មេរៀនទី១០៖ ប្រភេទសម្មតិកម្ម និងអថេរ ឆ្នាំទី៣ ឆមាសទី១(២០២៥)

មេរៀនទី១០៖ ប្រភេទសម្មតិកម្ម​ និងអថេរ

 (Types of hypotheses and variables)

I.សម្មតិកម្ម

១.និយមន័យសម្មតិកម្ម

q   សម្មតិកម្មបង្ហាញពីការព្យាករណ៍របស់អ្នកអំពីអ្វីដែលការស្រាវជ្រាវរបស់អ្នកនឹងរកឃើញ។ វា​ជា​ចម្លើយ​បណ្តោះអាសន្ន​ចំពោះ​សំណួរ​ស្រាវជ្រាវ​របស់​អ្នក​ដែល​មិន​ទាន់​បាន​សាកល្បង។ សម្រាប់គម្រោងស្រាវជ្រាវមួយចំនួន អ្នកប្រហែលជាត្រូវសរសេរសម្មតិកម្មជាច្រើនដែលដោះស្រាយទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃសំណួរស្រាវជ្រាវរបស់អ្នក។

q  សម្មតិកម្មមិនមែនគ្រាន់តែជាការប៉ាន់ស្មាននោះទេ វាគួរតែផ្អែកលើទ្រឹស្តី និងចំណេះដឹងដែលមានស្រាប់។ វាក៏ត្រូវតែអាចសាកល្បងបាន ដែលមានន័យថាអ្នកអាចគាំទ្រ ឬបដិសេធវាតាមរយៈវិធីសាស្រ្តស្រាវជ្រាវបែបវិទ្យាសាស្ត្រ  (ដូចជាការពិសោធន៍ ការសង្កេត និងការវិភាគស្ថិតិនៃទិន្នន័យ)។

q  សម្មតិកម្មស្រាវជ្រាវគឺជាការពិចារណាដែលអ្នកស្រាវជ្រាវដាក់ឡើងជាមុន ដើម្បីបញ្ជាក់ពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរឬបាតុភូត។ វាជាសំនួរ ឬចម្លើយបណ្ដោះអាសន្ន ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវនឹងព្យាយាមធ្វើតេស្ត ឬបញ្ជាក់តាមរយៈការប្រមូលទិន្នន័យ និងវិភាគ។

២.ប្រភេទសម្មតិកម្ម

·       សម្មតិកម្មសូន្យ (Null Hypothesis – H₀) ៖ ជាសម្មតិកម្មដែលអះអាងថា គ្មានទំនាក់ទំនង ឬ គ្មានភាពខុសគ្នា រវាងអថេរទាំងពីរ ឬច្រើន។វាត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើតេស្តតាមរយៈស្ថិតិ។

ឧទាហរណ៍៖ “គ្មានភាពខុសគ្នានៅលើលទ្ធផលសិក្សារវាងសិស្សដែលរៀនតាមរបៀបប្រើហ្គេម និងសិស្សដែលរៀនតាមរបៀបធម្មតា”។

·       សម្មតិកម្មជំនួស (Alternative Hypothesis – H₁ ឬ Ha)៖ ជាសម្មតិកម្មផ្ទុយនឹងសូន្យ។ វាអះអាងថា មានទំនាក់ទំនង ឬ មានភាពខុសគ្នា។ ប្រើសម្រាប់បញ្ជាក់អ្វីដែលអ្នកស្រាវជ្រាវរំពឹងថានឹងរកឃើញ។ឧទាហរណ៍៖ “សិស្សដែលរៀនតាមរបៀបប្រើហ្គេម មានលទ្ធផលសិក្សាល្អជាងសិស្សដែលរៀនតាមរបៀបធម្មតា”។

