មាតិកា[លាក់][បង្ហាញ]
យើងត្រូវបានហ៊ុំព័ទ្ធដោយទិន្នន័យ ដែលកាន់តែមានសារៈសំខាន់ជារៀងរាល់ថ្ងៃ។ អន្តរកម្មកាន់តែច្រើនឡើងរបស់យើងជាមួយបរិស្ថានកំពុងត្រូវបានបង្រួបបង្រួមដោយទម្រង់ទិន្នន័យផ្សេងៗ រួមទាំងការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិតរបស់យើង ការទិញរថយន្ត ពត៌មានព័ត៌មានដែលយើងមើល និងអ្វីៗជាច្រើនទៀត។
យើងនឹងកំណត់ទិន្នន័យបរិមាណនៅក្នុងប្រកាសនេះ ផ្តល់ឧទាហរណ៍នៃទិន្នន័យបរិមាណ ពិភាក្សាអំពីរបៀបដែលទិន្នន័យគុណភាព និងបរិមាណខុសគ្នា និងច្រើនទៀត។
ប៉ុន្តែដំបូងយើងបោះជំហានថយក្រោយ។
ជារៀងរាល់ថ្ងៃ ទិន្នន័យ 2.5 quintillion bytes រួមទាំងលទ្ធផលតេស្ត ពិន្ទុពេញចិត្តរបស់អតិថិជន និង tweets ត្រូវបានផលិត។ ប៉ុន្តែមិនមែនគ្រប់បំណែកនៃទិន្នន័យត្រូវបានបង្កើតឡើងស្មើគ្នានោះទេ។
ការស្ទង់មតិដែលស្នើឱ្យអ្នកចាត់ថ្នាក់សេវាកម្ម ម៉ឺនុយ បរិស្ថាន និងតម្លៃនៅលើមាត្រដ្ឋានពី 1 ដល់ 10 បង្កើតទិន្នន័យខុសពីការសម្ភាសន៍ដែលសុំឱ្យអ្នកពណ៌នាអំពីបទពិសោធន៍ទទួលទានអាហាររបស់អ្នក។
វាមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់អ្នកវិភាគដែលធ្វើការជាមួយសំណុំទិន្នន័យជាញឹកញាប់ដើម្បីបែងចែករវាងទម្រង់ទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា និងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលនីមួយៗអាចប៉ះពាល់ដល់ការសិក្សារបស់អ្នក។
ដំណើរការនៃការស្វែងយល់ពីទិន្នន័យជាញឹកញាប់ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងសំណួរជាក់លាក់មួយដែលអ្នកកំពុងព្យាយាមឆ្លើយ ដូចជា៖
- តើប្រជាសាស្រ្តមានឥទ្ធិពលអ្វីខ្លះលើអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់?
- តើទស្សនិកជនជាក់លាក់មួយនឹងឆ្លើយតបយ៉ាងពេញចិត្តចំពោះការកែប្រែនៅក្នុងផលិតផល ឬសេវាកម្មដែរឬទេ?
- តើការស្ទះប្រតិបត្តិការអាចត្រូវបានលុបបំបាត់ដោយរបៀបណាដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព?
អ្នកនឹងត្រូវប្រមូល និងវាយតម្លៃទិន្នន័យបរិមាណ អាស្រ័យលើលក្ខណៈនៃប្រធានបទ ថវិកា ពេលវេលា និងធនធានដែលអាចចូលប្រើបាន។ ខ្ញុំគិតថាអ្នកយល់ហើយមែនទេ?
តោះចាប់ផ្តើមឥឡូវនេះ។
តើទិន្នន័យបរិមាណគឺជាអ្វី?
