសិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវ អត្ថបទនេះណែនាំអ្នកតាមរយៈការអនុវត្តគោលការណ៍ទាំងនេះ ដើម្បីស្វែងយល់អំពីទិន្នន័យស្មុគស្មាញ និងកែលម្អដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ការធ្វើជាម្ចាស់នៃបច្ចេកទេសទាំងនេះនឹងធ្វើឱ្យអ្នកប្រសើរឡើង ការស្រាវជ្រាវ សមត្ថភាព ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកធ្វើការស៊ើបអង្កេតហ្មត់ចត់ និងបង្កើតការសន្និដ្ឋានសំខាន់ៗ។

យើងនឹងណែនាំអ្នកពីជំហានជាមូលដ្ឋានដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគស្ថិតិ - ពីការបង្កើតសម្មតិកម្ម និងការធ្វើផែនការរបស់អ្នក។ ការស្រាវជ្រាវ ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យ អនុវត្តការវិភាគលម្អិត និងបកស្រាយលទ្ធផល។ គោលបំណងគឺដើម្បីលុបបំបាត់វិធីសាស្រ្តស្ថិតិ និងផ្តល់សិទ្ធិអំណាចឱ្យអ្នកជាមួយនឹងចំណេះដឹងដើម្បីអនុវត្តបច្ចេកទេសទាំងនេះដោយទំនុកចិត្តក្នុងការខិតខំសិក្សា និងវិជ្ជាជីវៈរបស់អ្នក។

ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលការវិភាគស្ថិតិអាចដោះសោការយល់ដឹង និងជំរុញការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នកទៅមុខ!

ការយល់ដឹង និងអនុវត្តការវិភាគស្ថិតិ

ការវិភាគស្ថិតិគឺជាការរុករកជាប្រព័ន្ធនៃទិន្នន័យដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការ គំរូ និងទំនាក់ទំនងនៅក្នុងព័ត៌មានបរិមាណ។ ដំណើរការនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹង និងការធ្វើផែនការយុទ្ធសាស្រ្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងវិស័យផ្សេងៗ រួមទាំងវិស័យអប់រំ រដ្ឋាភិបាល និងអាជីវកម្ម។ នេះជារបៀបដែលអ្នកអាចទាក់ទងការវិភាគស្ថិតិ៖

• ការធ្វើផែនការ និងសម្មតិកម្មជាក់លាក់. កំណត់យ៉ាងច្បាស់នូវសម្មតិកម្មរបស់អ្នក និងរៀបចំការសិក្សារបស់អ្នកដោយគិតគូរយ៉ាងយកចិត្តទុកដាក់លើទំហំគំរូ និងវិធីសាស្រ្តគំរូ ដើម្បីធានាបាននូវការសន្និដ្ឋានដ៏រឹងមាំ និងគួរឱ្យទុកចិត្ត។
• ការប្រមូលទិន្នន័យ និងស្ថិតិពិពណ៌នា. ការរៀបចំ និងការសង្ខេបទិន្នន័យដោយប្រើស្ថិតិពិពណ៌នា គឺជាជំហានវិភាគដំបូងបន្ទាប់ពីការប្រមូលទិន្នន័យ។ ជំហាននេះបង្ហាញពីទំនោរកណ្តាល និងភាពប្រែប្រួលនៅក្នុងទិន្នន័យ។
• ស្ថិតិអនុគ្រោះ. ដំណាក់កាលនេះអនុវត្តការសន្និដ្ឋានពីគំរូទៅចំនួនប្រជាជនកាន់តែច្រើន។ វារួមបញ្ចូលការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម និងវិធីសាស្ត្រគណនា ដើម្បីជ្រើសរើសសារៈសំខាន់ស្ថិតិនៃការរកឃើញ។
• ការបកស្រាយ និងការបកស្រាយទូទៅ។ ជំហានចុងក្រោយពាក់ព័ន្ធនឹងការបកស្រាយទិន្នន័យ និងធ្វើឱ្យលទ្ធផលទូទៅទៅកាន់បរិបទកាន់តែទូលំទូលាយ។ នេះរួមបញ្ចូលទាំងការពិភាក្សាអំពីផលប៉ះពាល់នៃការរកឃើញ និងការស្នើសុំទិសដៅស្រាវជ្រាវនាពេលអនាគត។

ការវិភាគស្ថិតិបង្កើនសមត្ថភាពរៀបចំ និងស្រាវជ្រាវ ដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការសម្រេចចិត្តគោលនយោបាយ ការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល និងការកែលម្អប្រព័ន្ធ។ នៅពេលដែលតួនាទីរបស់ទិន្នន័យនៅក្នុងដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តកើនឡើង សារៈសំខាន់នៃការវិភាគស្ថិតិកើនឡើង។ មគ្គុទ្ទេសក៍នេះមានគោលបំណងផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយសម្រាប់ការអនុវត្តជំនាញសំខាន់ៗទាំងនេះ។

ការយល់ខុសជាទូទៅក្នុងការវិភាគស្ថិតិ

ថ្វីបើមានថាមពលដ៏ធំសម្បើមក៏ដោយ ការវិភាគស្ថិតិតែងតែទទួលរងនូវការយល់ខុសយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ការបញ្ជាក់ទាំងនេះអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពត្រឹមត្រូវនិងភាពជឿជាក់នៃការបកស្រាយស្រាវជ្រាវ។ នេះគឺជាការយល់ច្រឡំទូទៅបំផុតមួយចំនួននៅក្នុងការវិភាគស្ថិតិ៖

• ការបកស្រាយខុសនៃតម្លៃ p. p-value ជារឿយៗត្រូវបានគេយល់ច្រឡំថាជាប្រូបាប៊ីលីតេដែលថាសម្មតិកម្មទទេគឺពិត។ នៅក្នុងការពិត វាវាស់ស្ទង់លទ្ធភាពនៃការសង្កេតទិន្នន័យថាខ្លាំងបំផុត ឬខ្លាំងជាងអ្វីដែលបានសង្កេតឃើញជាក់ស្តែង ការទទួលយកសម្មតិកម្មទទេគឺត្រឹមត្រូវ។ តម្លៃ p-value តូចមួយបង្ហាញថាទិន្នន័យបែបនេះទំនងជាមិនទំនងទេ ប្រសិនបើសម្មតិកម្មទទេជាការពិត ដែលនាំទៅដល់ការបដិសេធរបស់វា។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមិនវាស់វែងពីប្រូបាប៊ីលីតេនៃសម្មតិកម្មខ្លួនឯងថាជាការពិតនោះទេ។
• ភាពច្របូកច្របល់រវាងទំនាក់ទំនង និងមូលហេតុ. កំហុសទូទៅមួយក្នុងការវិភាគស្ថិតិគឺការសន្មត់ថាការជាប់ទាក់ទងគ្នាបង្កប់ន័យមូលហេតុ។ ដោយសារតែអថេរពីរជាប់ទាក់ទងគ្នា មិនមែនមានន័យថាមួយបណ្តាលឱ្យមួយផ្សេងទៀតនោះទេ។ ការជាប់ទាក់ទងគ្នាអាចកើតឡើងពីអថេរទីបីដែលប៉ះពាល់ដល់ទាំងពីរ ឬពីទំនាក់ទំនងដែលមិនមែនជាមូលហេតុផ្សេងទៀត។ ការបង្កើតបុព្វហេតុតម្រូវឱ្យមានការពិសោធន៍ដែលបានគ្រប់គ្រង ឬវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលបានរចនាឡើងដើម្បីបដិសេធកត្តាផ្សេងទៀត។
• ការយល់ខុសអំពីសារៈសំខាន់ស្ថិតិ និងទំហំឥទ្ធិពល. សារៈសំខាន់ស្ថិតិមិនបញ្ជាក់ពីសារៈសំខាន់ជាក់ស្តែងទេ។ លទ្ធផល​មួយ​អាច​មាន​សារសំខាន់​តាម​ស្ថិតិ ប៉ុន្តែ​មាន​ទំហំ​ឥទ្ធិពល​តូច​ខ្លាំង​ដែល​វា​គ្មាន​តម្លៃ​ជាក់ស្តែង។ ផ្ទុយទៅវិញ លទ្ធផលស្ថិតិមិនសំខាន់ មិនមានន័យថាគ្មានប្រសិទ្ធភាពទេ។ វាក៏អាចមានន័យថាទំហំគំរូតូចពេកក្នុងការរកឃើញឥទ្ធិពល។ ការយល់ដឹងអំពីទំហំផលប៉ះពាល់ផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីសារៈសំខាន់នៃផលប៉ះពាល់ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងនៃលទ្ធផល។

តាមរយៈការដោះស្រាយការយល់ខុសទាំងនេះនៅដំណាក់កាលដំបូងក្នុងការសិក្សានៃការវិភាគស្ថិតិ អ្នកអាចជៀសវាងបញ្ហាទូទៅដែលអាចនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានមិនត្រឹមត្រូវ ឬការបកស្រាយមិនត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ។ ការវិភាគស្ថិតិ នៅពេលដែលយល់ និងអនុវត្តបានត្រឹមត្រូវ អាចធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសុពលភាព និងផលប៉ះពាល់នៃការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។

