ស្ថិតិក្នុងក្រមសីលធម៌ស្រាវជ្រាវ
ក្រមសីលធម៌ស្រាវជ្រាវត្រូវបានពិភាក្សាជាញឹកញាប់នៅក្នុងបរិបទនៃការយល់ព្រមពីអ្នកចូលរួម ការសម្ងាត់ទិន្នន័យ និងភាពសុចរិតរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វិស័យមួយដែលតែងតែត្រូវបានមើលរំលង ទោះបីជាវាដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការកំណត់គុណភាព និងភាពយុត្តិធម៌នៃលទ្ធផលស្រាវជ្រាវក៏ដោយ គឺស្ថិតិ។ ស្ថិតិមិនមែនគ្រាន់តែជាឧបករណ៍សម្រាប់ "ការគណនាលេខ" នោះទេ ប៉ុន្តែជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃតក្កវិជ្ជាវិទ្យាសាស្ត្រដែលជួយអ្នកស្រាវជ្រាវទាញការសន្និដ្ឋានប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។ នៅពេលដែលស្ថិតិត្រូវបានប្រើប្រាស់ខុស — មិនថាតាមរយៈភាពល្ងង់ខ្លៅ ឬចេតនា — ផលប៉ះពាល់លើសពីកំហុសបច្ចេកទេស រហូតដល់ការរំលោភបំពានសីលធម៌ អ្នកអានបំភាន់ អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ និងសូម្បីតែសាធារណជនទូទៅ។
ហេតុអ្វីបានជាស្ថិតិទាក់ទងដោយផ្ទាល់ទៅនឹងក្រមសីលធម៌?
ជាមូលដ្ឋាន ការស្រាវជ្រាវមានគោលបំណងបង្កើតចំណេះដឹងដែលមានសុពលភាព។ សុពលភាពនេះពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូល វិភាគ និងរាយការណ៍។ ស្ថិតិដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងដំណាក់កាលទាំងបី។ ការរចនាគំរូមិនសមរម្យ ការវិភាគមានចំណុចខ្វះខាត ឬការរាយការណ៍បែបបំភ្លៃអាចនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានស្រាវជ្រាវមានចំណុចខ្វះខាត។ នៅក្នុងបរិបទសីលធម៌ កំហុសទាំងនេះមានគ្រោះថ្នាក់ព្រោះវាអាចនាំឱ្យមានការសម្រេចចិត្តមិនល្អ៖ ឧទាហរណ៍ ការជ្រើសរើសការព្យាបាលវេជ្ជសាស្រ្តដែលគ្មានប្រសិទ្ធភាព គោលនយោបាយសាធារណៈមិនសមរម្យ ឬការរើសអើងសង្គមដោយសារតែការបកស្រាយទិន្នន័យលម្អៀង។
ក្រមសីលធម៌ស្ថិតិក៏ទាក់ទងនឹងភាពយុត្តិធម៌ផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ នៅពេលដែលការសិក្សាមួយសន្និដ្ឋានថាក្រុមមួយចំនួន "មានហានិភ័យច្រើនជាង" ឬ "មានអត្ថប្រយោជន៍តិចជាង" ដោយគ្មានការវិភាគគ្រប់គ្រាន់ ស្ថិតិអាចក្លាយជាឧបករណ៍មួយដែលពង្រឹងការរើសអើង។ ដូច្នេះ អ្នកស្រាវជ្រាវត្រូវតែយល់ថា ការដំណើរការទិន្នន័យមិនមែនជាដំណើរការអព្យាក្រឹតទេ។ វាតម្រូវឱ្យមានភាពស្មោះត្រង់ខាងវិធីសាស្ត្រ និងការថែទាំបកស្រាយ។