ការប្រមូលទិន្នន័យណាមួយដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងវាយតម្លៃតាមបរិមាណត្រូវបានចាត់ទុកថាជាទិន្នន័យបរិមាណ។
ប្រភេទទិន្នន័យតែមួយគត់ដែលអាចវាស់វែងបានដោយវត្ថុបំណងគឺទិន្នន័យបរិមាណ ដែលធ្វើឱ្យវាពាក់ព័ន្ធបំផុត ប្រភេទទិន្នន័យ សម្រាប់ប្រើក្នុងគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ។
វាត្រូវបានគេហៅថាជាតម្លៃនៃទិន្នន័យនៅពេលដែលវាត្រូវបានបង្ហាញថាជាចំនួនឬលេខដោយសំណុំទិន្នន័យនីមួយៗមានតម្លៃលេខជាក់លាក់ដែលបានកំណត់ទៅវា។
ព័ត៌មានដែលអាចវាស់វែងបានដែលអាចប្រើប្រាស់ក្នុងការគណនាស្ថិតិ និងការគណនាដោយផ្អែកលើនព្វន្ធត្រូវបានចាត់ទុកថាជាប្រភេទទិន្នន័យនេះ ព្រោះវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីគាំទ្រការវិនិច្ឆ័យនៅក្នុងពិភពពិត។
តើចំនួនប៉ុន្មាន ញឹកញាប់ និងប៉ុន្មានគឺជាឧទាហរណ៍នៃសំណួរដែលវាអាចឆ្លើយបាន។ វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីងាយស្រួលផ្ទៀងផ្ទាត់ និងវាយតម្លៃទិន្នន័យនេះ។
ទិន្នន័យបរិមាណដូចជា ពេលវេលា កម្ពស់ ទម្ងន់ តម្លៃ ថ្លៃដើម ប្រាក់ចំណេញ សីតុណ្ហភាព និងចម្ងាយ គឺជាអ្វីដែលអ្នកវិភាគទិន្នន័យជាធម្មតាធ្វើការជាមួយ។
វាអាចត្រូវបានបង្ហាញជាភាគរយ លេខ ពេលវេលាផ្ទុកទំព័រ ឬរង្វាស់ផ្សេងទៀតនៅក្នុងផ្នែកនៃការគ្រប់គ្រងផលិតផល ការរចនាបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ ឬវិស្វកម្មផ្នែកទន់។
តើមានមនុស្សប៉ុន្មាននាក់បានទិញទំនិញជាក់លាក់មួយ គឺជាឧទាហរណ៍នៃទិន្នន័យបរិមាណនៅក្នុងបរិបទនៃការទិញ។ ទិន្នន័យគុណភាពលើរថយន្តអាចរាប់បញ្ចូលទាំងកម្លាំងសេះដែលវាមាន។
តើទិន្នន័យបរិមាណមានអ្វីខ្លះ?
ទិន្នន័យដែលអាចកំណត់បរិមាណត្រូវបានសំដៅថាជាទិន្នន័យបរិមាណ ប៉ុន្តែរបៀបដែលទិន្នន័យនោះត្រូវបានកំណត់បរិមាណប្រែប្រួលអាស្រ័យលើប្រភេទនៃការប្រមូលទិន្នន័យនៅនឹងដៃ។ ទិន្នន័យបរិមាណអាចបែងចែកជាពីរក្រុមមូលដ្ឋាន៖ ដាច់ពីគ្នា និងបន្ត។ បំរែបំរួលសំខាន់រវាងទាំងពីរមានដូចខាងក្រោម៖
ទិន្នន័យដាច់ដោយឡែក
ព័ត៌មានបរិមាណដែលដាច់ពីគ្នាអាចមានតែជួរជាក់លាក់នៃតម្លៃលេខប៉ុណ្ណោះ។ តម្លៃទាំងនេះមិនអាចបំបែកបានទេ ដោយសារវាត្រូវបានជួសជុល
នៅពេលណាដែលអ្វីៗត្រូវបានរាប់ ទិន្នន័យដាច់ដោយឡែកត្រូវបានទទួល។ ជាឧទាហរណ៍ កូនបីនាក់របស់មនុស្សម្នាក់ នឹងក្លាយជាឧទាហរណ៍នៃទិន្នន័យដាច់ដោយឡែក។
ចំនួនកុមារត្រូវបានកំណត់; ឧទាហរណ៍ ពួកគេមិនអាចមានកូន 3.2 នាក់។