បច្ចេកទេសស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់

នៅពេលដែលផ្នែកនៃការវិភាគស្ថិតិរីកចម្រើន បច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ជាច្រើនបានក្លាយទៅជាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងការដោះស្រាយសំណុំទិន្នន័យធំៗ និងសំណួរស្មុគស្មាញ។ ផ្នែកនេះផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅច្បាស់លាស់នៃវិធីសាស្រ្តទាំងនេះ ដោយគូសបញ្ជាក់ពីការប្រើប្រាស់ និងអត្ថប្រយោជន៍ក្នុងពិភពពិតរបស់ពួកគេ៖

ការវិភាគពហុភាគី

ការវិភាគពហុបំរែបំរួលអនុញ្ញាតឱ្យពិនិត្យមើលអថេរច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នាដើម្បីបង្ហាញពីទំនាក់ទំនង និងឥទ្ធិពលក្នុងចំណោមពួកគេ។ បច្ចេកទេសទូទៅរួមមានការតំរែតំរង់ច្រើន ការវិភាគកត្តា និង MANOVA (ការវិភាគចម្រុះនៃការប្រែប្រួល)។ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅក្នុងសេណារីយ៉ូដែលកត្តាផ្សេងៗប៉ះពាល់ដល់អថេរអាស្រ័យ ដូចជាការសិក្សាពីផលប៉ះពាល់នៃយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារផ្សេងៗគ្នាលើឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់។ ការយល់ដឹងអំពីទំនាក់ទំនងទាំងនេះអាចជួយអ្នកឱ្យកំណត់អត្តសញ្ញាណកត្តាដែលមានឥទ្ធិពលបំផុត និងសម្របខ្លួនតាមយុទ្ធសាស្ត្រ។

ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ

ការរៀនម៉ាស៊ីនធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវវិធីសាស្រ្តស្ថិតិបែបប្រពៃណីជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយដែលបានរចនាឡើងដើម្បីទស្សន៍ទាយ និងចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យ។ នេះរាប់បញ្ចូលទាំងបច្ចេកទេសសិក្សាដែលមានការគ្រប់គ្រងដូចជាការតំរែតំរង់ និងដើមឈើចាត់ថ្នាក់ ដែលល្អសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយពីចំណូលរបស់អតិថិជន ឬចាត់ថ្នាក់អ៊ីមែលជាសារឥតបានការ ឬមិនមែនសារឥតបានការ។ វិធីសាស្រ្តសិក្សាដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យដូចជាការចងក្រងជាក្រុម និងការវិភាគសមាសភាគសំខាន់គឺល្អសម្រាប់ការស្វែងរកគំរូនៅក្នុងទិន្នន័យ។ ឧទាហរណ៍ ពួកគេអាចដាក់អតិថិជនជាក្រុមដោយទម្លាប់ទិញដោយមិនកំណត់ប្រភេទ។

គំរូសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ (SEM)

SEM គឺជាបច្ចេកទេសស្ថិតិដ៏មានឥទ្ធិពលដែលសាកល្បងសម្មតិកម្មអំពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរដែលបានសង្កេត និងមិនទាន់ឃើញច្បាស់។ វារួមបញ្ចូលការវិភាគកត្តា និងការតំរែតំរង់ច្រើន ដែលធ្វើឱ្យវាមានថាមពលសម្រាប់ការវិភាគទំនាក់ទំនងបុព្វហេតុស្មុគស្មាញ ដូចជាការយល់ដឹងពីរបៀបដែលការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន (អថេរមិនទាន់ឃើញច្បាស់ដែលមិនបានវាស់វែងដោយផ្ទាល់) មានឥទ្ធិពលលើអាកប្បកិរិយាស្មោះត្រង់។ SEM ត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម ទីផ្សារ និងចិត្តវិទ្យា ដើម្បីយកគំរូតាមបណ្តាញស្មុគស្មាញនៃទំនាក់ទំនង។

ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា

ការវិភាគស៊េរីពេលវេលាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវិភាគចំណុចទិន្នន័យដែលប្រមូលបានតាមពេលវេលា ជួយទស្សន៍ទាយនិន្នាការនាពេលអនាគតពីគំរូអតីតកាល។ វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានគេប្រើយ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុដើម្បីព្យាករណ៍តម្លៃភាគហ៊ុន ក្នុងឧតុនិយម ដើម្បីទស្សន៍ទាយការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ និងក្នុងសេដ្ឋកិច្ចដើម្បីប៉ាន់ស្មានសកម្មភាពសេដ្ឋកិច្ចនាពេលអនាគត។ បច្ចេកទេសដូចជាម៉ូដែល ARIMA និងការបំបែកតាមរដូវកាលជួយគ្រប់គ្រងគំរូផ្សេងៗ និងការផ្លាស់ប្តូរតាមរដូវកាលនៅក្នុងទិន្នន័យ។

ការយល់ដឹង និងការអនុវត្តបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់ទាំងនេះតម្រូវឱ្យមានមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយនៅក្នុងទ្រឹស្តីស្ថិតិ ហើយជារឿយៗការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ផ្នែកទន់ឯកទេស។ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការបណ្តុះបណ្តាលលម្អិត ហើយសហការជាមួយអ្នកស្ថិតិតាមលទ្ធភាព។ វិធីសាស្រ្តសហការនេះអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពស្មុគស្មាញ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។

បង្កើតសម្មតិកម្ម និងរចនាការស្រាវជ្រាវ

ការកសាងលើបច្ចេកទេសស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ដែលបានពិភាក្សាពីមុន ផ្នែកនេះណែនាំអ្នកតាមរយៈការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់ពួកគេនៅក្នុងការកំណត់ស្រាវជ្រាវដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ ចាប់ពីការប្រើការវិភាគចម្រុះនៅក្នុងការរចនាពិសោធន៍ ដល់ការប្រើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យដែលទាក់ទងគ្នា យើងនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបតម្រឹមការរចនាស្រាវជ្រាវរបស់អ្នកជាមួយនឹងឧបករណ៍ស្ថិតិសម្រាប់ការវិភាគប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបបង្កើតសម្មតិកម្ម និងរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធនៃការរចនាស្រាវជ្រាវដែលស្របតាមគោលបំណងរបស់អ្នក ដោយធានាថាទិន្នន័យដែលអ្នកប្រមូលគឺពាក់ព័ន្ធ និងរឹងមាំ។

ការសរសេរសម្មតិកម្មស្ថិតិ

ការសរសេរសម្មតិកម្មស្ថិតិគឺជាជំហានដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងដំណើរការស្រាវជ្រាវ ដោយដាក់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការស៊ើបអង្កេតជាប្រព័ន្ធ។ សម្មតិកម្មបង្ហាញពីការពន្យល់ដ៏មានសក្តានុពល ឬការព្យាករណ៍ដែលអាចត្រូវបានសាកល្បងដោយវិទ្យាសាស្រ្ត និងបានមកពីសំណួរស្រាវជ្រាវ និងការសិក្សាពីប្រវត្តិ។ តាមរយៈការបញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ទាំងសម្មតិកម្មជាមោឃៈ និងជំនួស អ្នកស្រាវជ្រាវកំណត់ក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់វាយតម្លៃថាតើទិន្នន័យរបស់ពួកគេគាំទ្រ ឬបដិសេធការព្យាករណ៍ដំបូងរបស់ពួកគេ។ នេះជារបៀបដែលសម្មតិកម្មទាំងនេះត្រូវបានរៀបចំជាធម្មតា៖

• សម្មតិកម្មគ្មានន័យ (H0) ។ សន្មតថាមិនមានផលប៉ះពាល់ឬភាពខុសគ្នាទេហើយត្រូវបានសាកល្បងដោយផ្ទាល់។ វាជាការសន្មត់ស្ដង់ដារដែលថាមិនមានទំនាក់ទំនងរវាងអថេរវាស់ពីរ។
• សម្មតិកម្មជំនួស (H1). បង្កើតឥទ្ធិពល ភាពខុសប្លែកគ្នា ឬទំនាក់ទំនង ហើយត្រូវបានទទួលយកនៅពេលដែលសម្មតិកម្មទទេត្រូវបានច្រានចោល។

វិធីសាស្រ្តសម្មតិកម្មពីរនេះជួយក្នុងការរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធការធ្វើតេស្តស្ថិតិ និងរក្សាវត្ថុបំណងក្នុងការស្រាវជ្រាវដោយកំណត់លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់លាក់សម្រាប់ការវិនិច្ឆ័យ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់សុចរិតភាព និងសុពលភាពនៃការរកឃើញ។

ឧទាហរណ៍នៃសម្មតិកម្មសម្រាប់ការសិក្សាពិសោធន៍ និងទំនាក់ទំនង:

• សម្មតិកម្មគ្មានន័យ (ពិសោធន៍). ការណែនាំអំពីលំហាត់សតិអារម្មណ៍ប្រចាំថ្ងៃនៅកន្លែងធ្វើការនឹងមិនមានឥទ្ធិពលលើកម្រិតស្ត្រេសរបស់បុគ្គលិកទេ។ • សម្មតិកម្មជំនួស (ពិសោធន៍). ការណែនាំអំពីលំហាត់សតិអារម្មណ៍ប្រចាំថ្ងៃនៅកន្លែងធ្វើការកាត់បន្ថយកម្រិតស្ត្រេសរបស់បុគ្គលិក។ • សម្មតិកម្មគ្មានន័យ (ជាប់ទាក់ទងគ្នា) ។ មិនមានទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិសម្បជញ្ញៈ និងគុណភាពនៃតុល្យភាពការងារ និងជីវិតក្នុងចំណោមបុគ្គលិកនោះទេ។ • សម្មតិកម្មជំនួស (ទំនាក់ទំនង). រយៈពេលវែងនៃការអនុវត្តសតិស្មារតីត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងតុល្យភាពការងារ និងជីវិតកាន់តែប្រសើរក្នុងចំណោមបុគ្គលិក។

រៀបចំផែនការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។

ការរចនាស្រាវជ្រាវដ៏រឹងមាំគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការសិក្សាណាមួយ ដោយណែនាំពីរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូល និងវិភាគដើម្បីធ្វើសុពលភាពសម្មតិកម្មរបស់អ្នក។ ជម្រើសនៃការរចនា - ថាតើការពិពណ៌នា ការជាប់ទាក់ទងគ្នា ឬការពិសោធន៍ - មានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់ទៅលើវិធីសាស្ត្រប្រមូលទិន្នន័យ និងបច្ចេកទេសវិភាគដែលបានប្រើប្រាស់។ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការផ្គូផ្គងការរចនាទៅនឹងគោលបំណងនៃការសិក្សារបស់អ្នក ដើម្បីដោះស្រាយសំណួរស្រាវជ្រាវរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ហើយមានសារៈសំខាន់ដូចគ្នាដែរក្នុងការយល់ដឹងអំពីវិធីសាស្រ្តជាក់លាក់ដែលនឹងត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងការអនុវត្ត។

ប្រភេទនៃការរចនាការស្រាវជ្រាវនីមួយៗមានតួនាទីជាក់លាក់ មិនថាវាជាការធ្វើតេស្តគំនិត ស៊ើបអង្កេតនិន្នាការ ឬពិពណ៌នាអំពីព្រឹត្តិការណ៍ដោយមិនបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងមូលហេតុ និងឥទ្ធិពលនោះទេ។ ការដឹងពីភាពខុសគ្នារវាងការរចនាទាំងនេះគឺជាគន្លឹះក្នុងការជ្រើសរើសមួយដែលល្អបំផុតសម្រាប់តម្រូវការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។ នេះគឺជាប្រភេទនៃការរចនាស្រាវជ្រាវ៖

• ការរចនាពិសោធន៍. សាកល្បងទំនាក់ទំនងបុព្វហេតុ និងផលប៉ះពាល់ដោយរៀបចំអថេរ និងសង្កេតលទ្ធផល។
• ការរចនាទំនាក់ទំនង. ស្វែងរកទំនាក់ទំនងដែលមានសក្តានុពលរវាងអថេរដោយមិនផ្លាស់ប្តូរពួកវា ជំនួយក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណនិន្នាការ ឬសមាគម។
• ការរចនាពិពណ៌នា. ពិពណ៌នាអំពីលក្ខណៈនៃចំនួនប្រជាជន ឬបាតុភូតដោយមិនព្យាយាមបង្កើតទំនាក់ទំនងមូលហេតុ និងផលប៉ះពាល់។

បន្ទាប់ពីជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្តទូទៅចំពោះការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗដែលកំណត់ពីរបៀបដែលអ្នកអាចរៀបចំ និងដឹកនាំការសិក្សារបស់អ្នកក្នុងកម្រិតជាក់ស្តែង។ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះបញ្ជាក់ពីរបៀបដែលអ្នកចូលរួមត្រូវបានដាក់ជាក្រុម និងវិភាគ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការសម្រេចបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងត្រឹមត្រូវតាមការរចនាដែលអ្នកបានជ្រើសរើស។ នៅទីនេះ យើងរៀបរាប់លម្អិតអំពីប្រភេទការរចនាមូលដ្ឋានមួយចំនួនដែលប្រើក្នុងយុទ្ធសាស្ត្រស្រាវជ្រាវទូលំទូលាយ៖

• ការរចនារវាងមុខវិជ្ជា. ប្រៀបធៀបក្រុមផ្សេងៗគ្នានៃអ្នកចូលរួមដែលមានលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗគ្នា។ វាមានប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់ការសង្កេតមើលពីរបៀបដែលការព្យាបាលផ្សេងៗគ្នាប៉ះពាល់ដល់ក្រុមផ្សេងៗគ្នា ធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់ការសិក្សាដែលការអនុវត្តលក្ខខណ្ឌដូចគ្នាចំពោះអ្នកចូលរួមទាំងអស់មិនអាចធ្វើទៅបានទេ។
• ការរចនាខាងក្នុងនៃមុខវិជ្ជា. អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវសង្កេតមើលក្រុមដូចគ្នានៃអ្នកចូលរួមក្រោមលក្ខខណ្ឌទាំងអស់។ ការរចនានេះមានអត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់ការវិភាគការផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា ឬបន្ទាប់ពីការអន្តរាគមន៍ជាក់លាក់នៅក្នុងបុគ្គលដូចគ្នា ដោយកាត់បន្ថយភាពប្រែប្រួលដែលកើតឡើងពីភាពខុសគ្នារវាងអ្នកចូលរួម។
• ការរចនាចម្រុះ. រួមបញ្ចូលគ្នានូវធាតុផ្សំនៃការរចនារវាង និងខាងក្នុងប្រធានបទ ដោយផ្តល់នូវការវិភាគដ៏ទូលំទូលាយនៅទូទាំងអថេរ និងលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗ។

ឧទាហរណ៍នៃកម្មវិធីរចនាស្រាវជ្រាវ៖

ដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលការរចនាទាំងនេះដំណើរការនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវពិភពពិត សូមពិចារណាកម្មវិធីខាងក្រោម៖ • ការរចនាពិសោធន៍. រៀបចំផែនការសិក្សាដែលនិយោជិតចូលរួមក្នុងកម្មវិធីសតិអារម្មណ៍ វាស់កម្រិតស្ត្រេសរបស់ពួកគេមុន និងក្រោយកម្មវិធី ដើម្បីវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់របស់វា។ វាស្របទៅនឹងសម្មតិកម្មពិសោធន៍ទាក់ទងនឹងកម្រិតស្ត្រេស។ • ការរចនាទំនាក់ទំនង. ស្ទង់មតិនិយោជិតអំពីរយៈពេលអនុវត្តការគិតប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេ ហើយភ្ជាប់វាជាមួយនឹងសមតុល្យជីវិតការងារដែលបានរាយការណ៍ដោយខ្លួនឯង ដើម្បីស្វែងរកគំរូ។ នេះត្រូវគ្នាទៅនឹងសម្មតិកម្មទាក់ទងគ្នាអំពីរយៈពេលនៃការគិត និងតុល្យភាពជីវិតការងារ។

ដោយធានាថាជំហាននីមួយៗនៃផែនការរបស់អ្នកត្រូវបានពិចារណាយ៉ាងម៉ត់ចត់ អ្នកធានាថាដំណាក់កាលបន្ទាប់នៃការប្រមូលទិន្នន័យ ការវិភាគ និងការបកស្រាយត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើមូលដ្ឋានដ៏រឹងមាំ តម្រឹមយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយនឹងគោលបំណងស្រាវជ្រាវដំបូងរបស់អ្នក។

ការប្រមូលទិន្នន័យគំរូសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ

បន្ទាប់ពីស្វែងយល់ពីបច្ចេកទេសស្ថិតិ និងរៀបចំផែនការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក ឥឡូវនេះយើងឈានដល់ដំណាក់កាលសំខាន់មួយក្នុងដំណើរការស្រាវជ្រាវ៖ ការប្រមូលទិន្នន័យ។ ការជ្រើសរើសគំរូត្រឹមត្រូវគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះ ព្រោះវាគាំទ្រភាពត្រឹមត្រូវ និងការអនុវត្តនៃការវិភាគរបស់អ្នក។ ដំណាក់កាលនេះមិនត្រឹមតែគូសបញ្ជាក់ពីសម្មតិកម្មដែលបានបង្កើតពីមុនប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងដាក់មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការវិភាគបន្ទាប់ទាំងអស់ ដែលធ្វើឱ្យវាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់បង្កើតលទ្ធផលដែលអាចទុកចិត្តបាន និងអាចអនុវត្តបានយ៉ាងទូលំទូលាយ។

វិធីសាស្រ្តក្នុងការយកគំរូ

ការជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្តគំរូត្រឹមត្រូវគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។ យើងស្វែងយល់ពីវិធីសាស្រ្តចម្បងពីរ ដែលនីមួយៗមានគុណសម្បត្តិ និងបញ្ហាប្រឈមផ្សេងៗគ្នា៖