·       សម្មតិកម្មទិសដៅ (Directional Hypothesis)៖ ជាសម្មតិកម្មដែលបញ្ជាក់ ទិសដៅ នៃទំនាក់ទំនង ឬភាពខុសគ្នា។ អ្នកស្រាវជ្រាវព្យាយាមបញ្ជាក់ថា ផលប៉ះពាល់នឹងកើតឡើង “បន្ថែម” ឬ “បន្ថយ”។

ឧទាហរណ៍៖ “ការប្រើបច្ចេកវិទ្យាក្នុងថ្នាក់រៀន បង្កើនកម្រិតចូលរួមរបស់សិស្ស”។

·       សម្មតិកម្មគ្មានទិសដៅ (Non-directional Hypothesis)៖ ជាសម្មតិកម្មដែលអះអាងថា មានទំនាក់ទំនង ឬមានភាពខុសគ្នា ប៉ុន្តែ មិនបញ្ជាក់ទិសដៅ។ប្រើនៅពេលអ្នកស្រាវជ្រាវមិនទាន់ប្រាកដអំពីលទ្ធផល។ឧទាហរណ៍៖ “ការប្រើបច្ចេកវិទ្យាក្នុងថ្នាក់រៀន មានឥទ្ធិពលលើកម្រិតចូលរួមរបស់សិស្ស”។

·       សម្មតិកម្មសម្របសម្រួល (Associative Hypothesis)៖ អះអាងថា មានទំនាក់ទំនងរវាងអថេរពីរឬច្រើន។មិនចាំបាច់ជាករណីមូលហេតុ–ផលទេ។

ឧទាហរណ៍៖ “មានទំនាក់ទំនងរវាងកម្រិតការអនុវត្តអាន និងលទ្ធផលសិក្សា”។

·       សម្មតិកម្មបណ្តាល–ផល (Causal Hypothesis)៖ អះអាងថា អថេរមួយ (Independent Variable) បណ្តាលឲ្យមានការផ្លាស់ប្តូរនៅលើអថេរមួយទៀត (Dependent Variable)។ ឧទាហរណ៍៖ “ការប្រើការបង្រៀនជាក្រុម បង្កើនជំនាញសហការរបស់សិស្ស”។

·       សម្មតិកម្មពណ៌នា (Descriptive Hypothesis)៖ សម្រាប់ពិពណ៌នាបាតុភូត ឬក្រុមដោយគ្មានការប្រៀបធៀប។

ឧទាហរណ៍៖ “សិស្សភាគច្រើនមានទស្សនៈវិជ្ជមានចំពោះការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាក្នុងការរៀន”។

ប្រៀបធៀបប្រភេទសម្មតិកម្ម

៣.ជំហាននៃការង្កើតសម្មតិកម្មស្រាវជ្រាវ (Steps to Formulate a Research Hypothesis)

1. កំណត់ប្រធានបទស្រាវជ្រាវ (Identify the Research Topic)

• ជ្រើសរើសប្រធានបទដែលអ្នកចង់សិក្សា។
• ប្រធានបទត្រូវមានសារៈសំខាន់ មានបញ្ហា និងអាចស្រាវជ្រាវបាន។

ឧទាហរណ៍៖ “ផលប៉ះពាល់នៃការប្រើប្រាស់ហ្គេមសិក្សាលើការលើកកម្ពស់ចំណេះដឹងនៃសិស្ស”

2. រំលឹកទ្រឹស្តី និងអត្ថបទទាក់ទង (Review Literature)

• អាន និងវិភាគស្រាវជ្រាវមុនៗ
• កំណត់មូលដ្ឋានទ្រឹស្តី ឬទិន្នន័យដែលទាក់ទង
• ដើម្បីរកឃើញថា តើមានចន្លោះ (gap) ឬបញ្ហាដែលត្រូវស្រាវជ្រាវបន្ថែម។

3. កំណត់អថេរ (Identify Variables)

• អថេរឯករាជ្យ (Independent Variable) → អ្វីដែលអ្នកចង់សាកល្បង
• អថេរពឹងផ្អែក (Dependent Variable) → លទ្ធផល ឬអ្វីដែលត្រូវវាស់វែង។