ចំនួនអ្នកចូលមើលគេហទំព័ររបស់អ្នកគឺជាឧទាហរណ៍មួយផ្សេងទៀតនៃទិន្នន័យជាលេខដាច់ដោយឡែក។ អ្នកអាចទទួលបានការចូលមើលចំនួន 150 ដងក្នុងមួយថ្ងៃ ប៉ុន្តែមិនមែន 150.6 ទេ។ គំនូសតាងទូទៅបំផុតដែលប្រើដើម្បីបង្ហាញទិន្នន័យដាច់ដោយឡែកគឺគំនូសតាងចំណិត គំនូសតាងរបារ និងតារាងសរុប។
ទិន្នន័យបន្ត
ផ្ទុយទៅវិញ ទិន្នន័យបន្តអាចបែងចែកជាផ្នែកតូចៗដោយមិនកំណត់។ ប្រវែងនៃខ្សែអក្សរគិតជាសង់ទីម៉ែត្រ ឬសីតុណ្ហភាពគិតជាអង្សាសេ គឺជាឧទាហរណ៍ពីរនៃប្រភេទទិន្នន័យបរិមាណនេះ ដែលអាចបង្ហាញនៅលើមាត្រដ្ឋានវាស់។
សរុបមក ទិន្នន័យបន្តមិនត្រូវបានរឹតបន្តឹងចំពោះតម្លៃថេរទេ។ វាអាចយកតម្លៃណាមួយ។ ទិន្នន័យបន្តក៏អាចផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលាផងដែរ។ ជាឧទាហរណ៍ សីតុណ្ហភាពបន្ទប់នឹងផ្លាស់ប្តូរនៅពេលថ្ងៃ។
ក្រាហ្វបន្ទាត់ត្រូវបានប្រើជាធម្មតាដើម្បីបង្ហាញពីទិន្នន័យបន្ត។
ទិន្នន័យបរិមាណ Vs ទិន្នន័យគុណភាព
យើងអាចមើលឃើញថាទិន្នន័យបរិមាណអាចត្រូវបានវាស់វែង។ វាទាក់ទងនឹងបរិមាណ តម្លៃ និងលេខ។ ប្រភេទនៃព័ត៌មាននេះអាចត្រូវបានបញ្ជាក់ជាលេខ (ឧទាហរណ៍ ចំនួន រយៈពេល រយៈពេល តម្លៃ ឬទំហំ)។
ទិន្នន័យបរិមាណមានភាពជឿជាក់ច្រើន ហើយត្រូវបានគេមើលឃើញថាមិនលំអៀង និងអាចទុកចិត្តបាន ព្រោះវាត្រូវបានផលិតតាមរយៈស្ថិតិ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានប្រភេទទិន្នន័យសំខាន់មួយទៀត។ ជាពិសេសទិន្នន័យគុណភាព។
ព័ត៌មាននេះត្រូវបានពិពណ៌នាជាចម្បងនៅក្នុងធម្មជាតិ។ ក្នុងករណីភាគច្រើន វាមិនអាចត្រូវបានវាស់វែងដោយផ្ទាល់ទេ ប៉ុន្តែអាចរៀនបានដោយការសង្កេត។ គុណនាម និងពាក្យពិពណ៌នាផ្សេងទៀតត្រូវបានប្រើដើម្បីពិពណ៌នាអំពីរូបរាង ពណ៌ វាយនភាព និងលក្ខណៈសម្បត្តិផ្សេងទៀតនៅក្នុងទិន្នន័យគុណភាព។
ជាឧទាហរណ៍ អ្នកអាចប្រកែកថាបន្ទប់មួយភ្លឺជាងបន្ទប់ផ្សេងទៀត។
ព័ត៌មាននោះមានគុណភាព។ ដើម្បីពិតជាវាស់ពន្លឺនៅក្នុងបន្ទប់ និងកំណត់វាជាលេខ អ្នកក៏អាចប្រើឧបករណ៍ និងឧបករណ៍វិទ្យាសាស្ត្រ (ដូចជាឧបករណ៍វាស់ពន្លឺ) ផងដែរ។ អ្នកទទួលបានទិន្នន័យបរិមាណដោយធ្វើវា។
5 វិធីសាស្រ្តល្អបំផុតក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណ
1. គំរូប្រូបាប៊ីលីតេ
បច្ចេកទេសគំរូច្បាស់លាស់ដែលប្រើប្រភេទនៃការជ្រើសរើសចៃដន្យមួយចំនួន និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការអះអាងអំពីប្រូបាប៊ីលីតេដោយផ្អែកលើព័ត៌មានដែលប្រមូលបានដោយចៃដន្យពីទស្សនិកជនដែលមានបំណង។
គំរូប្រូបាប៊ីលីតេផ្តល់ឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវនូវឱកាសក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យពីបុគ្គលដែលមានលក្ខណៈធម្មតានៃក្រុមដែលពួកគេចាប់អារម្មណ៍ក្នុងការស៊ើបអង្កេត ដែលជាលក្ខណៈដ៏ល្អបំផុតមួយរបស់វា។