• គំរូប្រូបាប៊ីលីតេ. វិធីសាស្រ្តនេះធានាដល់សមាជិកគ្រប់រូបនៃចំនួនប្រជាជននូវឱកាសស្មើគ្នាក្នុងការជ្រើសរើស កាត់បន្ថយភាពលំអៀងនៃការជ្រើសរើស និងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពជាតំណាងរបស់គំរូ។ វាត្រូវបានគេពេញចិត្តសម្រាប់ការសិក្សាដែលលទ្ធភាពទូទៅសម្រាប់ប្រជាជនទូលំទូលាយគឺចាំបាច់។ វិធីសាស្រ្តនេះគាំទ្រការវិភាគស្ថិតិដ៏រឹងមាំដោយធានាថាការរកឃើញអាចត្រូវបានពង្រីកគួរឱ្យទុកចិត្តដល់ប្រជាជនទូទៅ។
• គំរូមិនប្រូបាប៊ីលីតេ. វិធីសាស្រ្តនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការជ្រើសរើសបុគ្គលដោយផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលមិនចៃដន្យ ដូចជាភាពងាយស្រួល ឬភាពអាចរកបាន។ ខណៈពេលដែលវិធីសាស្រ្តនេះមានប្រសិទ្ធភាពជាង ប៉ុន្តែវាប្រហែលជាមិនផ្តល់នូវតំណាងគំរូនៃចំនួនប្រជាជនទាំងមូល ដែលបង្ហាញពីភាពលំអៀងដែលអាចប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលនៃការសិក្សា។

ទោះបីជាមានសក្តានុពលនៃភាពលំអៀងក៏ដោយ គំរូដែលមិនមែនជាប្រូបាប៊ីលីតេនៅតែមានតម្លៃ ជាពិសេសនៅពេលដែលការចូលប្រើប្រាស់ប្រជាជនទាំងមូលមានការលំបាក ឬនៅពេលដែលគោលបំណងស្រាវជ្រាវមិនតម្រូវឱ្យមានការធ្វើឱ្យទូទៅទូលំទូលាយ។ ការយល់ដឹងឱ្យបានត្រឹមត្រូវនៅពេល និងរបៀបប្រើវិធីសាស្រ្តនេះគឺចាំបាច់ដើម្បីជៀសវាងការប្រើប្រាស់ខុស និងការបកស្រាយខុស ដោយធានាថាការសន្និដ្ឋានដែលបានទាញមានសុពលភាពក្នុងបរិបទដែលបានបញ្ជាក់។

ការអនុវត្តយុទ្ធសាស្ត្រគំរូដ៏មានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ

សំណាកគំរូដែលមានប្រសិទ្ធភាពធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពនៃធនធានជាមួយនឹងតម្រូវការសម្រាប់គំរូតំណាងដ៏រឹងមាំ៖

• ភាពអាចរកបាននៃធនធាន. ពិនិត្យមើលធនធាន និងការគាំទ្រដែលអ្នកមាន ព្រោះវានឹងកំណត់ថាតើអ្នកអាចប្រើយុទ្ធសាស្ត្រជ្រើសរើសបុគ្គលិកដែលទូលំទូលាយ ឬប្រសិនបើអ្នកត្រូវការពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្ត្រសាមញ្ញ និងថោកជាង។
• ភាពចម្រុះនៃចំនួនប្រជាជន. ខិតខំស្វែងរកគំរូដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពចម្រុះនៃប្រជាជនទាំងមូល ដើម្បីកែលម្អសុពលភាពខាងក្រៅ ជាពិសេសមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងការកំណត់ចម្រុះ។
• វិធីសាស្រ្តជ្រើសរើសបុគ្គលិក. ជ្រើសរើសវិធីសាស្រ្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពដើម្បីចូលរួមអ្នកចូលរួមដែលមានសក្តានុពល ដូចជាការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មឌីជីថល ភាពជាដៃគូជាមួយស្ថាប័នអប់រំ ឬការផ្សព្វផ្សាយសហគមន៍ អាស្រ័យលើប្រជាសាស្រ្តគោលដៅរបស់អ្នក។

ធានាបាននូវភាពគ្រប់គ្រាន់គំរូសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ

មុនពេលបញ្ចប់អ្នកចូលរួមរបស់អ្នក សូមប្រាកដថាទំហំគំរូរបស់អ្នកគឺគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីផ្តល់ថាមពលស្ថិតិដែលអាចទុកចិត្តបាន៖

• ម៉ាស៊ីនគិតលេខគំរូ. ប្រើឧបករណ៍អនឡាញដើម្បីស្វែងយល់ថាតើអ្នកចូលរួមប៉ុន្មាននាក់ដែលអ្នកត្រូវការ ដោយពិចារណាលើទំហំដែលរំពឹងទុកនៃឥទ្ធិពលដែលអ្នកកំពុងសិក្សា ថាតើអ្នកចង់មានទំនុកចិត្តយ៉ាងណាក្នុងលទ្ធផលរបស់អ្នក និងកម្រិតនៃភាពប្រាកដប្រជាដែលអ្នកបានជ្រើសរើស ជាញឹកញាប់កំណត់នៅ 5% ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះជាធម្មតាតម្រូវឱ្យអ្នកបញ្ចូលការប៉ាន់ប្រមាណនៃទំហំផលប៉ះពាល់ពីការសិក្សាពីមុន ឬការធ្វើតេស្តបឋម។
• ការកែតម្រូវសម្រាប់ភាពប្រែប្រួល. ប្រសិនបើការសិក្សារបស់អ្នករួមបញ្ចូលក្រុមរងច្រើន ឬការរចនាស្មុគ្រស្មាញ គណនីសម្រាប់ភាពប្រែប្រួលនៅក្នុង និងរវាងក្រុមនៅពេលជ្រើសរើសទំហំគំរូដែលត្រូវការ។ ភាពប្រែប្រួលខ្ពស់ជាងនេះច្រើនតែទាមទារគំរូធំជាងមុន ដើម្បីស្វែងរកផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។

ការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃបច្ចេកទេសគំរូ

តម្រឹមជាមួយនឹងការពិភាក្សាពីមុនលើការរចនាស្រាវជ្រាវ នេះគឺជាឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៃកម្មវិធីគំរូ៖

• គំរូពិសោធន៍. ការសិក្សាវាយតម្លៃពីឥទ្ធិពលនៃលំហាត់សតិអារម្មណ៍លើកម្រិតស្ត្រេសរបស់បុគ្គលិកពាក់ព័ន្ធនឹងបុគ្គលិកមកពីនាយកដ្ឋានជាច្រើន ដើម្បីធានាថាគំរូឆ្លុះបញ្ចាំងពីជួរនៃតួនាទីការងារ និងកម្រិតអតីតភាពការងារ។ ភាពចម្រុះនេះជួយក្នុងការធ្វើឱ្យមានការរកឃើញជាទូទៅនៅទូទាំងបរិយាកាសកន្លែងធ្វើការផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ។ • គំរូទំនាក់ទំនង. ដើម្បីពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិអារម្មណ៍ និងសមតុល្យជីវិតការងារ ប្រើប្រាស់វេទិកាប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម ដើម្បីកំណត់គោលដៅបុគ្គលដែលអនុវត្តការសតិជាប្រចាំ។ វិធីសាស្រ្តនេះជួយសម្រួលដល់ការចូលរួមរបស់អ្នកចូលរួមប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងពាក់ព័ន្ធ។

សង្ខេបទិន្នន័យរបស់អ្នកជាមួយនឹងស្ថិតិពិពណ៌នា

ដោយបានប្រមូលទិន្នន័យរបស់អ្នក ជំហានសំខាន់បន្ទាប់គឺរៀបចំ និងសង្ខេបវាដោយប្រើស្ថិតិពិពណ៌នា។ ដំណាក់កាលនេះជួយសម្រួលទិន្នន័យឆៅ ធ្វើឱ្យវាត្រៀមខ្លួនសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិកាន់តែស៊ីជម្រៅ។

កំពុងពិនិត្យមើលទិន្នន័យរបស់អ្នក។

ជាដំបូង វាយតម្លៃទិន្នន័យរបស់អ្នក ដើម្បីចាប់យកការចែកចាយរបស់វា និងកំណត់ចំណុចខាងក្រៅណាមួយ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការជ្រើសរើសបច្ចេកទេសវិភាគសមស្រប៖

• តារាងចែកចាយប្រេកង់. រាយបញ្ជីថាតើតម្លៃនីមួយៗលេចឡើងញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា ដែលជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណការឆ្លើយតបទូទៅ ឬកម្រ ដូចជាភាពញឹកញាប់នៃកម្រិតស្ត្រេសមួយចំនួនក្នុងចំណោមបុគ្គលិកនៅក្នុងការសិក្សាអំពីការចងចាំរបស់យើង។
• គំនូសតាងរបារ. មានប្រយោជន៍សម្រាប់បង្ហាញការចែកចាយទិន្នន័យប្រភេទ ឧទាហរណ៍ នាយកដ្ឋានពាក់ព័ន្ធក្នុងការសិក្សាសតិបញ្ញា។
• ដីឡូត៍. គ្រោងទាំងនេះអាចរំលេចទំនាក់ទំនងរវាងអថេរ ដូចជាទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិអារម្មណ៍ និងការកាត់បន្ថយភាពតានតឹង។

