របៀបវិភាគទិន្នន័យប្រភេទ
ទិន្នន័យប្រភេទគឺជាប្រភេទទិន្នន័យទូទៅបំផុតមួយដែលត្រូវបានជួបប្រទះនៅក្នុងការស្រាវជ្រាវ អាជីវកម្ម ទីផ្សារ សុខភាព ការអប់រំ និងសូម្បីតែការស្ទង់មតិពេញចិត្តរបស់អតិថិជន។ មិនដូចទិន្នន័យជាលេខ (ឧទាហរណ៍ អាយុ កម្ពស់ ប្រាក់ចំណូល) ដែលអាចត្រូវបានគណនាដោយប្រើមធ្យមភាគ ឬគម្លាតស្តង់ដារ ទិន្នន័យប្រភេទមានស្លាក ឬក្រុមដូចជា "ប្រុស/ស្រី" "យល់ស្រប/មិនយល់ស្រប" "ក/ខ/គ" ឬ "ពេញចិត្ត/អព្យាក្រឹត/មិនពេញចិត្ត"។ ដោយសារតែលក្ខណៈប្រភេទរបស់វា បច្ចេកទេសវិភាគ តម្រូវឱ្យមានវិធីសាស្រ្តជាក់លាក់។ អត្ថបទនេះពិភាក្សាអំពីជំហានជាក់ស្តែង និងវិធីសាស្រ្តទូទៅសម្រាប់ ការវិភាគ ទិន្នន័យប្រភេទប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
១. ការយល់ដឹងអំពីប្រភេទទិន្នន័យប្រភេទ
មុននឹងវិភាគ សូមយល់ជាមុនសិនថាទិន្នន័យប្រភេទណាដែលអ្នកមាន។ ជាទូទៅ មានពីរប្រភេទ៖
១) នាមករណ៍
ប្រភេទមិនមានលំដាប់លំដោយទេ។ ឧទាហរណ៍៖ ភេទ ពណ៌ដែលចូលចិត្ត ម៉ាកផលិតផល តំបន់រស់នៅ។
២) លំដាប់លំដោយ
ប្រភេទនានាមានលំដាប់ ឬកម្រិត។ ឧទាហរណ៍៖ កម្រិតពេញចិត្ត (មិនពេញចិត្ត – មធ្យម – ពេញចិត្ត) កម្រិតអប់រំ (វិទ្យាល័យ – បរិញ្ញាបត្រ – អនុបណ្ឌិត) មាត្រដ្ឋាន Likert (មិនយល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង – យល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង)។
ភាពខុសគ្នានេះមានសារៈសំខាន់ណាស់ ពីព្រោះវាប៉ះពាល់ដល់បច្ចេកទេសវិភាគសមស្រប។ ទិន្នន័យលំដាប់អាចត្រូវបានវិភាគ ដោយពិចារណាលើលំដាប់របស់វា ខណៈដែលទិន្នន័យនាមមិនអាចធ្វើបានទេ។
២. ការរៀបចំទិន្នន័យ៖ លេខកូដ ស្លាក និងភាពស្អាតនៃទិន្នន័យ
ការវិភាគល្អតែងតែចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងទិន្នន័យដែលបានរៀបចំ។ ជំហានរៀបចំដែលបានណែនាំ៖
– ស្តង់ដារនីយកម្មនៃការសរសេរប្រភេទ៖ ឧទាហរណ៍ “ប្រុស” ទល់នឹង “ប្រុស” ត្រូវតែបញ្ចូលគ្នា ដើម្បីកុំឱ្យពួកគេចាត់ទុកថាជាប្រភេទផ្សេងគ្នា។
– ដោះស្រាយតម្លៃដែលបាត់៖ សម្រេចចិត្តថាតើត្រូវលុប ចោទប្រកាន់ ឬបង្កើតប្រភេទដាច់ដោយឡែកដូចជា "មិនបានឆ្លើយ"។
– បង្កើតកូដប្រសិនបើចាំបាច់៖ ឧទាហរណ៍ យល់ព្រម=៤ អព្យាក្រឹត=៣ មិនយល់ព្រម=២។ ចំពោះតម្លៃនាម កូដលេខគ្រាន់តែជាស្លាកប៉ុណ្ណោះ មិនមែនជាតម្លៃគណិតវិទ្យាទេ។
– ពិនិត្យមើលប្រភេទដែលកម្រពេក៖ ប្រភេទដែលមានប្រេកង់ទាបខ្លាំងអាចរំខានដល់ការវិភាគ។ ពេលខ្លះពួកវាត្រូវបញ្ចូលគ្នាដើម្បីសម្រេចបានលទ្ធផលដែលមានស្ថេរភាពជាងមុន។