លើសពីនេះទៀត ទិន្នន័យត្រូវបានទាញដោយចៃដន្យពីគំរូដែលបានជ្រើសរើស ដែលលុបបំបាត់ឱកាសនៃការលំអៀងគំរូ។
សម្រាប់គំរូប្រូបាប៊ីលីតេ មានបីប្រភេទសំខាន់ៗ។
- គំរូចៃដន្យសាមញ្ញ៖ ចំនួនប្រជាជនដែលមានបំណងត្រូវបានជ្រើសរើសញឹកញាប់ជាងមុន ដើម្បីតំណាងនៅក្នុងគំរូ។
- គំរូចៃដន្យជាប្រព័ន្ធ៖ សមាជិកណាមួយនៃចំនួនប្រជាជនដែលចង់បាននឹងត្រូវបានតំណាងនៅក្នុងគំរូ ប៉ុន្តែមានតែឯកតាដំបូងប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យ។ ឯកតាផ្សេងទៀតត្រូវបានជ្រើសរើសដូចជាមនុស្សម្នាក់ក្នុងចំណោមដប់នាក់នៅក្នុងបញ្ជី។
- គំរូចៃដន្យតាមកម្រិត៖ ខណៈពេលដែលបង្កើតគំរូ អនុញ្ញាតឱ្យជ្រើសរើសឯកតានីមួយៗពីសំណុំរងជាក់លាក់នៃទស្សនិកជនដែលមានបំណង។ វាមានប្រយោជន៍នៅពេលដែលអ្នកស្រាវជ្រាវជ្រើសរើសអំពីការដាក់បញ្ចូលក្រុមមនុស្សមួយចំនួននៅក្នុងគំរូ ដូចជាគ្រាន់តែជាអ្នកគ្រប់គ្រង ឬនាយកប្រតិបត្តិ មនុស្សដែលធ្វើការនៅក្នុងឧស្សាហកម្មណាមួយ ឬបុរស ឬស្ត្រី។
2 ។ សំភាសន៍
ជាធម្មតាមនុស្សត្រូវបានសម្ភាសន៍ជាផ្នែកនៃដំណើរការប្រមូលទិន្នន័យ។ ទោះជាយ៉ាងនេះក្តី ការសម្ភាសន៍ដែលធ្វើឡើងដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណត្រូវបានរៀបចំកាន់តែច្រើន ដោយអ្នកស្រាវជ្រាវសួរតែសំណួរដែលបានកំណត់ ហើយគ្មានអ្វីផ្សេងទៀតទេ។
ការសម្ភាសន៍មានបីប្រភេទសំខាន់ៗដែលប្រើដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យ។
- សំភាសន៍តាមទូរស័ព្ទ៖ ការសំភាសន៍តាមទូរស័ព្ទបានគ្របដណ្ដប់លើតារាងនៃបច្ចេកទេសប្រមូលទិន្នន័យអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ។ ប៉ុន្តែការប្រើប្រាស់អ៊ីនធឺណិត Skype ឬអ៊ីនធឺណិតផ្សេងទៀត។ ការធ្វើសន្និសីទវីដេអូ សេវាកម្មដើម្បីធ្វើកិច្ចសម្ភាសន៍តាមវីដេអូបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ
- ការសំភាសន៍ផ្ទាល់៖ ការប្រមូលទិន្នន័យអ្នកចូលរួមដោយផ្ទាល់ គឺជាវិធីសាស្ត្រដែលព្យាយាម និងពិតក្នុងការប្រមូលព័ត៌មាន។ វាជួយក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ ព្រោះវាផ្តល់កន្លែងសម្រាប់ការសាកសួរស៊ីជម្រៅ និងការស៊ើបអង្កេតបន្ថែម ដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានដ៏ទូលំទូលាយ និងអប់រំ។ កម្រិតអក្ខរកម្មរបស់អ្នកចូលរួមគឺមិនសំខាន់ទេ ចាប់តាំងពីការស្ទង់មតិទល់មុខគ្នា (F2F) ផ្តល់នូវលទ្ធភាពជាច្រើនក្នុងការសង្កេត និងប្រមូលទិន្នន័យដែលមិនមែនជាពាក្យសំដី ឬដើម្បីស៊ើបអង្កេតប្រធានបទស្មុគស្មាញ និងមិនទាន់ដោះស្រាយ។ ទោះបីជាវាអាចជាវិធីសាស្រ្តចំណាយថ្លៃដើម និងចំណាយពេលវេលាក៏ដោយ ការសម្ភាសន៍ទល់មុខគ្នាជាញឹកញាប់មានអត្រាឆ្លើយតបកាន់តែច្រើន។