 ឧទាហរណ៍៖  អថេរឯករាជ្យ = ការប្រើហ្គេមសិក្សា       អថេរពឹងផ្អែក = កម្រិតចំណេះដឹងសិស្ស

4. សំណួរស្រាវជ្រាវ (Formulate Research Questions)

• សួរសំណួរដែលច្បាស់លាស់ អាចឆ្លើយបានដោយទិន្នន័យ។

ឧទាហរណ៍៖ “តើការប្រើហ្គេមសិក្សាអាចជួយបង្កើនចំណេះដឹងរបស់សិស្សបានឬទេ?”

5. បង្កើតសម្មតិកម្ម (Formulate the Hypothesis)

• សរសេរសម្មតិកម្មជាទម្រង់ប្រសព្វរវាងអថេរទាំងពីរ។
• មាន សម្មតិកម្មវិជ្ជមាន និង សម្មតិកម្មអវិជ្ជមាន។

ឧទាហរណ៍៖

• H₁ (Alternative Hypothesis): ការប្រើហ្គេមសិក្សាអាចជួយបង្កើនចំណេះដឹងរបស់សិស្ស។
• H₀ (Null Hypothesis): ការប្រើហ្គេមសិក្សាមិនមានអត្ថិភាពលើចំណេះដឹងរបស់សិស្សទេ។

6. ពិនិត្យលក្ខណៈសម្មតិកម្មល្អ (Check Characteristics of a Good Hypothesis)

• ត្រូវច្បាស់លាស់ (Clear)
• អាចវាស់វែងបាន (Measurable)
• អាចសាកល្បងបាន (Testable)
• ទាក់ទងទៅនឹងទ្រឹស្តី និងទិន្នន័យ (Theoretical-based)

៤.បញ្ជីត្រួតពិនិត្យដើម្បីវាយតម្លៃសម្មតិកម្មស្រាវជ្រាវ

1. ភាពច្បាស់លាស់ (Clarity)

តើសម្មតិកម្មសរសេរដោយភាសាច្បាស់ ងាយយល់ឬទេ?

តើគេអាចយល់បានភ្លាមៗថា អ្វីជាអថេរឯករាជ្យ និងអថេរពឹងផ្អែក?

2. ភាពវាស់វែងបាន (Measurability)

តើអថេរដែលមានក្នុងសម្មតិកម្មអាចវាស់វែងបានដោយទិន្នន័យ?

តើមានសូចនាករ ឬឧបករណ៍សម្រាប់វាស់វែងទិន្នន័យទេ?

3. ភាពអាចសាកល្បងបាន (Testability)

តើសម្មតិកម្មអាចពិនិត្យឬបញ្ជាក់បានតាមរយៈការប្រមូលទិន្នន័យ និងវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវ?

តើអាចធ្វើតេស្តដោយវិធីសាស្ត្រផ្ទាល់ ឬសាកល្បងក្នុងជីវិតពិតបានទេ?

4. ភាពពាក់ព័ន្ធ (Relevance)

តើសម្មតិកម្មពាក់ព័ន្ធជាមួយបញ្ហាស្រាវជ្រាវ និងគោលបំណងស្រាវជ្រាវឬទេ?

តើវាឆ្លើយតបនឹងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលបានដាក់សួរឬទេ?

5. ភាពមានមូលដ្ឋានទ្រឹស្តី (Theoretical Grounding)

តើសម្មតិកម្មមានមូលដ្ឋាននៅលើអក្សរសិល្ប៍ និងទ្រឹស្តីដែលមានស្រាប់?

តើវាមិនមែនត្រឹមការប៉ាន់ស្មានឬការគិតផ្ទាល់ខ្លួនឯងទេ?