ក្រមសីលធម៌ក្នុងដំណាក់កាលធ្វើផែនការ៖ ការរចនាការស្រាវជ្រាវ និងទំហំគំរូ
បញ្ហាសីលធម៌ច្រើនតែកើតឡើងមុនពេលទិន្នន័យត្រូវបានប្រមូល។ ឧទាហរណ៍មួយគឺការកំណត់ទំហំគំរូ។ គំរូដែលតូចពេកអាចបណ្តាលឱ្យការសិក្សាមិនមានអំណាចគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីរកឃើញឥទ្ធិពលពិត។ ជាលទ្ធផល អ្នកស្រាវជ្រាវអាចសន្និដ្ឋានថាមិនមានឥទ្ធិពលទេនៅពេលដែលមានឥទ្ធិពលមួយ—នេះអាចប៉ះពាល់ដល់ការអភិវឌ្ឍវិទ្យាសាស្ត្រ និងការសម្រេចចិត្តជាក់ស្តែង។ ផ្ទុយទៅវិញ គំរូដែលធំពេកក៏អាចមានបញ្ហាសីលធម៌ផងដែរ ជាពិសេសក្នុងការស្រាវជ្រាវដែលពាក់ព័ន្ធនឹងហានិភ័យដល់អ្នកចូលរួម ពីព្រោះវាធ្វើឱ្យមនុស្សកាន់តែច្រើនប្រឈមនឹងហានិភ័យដែលមិនចាំបាច់។
ស្ថិតិផ្តល់នូវឧបករណ៍ដូចជាការវិភាគថាមពល និងការគណនាទំហំគំរូ ដើម្បីធានាបាននូវការស្រាវជ្រាវប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងសីលធម៌។ ជាទូទៅ អ្នកស្រាវជ្រាវត្រូវតែរចនាការសិក្សាដែល "គ្រប់គ្រាន់" ដើម្បីឆ្លើយសំណួរស្រាវជ្រាវដោយមិនខ្ជះខ្ជាយធនធាន និងដោយមិនធ្វើឱ្យអ្នកចូលរួមប្រឈមនឹងហានិភ័យមិនសមាមាត្រ។
ក្រមសីលធម៌នៅដំណាក់កាលប្រមូលទិន្នន័យ៖ ភាពលំអៀង និងគុណភាពនៃការវាស់វែង
ការប្រមូលទិន្នន័យមិនបានល្អមិនត្រឹមតែបណ្តាលឱ្យមានទិន្នន័យ "រំខាន" ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អាចឆ្លុះបញ្ចាំងពីភាពអយុត្តិធម៌ និងភាពមិនស្មោះត្រង់ផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ ភាពលំអៀងនៃការជ្រើសរើសកើតឡើងនៅពេលដែលអ្នកស្រាវជ្រាវជ្រើសរើសតែអ្នកចូលរួមដែលគាំទ្រសម្មតិកម្មរបស់ពួកគេ ឬងាយស្រួលចូលប្រើ បន្ទាប់មកធ្វើឱ្យលទ្ធផលមានលក្ខណៈទូទៅដូចជាពួកគេតំណាងឱ្យប្រជាជនទូទៅ។ ស្ថិតិបង្រៀនគោលគំនិតនៃភាពជាតំណាង ការចៃដន្យ និងវិធីសាស្ត្រយកគំរូដើម្បីបង្កើនភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផល។
លើសពីនេះ គុណភាពនៃឧបករណ៍វាស់វែងក៏សំខាន់ផងដែរ។ ការប្រើប្រាស់កម្រងសំណួរមិនត្រឹមត្រូវ ឬមិនគួរឱ្យទុកចិត្ត ហើយនៅតែអាចសន្និដ្ឋានបានយ៉ាងច្បាស់លាស់ គឺជាបញ្ហាសីលធម៌។ អ្នកស្រាវជ្រាវមានកាតព្វកិច្ចសាកល្បងសុពលភាព និងភាពជឿជាក់នៃឧបករណ៍ ឬយ៉ាងហោចណាស់ត្រូវមានតម្លាភាពអំពីដែនកំណត់របស់វា។ ស្ថិតិជួយសាកល្បងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាផ្ទៃក្នុង កំហុសវាស់វែង និងការប្រែប្រួលទិន្នន័យ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអានយល់ពីភាពខ្លាំងនៃភស្តុតាងដែលបានផ្តល់ជូន។