- Computer-Assisted Personal Interviewing (CAPI)៖ វាគ្មានអ្វីក្រៅពីការកំណត់ដែលអាចប្រៀបធៀបទៅនឹងការសំភាសន៍ទល់មុខគ្នា ដែលអ្នកសម្ភាសន៍មានកុំព្យូទ័រលើតុ ឬកុំព្យូទ័រយួរដៃជាមួយគាត់ ដើម្បីផ្ទុកទិន្នន័យដែលប្រមូលបានក្នុងអំឡុងពេលសម្ភាសន៍ដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ ដោយសារអ្នកសម្ភាសន៍មិនចាំបាច់យកឯកសារ និងកម្រងសំណួរច្រើន CAPI កាត់បន្ថយពេលវេលាដែលត្រូវការដើម្បីធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព និងវិភាគទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន។
3. ការសង្កេត
ដូចឈ្មោះបង្កប់ន័យ វាជាបច្ចេកទេសងាយស្រួល និងមិនមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណ។
នៅក្នុងវិធីសាស្រ្តនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណដោយការសង្កេតតាមវិធីសាស្រ្តដោយប្រើវិធីសាស្រ្តដូចជាការរាប់ចំនួនមនុស្សដែលមានវត្តមាននៅក្នុងព្រឹត្តិការណ៍ដែលបានផ្តល់ឱ្យនៅពេលជាក់លាក់មួយ និងទីកន្លែងជាក់លាក់មួយ ឬចំនួនបុគ្គលដែលចូលរួមក្នុងព្រឹត្តិការណ៍នេះនៅកន្លែងដែលបានកំណត់។
អ្នកស្រាវជ្រាវតែងតែប្រើយុទ្ធសាស្ត្រសង្កេតធម្មជាតិ ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យបរិមាណ ដែលទាមទារឱ្យមានសមត្ថភាពក្នុងការសង្កេត និងអារម្មណ៍ដ៏ល្អ ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យដែលមានបរិមាណអំពី "អ្វី" ហើយមិនមែនអំពី "ហេតុអ្វី" និង "របៀប" នោះទេ។
ការប្រមូលទិន្នន័យទាំងគុណភាព និងបរិមាណ គឺធ្វើឡើងតាមរយៈការសង្កេតធម្មជាតិ។ ការសង្កេតតាមរចនាសម្ព័ន្ធភាគច្រើនត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីប្រមូលព័ត៌មានបរិមាណជាជាងព័ត៌មានគុណភាព។
- ការសង្កេតតាមរចនាសម្ព័នៈ ផ្ទុយទៅនឹងការសង្កេតតាមធម្មជាតិ ឬអ្នកចូលរួម ទម្រង់នៃការសង្កេតនេះតម្រូវឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវធ្វើការសង្កេតឱ្យបានហ្មត់ចត់អំពីអាកប្បកិរិយាជាក់លាក់មួយ ឬច្រើននៅក្នុងបរិបទដែលទូលំទូលាយជាង ឬគ្រប់គ្រង។ នៅក្នុងការសង្កេតដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ អ្នកស្រាវជ្រាវបង្រួមការយកចិត្តទុកដាក់របស់ពួកគេចំពោះតែអាកប្បកិរិយាសំខាន់ៗមួយចំនួននៃការចាប់អារម្មណ៍ជាជាងមើលអ្វីគ្រប់យ៉ាង។ វាអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេដាក់អាកប្បកិរិយាដែលពួកគេកំពុងមើលឃើញទៅជាលេខ។ ជួនកាលវាត្រូវបានគេហៅថា "ការសរសេរកូដ" នៅពេលដែលការសង្កេតអំពាវនាវឱ្យអ្នកសង្កេតការណ៍ធ្វើការវិនិច្ឆ័យ។ ដើម្បីធ្វើដូច្នេះបាន សំណុំនៃអាកប្បកិរិយាគោលដៅត្រូវតែកំណត់យ៉ាងជាក់លាក់។