ការត្រួតពិនិត្យនេះជួយកំណត់ថាតើទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានចែកចាយជាធម្មតា ឬមិនច្បាស់ ដោយណែនាំជម្រើសរបស់អ្នកក្នុងការធ្វើតេស្តស្ថិតិ។

ការគណនាវិធានការនៃទំនោរកណ្តាល

ម៉ែត្រទាំងនេះផ្តល់នូវការយល់ដឹងអំពីតម្លៃកណ្តាលនៃសំណុំទិន្នន័យរបស់អ្នក៖

• របៀប. តម្លៃដែលកើតឡើងញឹកញាប់បំផុត។ ឧទាហរណ៍ កម្រិត​នៃ​ការ​កាត់​បន្ថយ​ស្ត្រេស​ទូទៅ​បំផុត​ត្រូវ​បាន​សង្កេត​ឃើញ​នៅ​ក្នុង​អ្នក​ចូលរួម។
• មធ្យម. តម្លៃកណ្តាលគឺនៅពេលដែលពិន្ទុទិន្នន័យទាំងអស់ត្រូវបានចាត់ថ្នាក់។ វាមានប្រយោជន៍ ជាពិសេសប្រសិនបើទិន្នន័យរបស់អ្នកត្រូវបានបញ្ឆោត។
• មធ្យម។ តម្លៃមធ្យមអាចផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅនៃកម្រិតស្ត្រេសមុន និងក្រោយការគិត។

ការគណនារង្វាស់នៃភាពប្រែប្រួល

ស្ថិតិទាំងនេះពិពណ៌នាអំពីចំនួនទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រែប្រួល៖

• ជួរ. បង្ហាញវិសាលភាពពីតម្លៃទាបបំផុតទៅតម្លៃខ្ពស់បំផុត ដែលបង្ហាញពីភាពប្រែប្រួលនៃប្រសិទ្ធភាពនៃការគិត។
• ជួរ Interquartile (IQR). ចាប់យកពាក់កណ្តាល 50% នៃទិន្នន័យរបស់អ្នក ដោយផ្តល់នូវរូបភាពកាន់តែច្បាស់នៃទំនោរកណ្តាល។
• គម្លាតស្តង់ដារ និងភាពខុសគ្នា. វិធានការទាំងនេះបង្ហាញពីរបៀបដែលចំណុចទិន្នន័យខុសពីមធ្យម ដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការយល់ដឹងពីការប្រែប្រួលនៃលទ្ធផលកាត់បន្ថយភាពតានតឹង។

ឧទាហរណ៍នៃស្ថិតិពិពណ៌នាដែលកំពុងប្រើប្រាស់

ដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលស្ថិតិទាំងនេះត្រូវបានអនុវត្ត៖

• ការកំណត់ការពិសោធន៍. ស្រមៃថាអ្នកបានប្រមូលពិន្ទុកម្រិតស្ត្រេសមុន និងក្រោយការធ្វើតេស្តពីបុគ្គលិកដែលកំពុងទទួលការបណ្តុះបណ្តាលសតិអារម្មណ៍។ ការគណនាមធ្យម និងគម្លាតស្តង់ដារជួយកំណត់ការផ្លាស់ប្តូរកម្រិតស្ត្រេសមុន និងក្រោយកម្មវិធី៖

ការវាស់វែង	ពិន្ទុស្ត្រេសមធ្យម	គម្លាតគំរូ
ការធ្វើតេស្តមុន	68.4	9.4
ការធ្វើតេស្តក្រោយ	75.2	9.8

លទ្ធផលទាំងនេះបង្ហាញពីការថយចុះនៃភាពតានតឹង ដោយសន្មតថាពិន្ទុខ្ពស់ឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពតានតឹងទាប។ ការប្រៀបធៀបបំរែបំរួលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់សារៈសំខាន់នៃការផ្លាស់ប្តូរទាំងនេះ។

• ការសិក្សាទំនាក់ទំនង. នៅពេលពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលនៃការអនុវត្តន៍សតិអារម្មណ៍ និងសុខុមាលភាព អ្នកនឹងវិភាគពីរបៀបដែលអថេរទាំងនេះទាក់ទងគ្នា៖

ការពិពណ៌នា	តម្លៃ
រយៈពេលអនុវត្តជាមធ្យម	២៥ នាទីក្នុងមួយវគ្គ
ពិន្ទុសុខុមាលភាពជាមធ្យម	3.12 ចេញពី 5
មេគុណជាប់គ្នា	ដែលត្រូវគណនា

វិធីសាស្រ្តនេះបញ្ជាក់ពីភាពរឹងមាំនៃទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលអនុវត្ត និងសុខុមាលភាព។

តាមរយៈការសង្ខេបទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព អ្នកដាក់មូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិបន្ថែមទៀត ដែលសម្របសម្រួលការសន្និដ្ឋានប្រកបដោយការយល់ដឹងអំពីសំណួរស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។

វិភាគទិន្នន័យរបស់អ្នកជាមួយនឹងស្ថិតិអសកម្ម

បន្ទាប់ពីសង្ខេបទិន្នន័យរបស់អ្នកជាមួយនឹងស្ថិតិពិពណ៌នា ជំហានបន្ទាប់គឺធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីចំនួនប្រជាជនកាន់តែច្រើនដោយប្រើស្ថិតិអសកម្ម។ ដំណាក់កាលនេះសាកល្បងសម្មតិកម្មដែលបានបង្កើតឡើងក្នុងដំណាក់កាលធ្វើផែនការស្រាវជ្រាវ និងធ្វើឱ្យការវិភាគស្ថិតិកាន់តែស៊ីជម្រៅ។

សាកល្បងសម្មតិកម្ម និងធ្វើការប៉ាន់ស្មាន

ស្ថិតិអសកម្មអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវព្យាករណ៍ពីលក្ខណៈចំនួនប្រជាជនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូ។ វិធីសាស្រ្តសំខាន់ៗរួមមាន:

• ការប៉ាន់ស្មាន. បង្កើតការទស្សន៍ទាយដែលមានការអប់រំអំពីប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រជាជន ដែលត្រូវបានបង្ហាញជា៖
  • ការប៉ាន់ស្មានចំណុច. តម្លៃតែមួយតំណាងឱ្យប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ដូចជាកម្រិតស្ត្រេសមធ្យម។
  • ការប៉ាន់ស្មានចន្លោះពេល. ជួរទំនងជារួមបញ្ចូលប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ដោយផ្តល់សតិបណ្ដោះអាសន្នសម្រាប់កំហុស និងភាពមិនច្បាស់លាស់។
• ការសាកល្បងសម្មតិកម្ម. សាកល្បងការព្យាករណ៍អំពីឥទ្ធិពលចំនួនប្រជាជនដោយផ្អែកលើទិន្នន័យគំរូ។ នេះចាប់ផ្តើមដោយជឿថាគ្មានឥទ្ធិពលណាមួយកើតឡើងទេ (សម្មតិកម្មគ្មានន័យ) ហើយប្រើការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីមើលថាតើវាអាចត្រូវបានបដិសេធក្នុងការពេញចិត្តនៃឥទ្ធិពលដែលបានសង្កេត (សម្មតិកម្មជំនួស)។

សារៈសំខាន់ស្ថិតិវាយតម្លៃប្រសិនបើលទ្ធផលទំនងជាដោយសារឱកាស។ តម្លៃ p-value តិចជាង 0.05 ជាទូទៅបង្ហាញពីលទ្ធផលសំខាន់ៗ ដែលបង្ហាញពីភស្តុតាងរឹងមាំប្រឆាំងនឹងសម្មតិកម្មទទេ។

ការអនុវត្តការធ្វើតេស្តស្ថិតិ

ជម្រើសនៃការធ្វើតេស្តស្ថិតិគឺស្របតាមការរចនាស្រាវជ្រាវ និងលក្ខណៈទិន្នន័យ៖

• ការធ្វើតេស្ត t ផ្គូផ្គង. វាយតម្លៃការផ្លាស់ប្តូរលើមុខវិជ្ជាដូចគ្នាមុន និងក្រោយការព្យាបាល ល្អបំផុតសម្រាប់ការប្រៀបធៀបមុនការធ្វើតេស្ត និងក្រោយការធ្វើតេស្តនៅក្នុងការសិក្សាដូចជា អន្តរាគមន៍នៃការគិតរបស់យើង។
  • ឧទាហរណ៍. ការប្រៀបធៀបពិន្ទុស្ត្រេសមុន (Mean = 68.4, SD = 9.4) និងក្រោយ (Mean = 75.2, SD = 9.8) ការហ្វឹកហាត់សតិអារម្មណ៍ដើម្បីវាយតម្លៃការផ្លាស់ប្តូរសំខាន់ៗ។
• ការធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនង. វាស់កម្លាំងនៃការផ្សារភ្ជាប់គ្នារវាងអថេរពីរ ដូចជារយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិ និងសុខុមាលភាព។
  • ការធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនង Pearson. កំណត់បរិមាណពីរបៀបដែលការផ្លាស់ប្តូររយៈពេលនៃការគិតទាក់ទងនឹងការផ្លាស់ប្តូរសុខុមាលភាពរបស់បុគ្គលិក។

ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង និងបរិបទ

• ការស្រាវជ្រាវពិសោធន៍. ការប្រើប្រាស់ការធ្វើតេស្ត t-test ដែលផ្គូផ្គងលើទិន្នន័យសិក្សាការគិតបង្ហាញពីការថយចុះយ៉ាងខ្លាំងនៃកម្រិតស្ត្រេស ជាមួយនឹងតម្លៃ t នៃ 3.00 និង p-value នៃ 0.0028 ដែលបង្ហាញថាការបណ្តុះបណ្តាលសតិអារម្មណ៍មានប្រសិទ្ធភាពកាត់បន្ថយភាពតានតឹងនៅកន្លែងធ្វើការ។ ការរកឃើញនេះគាំទ្រដល់ការប្រើប្រាស់ការអនុវត្តន៍សតិអារម្មណ៍ជាប្រចាំជាអន្តរាគមន៍ដ៏មានអត្ថប្រយោជន៍សម្រាប់ការកាត់បន្ថយភាពតានតឹងនៅកន្លែងធ្វើការ។ • ការសិក្សាទំនាក់ទំនង. ទំនាក់ទំនងវិជ្ជមានកម្រិតមធ្យម (r = 0.30) បញ្ជាក់ដោយការធ្វើតេស្តស្ថិតិ (t-value = 3.08, p-value = 0.001) បង្ហាញថាវគ្គនៃការគិតវែងជាងនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសុខុមាលភាព។ ការពង្រីករយៈពេលនៃវគ្គនៃការគិតអាចធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសុខុមាលភាពទូទៅក្នុងចំណោមបុគ្គលិក។

ពិចារណាលើការសន្មត់ និងទិសដៅអនាគត

ដើម្បីដឹងគុណយ៉ាងពេញលេញនូវផលប៉ះពាល់នៃការរកឃើញរបស់យើង វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការទទួលស្គាល់ការសន្មត់មូលដ្ឋាន និងមធ្យោបាយសក្តានុពលសម្រាប់ការស៊ើបអង្កេតបន្ថែម៖

• ការសន្មត់និងដែនកំណត់. ភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលរបស់យើងអាស្រ័យលើការសន្មត់ថាទិន្នន័យធ្វើតាមលំនាំធម្មតា ហើយចំណុចទិន្នន័យនីមួយៗគឺឯករាជ្យពីអ្នកដទៃ។ ប្រសិនបើទិន្នន័យដូចជាពិន្ទុស្ត្រេស មិនធ្វើតាមគំរូធម្មតានេះទេ វាអាចធ្វើឲ្យលទ្ធផលមានភាពលំអៀង និងអាចនាំទៅរកការសន្និដ្ឋានមិនត្រឹមត្រូវ។
• ជំនួយមើលឃើញ. ការបញ្ចូលក្រាហ្វ និងតារាងដែលបង្ហាញពីការចែកចាយពិន្ទុមុនការធ្វើតេស្ត និងក្រោយការធ្វើតេស្ត ក៏ដូចជាទំនាក់ទំនងរវាងរយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិអារម្មណ៍ និងសុខុមាលភាព ត្រូវបានណែនាំដើម្បីធ្វើឱ្យការរកឃើញកាន់តែច្បាស់ និងមានភាពទាក់ទាញ។ រូបភាពទាំងនេះជួយបង្ហាញអំពីនិន្នាការ និងគំរូសំខាន់ៗ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវការបកស្រាយនៃទិន្នន័យ។
• ការស្រាវជ្រាវបន្ថែម។. ការសិក្សានាពេលអនាគតអាចស្វែងរកកត្តាបន្ថែមដែលប៉ះពាល់ដល់សុខុមាលភាពដោយប្រើការវិភាគចម្រុះ ឬ ការរៀនម៉ាស៊ីន. នេះអាចបង្ហាញពីការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅទៅលើអថេរដែលមានឥទ្ធិពលលើការកាត់បន្ថយភាពតានតឹង។
• ការវិភាគកម្រិតខ្ពស់. ការប្រើបច្ចេកទេសតំរែតំរង់ច្រើនអាចជួយឱ្យយល់ពីរបៀបដែលកត្តាផ្សេងៗបញ្ចូលគ្នាដើម្បីជះឥទ្ធិពលដល់ភាពតានតឹង និងសុខុមាលភាព ដោយផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពដ៏ទូលំទូលាយនៃឥទ្ធិពលនៃការសតិអារម្មណ៍។

តាមរយៈការដោះស្រាយការសន្មត់ទាំងនេះ និងការស្វែងយល់ពីទិសដៅទាំងនេះ អ្នកធ្វើអោយការយល់ដឹងរបស់អ្នកប្រសើរឡើងអំពីប្រសិទ្ធភាពនៃអន្តរាគមន៍សតិអារម្មណ៍ ណែនាំការស្រាវជ្រាវនាពេលអនាគត និងការជូនដំណឹងដល់ការសម្រេចចិត្តគោលនយោបាយ។

ការបកស្រាយការរកឃើញរបស់អ្នក។

ចំណុចកំពូលនៃការវិភាគស្ថិតិរបស់អ្នក ពាក់ព័ន្ធនឹងការបកស្រាយការរកឃើញរបស់អ្នក ដើម្បីយល់ពីផលប៉ះពាល់ និងភាពពាក់ព័ន្ធរបស់ពួកគេទៅនឹងសម្មតិកម្មដំបូងរបស់អ្នក។

ការយល់ដឹងអំពីសារៈសំខាន់ស្ថិតិ

សារៈសំខាន់ស្ថិតិគឺជាគន្លឹះក្នុងការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម ដែលជួយបញ្ជាក់ថាតើលទ្ធផលទំនងជាដោយសារឱកាសដែរឬទេ។ អ្នកកំណត់វាដោយការប្រៀបធៀប p-value របស់អ្នកជាមួយនឹងកម្រិតដែលបានកំណត់ទុកជាមុន (ជាទូទៅ 0.05)។

នេះគឺជាឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងពីការសិក្សាចិត្តរបស់យើង ដើម្បីបង្ហាញពីរបៀបដែលអត្ថន័យស្ថិតិត្រូវបានបកស្រាយ៖

• ការវិភាគពិសោធន៍។ សម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរកម្រិតស្ត្រេសក្នុងការសិក្សាចិត្តគំនិត p-value នៃ 0.0027 (ក្រោមកម្រិត 0.05) នាំឱ្យយើងបដិសេធសម្មតិកម្មគ្មានន័យ។ នេះបង្ហាញពីការថយចុះយ៉ាងខ្លាំងនៃភាពតានតឹងដែលបណ្តាលមកពីលំហាត់សតិ មិនមែនគ្រាន់តែជាការប្រែប្រួលចៃដន្យនោះទេ។ • វិភាគសមូហភាព. p-value នៃ 0.001 នៅក្នុងការសិក្សាដែលពិនិត្យមើលរយៈពេលនៃការចងចាំ និងសុខុមាលភាពបង្ហាញពីការជាប់ទាក់ទងគ្នាយ៉ាងសំខាន់ ដែលគាំទ្រគំនិតដែលថាវគ្គវែងជាងនេះបង្កើនសុខុមាលភាព ទោះបីជាវាមិនចាំបាច់បញ្ជាក់ពីមូលហេតុដោយផ្ទាល់ក៏ដោយ។

ការវាយតម្លៃទំហំផលប៉ះពាល់

ទំហំបែបផែនវាស់ភាពខ្លាំងនៃឥទ្ធិពល ដោយគូសបញ្ជាក់សារៈសំខាន់ជាក់ស្តែងរបស់វា លើសពីការបញ្ជាក់វាតាមស្ថិតិ។ ខាងក្រោម​នេះ អ្នក​អាច​មើល​ឧទាហរណ៍​នៃ​ទំហំ​ឥទ្ធិពល​ពី​ការ​សិក្សា​ការ​គិត​របស់​យើង៖

• ទំហំប្រសិទ្ធភាពក្នុងការស្រាវជ្រាវពិសោធន៍. ការគណនា Cohen's d សម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរកម្រិតស្ត្រេសដោយសារការគិតពិចារណា អ្នករកឃើញតម្លៃ 0.72 ដែលបង្ហាញពីផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងពីមធ្យមទៅខ្ពស់។ នេះបង្ហាញថា ការបណ្តុះបណ្តាលសតិអារម្មណ៍មិនត្រឹមតែកាត់បន្ថយភាពតានតឹងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែធ្វើបានដល់កម្រិតដែលមានន័យក្នុងន័យជាក់ស្តែង។ សម្រាប់អ្នកដែលមិនស្គាល់ Cohen's d វាវាស់ទំហំនៃភាពខុសគ្នារវាងមធ្យោបាយពីរដែលទាក់ទងទៅនឹងគម្លាតស្តង់ដារនៃទិន្នន័យគំរូ។ នេះជាការណែនាំខ្លីៗស្តីពីការបកស្រាយ Cohen's d.
• ទំហំឥទ្ធិពលក្នុងការស្រាវជ្រាវទំនាក់ទំនង. ដោយពិចារណាលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Cohen តម្លៃ r របស់ Pearson នៃ 0.30 ធ្លាក់ចូលទៅក្នុងប្រភេទទំហំឥទ្ធិពលមធ្យម។ នេះបង្ហាញថារយៈពេលនៃការអនុវត្តសតិសម្បជញ្ញៈមានទំនាក់ទំនងមធ្យម និងជាក់ស្តែងជាមួយនឹងសុខុមាលភាពរបស់បុគ្គលិក។ Pearson's r វាស់កម្លាំងនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរពីរ។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពី Pearson's r និងការបកស្រាយរបស់វា សូម​ចុច​ទីនេះ.