6. ភាពអាចបដិសេធបាន (Falsifiability)

តើសម្មតិកម្មអាចបង្ហាញថា “ខុស” បាន ប្រសិនបើទិន្នន័យមិនគាំទ្រ?

តើវាមិនជាសម្មតិកម្មអស្ចារ្យ ដែលគ្មានអាចបញ្ជាក់ឲ្យខុសបានទេ?

7. ភាពខ្លី និងត្រឹមត្រូវ (Conciseness)

តើសម្មតិកម្មសរសេរខ្លី សង្ខេប ប៉ុន្តែទទួលបានអត្ថន័យពេញលេញ?

តើវាមិនស្មុគស្មាញពេក ឬប្រើពាក្យមិនចាំបាច់ទេ?

II.អថេរ

១.និយមន័យអថេរ

q  អថេរស្រាវជ្រាវ (Research Variables) គឺជាធាតុ ឬលក្ខណៈណាមួយដែលអាចផ្លាស់ប្តូរឬប្រែប្រួលបាន ហើយត្រូវបានអ្នកស្រាវជ្រាវយកមកសិក្សា និងវាស់វែង ដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនង ឬឥទ្ធិពលរវាងវា។

q  អថេរក្នុងការស្រាវជ្រាវគឺសំដៅលើមនុស្ស ទីកន្លែង វត្ថុ ឬបាតុភូត ដែលអ្នកកំពុងព្យាយាមវាស់វែងតាមមធ្យោបាយណាមួយ។

q  អថេរគឺជាលក្ខណៈ ឬបរិមាណនៃបាតុភូតដែលអាចវាស់វែង ឬចាត់ថ្នាក់បាន។

២.ប្រភេទអថេរ

q អថេរឯករាជ្យ (Independent Variable: IV)

·        និយមន័យ: អថេរដែលអ្នកស្រាវជ្រាវបង្កើត ឬកែប្រែ ដើម្បីមើលឥទ្ធិពលរបស់វា

·        តួនាទី: ជាមូលហេតុ ឬកត្តាដែលប៉ះពាល់ទៅលើអថេរផ្សេងទៀត។

·        ឧទាហរណ៍: វិធីបង្រៀន (Lecture vs Group Discussion)តាមកម្រិតសិក្សា

q អថេរពឹងផ្អែក (Dependent Variable: DV)

·        និយមន័យ: អថេរដែលត្រូវបានវាស់វែង ឬទស្សន៍ទាយដោយផ្អែកលើអថេរឯករាជ្យ

·        តួនាទី: ជាលទ្ធផល ឬផលប៉ះពាល់

·        ឧទាហរណ៍: លទ្ធផលសិក្សា (test scores)   ប្រាក់ចំណូលប្រចាំខែ

q អថេរអន្តរកម្ម (Intervening/Mediating Variable)

·        និយមន័យ: អថេរដែលឈរចន្លោះរវាង IV និង DV ដើម្បីពន្យល់ពីរបៀបដែល IV ប៉ះពាល់ទៅលើ DV។

·        តួនាទី: ជា “ស្ពាន” ឬ “មធ្យោបាយ”។

·        ឧទាហរណ៍: IV: វិធីបង្រៀន → Mediating Variable: កម្រិតចូលរួមរបស់សិស្ស → DV: លទ្ធផលសិក្សា។

q អថេរកំណត់ (Moderator Variable)

·        និយមន័យ: អថេរដែលប៉ះពាល់ដល់កម្លាំង ឬទិសដៅនៃទំនាក់ទំនងរវាង IV និង DV។

·        តួនាទី: ជា “កត្តាបន្ថែម” ដែលធ្វើឲ្យទំនាក់ទំនងខ្លាំង ឬខ្សោយ។

·        ឧទាហរណ៍: IV: វិធីបង្រៀន → DV: លទ្ធផលសិក្សា → Moderator: ភេទ (ប្រុស/ស្រី)

q អថេរគ្រប់គ្រង (Control Variable)