4. ការស្ទង់មតិ
ការស្ទង់មតិលើអ៊ីនធឺណិតដែលធ្វើឡើងជាមួយនឹងកម្មវិធីស្ទង់មតិគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិតសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវទាំងបរិមាណ និងគុណភាព។ ការស្ទង់មតិត្រូវបានបង្កើតឡើងក្នុងរបៀបមួយដែលបញ្ជាក់ពីសកម្មភាព និងទំនុកចិត្តរបស់អ្នកឆ្លើយតប។
ការស្ទង់មតិបរិមាណភាគច្រើនជាញឹកញាប់រួមបញ្ចូលបញ្ជីពិនិត្យ និងធាតុមាត្រដ្ឋានវាយតម្លៃ ព្រោះវាធ្វើឱ្យការវាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយា និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកឆ្លើយតបកាន់តែងាយស្រួល។
រចនាប័ទ្មស្ទង់មតិសំខាន់ៗចំនួនពីរត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីប្រមូលព័ត៌មានតាមអ៊ីនធឺណិតសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវទីផ្សារបរិមាណ។
- ផ្អែកលើគេហទំព័រ៖ សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវតាមអ៊ីនធឺណិត ឬតាមអ៊ីនធឺណិត នេះគឺជាបច្ចេកទេសដ៏ពេញនិយម និងគួរឱ្យទុកចិត្តបំផុតមួយ។ នៅពេលឆ្លើយតបទៅនឹងការស្ទង់មតិតាមគេហទំព័រ អ្នកឆ្លើយតបនឹងទទួលបានអ៊ីមែលដែលមានតំណភ្ជាប់ទៅការស្ទង់មតិ ដែលនៅពេលចុចនឹងនាំពួកគេទៅកាន់វេទិកាស្ទង់មតិអនឡាញដែលមានសុវត្ថិភាព ដែលពួកគេអាចបញ្ចប់ការស្ទង់មតិ។ អ្នកស្រាវជ្រាវចូលចិត្តការស្ទង់មតិតាមគេហទំព័រ ព្រោះវាមានប្រសិទ្ធភាពពេលវេលា និងថវិកា លឿនជាងមុន និងមានអ្នកទស្សនាធំជាង។ ដោយប្រើកុំព្យូទ័រលើតុ កុំព្យូទ័រយួរដៃ ថេប្លេត ឬឧបករណ៍ចល័ត អ្នកឆ្លើយសំណួរមានសេរីភាពក្នុងការបំពេញការស្ទង់មតិនៅពេលណាដែលវាងាយស្រួលសម្រាប់ពួកគេ ហើយនេះគឺជាអត្ថប្រយោជន៍ចម្បងនៃកម្រងសំណួរដែលមានមូលដ្ឋានលើបណ្តាញ។
- ផ្អែកលើអ៊ីមែល៖ ការស្ទង់មតិនេះត្រូវបានផ្ញើទៅផ្នែកធំនៃចំនួនប្រជាជនគំរូតាមរយៈសំបុត្រ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវឈានដល់ទស្សនិកជនជាច្រើន។ កម្រងសំណួរប្រៃសណីយ៍ជាធម្មតាមកក្នុងកញ្ចប់មួយដែលមានទំព័រគម្របដែលជូនដំណឹងដល់ទស្សនិកជនអំពីប្រភេទនៃការសិក្សាដែលកំពុងធ្វើ និងមូលហេតុ ក៏ដូចជាការត្រឡប់មកវិញដែលបង់ប្រាក់ជាមុន ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិត។ បើទោះជាសំបុត្រមានអត្រាការបន្ទុះខ្លាំងជាងបច្ចេកទេសប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណផ្សេងទៀត រួមទាំងការលើកទឹកចិត្ត និងការរំលឹកដើម្បីបញ្ចប់ការស្ទង់មតិជួយបន្ថយអត្រាការបន្ទុះយ៉ាងខ្លាំង។