ពិចារណាលើកំហុសក្នុងការសម្រេចចិត្ត

នៅក្នុងការវិភាគស្ថិតិ វាចាំបាច់ណាស់ក្នុងការយកចិត្តទុកដាក់លើកំហុសនៃការសម្រេចចិត្តដែលអាចមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដល់ការសន្និដ្ឋានដែលបានមកពីទិន្នន័យស្រាវជ្រាវ៖

• កំហុសប្រភេទទី ១ កើតឡើងប្រសិនបើអ្នកបដិសេធមិនត្រឹមត្រូវនូវសម្មតិកម្ម null ពិត ប្រហែលជាបង្ហាញថាកម្មវិធីមួយមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលវាមិនមាន។ នេះ​ត្រូវ​បាន​គេ​ហៅ​ជា​ញឹកញាប់​ថា​ជា "វិជ្ជមាន​មិន​ពិត" ។
• កំហុសប្រភេទ II កើតឡើងនៅពេលដែលអ្នកបរាជ័យក្នុងការបដិសេធសម្មតិកម្មមិនពិតមិនពិត ដែលអាចបាត់បង់ផលប៉ះពាល់ជាក់ស្តែងនៃអន្តរាគមន៍ ដែលគេស្គាល់ថាជា "អវិជ្ជមានមិនពិត"។

ការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពហានិភ័យនៃកំហុសទាំងនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការពិចារណាដោយប្រុងប្រយ័ត្ននូវកម្រិតសារៈសំខាន់ និងធានានូវថាមពលគ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងការរចនាការសិក្សារបស់អ្នក។ យុទ្ធសាស្ត្រកាត់បន្ថយកំហុសទាំងនេះរួមមាន:

• ការបង្កើនទំហំគំរូ។ គំរូធំជាងកាត់បន្ថយជួរកំហុស និងបង្កើនថាមពលនៃការសិក្សា ដែលកាត់បន្ថយលទ្ធភាពនៃការប្រព្រឹត្តកំហុសប្រភេទ II ។
• ការប្រើប្រាស់កម្រិតសារៈសំខាន់សមស្រប។ ការកែតម្រូវកម្រិតអាល់ហ្វា (ឧ. ពី 0.05 ដល់ 0.01) អាចកាត់បន្ថយលទ្ធភាពនៃកំហុសប្រភេទ I ទោះបីជាវាក៏អាចកាត់បន្ថយថាមពលក្នុងការរកឃើញផលប៉ះពាល់ពិតប្រាកដ លុះត្រាតែទំហំគំរូត្រូវបានកែតម្រូវទៅតាមនោះ។
• ធ្វើការវិភាគថាមពល. មុនពេលប្រមូលទិន្នន័យ ការធ្វើការវិភាគថាមពលជួយរកទំហំគំរូអប្បបរមាដែលត្រូវការ ដើម្បីរកមើលឥទ្ធិពលនៃទំហំដែលបានផ្តល់ឱ្យជាមួយនឹងកម្រិតនៃភាពជឿជាក់ដែលចង់បាន ដូច្នេះអាចគ្រប់គ្រងហានិភ័យទាំងប្រភេទ I និង Type II ។

ធានានូវភាពត្រឹមត្រូវនៃការសិក្សា

បន្ទាប់ពីអ្នកបានបកស្រាយការរកឃើញរបស់អ្នក ហើយមុននឹងបញ្ចប់ការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការធានានូវភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការងាររបស់អ្នក។ ប្រើ របស់យើង កម្មវិធីឆែកឆេរ ដើម្បីបញ្ជាក់ពីប្រភពដើមនៃការវិភាគរបស់អ្នក និងការដកស្រង់ប្រភពត្រឹមត្រូវ។ ឧបករណ៍កម្រិតខ្ពស់នេះផ្តល់នូវពិន្ទុភាពស្រដៀងគ្នាលម្អិត ប្រើក្បួនដោះស្រាយដ៏ទំនើបដើម្បីរកមើលករណីដ៏ស្រាលនៃ លួចចម្លងនិងរួមបញ្ចូលពិន្ទុហានិភ័យដែលបង្ហាញពីលទ្ធភាពនៃផ្នែកនៃការវិភាគរបស់អ្នកដែលត្រូវបានយល់ឃើញថាខុសពីដើម។ វាក៏ធ្វើការវិភាគដកស្រង់ផងដែរ ដើម្បីធានាថារាល់ឯកសារយោងទាំងអស់ត្រូវបានទទួលស្គាល់យ៉ាងត្រឹមត្រូវ ពង្រឹងភាពជឿជាក់នៃការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក ដែលមានសារៈសំខាន់ទាំងក្នុងការសិក្សា និងវិជ្ជាជីវៈ។

បន្ថែម​ពី​នេះ, របស់យើង សេវាកែឯកសារ ពិនិត្យឯកសារសរសេររបស់អ្នកដោយប្រុងប្រយ័ត្ន កែកំហុសវេយ្យាករណ៍ និងវណ្ណយុត្តិ ដើម្បីធានាភាពច្បាស់លាស់ និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា។ អ្នកកែសម្រួលដែលមានជំនាញរបស់យើងមិនត្រឹមតែអានអត្ថបទរបស់អ្នកទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវលំហូរ និងលទ្ធភាពអានរបស់វាផងដែរ ដែលធ្វើអោយការវិភាគស្ថិតិរបស់អ្នកកាន់តែទាក់ទាញ និងងាយស្រួលយល់។ តាមរយៈការកែលម្អខ្លឹមសារ រចនាសម្ព័ន្ធ ភាសា និងរចនាប័ទ្ម យើងជួយអ្នកក្នុងការទំនាក់ទំនងការរកឃើញរបស់អ្នកកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពទៅកាន់ទស្សនិកជនរបស់អ្នក។

ការបញ្ចូលសេវាកម្មទាំងនេះបង្កើនភាពជឿជាក់នៃការរកឃើញរបស់អ្នក បង្កើនភាពតឹងរ៉ឹងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រ និងបង្កើនការបង្ហាញនៃការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នកក្នុងការវិភាគស្ថិតិ។ ការយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះព័ត៌មានលម្អិតនេះធានាថាឯកសារចុងក្រោយរបស់អ្នកត្រូវនឹងស្តង់ដារខ្ពស់បំផុតនៃសុចរិតភាពសិក្សា និងឧត្តមភាពវិជ្ជាជីវៈ។

ឧបករណ៍កម្មវិធីសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព

នៅពេលយើងស្វែងយល់ពីកម្មវិធីជាក់ស្តែង និងទ្រឹស្ដីដែលជាមូលដ្ឋាននៃការវិភាគស្ថិតិ ការជ្រើសរើសឧបករណ៍ផ្នែកទន់ត្រឹមត្រូវហាក់ដូចជាមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ឧបករណ៍ទាំងនេះធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវប្រសិទ្ធភាព និងភាពស៊ីជម្រៅនៃការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការវិភាគកាន់តែស្មុគ្រស្មាញ និងការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់។ ខាងក្រោមនេះ យើងរៀបរាប់អំពីឧបករណ៍ផ្នែកទន់ស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយមួយចំនួន ដោយរៀបរាប់លម្អិតអំពីភាពខ្លាំងរបស់ពួកគេ និងករណីប្រើប្រាស់ធម្មតា ដើម្បីជួយអ្នកជ្រើសរើសសមបំផុតសម្រាប់តម្រូវការរបស់អ្នក។

R

R គឺជាបរិស្ថានកម្មវិធីឥតគិតថ្លៃដែលឧទ្ទិសដល់ការគណនាស្ថិតិ និងក្រាហ្វិក។ ត្រូវបានគេស្គាល់ថាសម្រាប់កញ្ចប់ដ៏ធំរបស់វា និងសមត្ថភាពខ្លាំងនៅក្នុងការធ្វើគំរូស្ថិតិស្មុគស្មាញ R មានអត្ថប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវដែលទាមទារនីតិវិធីស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់។ វាគាំទ្រការប្ដូរតាមបំណងយ៉ាងទូលំទូលាយ និងការតំណាងក្រាហ្វិកលម្អិត ដែលធ្វើឱ្យវាល្អសម្រាប់ការវិភាគស្មុគស្មាញ។