៣. ការវិភាគពិពណ៌នា៖ ភាពញឹកញាប់ និងសមាមាត្រ
វិធីមូលដ្ឋាន និងសំខាន់បំផុតសម្រាប់ទិន្នន័យប្រភេទគឺការគណនា៖
– ភាពញឹកញាប់៖ ចំនួនអ្នកឆ្លើយតប/ការសង្កេតនៅក្នុងប្រភេទនីមួយៗ។
– សមាមាត្រ ឬភាគរយ៖ ចែកប្រេកង់នឹងទិន្នន័យសរុប។
ឧទាហរណ៍សាមញ្ញមួយ៖ ក្នុងចំណោមអ្នកឆ្លើយតប 200 នាក់ មាន 120 នាក់ «ពេញចិត្ត» 50 នាក់ «អព្យាក្រឹត» និង 30 នាក់ «មិនពេញចិត្ត»។ ភាគរយនៃអ្នកឆ្លើយតបពេញចិត្តគឺ 60%។
ការវិភាគបែបពិពណ៌នាផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅដំបូងនៃការចែកចាយប្រភេទ។ ជាញឹកញាប់ ការរកឃើញសំខាន់ៗអាចមើលឃើញយ៉ាងច្បាស់នៅទីនេះ៖ ប្រភេទលេចធ្លោ ភាពខុសគ្នានៃសមាសភាពរវាងក្រុម ឬវត្តមាននៃប្រភេទ "សេស" ដោយសារតែចំនួនតូច ឬធំរបស់វា។
៤. ការមើលឃើញសមស្របសម្រាប់ទិន្នន័យប្រភេទ
ការមើលឃើញជួយអ្នកអានឱ្យយល់បានយ៉ាងឆាប់រហ័សអំពីលំនាំ។ តារាងទូទៅ៖
– តារាងរបារ (ដ្យាក្រាមរបារ): ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់នាមករណ៍ និងលំដាប់លំដោយ។
– តារាងរបារដែលដាក់ជាជង់ (របារដែលដាក់ជាជង់)៖ ល្អសម្រាប់ការប្រៀបធៀបសមាសភាពប្រភេទនៅទូទាំងក្រុមច្រើន ឧទាហរណ៍ ការពេញចិត្តក្នុងមួយសាខា។
– តារាងចំណិត៖ អាចប្រើបាន ប៉ុន្តែវាមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពទេ ប្រសិនបើមានប្រភេទច្រើន ឬមានភាពខុសគ្នាតិចតួច។
– គ្រោង Mosaic៖ មានប្រយោជន៍សម្រាប់មើលទំនាក់ទំនងរវាងអថេរប្រភេទពីរ។
– តារាង Pareto៖ តារាងរបារដែលមានលំដាប់ពីប្រេកង់ខ្ពស់បំផុតទៅទាបបំផុត ដែលជារឿយៗត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការវិភាគអាទិភាពបញ្ហា។
គន្លឹះ៖ សម្រាប់ទិន្នន័យលំដាប់លំដោយ សូមតម្រៀបប្រភេទតាមកម្រិត (ឧទាហរណ៍ ពី "មិនយល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង" ទៅ "យល់ស្របយ៉ាងខ្លាំង") មិនមែនតាមលំដាប់អក្ខរក្រមទេ។
៥. ការបង្កើត Crosstab
ប្រសិនបើអ្នកចង់ឃើញទំនាក់ទំនងរវាងអថេរប្រភេទពីរ សូមប្រើផ្ទាំងឆ្លងកាត់។ ឧទាហរណ៍ ទំនាក់ទំនងរវាង “ភេទ” និង “ចំណូលចិត្តផលិតផល” ឬ “តំបន់” និង “ស្ថានភាពទិញ”។
ការវិភាគតារាងឆ្លងបង្កើតតារាងមួយដែលបង្ហាញពីចំនួននៃការសង្កេតដែលមាននៅក្នុងការរួមបញ្ចូលគ្នាជាក់លាក់នៃប្រភេទ។ អ្នកអាចបន្ថែម៖
– ភាគរយក្នុងមួយជួរ៖ ផ្តោតលើការចែកចាយប្រភេទជួរឈរនៅក្នុងជួរនីមួយៗ។