ក្រមសីលធម៌នៅដំណាក់កាលវិភាគ៖ ការលួចស្តាប់ (p-hacking), ការរកឃើញ (HARKing), និងការរើសយក (cherry-picking)
នៅក្នុងយុគសម័យនៃការបោះពុម្ពផ្សាយយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងសម្ពាធដើម្បីបង្កើតការរកឃើញ "សំខាន់ៗ" ការរំលោភបំពានទូទៅបំផុតនៃក្រមសីលធម៌ស្ថិតិគឺ p-hacking។ P-hacking សំដៅទៅលើការអនុវត្តនៃការសាកល្បងការវិភាគច្រើន អថេរច្រើន ឬវិធីច្រើនយ៉ាងនៃដំណើរការទិន្នន័យរហូតដល់តម្លៃ p "សំខាន់" ខាងស្ថិតិត្រូវបានរកឃើញ។ ការអនុវត្តនេះអាចត្រូវបានធ្វើឡើងដោយចេតនា ឬដោយមិនដឹងខ្លួន ប៉ុន្តែលទ្ធផលគឺដូចគ្នា៖ បង្កើនឱកាសនៃការស្វែងរក "ការរកឃើញ" ដែលគ្រាន់តែជារឿងចៃដន្យប៉ុណ្ណោះ។
ក្រៅពី p-hacking មាន HARKing (Hypothesizing After Results are Known) ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើតសម្មតិកម្មបន្ទាប់ពីឃើញលទ្ធផល ហើយបន្ទាប់មករាយការណ៍វាដូចជាវាត្រូវបានគ្រោងទុកតាំងពីដំបូង។ នេះធ្វើឱ្យអ្នកអានយល់ច្រឡំថាការរកឃើញត្រូវបានសាកល្បងយ៉ាងម៉ត់ចត់ ខណៈពេលដែលវាពិតជាការស្វែងយល់។
ការជ្រើសរើសចម្លើយដោយខ្លួនឯងក៏ជាបញ្ហាដែរ៖ អ្នកស្រាវជ្រាវរាយការណ៍តែអថេរ ក្រុមរង ឬរយៈពេលដែលគាំទ្រនិទានកថាជាក់លាក់មួយ ខណៈដែលលាក់ទិន្នន័យដែលមានជម្លោះ។ តាមក្រមសីលធម៌ តម្លាភាពគឺជាគន្លឹះ។ ការវិភាគស្វែងយល់គឺល្អ ប៉ុន្តែការវិភាគទាំងនោះគួរតែត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជាការវិភាគស្វែងយល់ មិនមែនលក់ជាការបញ្ជាក់នោះទេ។
ក្រមសីលធម៌នៃការបកស្រាយ៖ សារៈសំខាន់មិនមែនជាការពិតដាច់ខាតទេ
កំហុសទូទៅមួយគឺការចាត់ទុកលទ្ធផល "សំខាន់" ជាភស្តុតាងរឹងមាំដែលបង្ហាញថាទំនាក់ទំនងរវាងមូលហេតុ និងផលប៉ះពាល់ត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សារៈសំខាន់ខាងស្ថិតិគ្រាន់តែបង្ហាញថាទិន្នន័យដែលទទួលបានគឺកម្រមានណាស់ ប្រសិនបើសម្មតិកម្មសូន្យគឺជាការពិត ក្រោមសម្មតិកម្មជាក់លាក់។ វាមិនមានន័យថាផលប៉ះពាល់មានទំហំធំ សំខាន់ ឬពាក់ព័ន្ធជាក់ស្តែងនោះទេ។