5. ការត្រួតពិនិត្យឯកសារ
បន្ទាប់ពីការវិភាគឯកសារបច្ចុប្បន្ន ការពិនិត្យមើលឯកសារគឺជាបច្ចេកទេសដែលប្រើដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យ។ ដោយសារតែឯកសារអាចគ្រប់គ្រងបាន និងជាធនធានជាក់ស្តែង ដើម្បីទទួលបានទិន្នន័យត្រឹមត្រូវពីអតីតកាល វាគឺជាវិធីសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាព និងជោគជ័យក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យ។
ការត្រួតពិនិត្យឯកសារបានក្លាយជាបច្ចេកទេសដ៏មានប្រយោជន៍មួយសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យស្រាវជ្រាវបរិមាណ បន្ថែមពីលើការជំរុញ និងគាំទ្រការសិក្សាដោយផ្តល់នូវទិន្នន័យស្រាវជ្រាវបន្ថែម។
សម្រាប់គោលបំណងនៃការប្រមូលទិន្នន័យស្រាវជ្រាវបរិមាណបន្ថែម ប្រភេទឯកសារសំខាន់ៗចំនួនបីកំពុងត្រូវបានពិនិត្យ។
- ឯកសារសាធារណៈ៖ ផ្លូវការ កំណត់ត្រាបន្តរបស់អង្គការមួយត្រូវបានពិនិត្យសម្រាប់ការស៊ើបអង្កេតបន្ថែមដែលជាផ្នែកនៃការត្រួតពិនិត្យឯកសារនេះ។ ឧទាហរណ៍ របាយការណ៍ប្រចាំឆ្នាំ មគ្គុទ្ទេសក៍គោលនយោបាយ ព្រឹត្តិការណ៍សិស្ស សកម្មភាពហ្គេមនៅសាកលវិទ្យាល័យ។ល។
- កំណត់ត្រាផ្ទាល់ខ្លួន៖ ប្រភេទនៃការវិភាគឯកសារនេះពិនិត្យមើលរបាយការណ៍ឯកជនអំពីអាកប្បកិរិយា អាកប្បកិរិយា សុខភាព កាយសម្បទា។ល។ ខុសពីកំណត់ត្រាសាធារណៈ។ ឧទាហរណ៍៖ ទំហំ និងទម្ងន់របស់សិស្ស ពេលវេលាធ្វើដំណើររបស់សិស្សទៅសាលារៀន។ល។
- ភស្តុតាងរូបវន្ត៖ ភស្តុតាងរូបវន្ត ឬកំណត់ត្រានិយាយទៅកាន់ភាពជោគជ័យអតីតកាលរបស់បុគ្គល ឬស្ថាប័នមួយទាក់ទងនឹងប្រាក់ និងកំណើនដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។
ឧទាហរណ៍បរិមាណ
នេះគឺជាឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃទិន្នន័យបរិមាណ ដើម្បីជួយអ្នកឱ្យយល់ឱ្យបានពេញលេញនូវអ្វីដែលវាសំដៅទៅលើ៖
- កម្មវិធីទូរស័ព្ទថ្មីបំផុតត្រូវបានទាញយកដោយបុគ្គលចំនួន 83 ។
- កាលពីឆ្នាំមុន មីងរបស់ខ្ញុំស្រកបាន 18 ផោន។
- តម្លៃនៃធាតុ X គឺ $ 1,000 ។
- ពិធីនេះមានអ្នកចូលរួមចំនួន ៥០០នាក់។
- ឆ្នាំនេះនាងមានថ្ងៃឈប់សម្រាកដប់។
- ក្នុងមួយភាគបួន ខ្ញុំបានដំឡើងកំណែទូរសព្ទរបស់ខ្ញុំប្រាំមួយដង។
- កាលពីឆ្នាំមុន ក្មេងប្រុសរបស់ខ្ញុំបានកើនឡើង ៣ អ៊ីញ។
- ការបន្ថែមផលិតផលថ្មីនឹងនាំឱ្យប្រាក់ចំណូលកើនឡើង 30% ។
- 54% នៃជនជាតិអាមេរិកបាននិយាយថាពួកគេចូលចិត្តទិញតាមអ៊ីនធឺណិតជាជាងនៅផ្សារទំនើប។