– ភាគរយក្នុងមួយជួរឈរ៖ ផ្តោតលើការចែកចាយប្រភេទជួរដេកនៅក្នុងជួរឈរនីមួយៗ។
– ភាគរយនៃចំនួនសរុប៖ ការរួមចំណែករបស់កោសិកានីមួយៗចំពោះចំនួនសរុប។
ជារឿយៗ Crosstabs ដើរតួជា "ស្ពាន" រវាងការធ្វើតេស្តពិពណ៌នា និងការធ្វើតេស្តស្ថិតិ។
៦. ការធ្វើតេស្ត Chi-Square សម្រាប់ឯករាជ្យភាព
ដើម្បីសាកល្បងថាតើអថេរប្រភេទពីរមានទំនាក់ទំនងគ្នា ឬឯករាជ្យ ការធ្វើតេស្តទូទៅបំផុតគឺការធ្វើតេស្តឯករាជ្យភាព Chi-Square (χ²)។ សម្មតិកម្មគឺ៖
– H0: គ្មានទំនាក់ទំនង (ឯករាជ្យ)
– H1: មានទំនាក់ទំនង (មិនឯករាជ្យ)
ប្រសិនបើតម្លៃ p < កម្រិតសារៈសំខាន់ (ឧទាហរណ៍ 0,05) នោះមានភស្តុតាងនៃទំនាក់ទំនងរវាងអថេរទាំងពីរ។
កំណត់ចំណាំសំខាន់ៗមួយចំនួន៖
– ការធ្វើតេស្ត chi-square តម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យគ្រប់គ្រាន់ ជាពិសេសនៅប្រេកង់ដែលរំពឹងទុក។ ប្រសិនបើមានក្រឡាច្រើនពេកដែលមានចំនួនដែលរំពឹងទុកទាប លទ្ធផលតេស្តអាចនឹងមិនត្រឹមត្រូវ។
– ប្រសិនបើគំរូមានទំហំតូច សូមពិចារណាការធ្វើតេស្តពិតប្រាកដរបស់ Fisher (ជាពិសេសតារាង 2×2)។
៧. ការវាស់ស្ទង់កម្លាំងនៃទំនាក់ទំនង៖ V និង Phi របស់ Cramér
ការធ្វើតេស្ត chi-square បង្ហាញថាតើទំនាក់ទំនងមួយមានឬអត់ ប៉ុន្តែវាមិនប្រាប់អ្នកថាទំនាក់ទំនងនោះរឹងមាំប៉ុណ្ណានោះទេ។ ចំពោះគោលបំណងនេះ ទំហំឥទ្ធិពលត្រូវបានប្រើ៖
– ភី (φ) : សម្រាប់តុ 2×2 ។
– Cramér's V៖ សម្រាប់តុដែលមានទំហំធំជាង 2×2។
តម្លៃ V របស់ Cramér មានចាប់ពី 0–1៖
– ខិតជិតដល់ 0: ទំនាក់ទំនងខ្សោយ
– ជិតដល់ 1: ទំនាក់ទំនងរឹងមាំ
នៅក្នុងរបាយការណ៍ សូមលើកឡើងពីតម្លៃ p និងទំហំឥទ្ធិពលសម្រាប់ការបកស្រាយកាន់តែពេញលេញ។
៨. ការវិភាគសម្រាប់ទិន្នន័យលំដាប់លំដោយ៖ ការធ្វើតេស្តទំនាក់ទំនងចំណាត់ថ្នាក់ និងនិន្នាការ
ប្រសិនបើទិន្នន័យប្រភេទរបស់អ្នកជាលំដាប់លំដោយ អ្នកអាចប្រើវិធីសាស្រ្តដែលគិតគូរពីលំដាប់លំដោយ ឧទាហរណ៍៖
– សហសម្ព័ន្ធចំណាត់ថ្នាក់ Spearman (សម្រាប់អថេរលំដាប់ពីរ ឬអថេរលំដាប់ទល់នឹងអថេរលេខដែលមិនធម្មតា)
– តាវរបស់ Kendall (ជម្រើសរបស់ Spearman ជារឿយៗមានស្ថេរភាពសម្រាប់គំរូតូចៗ)
– ការធ្វើតេស្តនិន្នាការនៅក្នុងតារាងបម្រុង ដើម្បីមើលថាតើមានលំនាំកើនឡើង/ថយចុះជាប់លាប់ឬអត់។
ឧទាហរណ៍៖ តើកម្រិតនៃការអប់រំ (វិទ្យាល័យ – បរិញ្ញាបត្រ – អនុបណ្ឌិត – បណ្ឌិត) មានទំនាក់ទំនងទៅនឹងកម្រិតនៃការព្រមព្រៀង (1–5) ក្នុងលំនាំកើនឡើងដែរឬទេ?