·        និយមន័យ: អថេរដែលអ្នកស្រាវជ្រាវរក្សាឲ្យថេរ ដើម្បីបញ្ចៀសឥទ្ធិពលខុសពី IV និង DV។

·        តួនាទី: ជួយធ្វើឲ្យលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបាន។

·        ឧទាហរណ៍: សិក្សាឥទ្ធិពលនៃវិធីបង្រៀនលើលទ្ធផលសិក្សា → គ្រប់គ្រងអថេរ “កម្រិតអាយុ”    

      និង “ជំនាញមុន”។

៣.រង្វាស់អថេរ

នៅក្នុងស្រាវជ្រាវ អថេរមានរង្វាស់ (Levels of Measurement / Scale of Variables) គឺបង្ហាញពីវិធីវាស់អថេរ និងលក្ខណៈចំនួននៃទិន្នន័យ។ មាន ៤ ប្រភេទរង្វាស់សំខាន់៖

កំណត់ចំណាំ:

• Nominal និង Ordinal គឺជាអថេរអក្សរ (categorical)
• Interval និង Ratio គឺជាអថេរលេខ (numerical / quantitative)
• Ratio ជាប្រភេទខ្ពស់បំផុត ពីព្រោះវាមានចំណុចសូន្យពិត និងអាចធ្វើប្រតិបត្តិការវិភាគគណិតបានទូលំទូលាយ។

💡 ចំណាំ:

• Nominal និង Ordinal → categorical variables
• Interval និង Ratio → quantitative variables
• ប្រភេទអថេរមួយអាចមានរង្វាស់ផ្សេងៗគ្នា ដោយផ្អែកលើរបៀបវាស់វា

៤.សារៈសំខាន់នៃរង្វាស់អថេរ

          រង្វាស់អថេរ (Levels of Measurement / Scales of Variables) មានសារៈសំខាន់ខ្លាំងក្នុងស្រាវជ្រាវ ពីព្រោះវាកំណត់ របៀបវាស់ទិន្នន័យ និងវិធីវិភាគទិន្នន័យបានច្បាស់៖

1.    ជួយកំណត់ប្រភេទទិន្នន័យ

·        រង្វាស់បង្ហាញថាអថេរមួយគឺ categorical (nominal, ordinal) ឬ quantitative (interval, ratio)។

·        នេះជាជំហានដំបូងសំខាន់សម្រាប់រៀបចំទិន្នន័យ និងផ្លាស់ប្តូរទៅស្ថិតិវិទ្យា។

2.    កំណត់វិធីវិភាគស្ថិតិ

·        ទិន្នន័យ nominal → វិភាគជាប្រាក់ភាគនៃចំនួន (frequency, percentage)

·        Ordinal → អាចប្រើ median, percentile

·        Interval និង Ratio → អាចប្រើ mean, standard deviation, correlation, regression

3.    បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផល

·     ដឹងរង្វាស់អាចជួយអ្នកស្រាវជ្រាវជ្រើសយក វិធីសាស្ត្រវាស់វែង និងស្ថិតិ ដែលសមស្រប ដូច្នេលទ្ធផលមានភាពត្រឹមត្រូវ និងទុកចិត្តបាន។

4.    ជួយក្នុងការប្រៀបធៀប និងចាត់ថ្នាក់អថេរ

·        អាចសម្គាល់ថា តើអថេរមានលំដាប់ (ordinal), ចន្លោះ (interval) ឬសមាមាត្រ (ratio) ដើម្បីទាញយកន័យពីទិន្នន័យបានត្រឹមត្រូវ។

5.    ជាផ្នែកសំខាន់ក្នុងការរចនាស្រាវជ្រាវ

·        ជួយកំណត់ប្រភេទសំណួរ វិធីសិក្សា និងគំរោងស្ថិតិ ដែលសមស្របសម្រាប់ស្រាវជ្រាវនីមួយៗ។