នេះជាមូលហេតុដែលការរាយការណ៍អំពីទំហំផលប៉ះពាល់ និងចន្លោះជឿជាក់គឺជាបញ្ហាសីលធម៌។ ទំហំផលប៉ះពាល់ផ្តល់នូវការចង្អុលបង្ហាញពីទំហំនៃផលប៉ះពាល់ ខណៈពេលដែលចន្លោះជឿជាក់បង្ហាញពីភាពមិនប្រាកដប្រជានៃការប៉ាន់ស្មាន។ បើគ្មានព័ត៌មាននេះទេ អ្នកអានអាចត្រូវបានបំភាន់ដោយចំនួន-p តែម្នាក់ឯង។ ជាឧទាហរណ៍ ក្នុងការស្រាវជ្រាវវេជ្ជសាស្ត្រ ឥទ្ធិពលសំខាន់ខាងស្ថិតិអាចមានទំហំតូចរហូតដល់មិនសំខាន់ខាងគ្លីនិក។ ការធ្វើឱ្យលទ្ធផលសាមញ្ញទៅជា "មានឥទ្ធិពល" ឬ "មិនមានឥទ្ធិពល" គឺជាទម្រង់នៃការកាត់បន្ថយដែលអាចបំភាន់បាន។
ក្រមសីលធម៌នៃការរាយការណ៍៖ តម្លាភាព ការចម្លង និងការចូលមើលទិន្នន័យ
ក្រមសីលធម៌ស្ថិតិក៏តម្រូវឱ្យមានតម្លាភាពក្នុងវិធីសាស្ត្ររាយការណ៍ផងដែរ។ អ្នកស្រាវជ្រាវគួរតែពន្យល់ពីរបៀបដែលទិន្នន័យត្រូវបានសម្អាត របៀបដោះស្រាយជាមួយកត្តាមិនប្រក្រតី ការសន្មត់អ្វីខ្លះដែលត្រូវបានសាកល្បង និងគំរូស្ថិតិអ្វីខ្លះដែលត្រូវបានជ្រើសរើស និងហេតុផលរបស់ពួកគេ។ ការអនុវត្តទាំងនេះជួយអ្នកអានវាយតម្លៃគុណភាពនៃការស្រាវជ្រាវ និងអាចឱ្យមានការចម្លងឡើងវិញ។
នៅក្នុងវិស័យជាច្រើន ចលនាវិទ្យាសាស្ត្របើកចំហកំពុងត្រូវបានទទួលស្គាល់កាន់តែខ្លាំងឡើងថាជាស្តង់ដារសីលធម៌។ ការចែករំលែកទិន្នន័យ (ខណៈពេលដែលរក្សាភាពឯកជន) ការចែករំលែកលេខកូដវិភាគ និងការចុះឈ្មោះជាមុនអាចកាត់បន្ថយការសង្ស័យនៃការរៀបចំ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពបើកចំហត្រូវតែអមដោយការការពារអត្តសញ្ញាណអ្នកចូលរួម ជាពិសេសនៅពេលដែលទិន្នន័យរសើបដូចជាសុខភាព ចំណូលចិត្តនយោបាយ ឬស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ចត្រូវបានពាក់ព័ន្ធ។
ក្រមសីលធម៌ក្នុងការមើលឃើញទិន្នន័យ៖ ការមានភាពស្មោះត្រង់ក្នុងការបង្ហាញលេខ
ក្រាហ្វ និងតារាងមានអំណាចបញ្ចុះបញ្ចូល។ ដូច្នេះ ការមើលឃើញដែលនាំឲ្យមានការយល់ច្រឡំបង្កើតបានជាការរំលោភលើក្រមសីលធម៌។ ឧទាហរណ៍រួមមានការកាត់អ័ក្សនៅលើតារាងរបារដើម្បីធ្វើឱ្យភាពខុសគ្នាមើលទៅកាន់តែគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ការជ្រើសរើសមាត្រដ្ឋានមិនសមាមាត្រ ឬការលុបចំណុចទិន្នន័យមួយចំនួនចេញពីក្រាហ្វដោយគ្មានការពន្យល់។ ការមើលឃើញគួរតែជួយអ្នកអានឱ្យយល់ទិន្នន័យ មិនមែនបង្កើតគំនិតរបស់ពួកគេតាមរយៈមធ្យោបាយបំភ្លៃនោះទេ។ គោលការណ៍សីលធម៌នៅទីនេះគឺសាមញ្ញ៖ បង្ហាញទិន្នន័យតាមរបៀបដែលសមាមាត្រ ច្បាស់លាស់ និងអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន។