ពស់ថ្លាន់

ភាពសាមញ្ញ និងភាពបត់បែនរបស់ Python បានធ្វើឱ្យវាក្លាយជាចំណុចសំខាន់ក្នុងការវិភាគស្ថិតិ ដែលគាំទ្រដោយបណ្ណាល័យដូចជា NumPy, SciPy និង pandas ។ ភាសានេះគឺល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់អ្នកដែលចាប់ផ្តើមក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ ដោយផ្តល់នូវវាក្យសម្ព័ន្ធត្រង់ៗ និងសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏មានឥទ្ធិពល។ Python ពូកែក្នុងគម្រោងដែលរួមបញ្ចូលការរៀនម៉ាស៊ីន និងការវិភាគទិន្នន័យខ្នាតធំ។

SPSS (កញ្ចប់ស្ថិតិសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រសង្គម)

SPSS ត្រូវបានអនុគ្រោះសម្រាប់ចំណុចប្រទាក់ងាយស្រួលប្រើរបស់វា ធ្វើឱ្យការវិភាគស្ថិតិស្មុគស្មាញអាចចូលដំណើរការបានសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវដោយគ្មានចំណេះដឹងផ្នែកកម្មវិធីទូលំទូលាយ។ វាមានប្រសិទ្ធភាពជាពិសេសសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យស្ទង់មតិ និងការស្រាវជ្រាវផ្សេងទៀតដែលជាធម្មតាធ្វើឡើងនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម។ ចំណុចប្រទាក់អ្នកប្រើក្រាហ្វិក (GUI) របស់វាអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើធ្វើតេស្ដស្ថិតិតាមរយៈម៉ឺនុយសាមញ្ញ និងប្រអប់ប្រអប់ ជាជាងការសរសេរកូដស្មុគស្មាញ ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដែលអាចទុកចិត្តបាន និងវិចារណញាណសម្រាប់ស្ថិតិពិពណ៌នា។

ប្រព័ន្ធវិភាគស្ថិតិ (SAS)

SAS មានភាពល្បីល្បាញដោយសារភាពជឿជាក់របស់វាក្នុងការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ ភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដែលពេញចិត្តនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដូចជាការថែទាំសុខភាព និងឱសថ។ វាគ្រប់គ្រងយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពនូវសំណុំទិន្នន័យធំ និងផ្តល់នូវលទ្ធផលលម្អិតសម្រាប់ការវិភាគចម្រុះ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ធានានូវភាពត្រឹមត្រូវ និងស្ថិរភាពនៃការរកឃើញរបស់អ្នក។

ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការប្រៀបធៀបនៃកម្មវិធីវិភាគស្ថិតិ

កម្មវិធី Software	ភាពខ្លាំង	ករណីប្រើប្រាស់ធម្មតា។	ការចំណាយ	សហគមន៍អ្នកប្រើប្រាស់
R	កញ្ចប់ទូលំទូលាយ គំរូកម្រិតខ្ពស់	ការវិភាគស្ថិតិស្មុគ្រស្មាញ	ដោយឥតគិតថ្លៃ	ធំ, សកម្ម
ពស់ថ្លាន់	ភាពចម្រុះ, ភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់	ការរៀនម៉ាស៊ីន ការវិភាគទិន្នន័យខ្នាតធំ	ដោយឥតគិតថ្លៃ	ទូលំទូលាយ ធនធានជាច្រើន។
SPSS	GUI ងាយស្រួលប្រើ ល្អសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង	ទិន្នន័យស្ទង់មតិ ស្ថិតិពិពណ៌នា	បង់ប្រាក់	គាំទ្រយ៉ាងល្អដោយ IBM, academia
SAS	គ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំ ទិន្នផលរឹងមាំ	សុខភាព, ឱសថ	បង់ប្រាក់	វិជ្ជាជីវៈ, ឧស្សាហកម្មរឹងមាំ

ចាប់ផ្តើមជាមួយកម្មវិធីស្ថិតិ

សម្រាប់ឧបករណ៍ថ្មីទាំងនេះ ការបង្រៀនតាមអ៊ីនធឺណិត និងធនធានជាច្រើនអាចជួយភ្ជាប់គម្លាតរវាងចំណេះដឹងទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តជាក់ស្តែង៖

• R. អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងគួរតែចាប់ផ្តើមជាមួយកញ្ចប់ R ស្នូល ដោយធ្វើជាម្ចាស់លើមូលដ្ឋាននៃវ៉ិចទ័រ ម៉ាទ្រីស និងស៊ុមទិន្នន័យ។ ការស្វែងរកកញ្ចប់បន្ថែមពី CRAN ដូចជា ggplot2 សម្រាប់ក្រាហ្វិកកម្រិតខ្ពស់ ឬការយកចិត្តទុកដាក់សម្រាប់ការរៀនម៉ាស៊ីន អាចធ្វើអោយសមត្ថភាពវិភាគរបស់អ្នកកាន់តែប្រសើរឡើងថែមទៀត។
• ពស់ថ្លាន់. ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការបង្រៀន Python មូលដ្ឋាននៅលើ Python.org ។ បន្ទាប់ពីរៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះ សូមដំឡើងបណ្ណាល័យវិភាគទិន្នន័យដូចជា Pandas និងបណ្ណាល័យដែលមើលឃើញដូចជា Matplotlib ដើម្បីពង្រីកជំនាញវិភាគរបស់អ្នក។
• SPSS. IBM ដែលជាក្រុមហ៊ុនដែលបង្កើត SPSS ផ្តល់នូវឯកសារលម្អិត និងការសាកល្បងឥតគិតថ្លៃ ដើម្បីជួយអ្នកប្រើប្រាស់ថ្មីឱ្យយល់ពីសមត្ថភាពរបស់ SPSS រួមទាំងកម្មវិធីនិពន្ធវាក្យសម្ព័ន្ធសម្រាប់កិច្ចការស្វ័យប្រវត្តិ។ ការចូលប្រើនេះមានអត្ថប្រយោជន៍ជាពិសេសសម្រាប់កម្មវិធីស្ថិតិថ្មីទាំងនោះ ដោយផ្តល់នូវការណែនាំដែលងាយស្រួលប្រើចំពោះកិច្ចការស្ថិតិស្មុគស្មាញ។
• SAS. SAS University Edition ផ្តល់ជូននូវវេទិកាសិក្សាដោយឥតគិតថ្លៃ ដែលល្អសម្រាប់សិស្សានុសិស្ស និងអ្នកស្រាវជ្រាវដែលកំពុងស្វែងរកការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីកម្មវិធី SAS និងការវិភាគស្ថិតិ។

តាមរយៈការជ្រើសរើសកម្មវិធីដែលសមស្រប និងលះបង់ពេលវេលាដើម្បីសិក្សាមុខងាររបស់វា អ្នកអាចកែលម្អគុណភាព និងវិសាលភាពនៃការវិភាគស្ថិតិរបស់អ្នកបានយ៉ាងសំខាន់ ដែលនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានកាន់តែស៊ីជម្រៅ និងលទ្ធផលស្រាវជ្រាវដែលមានឥទ្ធិពល។

សន្និដ្ឋាន

មគ្គុទ្ទេសក៍នេះបានគូសបញ្ជាក់ពីតួនាទីសំខាន់នៃការវិភាគស្ថិតិក្នុងការបំប្លែងទិន្នន័យស្មុគ្រស្មាញទៅជាការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាននៅទូទាំងវិស័យចម្រុះ។ ចាប់ពីការបង្កើតសម្មតិកម្ម និងការប្រមូលទិន្នន័យ រហូតដល់ការវិភាគ និងការបកស្រាយលទ្ធផល ដំណាក់កាលនីមួយៗធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវជំនាញក្នុងការសម្រេចចិត្ត និងការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការកែលម្អការសិក្សា និងវិជ្ជាជីវៈ។ ការធ្វើជាម្ចាស់ឧបករណ៍ស្ថិតិដូចជា R, Python, SPSS, និង SAS អាចជាបញ្ហាប្រឈម ប៉ុន្តែអត្ថប្រយោជន៍ - ការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់ ការសម្រេចចិត្តកាន់តែឆ្លាតវៃ និងការស្រាវជ្រាវកាន់តែរឹងមាំ - មានសារៈសំខាន់។ ឧបករណ៍នីមួយៗផ្តល់នូវសមត្ថភាពពិសេសសម្រាប់គ្រប់គ្រងការវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ទាញយកធនធានតាមអ៊ីនធឺណិត ការបង្រៀន និងការគាំទ្រសហគមន៍ ដើម្បីកែលម្អជំនាញស្ថិតិរបស់អ្នក។ ធនធានទាំងនេះជួយសម្រួលភាពស្មុគស្មាញនៃការវិភាគស្ថិតិ ដោយធានាថាអ្នកនៅតែស្ទាត់ជំនាញ។ តាមរយៈការពង្រឹងជំនាញវិភាគស្ថិតិរបស់អ្នក អ្នកនឹងបើកឱកាសថ្មីទាំងក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងជីវិតអាជីពរបស់អ្នក។ បន្តរៀន និងអនុវត្តបច្ចេកទេសទាំងនេះ ហើយចងចាំ—រាល់សំណុំទិន្នន័យមានរឿងមួយ។ ជាមួយនឹងឧបករណ៍ត្រឹមត្រូវ អ្នកត្រៀមខ្លួនប្រាប់វាយ៉ាងទាក់ទាញ។