- អ្នកឆ្លើយសំណួរចំនួន 150 នាក់បាននិយាយថា ពួកគេមិនគិតថាលក្ខណៈពិសេសផលិតផលថ្មីនឹងមានការចាប់អារម្មណ៍នោះទេ។
គុណសម្បត្តិ
- ធ្វើការសិក្សាស៊ីជម្រៅ៖ វាទំនងណាស់ដែលការស្រាវជ្រាវនឹងមានភាពហ្មត់ចត់ ចាប់តាំងពីទិន្នន័យបរិមាណអាចត្រូវបានពិនិត្យតាមស្ថិតិ។
- ការលំអៀងអប្បបរមា៖ មានពេលខ្លះដែលការលំអៀងផ្ទាល់ខ្លួនរួមចំណែកដល់ការស្រាវជ្រាវ និងបណ្តាលឱ្យមានលទ្ធផលមិនត្រឹមត្រូវ។ ភាពលំអៀងផ្ទាល់ខ្លួនត្រូវបានកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងដោយទិដ្ឋភាពជាលេខនៃទិន្នន័យបរិមាណ។
- លទ្ធផលដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ៖ ដោយសារលទ្ធផលមានគោលបំណងក្នុងលក្ខណៈធម្មជាតិ ពួកគេមានភាពត្រឹមត្រូវណាស់។
គុណវិបត្តិ
- ព័ត៌មានដែលបានដាក់កម្រិត៖ ដោយសារទិន្នន័យបរិមាណមិនមែនជាការពិពណ៌នា វាមានការលំបាកសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានពីទិន្នន័យដែលពួកគេប្រមូលបានប៉ុណ្ណោះ។
- អាស្រ័យលើប្រភេទសំណួរ៖ ប្រភេទសំណួរដែលប្រើដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណប៉ះពាល់ដល់ភាពលំអៀងនៅក្នុងលទ្ធផល។ ខណៈពេលដែលការប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណ ការយល់ដឹងរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវអំពីគោលបំណង និងគោលដៅរបស់ការស្រាវជ្រាវគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។
សន្និដ្ឋាន
ទិន្នន័យបរិមាណគឺអំពីការគិតខុសគ្នា មិនមែនការវែកញែករួមគ្នាទេ។ វាដោះស្រាយជាមួយនឹងទស្សនៈជាលេខ តក្កវិជ្ជា និងគោលបំណង ដោយដាក់ការសង្កត់ធ្ងន់លើការពិតជាលេខ និងថេរ។
ប្រភេទទិន្នន័យតែមួយគត់ដែលអាចមានលទ្ធភាពបង្ហាញការសន្និដ្ឋានវិភាគក្នុងតារាង និងក្រាហ្វ ការស្រាវជ្រាវទិន្នន័យបរិមាណគឺហ្មត់ចត់។
ការវិភាគទិន្នន័យគឺពិតជាជំហានដ៏សំខាន់មួយ ដែលប្រសិនបើខ្វះខាត មិនត្រឹមតែអាចធ្វើឲ្យប៉ះពាល់ដល់វត្ថុបំណង និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការសិក្សារបស់អ្នកប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធ្វើឱ្យការសន្និដ្ឋានមិនស្ថិតស្ថេរផងដែរ។ ទិន្នន័យល្អនឹងជួយអ្នកបង្កើតលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ។
ដូច្នេះ ដោយមិនគិតពីបច្ចេកទេស អ្នកប្រើដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យបរិមាណ ត្រូវប្រាកដថាព័ត៌មានមានគុណភាពគ្រប់គ្រាន់ ដើម្បីផ្តល់ការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ និងមានប្រយោជន៍។
សូមផ្ដល់យោបល់