ជម្លោះផលប្រយោជន៍ និងសម្ពាធនៃការបោះពុម្ពផ្សាយ
ស្ថិតិមិនមានដោយឯករាជ្យពីបរិបទសង្គមនៃការស្រាវជ្រាវទេ។ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចប្រឈមមុខនឹងសម្ពាធពីអ្នកឧបត្ថម្ភ ស្ថាប័ន ឬគោលដៅបោះពុម្ពផ្សាយ។ ជម្លោះផលប្រយោជន៍អាចមានឥទ្ធិពលលើជម្រើស និងការបកស្រាយវិភាគ។ ដូច្នេះ ការប្រកាសអំពីជម្លោះផលប្រយោជន៍ និងឯករាជ្យភាពវិភាគគឺជាសមាសធាតុសំខាន់ៗនៃក្រមសីលធម៌ស្រាវជ្រាវ។ ក្នុងស្ថានភាពបែបនេះ ស្ថិតិអាចត្រូវបានប្រើដើម្បី "តុបតែង" លទ្ធផលដើម្បីបំពេញតាមការរំពឹងទុក។ ដូច្នេះ ការត្រួតពិនិត្យសីលធម៌ពីគណៈកម្មាធិការស្រាវជ្រាវ ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមិត្តភ័ក្តិ និងវប្បធម៌វិទ្យាសាស្ត្រដែលមានសុខភាពល្អបម្រើជាការការពារប្រឆាំងនឹងការប្រព្រឹត្តខុស។
ការបង្រួបបង្រួមសមត្ថភាពស្ថិតិ និងសុចរិតភាពវិទ្យាសាស្ត្រ
នៅទីបំផុត ស្ថិតិនៅក្នុងក្រមសីលធម៌ស្រាវជ្រាវមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការជៀសវាងការក្លែងបន្លំនោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏អំពីសមត្ថភាពផងដែរ។ ការមិនយល់ពីវិធីសាស្រ្តអាចនាំឱ្យមានការសន្និដ្ឋានមិនត្រឹមត្រូវ ដែលផលវិបាករបស់វាគឺធ្ងន់ធ្ងរដូចជាការរៀបចំ។ ដូច្នេះ ការបណ្តុះបណ្តាលស្ថិតិគ្រប់គ្រាន់ ការពិគ្រោះយោបល់ជាមួយអ្នកស្ថិតិ និងទម្លាប់នៃការត្រួតពិនិត្យសម្មតិកម្មគំរូគឺជាផ្នែកមួយនៃការទទួលខុសត្រូវខាងសីលធម៌របស់អ្នកស្រាវជ្រាវ។
ការស្រាវជ្រាវសីលធម៌គឺស្មោះត្រង់នឹងទិន្នន័យ បើកចំហចំពោះភាពមិនប្រាកដប្រជា និងប្រុងប្រយ័ត្នក្នុងការសន្និដ្ឋាន។ ស្ថិតិផ្តល់នូវភាសាសម្រាប់បង្ហាញពីភាពមិនប្រាកដប្រជានេះតាមរបៀបដែលអាចវាស់វែងបាន។ នៅពេលប្រើប្រាស់បានត្រឹមត្រូវ ស្ថិតិពង្រឹងសុចរិតភាពនៃវិទ្យាសាស្ត្រ។ នៅពេលប្រើប្រាស់ខុស វាអាចក្លាយជាឧបករណ៍បោកប្រាស់។ ដូច្នេះ ការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិមិនមែនគ្រាន់តែជាភាពចាំបាច់ផ្នែកបច្ចេកទេសនោះទេ ប៉ុន្តែជាការប្តេជ្ញាចិត្តខាងសីលធម៌ក្នុងការរក្សាទំនុកចិត្តពីសាធារណជន និងធានាថាចំណេះដឹងដែលបង្កើតបានគឺមានប្រយោជន៍ពិតប្រាកដ។