៩. គំរូព្យាករណ៍៖ តំរែតំរង់ឡូជីស្ទីក
ប្រសិនបើគោលដៅរបស់អ្នកមិនត្រឹមតែមើលឃើញទំនាក់ទំនងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែដើម្បីទស្សន៍ទាយប្រភេទដោយផ្អែកលើអថេរផ្សេងទៀត សូមប្រើតំរែតំរង់៖
– ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីកគោលពីរ៖ សម្រាប់ទិន្នផលប្រភេទពីរ (ឧទាហរណ៍ “ទិញ” ទល់នឹង “មិនទិញ”)។
– ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីកពហុធា៖ សម្រាប់លទ្ធផលនៃប្រភេទច្រើនជាងពីរដោយគ្មានលំដាប់ (ឧទាហរណ៍ "កញ្ចប់ A/B/C")។
– ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីកលំដាប់លំដោយ៖ សម្រាប់លទ្ធផលប្រភេទលំដាប់លំដោយ (ឧទាហរណ៍ ការពេញចិត្ត 1–5)។
គុណសម្បត្តិនៃការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីក៖ អ្នកអាចបញ្ចូលកត្តាព្យាករណ៍ជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ (អាយុ ទីតាំង ឆានែលទីផ្សារ) និងទទួលបានការបកស្រាយដោយផ្អែកលើសមាមាត្រហាងឆេង ឧទាហរណ៍ "ឱកាសនៃការទិញកើនឡើង 1,8 ដងនៅក្នុងក្រុម X"។
១០. ការបកស្រាយលទ្ធផល និងការសរសេរសេចក្តីសន្និដ្ឋាន
ការវិភាគទិន្នន័យ ប្រភេទល្អ មិនឈប់ត្រឹមចំនួនទេ ប៉ុន្តែវាឆ្លើយសំណួរស្រាវជ្រាវយ៉ាងច្បាស់។ នៅពេលសរសេរសេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖
– ចូរបញ្ជាក់ពីការចែកចាយចម្បង (ឧទាហរណ៍ “៦០% នៃអ្នកឆ្លើយតបពេញចិត្ត”)។
– ប្រសិនបើមានការធ្វើតេស្តនៃការផ្សារភ្ជាប់ សូមរាយការណ៍ពីតម្លៃ p និងទំហំឥទ្ធិពល (ឧទាហរណ៍ Cramér's V)។
– ពន្យល់ពីសារៈសំខាន់ជាក់ស្តែង៖ ថាតើភាពខុសគ្នាទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់គោលនយោបាយ យុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារ ឬការសម្រេចចិត្តរបស់អង្គការឬអត់។
– ជៀសវាងការអះអាងពីមូលហេតុ ប្រសិនបើទិន្នន័យនោះជាការសង្កេត។ ការជាប់ពាក់ព័ន្ធមិនតែងតែបញ្ជាក់ពីមូលហេតុនោះទេ។
Penutup
ការវិភាគ ទិន្នន័យប្រភេទតម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងអំពីប្រភេទទិន្នន័យ (នាមករណ៍ ទល់នឹង លំដាប់) ការពិពណ៌នាច្បាស់លាស់អំពីប្រេកង់ ការមើលឃើញសមស្រប ការវិភាគឆ្លងកាត់តារាង និងការធ្វើតេស្តស្ថិតិដូចជា chi-square និងទំហំបែបផែនដូចជា Cramér's V។ សម្រាប់គោលបំណងព្យាករណ៍ ការវិភាគតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីកគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលខ្លាំង។ ជាមួយនឹងជំហានទាំងនេះ អ្នកអាចបំលែងទិន្នន័យដែលមានស្លាកទៅជាការយល់ដឹងដែលមានសុពលភាពខាងស្ថិតិ និងមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការធ្វើការសម្រេចចិត្ត។
ប្រសិនបើអ្នកចង់បាន ខ្ញុំអាចជួយអ្នកបង្កើតការវិភាគគំរូ (ឧទាហរណ៍ ដោយប្រើ Excel, SPSS, R ឬ Python) ដោយផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យ ឬករណីរបស់អ្នក។
